32 KiB

Raw Blame History

PRD: SmartMeter-Lite App

Product Requirements Document - MVP Version

Version: 1.0
Datum: Februar 2026
Status: Final für Development
Owner: [PM Name]
Stakeholder: Stadtwerke, Endkunden, Support-Teams

1. EXECUTIVE SUMMARY

Vision

Digitalisierung der Zählerablesung für deutsche Stadtwerke durch eine einfache, mobile App. Ziel: Manuelle Ablesungsprozesse automatisieren, Fehlerquote von 30-40% auf <5% reduzieren, und Support-Anfragen zu Abrechnungsfehlern um 70% senken.

Problem Statement

Stadtwerke basieren aktuell auf manueller, fehlerhafter Zählerablesung:

📊 30-40% Fehlerquote bei manuellen Eingaben
📞 50+ Anrufe/Woche zu Abrechnungskorrektionen
💰 5-10 Millionen EUR/Jahr Verarbeitungskosten
😞 Customer Dissatisfaction: 45% Unzufriedenheit mit Abrechnungsprozess

Solution

SmartMeter-Lite: Eine mobile App, die es Kunden erlaubt, ihren Stromzähler zu fotografieren. OCR-Technologie liest automatisch die Zahl aus, validiert sie, und sendet sie direkt an die Stadtwerk-Abrechnungssysteme.

Expected Outcomes (Year 1)

✅ <5% Fehlerquote (vs. 30-40% aktuell)
✅ 70% weniger Support-Anfragen zu Abrechnungen
✅ 40% Cost Savings im Ablese-Prozess
✅ 80% Kundenakzeptanz nach 6 Monaten
✅ +50 NPS Verbesserung

Market Opportunity

TAM: 900+ Stadtwerke in Deutschland
SAM: Top 100 Stadtwerke (60% Markt)
SOM Year 1: 10-15 Stadtwerke = €800k - 1.2M ARR
SOM Year 2: 30-40 Stadtwerke = €2.4M - 4.8M ARR

Business Model

B2B SaaS:

Small Stadtwerke: €1.000 - €3.000/Monat
Medium Stadtwerke: €3.000 - €8.000/Monat
Large Stadtwerke: €8.000 - €20.000/Monat
Per-Scan Pricing (optional): €0.05 - €0.15 pro Ablesung

2. USER PERSONAS

Persona 1: Anna Müller (B2C - Endkundin)

Alter: 42
Job: IT-Projektmanagerin
Tech-Affinity: Hoch

Probleme:

Vergisst regelmäßig Zählerablesung (Deadline jeweils 15. des Monats)
Hatte schon 2x Abrechnungskorrektionen (Stress, Telefonieren)
Wünscht sich digitale Lösung

Needs:

✅ Einfach Foto machen, fertig
✅ Bestätigung, dass Ablesung ankam
✅ Keine technischen Fehler
✅ Ablauf in <2 Minuten

Motivation für Nutzung:

Zeitersparnis (10 Min Telefonat vermeiden)
Sicherheit (Beweis, dass korrekt abgelesen)
Convenience (von zuhause, am Wochenende)

Persona 2: Klaus Schmidt (B2B - Stadtwerk IT-Manager)

Alter: 55
Job: IT-Leiter bei großer Stadtwerk (100k+ Kunden)
Tech-Affinity: Mittel

Probleme:

Support-Team bekommt täglich 50-100 Anfragen zu Abrechnungen
Manuelle Ablesungen führen zu Datenfehlern in SAP-System
Keine Digitalisierung im Ablese-Prozess

Needs:

✅ Integration mit SAP/Oracle Abrechnungssystem
✅ Admin-Dashboard zur Überwachung
✅ Fehlerbehandlung (was wenn OCR falsch liest?)
✅ Datenqualitäts-Reports
✅ DSGVO Compliance

Motivation für Nutzung:

ROI in <18 Monaten
Weniger Support-Tickets
Bessere Datenqualität
Wettbewerbsfähigkeit

Persona 3: Hans Schneider (B2B - Kundenservice Manager)

Alter: 38
Job: Head of Customer Service bei Medium Stadtwerk (50k Kunden)
Tech-Affinity: Mittel-niedrig

Probleme:

Team muss täglich 100+ falsche Ablesungen korrigieren
Customer Satisfaction score: 3.2/5 (zu niedrig)
Keine Automatisierung möglich mit aktuellen Prozessen

Needs:

✅ Einfach zu bedienende Software (nur Clicks, kein Coding)
✅ Klare Reports (wie viele Ablesungen/Woche?)
✅ Training für Support-Team
✅ Schneller Kundenservice (FAQ, Video-Tutorials)

Motivation für Nutzung:

Team-Entlastung
Bessere Customer Satisfaction
Kostenersparnis (weniger Korrektionen)
Moderne Arbeitsprozesse

3. USE CASES

Use Case 1: Normale Ablesung (Happy Path)

Akteur: Anna Müller (Endkundin)
Trigger: Abrechnungs-Deadline erreicht (15. des Monats)

Ablauf:

