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  • · Fachbeitrag · ESG im Gebäudebestand: Bessere Daten für bessere Entscheidungen

    Wenn Gebäude sprechen: Wie der Digitale Zwilling den wahren Fußabdruck im Betrieb sichtbar macht

    Sabrina Wintrich, Projektmanagerin Bau & Immobilien mit Fokus auf ESG- und Nachhaltigkeitsmanagement, Hannover

    ESG-Anforderungen und Berichtspflichten erhöhen den Druck auf Betreiber, Asset- und Nachhaltigkeitsmanager, belastbare Betriebsdaten für Gebäude bereitzustellen. Gleichzeitig weichen reale Energieverbräuche häufig deutlich von Planungsannahmen ab. Der Digitale Zwilling kann hier eine neue Grundlage schaffen: Er verknüpft Gebäudemodelle mit aktuellen Betriebsdaten und macht reale Betriebszustände analysierbar. So lassen sich Energieverbräuche, Emissionen und Effizienzpotenziale transparenter bewerten sowie Maßnahmen fundierter priorisieren. Der Beitrag erläutert, was einen Digitalen Zwilling fachlich auszeichnet, wie er sich von BIM, Simulation und Monitoring unterscheidet und welchen Mehrwert er für ESG-Management und Gebäudebetrieb bietet.

    1. Wenn Gebäude anders laufen als geplant – ein ESG-Problem

    Ein großes Nichtwohngebäude verbraucht im laufenden Betrieb deutlich mehr Energie als in der Planung vorgesehen. Technische Anlagen arbeiten ineffizient, Nutzungsprofile haben sich geändert, verlässliche Daten liegen nur fragmentiert vor. Für Betreiber und Portfoliomanager stellt sich die Frage, wo die Abweichungen entstehen – und welche Maßnahmen wirken, ohne neue Risiken oder Komforteinbußen zu erzeugen.

     

    Für Nachhaltigkeits- und ESG-Manager verschärft sich die Lage zusätzlich. Weitreichende Anforderungen aus CSRD und ESRS – und für KMU zunehmend auch der VSME – verlangen nachvollziehbare Emissionskennzahlen, Dekarbonisierungspfade und belastbare Nachweise für getroffene Maßnahmen. Abweichungen im Betrieb schlagen direkt auf Klimaziele, Ratings und Berichte durch – häufig auf Basis von Schätzungen oder unvollständigen Monitoringdaten. Die zentrale Frage lautet daher: Wie lassen sich reale Betriebszustände so abbilden und auswerten, dass Entscheidungen und Berichte gleichermaßen belastbar werden?