Zum Inhalt

🎯 SolarLog - Pitch Deck 2025

Termin: 30. Oktober 2025
Kontakt: Norbert (Unterfranken, Fördergelder)
Ziel: 150.000€ Fördergelder (BAFA/KfW/ZIM)

📊 SLIDE 1: Problem

PV-Anlagen-Betreiber haben 3 Hauptprobleme:

  1. Vendor Lock-In 🔒
  2. Solar-Log GmbH: 500€ Hardware + 10€/Monat Abo
  3. SMA Sunny Portal: 10€/Monat, kann abgeschaltet werden

  4. Lösung abhängig von Anbieter-Servern

  5. Keine Kontrolle über Daten 📊

  6. Daten liegen auf fremden Servern
  7. DSGVO-Risiko (Drittland-Transfer)

  8. Kein Zugriff bei Server-Ausfall

  9. Fehlende Früherkennung ⚠️

  10. Defekte werden oft zu spät erkannt
  11. Ertragsverluste von 10-30% unbemerkt
  12. Keine predictive Maintenance

Marktgröße Deutschland: - 3,7 Mio. PV-Anlagen (2025) - Ø 300€/Jahr Monitoring-Kosten - TAM: 1,1 Mrd. €/Jahr

💡 SLIDE 2: Solution

SolarLog = OpenSource + Blockchain + KI

USP: "KANN NICHT ABGESCHALTET WERDEN"

3-Säulen-Modell:

1. OpenSource Core (Kostenlos) - Self-Hosted (Raspberry Pi) - Docker Compose - FastAPI + PostgreSQL + Grafana - MIT/Apache 2.0 License

2. Blockchain-Lizenzierung (Einmalig) - ESP32 Flash-Credits: 10€ (Arweave-hosted) - Pi Image NFT-License: 90-149€ (Solana) - Lifetime Support, keine Abos

3. KI-Analytics (Premium) - Thermal Imaging (Wärmebildkamera) - Acoustic Anomaly Detection (unhörbare Geräusche) - Invoice Verification (Stromrechnung-Abgleich) - Token-based: 1.29€/Token (10 Analysen)

🏗️ SLIDE 3: Technologie-Stack

Production-Ready (heute):

  • ✅ Backend: FastAPI + PostgreSQL
  • ✅ Frontend: React + Material-UI + TypeScript
  • ✅ Monitoring: Grafana Enterprise
  • ✅ Deployment: Docker + Cloudflare Tunnel
  • ✅ Docs: MkDocs + Cloudflare Pages

Phase 7 (Q2 2026 - Fördergelder):

  • 🔬 Thermal Imaging KI
  • TensorFlow/PyTorch
  • Anomalie-Erkennung (Panel-Degradation)

  • Alert-System (>10°C Abweichung)

  • 🎤 Acoustic Anomaly Detection

  • Audio Signal Processing (FFT)
  • Machine Learning (Baseline Learning)
  • Predictive Maintenance

💰 SLIDE 4: Business Model

"Espresso-Kapseln-Modell"

Phase 1: Free Distribution (Q1-Q2 2026) - OpenSource kostenlos verteilen - Standard etablieren (wie Linux) - Community aufbauen (GitHub, Discord) - Ziel: 10.000 GitHub Stars

Phase 2: Monetization (Q3 2026+) - Flash-Credits: 10€/ESP32 (Convenience) - Pi Images: 90-149€/NFT (Plug-and-Play) - KI-Analytics: 299-5,000€/Jahr (Premium) - Enterprise: 499€/Jahr (Installateure)

Vergleich Nespresso: - Maschine = Günstig → Core = Kostenlos - Kapseln = Recurring → Flash-Credits = wiederkehrend - Standard = Monopol → OpenSource = Marktführer

📈 SLIDE 5: Revenue Projections

Year 1 (2026): 82.000€

  • Kickstarter: 50.000€ (200 Backers × 250€)
  • Flash-Credits: 20.000€ (2.000 ESP32 × 10€)
  • KI-Tokens: 12.000€ (100 User × 120€)

Year 2 (2027): 1.340.000€

  • Pi Images: 750.000€ (5.000 NFTs × 150€)
  • Flash-Credits: 400.000€ (40.000 ESP32 × 10€)
  • KI-Analytics: 150.000€ (500 Premium × 300€)
  • Enterprise: 40.000€ (80 Firmen × 500€)