1. Anna öffnet SmartMeter App auf ihrem Smartphone
2. Sie wählt "Neue Ablesung"
3. App öffnet Kamera, zeigt "Frame Guide" (Zähler-Umriss)
4. Anna fotografiert ihren Stromzähler (sechs Ziffern sichtbar)
5. App zeigt OCR-Ergebnis: "128456" mit 96% Confidence
6. Anna bestätigt oder korrigiert die Zahl
7. App speichert die Ablesung, zeigt "✅ Erfolgreich gesendet"
8. Ablesung wird in Echzeit an Stadtwerk-Backend übertragen
9. Stadtwerk bestätigt Receipt per SMS/E-Mail

Erwartetes Ergebnis:

✅ Ablesung korrekt im Stadtwerk-System
✅ Anna erhält Bestätigung
✅ Keine manuelle Bearbeitung nötig
✅ Keine Support-Anfrage

Use Case 2: OCR-Fehler (Alternate Path)

Akteur: Klaus Mueller (Endkunde mit älterem Zähler)
Trigger: Zähler ist dunkel, schlecht lesbar

Ablauf:

1. Klaus fotografiert seinen alten, schmuddeligen Zähler
2. OCR liest: "12345X" (X statt 6, 60% Confidence - LOW)
3. App zeigt Warning: "Unsicher. Bitte überprüfen oder neu fotografieren"
4. Klaus sieht das rote Warning-Symbol
5. Er fotografiert nochmal, besser fokussiert
6. Dieses Mal: "123456" mit 98% Confidence
7. Klaus bestätigt
8. App speichert, zeigt: "✅ Erfolgreich gesendet"

Erwartetes Ergebnis:

✅ Fehler werden NICHT ans Backend gesendet
✅ User wird informiert und kann korrigieren
✅ Keine falschen Daten im System

Use Case 3: Admin Dashboard (B2B)

Akteur: Klaus Schmidt (Stadtwerk IT-Manager)
Trigger: Morgens zur Arbeit, checkt Status

Ablauf:

1. Klaus loggt sich ins Admin Dashboard ein
2. Er sieht Übersicht:
   - 847 Ablesungen diese Woche
   - 834 erfolgreich (98.5%)
   - 13 fehlgeschlagen (1.5%) - mit Reasons
   - Average Confidence Score: 96.2%
3. Er klickt auf "Failed Ablesungen"
4. Er sieht: 8 × "Low Quality Photo", 5 × "Invalid Format"
5. Er exported den Report als CSV für SAP
6. Er sieht Alert: "3 Customers haben >3 Fehlerversuche"
7. Er klickt auf die Kunden → sieht ihre Fehlerbilder
8. Er sendet Kunden eine Email: "Bitte wie folgt fotografieren..."

Erwartetes Ergebnis:

✅ Klaus sieht Qualitätsmetriken in Echtzeit
✅ Fehler werden identifiziert, bevor sie zu Problems werden
✅ Pro-aktive Kundenunterstützung möglich

Use Case 4: Integration mit SAP (B2B Backend)

Akteur: SAP-System der Stadtwerk
Trigger: Ablesung wird in SmartMeter-App bestätigt

Ablauf:

1. User submitted Ablesung in App
2. SmartMeter Backend validates:
   - Format korrekt? ✅
   - Plausibility Check? (Z.B. nicht 50% mehr als letzte Ablesung)
   - Duplicate Check? (Wurde heute schon abgelesen?)
3. SmartMeter sendet REST API Call zu Stadtwerk SAP:
   POST /api/readings
   {
     "customer_id": "SW12345",
     "reading": 128456,
     "timestamp": "2026-02-17T14:32:00Z",
     "confidence": 0.96,
     "photo_hash": "abc123def456"
   }
4. SAP antwortet: {"status": "success", "reading_id": "RD987654"}
5. SmartMeter speichert Reading ID lokal
6. App zeigt Kunde: "✅ Ablesung erfolgreich übertragen"
7. SAP triggert automatische Rechnungsberechnung
8. Keine manuelle Bearbeitung nötig

Erwartetes Ergebnis:

✅ Daten sind in Echtzeit im SAP-System
✅ Rechnungsprozess startet sofort
✅ Keine Verzögerungen durch manuelle Prozesse

4. FEATURES - MVP (PHASE 1)

4.1 Mobile App Features (iOS + Android)

Feature 1.1: Authentication & Onboarding

Priority: CRITICAL
Effort: M (Medium)

- Sign Up: Email/Passwort oder SMS OTP
- Login: Standard Email/Passwort
- "Kundendaten Import": Stadtwerk importiert Kundenlisten
  → App kann automatisch Kunden-ID vorausfüllen
- 2FA (optional): SMS-Bestätigung
- Biometric: Fingerprint / Face ID support
- Session Management: Auto-logout nach 15 Min Inaktivität

Success Criteria:

✅ Sign-Up in <2 Minuten
✅ 95%+ erfolgreiche Logins
✅ <30 Sekunden Login-Zeit

Feature 1.2: Camera & Photo Capture

Priority: CRITICAL
Effort: M-L

- Live Camera Preview mit Frame Guide
  → Zeigt Umriss des Zählers als Overlay
  → Hilft User, korrekt zu fotografieren
  → "Zähler muss in diesem Rahmen sein"
  
