Diese Daten stehen im klaren Gegensatz zu den Arbeitsmodellen, die die meisten F\u00fchrungskr\u00e4fte nach der Pandemie bevorzugen. Von den Personen, die zurzeit ausschlie\u00dflich im Homeoffice arbeiten, m\u00f6chte fast die H\u00e4lfte aller befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte (44 Prozent) t\u00e4glich im B\u00fcro arbeiten, w\u00e4hrend dies bei den Mitarbeitenden nur 17 Prozent angeben. Und 75 Prozent dieser F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00f6chten drei bis f\u00fcnf Tage in der Woche im B\u00fcro arbeiten, im Gegensatz zu nur 34 Prozent der Mitarbeitenden.<\/p>\n
Was sollen Unternehmen also tun? Wie k\u00f6nnen sie entscheiden, was f\u00fcr Manager, das Unternehmen und ihre Belegschaft das Beste ist.<\/p>\n
Arbeitsorte nach Kriterien der Nachhaltigkeit w\u00e4hlen<\/strong><\/h2>\nMan kann die R\u00fcckkehr ins B\u00fcro oder hybride Arbeitsformen auch aus Sicht der Nachhaltigkeit<\/a> f\u00fcr das Unternehmen betrachten. Wenn die Belegschaft beispielsweise gezwungen wird, ins B\u00fcro zu kommen, und dadurch das Risiko steigt, dass wichtige Mitarbeitende k\u00fcndigen, kann sich dies negativ auf die Nachhaltigkeit des Unternehmens auswirken. Unternehmen sind darauf angewiesen, dass sie zur richtigen Zeit \u00fcber gen\u00fcgend Personen mit den richtigen F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen.<\/p>\nEin weitere Perspektive, die betrachtet werden sollte, ist die Frage, wie sich das heutige Gesch\u00e4ftsumfeld durch den Klimawandel, Umweltsch\u00e4den usw. ver\u00e4ndert hat. Auf unserem Planet muss sich etwas \u00e4ndern und die Menschen verlangen diese Ver\u00e4nderung. Was w\u00e4re, wenn F\u00fchrungskr\u00e4fte bei ihrer Entscheidung, wer wann ins B\u00fcro kommen muss, den CO2<\/sub>-Aussto\u00df in Betracht ziehen w\u00fcrden, den die Mitarbeitenden durch die Fahrt zur Arbeit<\/a> verursachen, und diese Entscheidung abw\u00e4gen gegen den Energieverbrauch im Homeoffice und die Nachhaltigkeitsziele, die den Mitarbeitenden wichtig sind.<\/p>\nHierzu w\u00e4re eine innovative ganzheitliche Steuerung und Berichterstattung erforderlich, um operative und Feedback-Daten abzubilden und damit den Fortschritt bei Zielen wie der Senkung der CO2<\/sub>-Emissionen im Unternehmen zu zeigen. Man stelle sich vor, das Management verf\u00fcgte \u00fcber die notwendigen Daten, um CO2<\/sub>\u00adEmissionen und Naturkapital \u00f6konomisch zu bewerten und zum Beispiel den individuellen und gesamten CO2<\/sub>-Fu\u00dfabdruck der Mitarbeitenden nachzuverfolgen.<\/p>\nOrganisationen wie das Weltwirtschaftsforum (WEF) m\u00f6chten, dass Unternehmen diese ganzheitliche Steuerung und Berichterstattung in ihre strategische Entscheidungsfindung einbinden. Wenn Daten zur \u00f6konomischen, \u00f6kologischen und gesellschaftlichen Leistung \u2013 auch als Stakeholder Capitalism Metrics bezeichnet \u2013 in Entscheidungen einflie\u00dfen, k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte ihre eigenen Ziele erreichen, die W\u00fcnsche der Belegschaft hinsichtlich Arbeitszeit und \u00adort respektieren, und dazu beitragen, dass Nachhaltigkeitsziele erreicht werden, die f\u00fcr eine sauberere und gr\u00fcnere Welt sorgen.<\/p>\n