Marge: 87% (Software + Blockchain)

Year 3 (2028): 5.200.000€

  • Skalierung International (DACH → EU)
  • Hardware-Partnerschaften (Lilygo, M5Stack)
  • Distributor-Revenue (30% Share)

Dual-Entity Model

OpenSource Foundation (gGmbH) - Gemeinnützig (0% Steuern) - Entwickelt: Core Platform - Finanzierung: Spenden, Fördergelder - Referenz: Apache, Eclipse Foundation

Commercial GmbH - Gewinnorientiert (15% + Gewerbesteuer) - Entwickelt: KI-Analytics, Flasher - Verkauft: Flash-Credits, NFTs, Tokens - Fördergelder: BAFA, KfW (KI-Entwicklung)

Trennung wichtig für: - Fördergelder-Fähigkeit - Steueroptimierung - OpenSource-Glaubwürdigkeit

🎯 SLIDE 7: Go-to-Market

Regional Launch (Unterfranken)

Q4 2025: Pilot (Niederlauer) - Raspberry Pi bei Ralf Braun - Live-Daten PV-Anlage - Bugfixing, Performance-Tuning

Q1 2026: Regional (Unterfranken) - PV-Installateure (Enterprise-Lizenzen) - Main-Post, Radio Charivari - "Made in Unterfranken" Marketing

Q2 2026: National (Deutschland) - Kickstarter-Kampagne - GitHub Release (OpenSource) - PV-YouTuber, Technik-Blogger

Q3 2026: International (DACH → EU) - Englische Dokumentation - Multi-Region Cloudflare - Distributor-Partnerschaften

💪 SLIDE 8: Wettbewerb

Feature SolarLog Solar-Log GmbH SMA Sunny Portal Home Assistant
Kosten 0€ (Self-Hosted) 500€ + 10€/Monat 10€/Monat 0€
OpenSource ✅ MIT/Apache ❌ Proprietary ❌ Proprietary ✅ Apache
Blockchain ✅ Solana/Arweave ❌ Nein ❌ Nein ❌ Nein
Abschaltbar ❌ NEIN ✅ JA ✅ JA ❌ Nein
KI-Analytics ✅ Thermal+Acoustic ⚠️ Basis ⚠️ Basis ❌ Nein
Self-Hosted ✅ Raspberry Pi ❌ Cloud-Only ❌ Cloud-Only ✅ Pi/PC
DSGVO ✅ Lokal ⚠️ Drittland ⚠️ Drittland ✅ Lokal

USP: 1. Einzige Blockchain-basierte Lösung (unveränderbar) 2. OpenSource + Commercial Hybrid (kein Vendor Lock-In) 3. KI-Analytics (Predictive Maintenance)

👥 SLIDE 9: Team

Gunter Müller (Gründer, CTO) - 15+ Jahre Software-Entwicklung - Full-Stack (Backend, Frontend, DevOps) - Aktuelle Rolle: Lead Developer SolarLog

Ralf Braun (Co-Founder, Domain Expert) - PV-Anlagen-Betreiber (eigene Anlage) - Problemverständnis aus Praxis - Pilot-Installation Niederlauer

Norbert (Advisor, Fördergelder) - Netzwerk: Dorothee Bär (CSU), Daniel Föst (FDP) - Regional: Unterfranken - Connections: BayernKapital, IHK

Udo (Strategic Advisor, Battery-Expertise) - Batterie-Speicher Integration - 2,5 Mio. € Marktpotenzial - Enterprise-Kontakte

💸 SLIDE 10: The Ask - Fördergelder

Förderantrag: 150.000€

Verwendung:

1. KI-Entwicklung (100.000€) - Thermal Imaging Integration: 50.000€ - Hardware-Kamera (5x für Tests) - ML-Modell Training - 6 Monate Entwickler (1 FTE)

  • Acoustic Anomaly Detection: 50.000€
  • Audio-Equipment (Mikrofone, DSP)
  • Baseline-Learning (100 Wechselrichter)
  • 6 Monate Entwickler (1 FTE)

2. Hardware-Prototypen (30.000€) - Raspberry Pi 5 Bundles (50×): 10.000€ - ESP32 Devices (200×): 5.000€ - Wärmebildkameras (5×): 10.000€ - Audio-Equipment: 5.000€

