IoT Use Case Podcast

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#Frühwarnsystem #IoT #Sensorik
In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Peter mit Felix Brühl aus dem Business Development für Innovation und Digitalisierung bei Endress+Hauser. Im Fokus steht die Frage, wie autarke Pegelstand- und Bodenfeuchtesensorik an entlegenen Messpunkten eingesetzt wird, um Hochwasser früher zu erkennen und Frühwarnsysteme technisch sauber aufzubauen.

Podcast Zusammenfassung
Kommunen brauchen bei Starkregen und Hochwasser belastbare Echtzeitdaten, um kritische Entwicklungen früher zu erkennen und schneller reagieren zu können. Genau darum geht es in dieser Podcastfolge mit Felix Brühl von Endress+Hauser.
Im Mittelpunkt stehen autarke Pegel- und Bodenfeuchtesensoren, die auch an entlegenen Messpunkten ohne Stromversorgung zuverlässig arbeiten müssen. Die Folge zeigt, welche Anforderungen dabei in der Praxis zählen: lange Batterielebensdauer, stabile Datenübertragung trotz schwankender Netzabdeckung sowie valide Messwerte auch bei Frost, Bewuchs, Vandalismus oder Lageveränderungen.
Besprochen wird außerdem, wie Pegelsensoren mit ereignisbasierten Übertragungsintervallen arbeiten und warum Bodenfeuchte und Bodentemperatur wichtige Zusatzinformationen für die Frühwarnung liefern. Ergänzend spielen Diagnosedaten wie Batteriezustand, Neigungswinkel und Sensorstatus eine wichtige Rolle, um die Messqualität dauerhaft abzusichern.
Darüber hinaus geht es um die Integration der Daten in bestehende Systemlandschaften – etwa über API, Webhooks oder OPC UA – und um die Frage, worauf Kommunen und Betreiber kritischer Infrastrukturen bei Auswahl, Betrieb und Skalierung solcher Lösungen achten sollten.
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Relevante Folgenlinks:
Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
Felix (https://www.linkedin.com/in/felix-brühl-698178237/)
Success Story: Frühalarmierung bei Hochwasser (https://www.de.endress.com/en/endress-hauser-group/Case-studies-application-notes/bad-münstereifel-dynamischer-pegel)
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#IOLink #ConditionMonitoring #PredictiveMaintenance
In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Oliver Salo, Senior Partner bei in.hub, und Zoltán Ziegler, Vertriebsleiter bei nass magnet. Im Fokus: Wie IO-Link-Daten über Master und Edge in eine belastbare Datenpipeline für Condition Monitoring, Predictive Maintenance und KI-basierte Anomalieerkennung überführt werden. 
Folge 208 auf einen Blick (und Klick):
(05:32) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
(08:24) Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
(23:54) Übertragbarkeit, Skalierung und nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen
Podcast Zusammenfassung
In vielen Anlagen sind IO-Link-fähige Sensoren und Aktoren zwar verbaut, genutzt werden aber oft nur Schalt- und Analogausgänge; Diagnose- und Zustandsdaten bleiben unerschlossen. In Projekten scheitert die Wertschöpfung weniger an der Technik als an unklaren Zielen (z. B. Alarmierung, Reports, OEE, Energie) und daran, früh die richtigen Stakeholder aus OT und IT an einen Tisch zu bekommen.
nass magnet adressiert das Feldniveau mit einem IO-Link-fähigen Smart Connector (Stecker) für Magnetspulen und Ventile sowie einem Ethernet-Master, der Messdaten IoT-tauglich weiterreicht. in.hub integriert den Master in SIINEOS: Geräte und IO-Link-Devices lassen sich ohne Programmierung konfigurieren, Daten werden normiert, im Edge gespeichert und über Services wie Dashboards, Alarmierung sowie Cloud- und SQL-Anbindungen bereitgestellt. IODD-Interpretation und strukturierte Übergabe (z. B. via OPC UA/MQTT) unterstützen die Semantik in Richtung IT-Welt. So entstehen schnellere Retrofit-Projekte, geringere Steuerungslast und eine skalierbare Datenbasis für Condition Monitoring sowie OEE- und Energieanalysen. 
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Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
Oliver (https://www.linkedin.com/in/oliver-salo-007808197/)
Zoltán (https://www.linkedin.com/in/zolt%C3%A1n-ziegler-142938a2/)
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#DigitalProductPassport #DPP #AssetAdministrationShell 
In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Thorsten Kroke (ECLASS e.V.), Adrian Grüner (Neoception) und Simone Brinkmann-Thewes (WAGO) darüber, wie ECLASS-Semantik und die Asset Administration Shell (AAS) Produktdaten so standardisieren, dass sie für den Digital Product Passport (DPP) und für interoperablen Datenaustausch wiederverwendbar werden.
Folge 207 auf einen Blick (und Klick):
(09:26) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
(29:46) Übertragbarkeit, Skalierung und nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen 
Podcast Zusammenfassung
Viele Industrieunternehmen müssen Produktdaten für Einkauf, Engineering und Service über mehrere Systeme (ERP/PLM/PIM) hinweg bereitstellen – künftig zusätzlich im Kontext des Digitalen Produktpasses (Digital Product Passport, DPP) der EU. Im Podcast wird gezeigt, wie fehlende Semantik und uneinheitliche Begriffe (z. B. „Höhe“ vs. „Tiefe“ je nach CAD/CAE-Kontext) zu Interpretationsaufwand, Fehlern und manueller Nacharbeit führen. 