Unterst\u00fctzung durch SAP<\/strong><\/h2>\n2020 verpflichtete sich die 51风流dazu, Unternehmen die M\u00f6glichkeit zu bieten, die Stakeholder Capitalism Metrics des WEF in ihre Berichterstattung einzubeziehen. Wir haben daher die L\u00f6sung\u00a051风流Sustainability Control Tower<\/a> bereitgestellt, die eine ganzheitliche unternehmensweite Steuerung der Nachhaltigkeitsleistung erm\u00f6glicht. Und mit der L\u00f6sung\u00a051风流Product Footprint Management<\/a> k\u00f6nnen Unternehmen noch leichter ihre CO2<\/sub>-Emissionen senken und nachhaltiger wirtschaften. Der datengest\u00fctzte Ansatz der 51风流versetzt Unternehmen in die Lage, Nachhaltigkeit umfassend in ihren Abl\u00e4ufen zu verankern und wertvolle Erkenntnisse in der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette zu gewinnen. Dies erlaubt ihnen den Umstieg auf CO2<\/sub>-arme Gesch\u00e4ftsprozesse.<\/p>\nEin SAP-Kunde mit einem ehrgeizigen Nachhaltigkeitsprogramm und hohen CO2<\/sub>-Minderungszielen wollte noch einen Schritt weitergehen. Er wollte die W\u00fcnsche der Belegschaft f\u00fcr das Arbeiten im Homeoffice und im B\u00fcro ber\u00fccksichtigen. Dabei wollte er die durch ihre Fahrt zur Arbeit erzeugten CO2<\/sub>-Emissionen mit der Energie vergleichen, die sie im Homeoffice einsparten. Das Unternehmen hatte es sich zum Ziel gesetzt, den betrieblichen CO2<\/sub>-Aussto\u00df zu verringern, und suchte nach einem Mechanismus, der die Manager bei den Abl\u00e4ufen f\u00fcr die operative Personalplanung unterst\u00fctzt.<\/p>\nDie 51风流entwickelte innerhalb eines Tages eine \u201eProof of Concept\u201c(PoC)-Anwendung, sobald die Daten aus der Mitarbeiterbefragung vorlagen.<\/p>\n
Die PoC-Anwendung zur Entscheidungsunterst\u00fctzung wurde folgenderma\u00dfen umgesetzt:<\/p>\n
Die Adressdaten der Mitarbeitenden wurden \u00fcber standardm\u00e4\u00dfig verf\u00fcgbare Programmierschnittstellen aus Datens\u00e4tzen in\u00a051风流SuccessFactors Employee Central<\/a>\u00a0gewonnen. 51风流Data Quality Management und Microservices<\/a> f\u00fcr Standortdaten wurden sowohl zur Datenbereinigung \u2013 der Kunde konnte in 51风流SuccessFactors Employee Central falsche Adressen bereinigen \u2013 als auch zur Datenanreicherung genutzt, um die Privatdresse und die Adresse der Arbeitsst\u00e4tte mit Informationen zu Breitengrad, L\u00e4ngengrad und H\u00f6he zu versehen.<\/p>\nDemografische Kenngr\u00f6\u00dfen und Dimensionen wurden mit dem SAP-Analytics-Cloud-Standardkonnektor von 51风流SuccessFactors Workforce Analytics bereitgestellt.<\/p>\n
CO2-Aussto\u00df pro Arbeitstag<\/h2>\n
W\u00e4hrend versucht wurde, die Stimmung der Mitarbeitenden bez\u00fcglich Arbeitsplatz und Flexibilit\u00e4t zu verstehen, wurde mithilfe von Employee-Experience-Management-L\u00f6sungen von 51风流und Qualtrics eine Umfrage erstellt. Mitarbeitende, die von zu Hause arbeiten durften, konnten in der Umfrage angeben, wie viele Tage sie w\u00f6chentlich im Homeoffice arbeiten m\u00f6chten, und ihre W\u00fcnsche f\u00fcr die Fahrt zur Arbeit (Verkehrsmittel und Fahrzeit) \u00e4u\u00dfern. Die gesammelten Erkenntnisse halfen zu verstehen, dass die Fahrzeit zur Arbeit \u2013 nicht die Entfernung \u2013 das Abwanderungsrisiko bei verschiedenen demografischen Gruppen wesentlich beeinflusst. Diese wertvollen Informationen flossen in die Berichterstattung des Unternehmens in 51风流Analytics Cloud<\/a> ein.