Starter
bis 100 Mitarbeitende
1.500 €
einmaliges Setup
KI-gestütztes Mapping Ihrer Einkaufsdaten mit Emissionsfaktoren. Aufbereitet für Nachhaltigkeitsberichte und Audits.
Die Challenge für Unternehmen
Scope-3-Emissionen umfassen bis zu 90 % der Gesamtemissionen, bestehen aber aus tausenden unvollständiger Lieferantendaten. Manuelle Excel-Prozesse dauern Monate und liefern oft ungenaue Bilanzen.
Lieferanten liefern oft keine standardisierten Emissionsdaten — Interpolation und Schätzungen sind Standard, aber fehleranfällig.
Globale Lieferketten mit Hunderten Zulieferern erfordern maschinelles Lernen, um Muster in Rohstoffzusammensetzungen und Transportwegen zu erkennen.
CO₂-Verteilung (GJ2023). Scope 3 dominiert fast überall.
Emissionsfaktoren (GHG Protocol, DEFRA, ecoinvent) ändern sich jährlich — manuelle Zuordnung ist zeitintensiv und inkonsistent.
CSRD und SBTi fordern Nachvollziehbarkeit, aber fehlende Primärdaten zwingen zu Annahmen, die Prüfer ablehnen können.
Unsere Lösung - so funktioniert's
KI steigert die Effizienz bei THG-Bilanzen massiv: 75 % der Unternehmen melden höhere Datengenauigkeit, 78 % mehr Effizienz. be2morrow automatisiert den Weg von Ihren ERP-Daten zum fertigen Scope-3-Report.
Exportieren Sie Ihre Einkaufsdaten aus SAP, Dynamics oder einem anderen ERP-System — als CSV, Excel oder per API.
~5 Min. AufwandUnsere KI erkennt Materialien, ordnet GHG-Emissionsfaktoren zu und markiert unsichere Zuordnungen mit Konfidenzwerten.
VollautomatisiertSie erhalten einen CSRD-konformen, prüfsicheren Scope-3-Report — inklusive Quellangaben und lückenloser Dokumentation.
Audit-readyJahr 1
Einmaliges Setup nach Unternehmensgröße plus jährliche SaaS-Lizenz und variable Verarbeitung auf Basis der bilanzierten Produkte.
Starter
bis 100 Mitarbeitende
1.500 €
einmaliges Setup
Professional
101 bis 500 Mitarbeitende
3.000 €
einmaliges Setup
Enterprise
über 500 Mitarbeitende
4.500 €
einmaliges Setup
SaaS-Lizenz (alle Pläne)
1.200 € / Jahr
Variable Verarbeitung
0,13 – 0,30 € / Produkt
Ab Jahr 2
Die Erneuerung richtet sich nach dem tatsächlichen Änderungsumfang – so wird die jährliche Bilanz ein effizienter Update-Prozess statt eines kompletten Neustarts.
Light Update
bis 20 % geänderte Produkte
Kleine Änderungen, punktuelle neue Produkte und Plausibilisierung.
Standard Update
21 bis 50 % geänderte Produkte
Relevante Lieferanten- und Produktänderungen mit variabler Verarbeitung nur auf aktualisierte Datensätze.
Full Refresh
über 50 % geänderte Produkte
Große Strukturänderungen, neue Warengruppen oder neue Gesellschaften – nahezu wie Erstjahr, ohne volles Setup.
Update-Gebühren
Zzgl. 1.200 € SaaS/Jahr und variabler Verarbeitung nur für geänderte Produkte.
Praxisbeispiel
50.000 Produkte im Vorjahr, 12.000 aktualisierte Produkte im Folgejahr: 1.200 € SaaS + 1.500 € Update + 3.400 € variable Verarbeitung.
Gesamtpreis Folgejahr
6.100 €
Kundenstimmen
"Die KI-gestützte Scope-3-Analyse war maßgeblich für unseren EcoVadis-Fortschritt. Präzise, skalierbar und strategisch wertvoll."