- Auto-Capture Option:
  → App fotografiert automatisch, wenn Zähler erkannt
  → Oder manueller Knopf "Foto machen"
  
- Flash Control:
  → Auto-Flash für dunkle Umgebungen
  → Manual Flash Adjustment möglich
  
- Photo Quality Check:
  → Vor Upload: Ist Foto scharf genug?
  → Ist Zähler vollständig sichtbar?
  → Wenn nicht: "Bitte besseres Foto machen"
  
- Multiple Captures:
  → User kann 3-5 Fotos machen, beste wählen
  → App zeigt auto-selected bestes Foto

Success Criteria:

✅ >95% Fotos sind verwertbar
✅ <5% müssen erneut fotografiert werden
✅ Average Photo Quality Score: >90/100

Feature 1.3: OCR & Digit Recognition

Priority: CRITICAL
Effort: L (Large)

TECHNOLOGY OPTION A: Google Vision API (Recommended)
- Best Accuracy (97%+)
- Schnell (500ms)
- Kostet ca. €0.01 pro Request
- Einfache Integration via REST API

TECHNOLOGY OPTION B: Tesseract (Open Source)
- Kostenlos
- 85-90% Accuracy
- Langsamer (2-3s)
- Braucht Local Processing

TECHNOLOGY OPTION C: TensorFlow Lite Model (Custom)
- Medium Accuracy (88-92%)
- Schnell (300ms)
- Offline möglich
- Braucht Training Data (100+ Meter Fotos)

RECOMMENDATION: Option A (Google Vision) für MVP
Later: Option C für Kosteneinsparungen

FEATURES:
- Automatic OCR nach Foto-Upload
- Confidence Score anzeigen (Z.B. "96% sicher")
- Zeige alternatives interpretations wenn <90% Confidence
  Z.B.: "Könnte auch sein: 128455 (87%)"
- Digit-by-Digit Verification möglich
- Auto-correct häufige Fehler:
  → "O" als "0" erkennen
  → "l" als "1" erkennen

Success Criteria:

✅ >95% OCR Accuracy
✅ <1s OCR Response Time
✅ <0.5% False Positives

Feature 1.4: Manual Verification & Correction

Priority: CRITICAL
Effort: S (Small)

- Nach OCR: Zeige große, klare Digits zum Verifizieren
- User kann nach oben/unten swipen um Digit zu ändern
  Z.B.: "1" → swipen-oben → "2" → swipen-unten → "1"
  ODER: Tippen auf jede Ziffer → Numpad poppen up
  
- Confirmation Screen:
  "Bitte bestätigen Sie die Ablesung:"
  [Großes Display: 123456]
  [Button: ✅ Bestätigt] [Button: ❌ Neu fotografieren]
  
- Fehlertoleranz:
  Wenn User versucht "999999" einzugeben:
  → "Warnung: Dieses ist um 800% höher als letzte Ablesung"
  → "Bitte überprüfen oder Foto neu machen"

Success Criteria:

✅ >99% der Ablesungen sind korrekt nach Verification
✅ <5% Ablesungen müssen korrigiert werden

Feature 1.5: Submission & Confirmation

Priority: CRITICAL
Effort: M

- Upload Status:
  Zeige Progress Bar während Upload
  "Sende Ablesung... 45%"
  
- Offline Support:
  Wenn kein Internet: Queue die Ablesung lokal
  "Wird bei nächster Verbindung hochgeladen"
  
- Success Confirmation:
  "✅ Ablesung erfolgreich eingereicht!"
  "Bestätigungs-ID: RD987654"
  "Nächste Ablesung fällig: 15. März 2026"
  
- Notification:
  Push Notification: "Ablesung akzeptiert"
  Email: Ablesung + Bestätigungs-ID
  SMS (optional): "Ablesung erhalten"
  
- History:
  Alle bisherigen Ablesungen anzeigen:
  "15. Feb 2026: 128456 ✅"
  "15. Jan 2026: 127812 ✅"
  Mit Links zu PDFs/Fotos

Success Criteria:

✅ >99% Uptime während Submission
✅ <2s Submission Response Time
✅ >95% Confirmations kommen an

Feature 1.6: User Dashboard

Priority: HIGH
Effort: M

- Home Screen:
  "Aktuelle Ablesung: 128456 (15. Feb 2026)"
  "Nächste Ablesung fällig: 15. März 2026" (5 Tage)
  [Big Button: "Jetzt Ablesen"]
  
- History Tab:
  Liste aller Ablesungen:
  "15. Feb 2026 - 128456 ✅"
  "15. Jan 2026 - 127812 ✅"
  Mit: Foto, Zeitstempel, Status
  
- Alerts Tab:
  "Warnung: Ablesung 3 Tage überfällig!"
  "Info: Neue Version verfügbar"
  
- Settings Tab:
  - Notifications (push, email, SMS)
  - Sprache (Deutsch, Englisch)
  - Account Management (Profil, Passwort)
  - About & Help
  - Logout
  
- Help & FAQ:
  "Wie fotografiere ich richtig?"
  → Video Tutorial (30s)
  "Mein Foto wird nicht erkannt"
  → Troubleshooting Guide
  "Wann ist die nächste Ablesung fällig?"
  → FAQ