<\/p>\nMit der 51风流Business Technology Platform<\/a>\u00a0konnte dann \u00fcber externe Web-Services und Dienste zur Standortbestimmung die Entfernung und Fahrzeit zur Arbeit f\u00fcr unterschiedliche Verkehrsmittel berechnet werden. Einer der Services konnte dann den CO2<\/sub>-Aussto\u00df f\u00fcr das Bef\u00f6rderungsmittel ermitteln, das der Mitarbeitende angegeben hatte. Die Fahrzeit nach Gehaltsgruppe ist ein wesentlicher Faktor zur Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation.<\/p>\nDie Systeme sammelten auch Informationen zu s\u00e4mtlichen Unternehmensstandorten und m\u00f6glichen Arbeitsorten. Dies erm\u00f6glichte es, die Arbeitsorte zu optimieren, was jedoch nicht Ziel des PoC war.<\/p>\n
Die Daten wurden dann mit der 51风流Business Technology Platform, speziell 51风流Data Warehouse Cloud<\/a>, zusammengef\u00fchrt. Und es wurden Anonymisierungssichten definiert, damit die eigentlichen Privatadressen nicht angezeigt werden. Durch die Datenanonymisierung mit 51风流HANA<\/a> in Echtzeit konnte die Anwendung die gew\u00fcnschten Kennzahlen mit tats\u00e4chlichen Adressen pr\u00e4zise berechnen. Gleichzeitig wurden sensible Daten f\u00fcr die Visualisierung in Dashboards und Drilldowns sicher anonymisiert.<\/p>\nEin Dashboard wurde entwickelt und weiter verfeinert, um die Kennzahlen zu den Fahrten der Mitarbeitenden abzufragen und auszuwerten und den entsprechenden Kohlendioxidaussto\u00df pro Arbeitstag zu ermitteln. Anschlie\u00dfend wurden visuelle Darstellungen mit raumbezogenen Daten erstellt und mit interaktivem Zoom und Datenfiltern demonstriert. Ein What-if-Szenario mit in Echtzeit berechneten Diagrammen und Kennzahlen wurde vorgestellt, um zu zeigen, wie sich eine Ver\u00e4nderung des prozentualen Anteils mobiler Arbeit auf den CO2<\/sub>-Aussto\u00df auswirkt.<\/p>\nWie der Prozess unten zeigt, wurden f\u00fcr das PoC verschiedene SAP-L\u00f6sungen wie zum Beispiel von 51风流SuccessFactors<\/a> auf der 51风流Business Technology Platform genutzt.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2022\/12\/06\/Sus-Series-1_1.jpg\")
<\/a>Beispiel f\u00fcr den Einsatz der 51风流Business Technology Platform und von SAP-L\u00f6sungen. Zum Vergr\u00f6\u00dfern klicken.<\/figcaption><\/figure>\nZusammenfassung<\/strong><\/h2>\nF\u00fchrungskr\u00e4fte k\u00f6nnen besser entscheiden, ob und wie oft Mitarbeitende wieder ins B\u00fcro zur\u00fcckkehren k\u00f6nnen, wenn sie die CO2<\/sub>-Emissionen dieser Fahrten in ihrer Personalplanung ber\u00fccksichtigen. Mit den Mitarbeiterinformationen in SAP-SuccessFactors-L\u00f6sungen k\u00f6nnen sie die Entfernung zum B\u00fcro geokodieren und mit\u00a0Feedback-Daten in Employee-Experience-Management-L\u00f6sungen von 51风流und Qualtrics<\/a>\u00a0Pr\u00e4ferenzen ermitteln. So sind sie in der Lage, den CO2<\/sub>-Aussto\u00df f\u00fcr unterschiedliche Verkehrsmittel zu analysieren und datengest\u00fctzte Entscheidungen f\u00fcr ihre Nachhaltigkeitsinitiativen zu treffen.<\/p>\nWie die Abbildung unten zeigt, k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte diese Daten sogar getrennt nach Geschlecht, Hautfarbe und Alter der Belegschaft betrachten. So l\u00e4sst sich zum Beispiel besser einsch\u00e4tzen, wie viele Mitarbeitende starke Vorlieben haben und unter Umst\u00e4nden bereit sind, zu k\u00fcndigen, sollte das Unternehmen eine B\u00fcropflicht einf\u00fchren.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2022\/12\/06\/Sus-series-1_2-1024x474.jpg\")