Mark Edler
VP Global EHS, Weidmüller
"Der Prototyp ermöglicht eine effiziente, automatisierte Scope-3-Erfassung aus unseren Einkaufsdaten. Die Zeitersparnis von 80 % erlaubt uns, Ressourcen gezielt in Reduktionsmaßnahmen zu investieren."
Burkhard Neumann
Head of Corporate Sustainability, Felix Schoeller
"Für global operierende Maschinenbauer reduziert der Prototyp den Reporting-Aufwand erheblich. Wir erfüllen nun OEM-Anforderungen zügig und zuverlässig."
Frank Hammersfahr
Supply Chain Manager, Windmöller & Hölscher
"Neben der präzisen Emissionsfaktor-Zuordnung hat die KI unsere Stammdatenqualität verbessert."
Mei Hering
Nachhaltigkeitsmanagerin, technotrans
"Internationale Prüfungen verlangen höchste Standards. Der Prototyp liefert Scope-3-Daten mit vollständiger Rückverfolgbarkeit — effizient und zuverlässig."
Patrick Sapich
Supplier Manager, SKF Marine
"In der Baubranche mit komplexen Lieferketten ist die automatische Materialerkennung ein Durchbruch."
Felix Schwörer
Nachhaltigkeit, SchwörerHaus KG
"Für mittelständische Unternehmen wie uns löst die KI-Lösung die Scope-3-Herausforderung: Rohdaten werden zu prüfbaren Bilanzen ohne übermäßigen Aufwand."
Daniel Weidner
Geschäftsführer, Förster Kunststofftechnik
"Die Lösung überzeugt durch Nachvollziehbarkeit und Automatisierung. Aus Einkaufsdaten entsteht direkt ein auditierbarer Scope-3-Bericht — ein entscheidender Fortschritt."
Thomas Röger
Geschäftsführer, Patavo AG
"Die KI-gestützte Scope-3-Analyse war maßgeblich für unseren EcoVadis-Fortschritt. Präzise, skalierbar und strategisch wertvoll."
Mark Edler
VP Global EHS, Weidmüller
"Der Prototyp ermöglicht eine effiziente, automatisierte Scope-3-Erfassung aus unseren Einkaufsdaten. Die Zeitersparnis von 80 % erlaubt uns, Ressourcen gezielt in Reduktionsmaßnahmen zu investieren."
Burkhard Neumann
Head of Corporate Sustainability, Felix Schoeller
"Für global operierende Maschinenbauer reduziert der Prototyp den Reporting-Aufwand erheblich. Wir erfüllen nun OEM-Anforderungen zügig und zuverlässig."
Frank Hammersfahr
Supply Chain Manager, Windmöller & Hölscher
"Neben der präzisen Emissionsfaktor-Zuordnung hat die KI unsere Stammdatenqualität verbessert."
Mei Hering
Nachhaltigkeitsmanagerin, technotrans
"Internationale Prüfungen verlangen höchste Standards. Der Prototyp liefert Scope-3-Daten mit vollständiger Rückverfolgbarkeit — effizient und zuverlässig."
Patrick Sapich
Supplier Manager, SKF Marine
"In der Baubranche mit komplexen Lieferketten ist die automatische Materialerkennung ein Durchbruch."
Felix Schwörer
Nachhaltigkeit, SchwörerHaus KG
"Für mittelständische Unternehmen wie uns löst die KI-Lösung die Scope-3-Herausforderung: Rohdaten werden zu prüfbaren Bilanzen ohne übermäßigen Aufwand."
Daniel Weidner
Geschäftsführer, Förster Kunststofftechnik
"Die Lösung überzeugt durch Nachvollziehbarkeit und Automatisierung. Aus Einkaufsdaten entsteht direkt ein auditierbarer Scope-3-Bericht — ein entscheidender Fortschritt."
Thomas Röger
Geschäftsführer, Patavo AG
Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um Scope-3-Emissionen, CSRD-Pflichten und die Funktionsweise von be2morrow.
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