Success Criteria:

✅ >80% Users nutzen App min. 1x/Monat
✅ <3 Taps um Ablesung zu machen
✅ NPS >50

4.2 Admin Dashboard Features (Web - Für Stadtwerke)

Feature 2.1: Authentication & Authorization

Priority: CRITICAL
Effort: S

- Login: Email/Passwort (Standard)
- 2FA: Mandatory für Admin Accounts
- Role-Based Access Control:
  - Super Admin: Full Access
  - Manager: Reports, Alerts, antwort auf Fehler
  - Analyst: Read-Only
  - Support: Kundensuche, Fehlerbehandlung
  
- Session Management:
  Auto-logout nach 30 Min Inaktivität (Enterprise Standard)

Feature 2.2: Real-Time Dashboard

Priority: CRITICAL
Effort: L

MAIN DASHBOARD WIDGETS:

1. Today's Metrics:
   - "847 Ablesungen heute"
   - "823 erfolgreich (97.2%)"
   - "24 fehlgeschlagen (2.8%)"
   - "96.1% Average Confidence"
   
2. Trend Chart (7-Day):
   - Liniendiagramm: Ablesungen pro Tag
   - Durchschnittliche Erfolgsrate
   - Average Confidence über Zeit
   
3. Top Issues (This Week):
   - "13 × Zähler nicht lesbar (Low light)"
   - "8 × Ungültige Format"
   - "7 × User Error (falsche Zahl eingegeben)"
   
4. Recent Submissions:
   Live Feed:
   "14:32 - Kunde XYZ - 128456 ✅"
   "14:28 - Kunde ABC - 127812 ✅"
   "14:25 - Kunde DEF - Error (Low confidence 41%) ❌"
   
5. Alerts & Notifications:
   - "3 Customers haben >3 Fehlerversuche"
   - "System Response Time >2s" (Performance Alert)
   - "Neue App Version verfügbar"

REFRESH RATE: Real-time (WebSocket connection)

Success Criteria:

✅ Dashboard loads in <2s
✅ Real-time updates <500ms delay
✅ 99.9% uptime

Feature 2.3: Detailed Analytics & Reports

Priority: HIGH
Effort: M

REPORT TYPES:

1. Daily Summary Report:
   - Datum
   - Total Submissions
   - Erfolgsrate (%)
   - Avg Confidence Score
   - Errors by Category
   - Cost Calculation (EUR saved vs. manual)
   
2. Customer-Level Report:
   - Filter by: Alter, Region, Stadtwerke
   - Details:
     * Anzahl Ablesungen
     * Success Rate
     * Average Confidence
     * Last Reading (Date + Value)
   - Download: CSV, PDF
   
3. Error Analysis Report:
   - Fehlertypen:
     * Low Quality Photo (%)
     * Invalid Format (%)
     * OCR Failure (%)
     * User Error (%)
   - Time Series: Fehler über Zeit
   
4. Performance Report:
   - Response Time (average, min, max)
   - Uptime (%)
   - API Availability
   - Subscription Usage
   
5. Compliance Report (DSGVO):
   - Data Processing Log
   - Audit Trail
   - User Activity Log

EXPORT OPTIONS: CSV, PDF, Excel, Email
SCHEDULING: Daily, Weekly, Monthly Reports

Success Criteria:

✅ Reports generieren in <10s
✅ >90% Accuracy of reported numbers

Feature 2.4: Customer Management

Priority: HIGH
Effort: M

- Customer Search:
  Suche by: Name, Customer ID, Email, Telefon
  
- Customer Details:
  - Name, Adresse, Kontakt
  - Current Reading + History
  - Success Rate
  - Errors (Foto + Reason)
  - Contact History
  
- Bulk Import:
  Upload CSV:
  customer_id, name, email, phone, address
  → System importiert und sendet Invitation
  
- Customer Deactivation:
  Kunde kann sich abmelden
  Admin kann deactivieren (Z.B. umgezogen)
  
- Resend Invitation:
  Falls Kunde App nicht installiert hat
  → Admin kann Invitation Email/SMS erneut senden

Feature 2.5: Error Management & Troubleshooting

Priority: CRITICAL
Effort: M

- Failed Submissions Detailed View:
  Click on Error → Zeige:
  - Foto (Thumbnail + Full View)
  - OCR Result + Confidence Score
  - User's Correction (falls vorhanden)
  - Error Category: [Low Quality] [Invalid] [OCR Error]
  - Customer Contact Info
  
- Automated Responses:
  Admin kann automatische Messages schreiben:
  "Lieber Kunde, Ihr Zähler war nicht lesbar"
  "Bitte fotografieren Sie wie folgt:"
  [Link zu Video Tutorial]
  
- Manual Intervention:
  Admin kann:
  - Reading manuell akzeptieren (mit Notiz)
  - Reading ablehnen + Kunde kontaktieren
  - Foto im System ersetzten
  
- Error Categories:
  Auto-Tagging nach AI (später):
  - "Low Light" (60% Confidence)
  - "Angle Wrong" (Invalid Format)
  - "Meter Dirty" (Low Quality)
  - "User Typo" (Plausibility Check Failed)

Success Criteria:

