Tarifierung und Abrechnung dynamischer Tarife für iMSys, SLP sowie RLM-Kunden in Übereinstimmung mit § 41a des Energiewirtschaftsgesetzes (EnWG)
State-of-the-Art Whitelabel-App für Ihre Endkund:innen oder nahtlose Integration von Webkomponenten in Ihr bestehendes Endkund:innenportal – sowie benutzerfreundliches Admin-Portal für EVUs.
Unsere Lösung ist an Strombörsen angebunden und ermöglicht indexierte Tarife sowie Formelprodukte basierend auf Marktsignalen oder Netzsignalen. Zusätzlich ermöglicht sie die Verarbeitung von Energie- und Preisdaten und stellt einen herunterladbaren 15-Minuten-Zeitreihenreport für Endkunden bereit.
Als Add-on zu Ihrem bestehenden ERP/EDM/CRM-System lässt sich unsere Whitelabel Web App nahtlos und im Handumdrehen in Ihre Sytemlandschaft integrieren.
Bieten Sie Ihren Kunden mit elektrischen Fahrzeugen ein intelligentes Ladeerlebnis sowie automatisierte Kostenoptimierung bei jedem Ladevorgang. Unsere Lösung unterstützt eine breite Auswahl von 300 Elektroautos und umfasst Modelle von 24 verschiedenen Herstellern.
Dynamische Strompreise basierend auf SPOT-Marktpreisen der EPEX anbieten.
Regulatorische Vorschriften wie das deutsche EnWG (§ 41a) und den französischen Artikel L332-7 erfüllen.
Dynamische Anreize für das Matching von Nachfrage und Angebot setzen.
Sich von Wettbewerbern unterscheiden und einen Schritt voraus gehen.
Ihr Corporate Design beibehalten und die Software in Ihr ERP-System integrieren.
Aufwand und Investitionen in tausende von Entwicklungsstunden sparen.
„Wir haben mit Exnaton einen Partner gefunden, mit dem wir unsere Anforderungen zur Abbildung eines dynamischen Tarifs schnell und flexibel umsetzen konnten. Bei der Weiterentwicklung der Lösung arbeiten wir eng zusammen und können unsere Wünsche gut in die Roadmap einbringen. Die Zusammenarbeit mit dem jungen Team bei Exnaton macht richtig Spaß und man merkt das man für alle Themen Ansprechpartner hat, die wissen wovon sie reden. “
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Die Zukunft der Energieabrechnung - Next-generation Informationstechnologie und künstliche Intelligenz für die Energiewende
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