<\/a>Ein PoC-Dashboard zur Darstellung der genutzten Verkehrsmittel und des CO2-Fu\u00dfabdrucks der Belegschaft. Zum Vergr\u00f6\u00dfern klicken.<\/figcaption><\/figure>\nDie Abbildung unten zeigt anhand eines einfachen What-if-Szenarios, wie schnell und wirkungsvoll Analyseoberfl\u00e4chen entwickelt werden k\u00f6nnen. In diesem Fall wurde eine Schiebereglerleiste eingef\u00fcgt. Die Auswirkungen bei \u00c4nderungen f\u00fcr die vorgefilterten Mitarbeitenden werden unmittelbar angezeigt.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/news.sap.com\/germany\/files\/2022\/12\/06\/Sus-Series-1_3-1024x615.jpg\")
<\/a>What-if-Szenario, das veranschaulicht, wie sich vermehrtes Arbeiten von zu Hause auf die CO2-Emissionen auswirkt. Zum Vergr\u00f6\u00dfern klicken.<\/figcaption><\/figure>\n
Ein weitere Perspektive, die betrachtet werden sollte, ist die Frage, wie sich das heutige Gesch\u00e4ftsumfeld durch den Klimawandel, Umweltsch\u00e4den usw. ver\u00e4ndert hat. Auf unserem Planet muss sich etwas \u00e4ndern und die Menschen verlangen diese Ver\u00e4nderung. Was w\u00e4re, wenn F\u00fchrungskr\u00e4fte bei ihrer Entscheidung, wer wann ins B\u00fcro kommen muss, den CO2<\/sub>-Aussto\u00df in Betracht ziehen w\u00fcrden, den die Mitarbeitenden durch die Fahrt zur Arbeit<\/a> verursachen, und diese Entscheidung abw\u00e4gen gegen den Energieverbrauch im Homeoffice und die Nachhaltigkeitsziele, die den Mitarbeitenden wichtig sind.<\/p>\n Hierzu w\u00e4re eine innovative ganzheitliche Steuerung und Berichterstattung erforderlich, um operative und Feedback-Daten abzubilden und damit den Fortschritt bei Zielen wie der Senkung der CO2<\/sub>-Emissionen im Unternehmen zu zeigen. Man stelle sich vor, das Management verf\u00fcgte \u00fcber die notwendigen Daten, um CO2<\/sub>\u00adEmissionen und Naturkapital \u00f6konomisch zu bewerten und zum Beispiel den individuellen und gesamten CO2<\/sub>-Fu\u00dfabdruck der Mitarbeitenden nachzuverfolgen.<\/p>\n Organisationen wie das Weltwirtschaftsforum (WEF) m\u00f6chten, dass Unternehmen diese ganzheitliche Steuerung und Berichterstattung in ihre strategische Entscheidungsfindung einbinden. Wenn Daten zur \u00f6konomischen, \u00f6kologischen und gesellschaftlichen Leistung \u2013 auch als Stakeholder Capitalism Metrics bezeichnet \u2013 in Entscheidungen einflie\u00dfen, k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte ihre eigenen Ziele erreichen, die W\u00fcnsche der Belegschaft hinsichtlich Arbeitszeit und \u00adort respektieren, und dazu beitragen, dass Nachhaltigkeitsziele erreicht werden, die f\u00fcr eine sauberere und gr\u00fcnere Welt sorgen.