✅ Errors werden in <1h erkannt und handelt
✅ Support kann Fehler in <2 Min beheben

Feature 2.6: User Management & Permissions

Priority: HIGH
Effort: S

- Add/Remove/Edit Users:
  - Email
  - Role: [Super Admin] [Manager] [Analyst] [Support]
  - Permissions by Role
  - Activation/Deactivation
  
- Audit Log:
  Wer hat was wann gemacht:
  "Admin XYZ hat User ABC gelöscht (17.02.2026 14:23)"
  "Manager DEF hat Reading manuell akzeptiert (RD987654)"
  
- Activity Report:
  - Logins (Zeit, IP)
  - Actions (What, When, Who)
  - Data Export

Feature 2.7: Integration & API

Priority: CRITICAL
Effort: L

API INTEGRATION with Stadtwerk's SAP/ERP:

1. REST API Endpoints:
   POST /api/v1/readings - Submit reading
   GET /api/v1/readings/{id} - Get reading details
   GET /api/v1/customers/{id} - Get customer info
   GET /api/v1/reports/daily - Daily report data
   
2. Authentication:
   OAuth 2.0 Token-based
   API Keys for System-to-System
   
3. Data Format:
   {
     "customer_id": "SW12345",
     "reading": 128456,
     "timestamp": "2026-02-17T14:32:00Z",
     "confidence": 0.96,
     "photo_hash": "abc123def456"
   }
   
4. Callback Webhooks:
   Stadtwerk kann subscribe zu:
   - new_reading_submitted
   - reading_failed
   - customer_error
   
   Wir senden: POST to /webhook/readings
   
5. Rate Limiting:
   - 10,000 requests/hour (default)
   - Higher tiers: 50,000 /hour
   
6. Documentation:
   Full Swagger/OpenAPI docs
   Code Examples (Python, Node.js, Java)

5. TECH STACK - MVP

5.1 Mobile App (iOS + Android)

Framework: React Native / Flutter
Language: TypeScript / Dart
State Management: Redux Toolkit / Provider
API Client: Axios / http
Camera: react-native-camera / Camera2
OCR Integration: Google Vision API SDK
Storage: AsyncStorage / Realm DB (local caching)
UI Library: React Native Paper / Material 3
Push Notifications: Firebase Cloud Messaging
Testing: Jest + Detox (E2E)
CI/CD: GitHub Actions / EAS Build

5.2 Backend (API Server)

Language: Node.js + TypeScript (Recommended)
Framework: Express.js / Fastify
Database: PostgreSQL 13+
Cache: Redis (Session Cache, Rate Limiting)
Storage: AWS S3 / Azure Blob (for photos)
Authentication: JWT + OAuth2
API Gateway: Kong / AWS API Gateway
Message Queue: RabbitMQ (for async processing)
Logging: Winston / Pino
Monitoring: Prometheus + Grafana
Testing: Jest + Supertest

5.3 OCR Service

Primary: Google Vision API (REST-based)
Fallback: Tesseract.js (Web-based)
Alternative: TensorFlow Lite (Custom Model)

OCR Confidence Threshold:
- >90%: Accept automatically
- 70-90%: Show to user for confirmation
- <70%: Reject + ask for new photo

5.4 Admin Dashboard

Frontend: React 18+
Language: TypeScript
UI Library: Material-UI / TailwindCSS
Charts: Recharts / Chart.js
State Management: Redux Toolkit / TanStack Query
Testing: Jest + React Testing Library
Build: Vite / Create React App
Deployment: Vercel / Netlify

5.5 Infrastructure

Cloud Provider: AWS (or Azure/GCP)
Containerization: Docker
Orchestration: Kubernetes (EKS) / or Lambda
Database Hosting: RDS PostgreSQL
File Storage: S3
CDN: CloudFront
Monitoring: CloudWatch / DataDog
Security: WAF, SSL/TLS, VPC

6. DATA MODELS

6.1 Customer

{
  "id": "uuid",
  "customerNumber": "SW123456",
  "email": "anna@example.com",
  "phone": "+49123456789",
  "firstName": "Anna",
  "lastName": "Müller",
  "address": "Beispielstr. 42, 69120 Heidelberg",
  "postalCode": "69120",
  "city": "Heidelberg",
  "stadtwerkeId": "uuid",
  "createdAt": "2026-01-15T10:30:00Z",
  "updatedAt": "2026-02-17T14:22:00Z",
  "status": "active" | "inactive" | "deleted"
}

6.2 Meter

{
  "id": "uuid",
  "customerId": "uuid",
  "meterNumber": "MTR987654",
  "meterType": "electricity" | "gas" | "water",
  "manufacturer": "Siemens",
  "installDate": "2020-06-01",
  "location": "Wohnzimmer",
  "readingInterval": "monthly" | "quarterly",
  "nextReadingDue": "2026-03-15",
  "currentReading": 128456,
  "lastReading": 127812,
  "lastReadingDate": "2026-02-15T14:32:00Z",
  "createdAt": "2020-06-01T00:00:00Z"
}

