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@@ -602,13 +602,8 @@ elif modus == "Upload csv-Datei":
                     }
                     for col in hsystem_colnames:
                         df_out[col] = df_out[col].replace(heizsystem_namensmap)
-                    
-                    # Übersicht Platz 1-Lösungen
-                    guenstigste_namen = df_out["Heizsystem_Name_1"].value_counts()
-                    summary_str = "Günstigste Lösung: " + ", ".join([f"{name} ({count})" for name, count in guenstigste_namen.items()])
-                    
+                        
                     st.success("Berechnung abgeschlossen!")
-                    st.info(summary_str)
 
                     if annuitaeten_gesamt:
                         # Verbinde alle Einzel-DFs zu einem großen Table
@@ -657,6 +652,41 @@ elif modus == "Upload csv-Datei":
                         file_name="heizsysteme_batch_ergebnis.csv",
                         mime="text/csv"
                     )
+                    # Nach dem Batch, nach dem Download-Button usw.:
+                    if annuitaeten_objekt_map:
+                        objekt_ids = list(annuitaeten_objekt_map.keys())
+                        select_id = st.selectbox("Objekt für Detaildarstellung auswählen", objekt_ids)
+                        if select_id and select_id in annuitaeten_objekt_map:
+                            df_einzel = annuitaeten_objekt_map[select_id]
+                            # Für Einzelchart gestapelt:
+                            df_stacked = df_einzel[["Name", "Annuität_NK", "Annuität_NV", "Annuität_NB"]].melt(
+                                id_vars="Name",
+                                value_vars=["Annuität_NK", "Annuität_NV", "Annuität_NB"],
+                                var_name="Kostenart",
+                                value_name="Wert"
+                            )
+                            df_stacked["Kostenart"] = df_stacked["Kostenart"].replace({
+                                "Annuität_NK": "Kapitalgebundene Kosten",
+                                "Annuität_NV": "Bedarfsgebundene Kosten",
+                                "Annuität_NB": "Betriebsgebundene Kosten"
+                            })
+                            kostenart_order = ["Kapitalgebundene Kosten", "Bedarfsgebundene Kosten", "Betriebsgebundene Kosten"]
+                            df_stacked["Kostenart"] = pd.Categorical(df_stacked["Kostenart"], categories=kostenart_order, ordered=True)
+                            color_scale = alt.Scale(domain=kostenart_order, range=["#00386c", "#004c93", "#0069c8"])
+                            sortierte_names = df_einzel.sort_values("Annuität")["Name"]
+                    
+                            st.markdown(f"#### Annualisierte Kosten für Objekt {select_id}")
+                            st.altair_chart(
+                                alt.Chart(df_stacked)
+                                .mark_bar()
+                                .encode(
+                                    x=alt.X("Wert:Q", title="Annualisierte Kosten (€)", stack="zero"),
+                                    y=alt.Y("Name:N", title="Heizsystem", sort=list(sortierte_names)),
+                                    color=alt.Color("Kostenart:N", scale=color_scale, title="Kostenart"),
+                                    tooltip=["Name", "Kostenart", "Wert"]
+                                ).properties(height=350, width=650),
+                                use_container_width=True
+                            )
                 except Exception as e:
                     st.error(f"Fehler beim Einlesen/Berechnen: {e}")