3. Pilot-Installationen (20.000€) - 10 Beta-Kunden (Unterfranken) - Installation, Support, Dokumentation

Förderprogramme (Priorisiert):

1. BAFA Energieberatung (bis 80%) - Fokus: Energieeffizienz-Optimierung - Max: 80.000€ (von 100.000€ KI-Entwicklung)

2. KfW 270 Erneuerbare Energien - Fokus: PV-Monitoring Innovation - Kredit: 100.000€ + 10% Tilgungszuschuss

3. ZIM (Zentrales Innovationsprogramm) - Fokus: F&E Acoustic Detection - Partner: TH Würzburg (Prof. XY, Audio Signal Processing) - Max: 550.000€ (später, 2026)

🎯 SLIDE 11: Milestones (6 Monate)

Q4 2025 (bis Dezember)

  • ✅ OpenSource Release (GitHub)
  • ✅ Foundation gründen (gGmbH)
  • ✅ Pilot Niederlauer (Live-Daten)
  • ✅ Förderantrag eingereicht

Q1 2026 (Januar - März)

  • 🔬 Thermal KI Prototype (Phase 7.1)
  • 🎤 Acoustic Detection Prototype (Phase 7.2)
  • 🚀 Kickstarter Launch (50.000€ Ziel)
  • 📈 Community: 5.000 GitHub Stars

Q2 2026 (April - Juni)

  • ✅ Thermal KI Production-Ready
  • ✅ Acoustic Detection Production-Ready
  • 💰 First Revenue: 100.000€ (Kickstarter + Flash-Credits)
  • 🌍 National Launch (Deutschland)

📊 SLIDE 12: Traction (aktuell)

Bereits erreicht (Prototyp-Phase):

Technologie: - ✅ Backend: 8.500 Lines of Code - ✅ Frontend: React + TypeScript - ✅ API: 26 Endpoints (Inverter + Battery) - ✅ Grafana: 18 Panels - ✅ Docs: 2.500+ Zeilen (MkDocs) - ✅ Deployment: Docker + Cloudflare Tunnel - ✅ Remote Development: VS Code Server (Cloud)

Dokumentation: - ✅ Business Model (Go-to-Market) - ✅ Legal Structure (Foundation vs. GmbH) - ✅ Blockchain Architecture - ✅ DSGVO Privacy Strategy - ✅ Live: https://solarlog-docs.pages.dev

Pilot: - ✅ Termin Niederlauer (Ralf) - ✅ Hardware vorhanden (Raspberry Pi 5) - 🔄 Installation Q4 2025

🚀 SLIDE 13: Vision (2028)

"Standard für PV-Monitoring in Europa"

Ziele: - 📊 100.000+ aktive Installationen - 💰 5 Mio. € ARR (Annual Recurring Revenue) - 🌍 10 Länder (DACH, FR, IT, ES, NL, BE) - 👥 50 Team-Members (Foundation + GmbH) - 🏆 Marktführer OpenSource PV-Monitoring

Exit-Strategie (optional): - Acquisition: Großer PV-Hersteller (z.B. SMA, Fronius) - Bewertung: 50-100 Mio. € (10-20× ARR) - Timeline: 2028-2030

Oder: Unabhängig bleiben - Foundation = Community-getrieben (wie Linux) - GmbH = Profitabel, selbstfinanziert - Keine Investor-Abhängigkeit

📞 SLIDE 14: Kontakt & Next Steps

Gunter Müller - E-Mail: gm@solarlog.org - GitHub: github.com/solarlog-enterprise - Docs: https://solarlog-docs.pages.dev

Nächste Schritte nach diesem Pitch:

  1. Förderantrag BAFA (Sie helfen mit Kontakten?)
  2. Pilot Niederlauer (Demo vor Ort möglich)
  3. Partner-Gespräche (PV-Installateure Unterfranken)
  4. Foundation gründen (Steuerberater-Empfehlung?)