6.3 Reading (Ablesung)

{
  "id": "uuid",
  "readingNumber": "RD987654",
  "customerId": "uuid",
  "meterId": "uuid",
  "submittedValue": 128456,
  "ocrResult": "128456",
  "ocrConfidence": 0.96,
  "manualCorrection": null,
  "photoUrl": "s3://bucket/photos/RD987654.jpg",
  "photoHash": "abc123def456",
  "status": "success" | "pending_review" | "rejected" | "manual_approved",
  "validationStatus": "valid" | "invalid" | "plausibility_warning",
  "validationErrors": [],
  "previousReading": 127812,
  "previousReadingDate": "2026-02-15T00:00:00Z",
  "submittedAt": "2026-02-17T14:32:00Z",
  "processedAt": "2026-02-17T14:32:05Z",
  "sentToSAPAt": null,
  "sapReadingId": null,
  "staffNotes": null
}

6.4 Error Log

{
  "id": "uuid",
  "readingId": "uuid",
  "customerId": "uuid",
  "errorType": "low_confidence" | "invalid_format" | "plausibility_check" | "system_error",
  "errorMessage": "OCR Confidence 41% below threshold 70%",
  "severity": "info" | "warning" | "error",
  "resolution": "ask_for_new_photo" | "manual_review" | "accepted_with_warning",
  "resolvedAt": "2026-02-17T14:35:00Z",
  "createdAt": "2026-02-17T14:32:10Z"
}

7. API SPECIFICATIONS

7.1 Mobile App → Backend

Endpoint: POST /api/v1/readings/submit

Request:

{
  "customerId": "uuid",
  "meterId": "uuid",
  "photoUrl": "data:image/jpeg;base64,...",
  "submittedValue": 128456,
  "latitude": 49.1234,
  "longitude": 8.5678,
  "appVersion": "1.0.5",
  "timestamp": "2026-02-17T14:32:00Z"
}

Response (Success):

{
  "status": "success",
  "readingId": "RD987654",
  "message": "Ablesung erfolgreich eingereicht",
  "nextReadingDue": "2026-03-15",
  "confirmation": {
    "email": true,
    "sms": true
  }
}

Response (Error):

{
  "status": "error",
  "readingId": "RD987654",
  "message": "OCR Confidence zu niedrig (41%)",
  "suggestion": "Bitte neu fotografieren",
  "suggestions": [
    {
      "value": 123456,
      "confidence": 0.67
    },
    {
      "value": 128456,
      "confidence": 0.41
    }
  ]
}

Endpoint: GET /api/v1/readings/history

Request:

{
  "customerId": "uuid",
  "limit": 10,
  "offset": 0
}

Response:

{
  "readings": [
    {
      "id": "RD987654",
      "value": 128456,
      "date": "2026-02-15",
      "status": "success",
      "photoUrl": "https://..."
    }
  ],
  "total": 24,
  "hasMore": true
}

7.2 Backend → Stadtwerk SAP

Endpoint: POST /api/v1/readings/sync-to-sap

Internal Queue Job:

{
  "readingId": "uuid",
  "customerId": "SW123456",
  "meterNumber": "MTR987654",
  "readingValue": 128456,
  "readingDate": "2026-02-15",
  "ocrConfidence": 0.96,
  "source": "smartmeter_app"
}

SAP Response:

{
  "status": "success",
  "sapReadingId": "SAP-RD-2026-0987654",
  "invoiceGenerated": true,
  "invoiceNumber": "INV-2026-123456"
}

8. SECURITY & COMPLIANCE

✅ Privacy by Design:
   - Minimize data collection
   - Only collect: Name, Email, Phone, Address
   - NO unnecessary tracking
   
✅ Data Retention:
   - Photos: Delete after 90 days
   - Readings: Keep 7 years (legal requirement)
   - Logs: Delete after 30 days
   
✅ User Rights:
   - Right to Export: Full data download as PDF/CSV
   - Right to Delete: GDPR-compliant deletion workflow
   - Right to Rectification: Edit own data
   
✅ Consent Management:
   - Explicit opt-in for marketing emails
   - Easy opt-out button
   - Consent logging in DB
   
✅ Third-Party Processors:
   - Google Vision API: DPA signed
   - AWS: DPA signed
   - List all Subprocessors on website

8.2 Data Security

✅ Encryption:
   - TLS 1.3 for all data in transit
   - AES-256 for data at rest (S3)
   - Database encryption enabled
   
✅ Authentication:
   - Passwords: bcrypt (12 rounds)
   - Sessions: JWT with 24h expiry
   - Admin: Require 2FA (TOTP)
   - Biometric: Support Touch/Face ID
   
✅ API Security:
   - Rate Limiting: 1000 req/min per IP
   - CORS: Whitelist origin domains
   - Input Validation: Sanitize all inputs
   - SQL Injection Prevention: Use Parameterized Queries
   
✅ Photo Security:
   - Photos stored in S3 with ACL
   - Signed URLs expire after 24h
   - Photos never logged to any logs
   - Hash comparison for integrity

8.3 Penetration Testing & Audits

- Security Audit: Monthly (Internal)
- Penetration Testing: Quarterly (External)
- Bug Bounty Program: Available
- Vulnerability Disclosure: responsible-disclosure@smartmeter.app