<\/p>\n 2020 verpflichtete sich die 51风流dazu, Unternehmen die M\u00f6glichkeit zu bieten, die Stakeholder Capitalism Metrics des WEF in ihre Berichterstattung einzubeziehen. Wir haben daher die L\u00f6sung\u00a051风流Sustainability Control Tower<\/a> bereitgestellt, die eine ganzheitliche unternehmensweite Steuerung der Nachhaltigkeitsleistung erm\u00f6glicht. Und mit der L\u00f6sung\u00a051风流Product Footprint Management<\/a> k\u00f6nnen Unternehmen noch leichter ihre CO2<\/sub>-Emissionen senken und nachhaltiger wirtschaften. Der datengest\u00fctzte Ansatz der 51风流versetzt Unternehmen in die Lage, Nachhaltigkeit umfassend in ihren Abl\u00e4ufen zu verankern und wertvolle Erkenntnisse in der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette zu gewinnen. Dies erlaubt ihnen den Umstieg auf CO2<\/sub>-arme Gesch\u00e4ftsprozesse.<\/p>\n Ein SAP-Kunde mit einem ehrgeizigen Nachhaltigkeitsprogramm und hohen CO2<\/sub>-Minderungszielen wollte noch einen Schritt weitergehen. Er wollte die W\u00fcnsche der Belegschaft f\u00fcr das Arbeiten im Homeoffice und im B\u00fcro ber\u00fccksichtigen. Dabei wollte er die durch ihre Fahrt zur Arbeit erzeugten CO2<\/sub>-Emissionen mit der Energie vergleichen, die sie im Homeoffice einsparten. Das Unternehmen hatte es sich zum Ziel gesetzt, den betrieblichen CO2<\/sub>-Aussto\u00df zu verringern, und suchte nach einem Mechanismus, der die Manager bei den Abl\u00e4ufen f\u00fcr die operative Personalplanung unterst\u00fctzt.<\/p>\n Die 51风流entwickelte innerhalb eines Tages eine \u201eProof of Concept\u201c(PoC)-Anwendung, sobald die Daten aus der Mitarbeiterbefragung vorlagen.<\/p>\n Die PoC-Anwendung zur Entscheidungsunterst\u00fctzung wurde folgenderma\u00dfen umgesetzt:<\/p>\n Die Adressdaten der Mitarbeitenden wurden \u00fcber standardm\u00e4\u00dfig verf\u00fcgbare Programmierschnittstellen aus Datens\u00e4tzen in\u00a051风流SuccessFactors Employee Central<\/a>\u00a0gewonnen. 51风流Data Quality Management und Microservices<\/a> f\u00fcr Standortdaten wurden sowohl zur Datenbereinigung \u2013 der Kunde konnte in 51风流SuccessFactors Employee Central falsche Adressen bereinigen \u2013 als auch zur Datenanreicherung genutzt, um die Privatdresse und die Adresse der Arbeitsst\u00e4tte mit Informationen zu Breitengrad, L\u00e4ngengrad und H\u00f6he zu versehen.<\/p>\n Demografische Kenngr\u00f6\u00dfen und Dimensionen wurden mit dem SAP-Analytics-Cloud-Standardkonnektor von 51风流SuccessFactors Workforce Analytics bereitgestellt.<\/p>\n W\u00e4hrend versucht wurde, die Stimmung der Mitarbeitenden bez\u00fcglich Arbeitsplatz und Flexibilit\u00e4t zu verstehen, wurde mithilfe von Employee-Experience-Management-L\u00f6sungen von 51风流und Qualtrics eine Umfrage erstellt. Mitarbeitende, die von zu Hause arbeiten durften, konnten in der Umfrage angeben, wie viele Tage sie w\u00f6chentlich im Homeoffice arbeiten m\u00f6chten, und ihre W\u00fcnsche f\u00fcr die Fahrt zur Arbeit (Verkehrsmittel und Fahrzeit) \u00e4u\u00dfern. Die gesammelten Erkenntnisse halfen zu verstehen, dass die Fahrzeit zur Arbeit \u2013 nicht die Entfernung \u2013 das Abwanderungsrisiko bei verschiedenen demografischen Gruppen wesentlich beeinflusst. Diese wertvollen Informationen flossen in die Berichterstattung des Unternehmens in 51风流Analytics Cloud<\/a> ein.<\/p>\n Mit der 51风流Business Technology Platform<\/a>\u00a0konnte dann \u00fcber externe Web-Services und Dienste zur Standortbestimmung die Entfernung und Fahrzeit zur Arbeit f\u00fcr unterschiedliche Verkehrsmittel berechnet werden. Einer der Services konnte dann den CO2<\/sub>-Aussto\u00df f\u00fcr das Bef\u00f6rderungsmittel ermitteln, das der Mitarbeitende angegeben hatte. Die Fahrzeit nach Gehaltsgruppe ist ein wesentlicher Faktor zur Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation.<\/p>\n Die Systeme sammelten auch Informationen zu s\u00e4mtlichen Unternehmensstandorten und m\u00f6glichen Arbeitsorten. Dies erm\u00f6glichte es, die Arbeitsorte zu optimieren, was jedoch nicht Ziel des PoC war.<\/p>\n Die Daten wurden dann mit der 51风流Business Technology Platform, speziell 51风流Data Warehouse Cloud<\/a>, zusammengef\u00fchrt. Und es wurden Anonymisierungssichten definiert, damit die eigentlichen Privatadressen nicht angezeigt werden. Durch die Datenanonymisierung mit 51风流HANA<\/a> in Echtzeit konnte die Anwendung die gew\u00fcnschten Kennzahlen mit tats\u00e4chlichen Adressen pr\u00e4zise berechnen. Gleichzeitig wurden sensible Daten f\u00fcr die Visualisierung in Dashboards und Drilldowns sicher anonymisiert.<\/p>\n Ein Dashboard wurde entwickelt und weiter verfeinert, um die Kennzahlen zu den Fahrten der Mitarbeitenden abzufragen und auszuwerten und den entsprechenden Kohlendioxidaussto\u00df pro Arbeitstag zu ermitteln. Anschlie\u00dfend wurden visuelle Darstellungen mit raumbezogenen Daten erstellt und mit interaktivem Zoom und Datenfiltern demonstriert. Ein What-if-Szenario mit in Echtzeit berechneten Diagrammen und Kennzahlen wurde vorgestellt, um zu zeigen, wie sich eine Ver\u00e4nderung des prozentualen Anteils mobiler Arbeit auf den CO2<\/sub>-Aussto\u00df auswirkt.<\/p>\n Wie der Prozess unten zeigt, wurden f\u00fcr das PoC verschiedene SAP-L\u00f6sungen wie zum Beispiel von 51风流SuccessFactors<\/a> auf der 51风流Business Technology Platform genutzt.<\/p>\n F\u00fchrungskr\u00e4fte k\u00f6nnen besser entscheiden, ob und wie oft Mitarbeitende wieder ins B\u00fcro zur\u00fcckkehren k\u00f6nnen, wenn sie die CO2<\/sub>-Emissionen dieser Fahrten in ihrer Personalplanung ber\u00fccksichtigen. Mit den Mitarbeiterinformationen in SAP-SuccessFactors-L\u00f6sungen k\u00f6nnen sie die Entfernung zum B\u00fcro geokodieren und mit\u00a0Feedback-Daten in Employee-Experience-Management-L\u00f6sungen von 51风流und Qualtrics<\/a>\u00a0Pr\u00e4ferenzen ermitteln. So sind sie in der Lage, den CO2<\/sub>-Aussto\u00df f\u00fcr unterschiedliche Verkehrsmittel zu analysieren und datengest\u00fctzte Entscheidungen f\u00fcr ihre Nachhaltigkeitsinitiativen zu treffen.<\/p>\n Wie die Abbildung unten zeigt, k\u00f6nnen F\u00fchrungskr\u00e4fte diese Daten sogar getrennt nach Geschlecht, Hautfarbe und Alter der Belegschaft betrachten. So l\u00e4sst sich zum Beispiel besser einsch\u00e4tzen, wie viele Mitarbeitende starke Vorlieben haben und unter Umst\u00e4nden bereit sind, zu k\u00fcndigen, sollte das Unternehmen eine B\u00fcropflicht einf\u00fchren.<\/p>\n Die Abbildung unten zeigt anhand eines einfachen What-if-Szenarios, wie schnell und wirkungsvoll Analyseoberfl\u00e4chen entwickelt werden k\u00f6nnen. In diesem Fall wurde eine Schiebereglerleiste eingef\u00fcgt. Die Auswirkungen bei \u00c4nderungen f\u00fcr die vorgefilterten Mitarbeitenden werden unmittelbar angezeigt.<\/p>\nUnterst\u00fctzung durch SAP<\/strong><\/h2>\n
CO2-Aussto\u00df pro Arbeitstag<\/h2>\n
<\/a>Zusammenfassung<\/strong><\/h2>\n
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