Frage an Sie: - Welche Förderprogramme empfehlen Sie konkret? - Kontakt zu TH Würzburg möglich? (Audio-Expertise) - Interesse an Advisory Role? (Foundation Board)

BACKUP SLIDES:

SLIDE 15: Technische Details - Blockchain

Solana Smart Contract (NFT-Licenses)

pub fn mint_pi_license(ctx: Context<MintLicense>) -> Result<()> {
    let license = &mut ctx.accounts.license;
    license.owner = ctx.accounts.user.key();
    license.license_type = LicenseType::RaspberryPi;
    license.tier = Tier::Standard; // oder Premium
    license.esp32_credits = 5;
    license.timestamp = Clock::get()?.unix_timestamp;
    Ok(())
}

Arweave Permanent Storage

  • ESP32 Flasher: $0.005 (einmalig, forever)
  • Pi Image Builder: $0.005
  • Firmware Binaries: $0.05
  • Total: $0.06 → Kosten für immer

Vergleich AWS S3: $600/Jahr (10.000× teurer!)

SLIDE 16: Technische Details - KI

Thermal Imaging Pipeline

# 1. Capture Thermal Image
thermal_image = camera.capture()

# 2. Preprocess
normalized = preprocess(thermal_image)

# 3. Anomaly Detection (ML)
anomalies = model.predict(normalized)

# 4. Correlation with Power Data
power_loss = correlate(anomalies, power_data)

# 5. Alert if critical
if power_loss > 10%:
    send_alert(user, "Panel degradation detected")

Accuracy-Ziel: 95% (False Positives <5%)

Acoustic Detection Pipeline

# 1. Capture Audio (20 Hz - 20 kHz)
audio = microphone.record(duration=60)

# 2. FFT (Frequency Analysis)
spectrum = fft(audio)

# 3. Compare with Baseline
deviation = compare(spectrum, baseline)

# 4. ML Classification
anomaly = classifier.predict(deviation)

# 5. Alert if abnormal
if anomaly > threshold:
    send_alert(user, "Inverter anomaly detected")

Training: 100 Inverter × 30 Tage = 3.000 Stunden Audio

SLIDE 17: Market Analysis - TAM/SAM/SOM

Total Addressable Market (TAM)

  • Europa: 15 Mio. PV-Anlagen (2025)
  • Ø Monitoring-Kosten: 300€/Jahr
  • TAM: 4,5 Mrd. €/Jahr

Serviceable Addressable Market (SAM)

  • Deutschland: 3,7 Mio. PV-Anlagen
  • DIY-Segment: 20% (740.000)
  • Ø Ausgaben: 150€/Jahr (Self-Hosted)
  • SAM: 111 Mio. €/Jahr

Serviceable Obtainable Market (SOM)

  • Year 1: 0,5% Marktanteil = 3.700 User
  • Revenue: 82.000€
  • Year 3: 5% Marktanteil = 37.000 User
  • Revenue: 5,2 Mio. €

SLIDE 18: Risk Analysis

Technische Risiken

Risiko Wahrscheinlichkeit Impact Mitigation
KI-Accuracy zu niedrig Mittel Hoch 6 Monate Testing, Partner (TH Würzburg)
Blockchain-Skalierung Niedrig Mittel Solana = 65k TPS (ausreichend)
Hardware-Kompatibilität Niedrig Mittel Support für Top-5 Inverter (90% Markt)

Business-Risiken

Risiko Wahrscheinlichkeit Impact Mitigation
Konkurrenz kopiert Hoch Mittel OpenSource = Feature (Network Effects)
Fördergelder abgelehnt Mittel Hoch Alternative: Bootstrapping (Kickstarter)
DSGVO-Probleme Niedrig Hoch Legal Review (Anwalt), Off-Chain PII

Rechtliche Risiken

Risiko Wahrscheinlichkeit Impact Mitigation
Produkthaftung KI Niedrig Hoch Berufshaftpflicht (5 Mio. €), Disclaimer
Gemeinnützigkeit abgelehnt Niedrig Mittel Steuerberater (vorab Prüfung)
Blockchain illegal Sehr niedrig Hoch MiCA-konform (EU Crypto Regulation 2024)

Ende Pitch Deck

📋 Checkliste: Pitch-Vorbereitung

  • Slides exportieren als PDF (Termin 30.10.)
  • Exec Summary (2 Seiten) für Norbert
  • Demo-Video aufnehmen (3 Min: Dashboard + ESP32 Simulator)
  • Financial Model Excel (3-Jahres-Prognose)
  • Technische Machbarkeitsstudie (Thermal/Acoustic)
  • Marktanalyse (Quellen: Statista, BMWK, Fraunhofer ISE)
  • Team-Bios (LinkedIn-Profile)
  • Referenz-Installation Niederlauer (Foto/Video)

Zeitaufwand: 1-2 Tage (für komplettes Deck)