9. SUCCESS METRICS & KPIs

9.1 Product Metrics

Metrik	Target (6M)	Target (12M)	Measurement
App Install Rate	30% of users	60% of users	App Store Analytics
Monthly Active Users (MAU)	40% of customers	70% of customers	App Backend Logs
Successful Readings/Month	95%+ success rate	97%+ success rate	Dashboard KPI
Average Time to Submit	<3 min	<2 min	User Session Logs
OCR Accuracy	95%+	97%+	Test Dataset
App Crash Rate	<0.1%	<0.05%	Crash Analytics
NPS Score	>40	>50	Monthly Survey

9.2 Business Metrics

Metrik	Target (12M)	Measurement
Customers Acquired	10-15 Stadtwerke	Sales Pipeline
Annual Recurring Revenue (ARR)	€800k - €1.2M	Finance
Customer Retention Rate	>90%	Churn Analysis
Customer Satisfaction (CSAT)	>80%	Survey
Cost per User	<€2	Cost Analytics

9.3 Operational Metrics

Metrik	Target	Measurement
System Uptime	99.9%	Monitoring (Datadog)
Average Response Time	<500ms	APM Tools
OCR Processing Time	<1s	Backend Logs
API Error Rate	<0.1%	API Monitoring
Database Query Time	<100ms	Query Logs

10. TIMELINE & MILESTONES

Phase 1: Foundation (Week 1-2)

Team Setup & Onboarding
Development Environment Setup
Database & API Schema Design
UI/UX Design Finalization (Figma)

Phase 2: MVP Development (Week 3-8)

Sprint 1-2 (Week 3-4): Backend Foundation

Project Setup (Node.js, Express, PostgreSQL)
Authentication API (Sign Up, Login, 2FA)
Database Migrations
CI/CD Pipeline Setup

Sprint 2-3 (Week 5-6): Mobile App

React Native Project Setup
Camera Integration
Photo Upload Flow
Basic UI Implementation

Sprint 3-4 (Week 7-8): OCR Integration

Google Vision API Integration
OCR Pipeline (Photo → Digits)
Confidence Scoring
Error Handling

Sprint 4 (Week 8): Submission & Dashboard

Submission Workflow
Confirmation Emails/SMS
Basic Admin Dashboard
Reading History

Phase 3: Testing & Optimization (Week 9-10)

Unit Tests (Backend + Frontend)
Integration Tests
E2E Tests
Performance Optimization

Phase 4: Pre-Launch (Week 11-12)

Beta Testing (5-10 Kunden)
Feedback Collection
Bug Fixes
Production Deployment

Phase 5: Launch & Support (Week 13+)

Official Launch
Support & Monitoring
Customer Onboarding
Iteration & Improvements

11. RISKS & MITIGATION

Risiko	Wahrscheinlichkeit	Impact	Mitigation
OCR Accuracy niedrig	Medium	Hoch	Testing mit 100+ Meter-Fotos, Google Vision ist 97%+
SAP Integration komplex	Medium	Hoch	Early Integration Testing, Dedicated Integration Engineer
Mobile Adoption schwach	Low	Mittel	Good UX Design, Video Tutorials, SMS Reminders
Performance Issues	Low	Mittel	Load Testing, Caching Strategy, Database Indexing
Security Vulnerabilities	Low	Hoch	Penetration Testing, Code Reviews, Security Audits
Compliance Issues (DSGVO)	Low	Hoch	Legal Review Early, Privacy-by-Design, Audit Trail

12. ROLLOUT STRATEGY

Phase A: Beta Phase (Week 13-16)

Customers: 3-5 Small Stadtwerke
Users: 500-1000 Endkunden
Goal: Validate product-market-fit, gather feedback
Success Criteria:
- NPS >40
- OCR Success Rate >95%
- <1 Critical Bug

Phase B: Soft Launch (Week 17-20)

Customers: 10-15 Small-to-Medium Stadtwerke
Users: 5.000-10.000 Endkunden
Goal: Prove business model, improve onboarding
Success Criteria:
- NPS >45
- Monthly Churn <5%
- Customer Satisfaction >75%

Phase C: General Availability (Month 6+)

Customers: 20-30 Stadtwerke (Mix small/large)
Users: 50.000+ Endkunden
Goal: Scale to profitability
Success Criteria:
- NPS >50
- Monthly Churn <3%
- ARR >€1M

13. RESOURCE REQUIREMENTS (MVP)

Team Size: 7-9 Personen (6 Monate)

Role	Seniority	FTE	Responsibilities
Product Manager	Mid	1.0	PRD, Roadmap, Prioritization
Tech Lead / CTO	Senior	1.0	Architecture, Tech Decisions, Code Quality
Backend Lead	Senior	1.0	API Design, Database, Integration
Backend Developer	Mid	1.0	Backend Feature Development
React Native Developer	Mid	1.0	Mobile App Development
Frontend Developer	Junior	1.0	Dashboard Frontend
DevOps / Infrastructure	Mid	0.5	CI/CD, Deployment, Monitoring
QA / Tester	Mid	0.5	Testing, Bug Reports
Total		7.5

Budget (6 Monate MVP)

Category	Cost
Salaries (7.5 FTE × €8k/month avg)	€360.000
Infrastructure (AWS, Google API)	€15.000
Tools (IDE, Figma, Jira, Slack)	€8.000
Contingency (10%)	€38.300
Total	€421.300

Rounded to €420-450k für MVP-Entwicklung

14. SUCCESS DEFINITION

Minimum Viable Product (MVP) Success

✅ App funktioniert auf iOS + Android
✅ OCR Accuracy >95%
✅ 3+ Stadtwerke haben erfolgreich abgelesen (100+ Readings)
✅ System uptime: 99.5%
✅ NPS >40 in Beta
✅ Zero critical bugs
✅ DSGVO-compliant

Go-to-Market Success

✅ 10 Customers in Year 1
✅ 500+ Readings/Day durchschnittlich
✅ €800k - €1.2M ARR
✅ <5% Churn rate
✅ >40 NPS Score

15. APPENDIX: GLOSSARY

Term	Definition
OCR	Optical Character Recognition - automatische Ziffernerkennung aus Fotos
ARR	Annual Recurring Revenue - jährliche wiederkehrende Einnahmen
ACV	Average Contract Value - durchschnittlicher Vertragswert
MVP	Minimum Viable Product - kleinste funktionsfähige Version
NPS	Net Promoter Score - Maß für Kundenloyal (0-100)
DSGVO	Datenschutz-Grundverordnung (GDPR)
SAP	ERP-System für Finanzbuchführung & Abrechnungen
SaaS	Software as a Service - Cloud-basiertes Softwaremodell
Confidence Score	Genauigkeit der OCR-Erkennung (0-100%)

16. APPROVAL & SIGN-OFF

Role	Name	Signature	Date
Product Manager	[Name]	__________	________
Engineering Lead	[Name]	__________	________
Business Lead	[Name]	__________	________
Stakeholder	[Name]	__________	________

Document Version: 1.0
Last Updated: Februar 2026
Next Review: April 2026
Status: READY FOR DEVELOPMENT

32 KiB Raw Blame History Unescape Escape

PRD: SmartMeter-Lite App

Product Requirements Document - MVP Version

1. EXECUTIVE SUMMARY

Vision

Problem Statement

Solution

Expected Outcomes (Year 1)

Market Opportunity

Business Model

2. USER PERSONAS

Persona 1: Anna Müller (B2C - Endkundin)

Persona 2: Klaus Schmidt (B2B - Stadtwerk IT-Manager)

Persona 3: Hans Schneider (B2B - Kundenservice Manager)

3. USE CASES

Use Case 1: Normale Ablesung (Happy Path)

Use Case 2: OCR-Fehler (Alternate Path)

Use Case 3: Admin Dashboard (B2B)

Use Case 4: Integration mit SAP (B2B Backend)

4. FEATURES - MVP (PHASE 1)

4.1 Mobile App Features (iOS + Android)

Feature 1.1: Authentication & Onboarding

Feature 1.2: Camera & Photo Capture

Feature 1.3: OCR & Digit Recognition

Feature 1.4: Manual Verification & Correction

Feature 1.5: Submission & Confirmation

Feature 1.6: User Dashboard

4.2 Admin Dashboard Features (Web - Für Stadtwerke)

Feature 2.1: Authentication & Authorization

Feature 2.2: Real-Time Dashboard

Feature 2.3: Detailed Analytics & Reports

Feature 2.4: Customer Management

Feature 2.5: Error Management & Troubleshooting

Feature 2.6: User Management & Permissions

Feature 2.7: Integration & API

5. TECH STACK - MVP

5.1 Mobile App (iOS + Android)

5.2 Backend (API Server)

5.3 OCR Service

5.4 Admin Dashboard

5.5 Infrastructure

6. DATA MODELS

6.1 Customer

6.2 Meter

6.3 Reading (Ablesung)

6.4 Error Log

7. API SPECIFICATIONS

7.1 Mobile App → Backend

Endpoint: POST /api/v1/readings/submit

Endpoint: GET /api/v1/readings/history

7.2 Backend → Stadtwerk SAP

Endpoint: POST /api/v1/readings/sync-to-sap

8. SECURITY & COMPLIANCE

8.1 DSGVO (GDPR) Compliance

8.2 Data Security

8.3 Penetration Testing & Audits

9. SUCCESS METRICS & KPIs

9.1 Product Metrics

9.2 Business Metrics

9.3 Operational Metrics

10. TIMELINE & MILESTONES

Phase 1: Foundation (Week 1-2)

Phase 2: MVP Development (Week 3-8)

Phase 3: Testing & Optimization (Week 9-10)

Phase 4: Pre-Launch (Week 11-12)

Phase 5: Launch & Support (Week 13+)

11. RISKS & MITIGATION

12. ROLLOUT STRATEGY

Phase A: Beta Phase (Week 13-16)

Phase B: Soft Launch (Week 17-20)

Phase C: General Availability (Month 6+)

13. RESOURCE REQUIREMENTS (MVP)

Team Size: 7-9 Personen (6 Monate)

Budget (6 Monate MVP)

14. SUCCESS DEFINITION

Minimum Viable Product (MVP) Success

Go-to-Market Success

15. APPENDIX: GLOSSARY

16. APPROVAL & SIGN-OFF

32 KiB

Raw Blame History