Als Ansatz dienen standardisierte Datencontainer und eindeutige Merkmalsdefinitionen: Die Asset Administration Shell (AAS) strukturiert den Austausch, ECLASS liefert die Semantik für Klassifikation und Merkmale. WAGO nutzt gemeinsam mit Neoception ein Mapping von Quellsystemdaten auf ECLASS (Advanced), um Informationen konsistent bereitzustellen und perspektivisch in verschiedene Senken (u. a. CAD-Portale, Website, DPP) auszuleiten. Für IT/OT-Entscheider entsteht so ein skalierbarer Weg, Integrationskosten zu senken, Datensouveränität zu behalten und regulatorische Anforderungen mit wiederverwendbaren Datenbausteinen zu erfüllen. 
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Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
Thorsten (https://www.linkedin.com/in/thorsten-kroke-650500196/)
Adrian (https://www.linkedin.com/in/adrian-grüner-46418a99/)
Simone (https://www.linkedin.com/in/simone-brinkmann-tewes-82731a172/)
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#PredictiveMaintenance #ConditionMonitoring #Maschinenbau
In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Lukas Schattenberg, Vertriebsleiter bei IXON, Alexander Engels, CEO von aiXbrain, und Jörg Halladin, Entwicklungsleiter bei SPALECK. Im Fokus: Wie Maschinenbauer mit IoT-Plattform, Edge-Anbindung und integrierter KI ein skalierbares Condition-Monitoring- und Predictive-Maintenance-Serviceangebot für Betreiber umsetzen.
Folge 206 auf einen Blick (und Klick):
(08:46) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
(15:22) Ergebnisse, Geschäftsmodelle und Best Practices – So wird der Erfolg gemessen
(24:26) Übertragbarkeit, Skalierung und nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen 
Podcast Zusammenfassung
SPALECK, ein Maschinenbauer für Schwingförderer und Schwingsiebe in Recycling-, Chemie- und Lebensmittelanlagen, baut Condition Monitoring in seine langlebigen Maschinen ein, um Stillstände in verketteten Prozesslinien zu vermeiden. Die Herausforderung lag weniger in der Datenerfassung als in der Reaktionsfähigkeit im Betrieb: lokale Ampelanzeigen wurden übersehen, und starre Grenzwerte reichen bei wechselnden Produkten und Betriebsweisen nicht für verlässliche Vorwarnungen. Um aus Maschinendaten rechtzeitig Serviceentscheidungen abzuleiten, wurden Maschinen über IXON per Edge-Router schnell angebunden und Daten in der Cloud verfügbar gemacht. aiXbrain ergänzte als integrierte App (Dataray) ML-Modelle für Predictive Maintenance – inklusive Labeling in der Plattform, Modellvergleich (False Positives/Negatives) und automatisiertem Nachtrainieren. Die Lösung bleibt bewusst offen über Schnittstellen wie OPC UA, PROFINET und API, sodass Betreiber Daten in eigene Werk-Dashboards integrieren können. Nutzen für IT/OT-Entscheider: schneller Rollout, sichere Remote-Zugriffe, skalierbare Datenpipeline, frühere Fehlererkennung (mehrere Tage Vorlauf) und servicefähige Prozesse mit klaren Alarmen statt zusätzlichem Tool-Overhead.
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Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
Alexander (https://www.linkedin.com/in/alexander-engels-phd/)
Jörg (https://www.linkedin.com/in/halladin-joerg-334156115/)
Lukas (https://www.linkedin.com/in/lukasschattenberg/)
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#IIoT #Shopfloor #LowCode 
In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Thilo Brosinsky, Entwicklungsleiter bei der Peakboard GmbH, und Björn Mutschler, Produktionsleiter bei der Johannes Giesser Messerfabrik GmbH. Thema: Wie eine dezentrale IoT-Low-Code-Plattform Shopfloor-Apps von der Maschinenintegration bis zum Energie- und Produktionsmanagement schrittweise skaliert. 
Folge 205 auf einen Blick (und Klick):
(05:59) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
Podcast Zusammenfassung
GIESSER Messer startete mit einer einfachen Shopfloor-Visualisierung, um Produktionskennzahlen erstmals tagesaktuell und direkt an der Maschine sichtbar zu machen. Die zentrale Herausforderung: geringe Akzeptanz, heterogene Datenquellen (ERP, Maschinen, Energie), fehlende Standards bei Maschinenschnittstellen und die Notwendigkeit, produktionskritische Anzeigen ausfallsicher zu betreiben – ohne Großprojekt oder Cloud-Zwang. Umgesetzt wurde dies mit einer dezentralen IoT-/Low-Code-Architektur: Anwendungen werden im Peakboard Designer per Drag-and-drop (bei Bedarf mit Scripting) erstellt, Daten über OPC UA, Modbus, SQL/ERP angebunden und auf lokale Peakboard Boxen verteilt; der Peakboard Hub dient optional zur zentralen Verwaltung, ohne dass bei Ausfall der Zentrale die Shopfloor-Logik stoppt. Eingesetzt werden u. a. MDE/BDE, Downtime-Tracking, papierarme Auftragssteuerung (ziehende Fertigung) sowie Energiemonitoring bis hin zu Lastmanagement. Für IT/OT-Entscheider zeigt der Use Case: iteratives Skalieren mit geringem Startaufwand, schnelle Integration bestehender OT/IT-Systeme, höhere Transparenz und robuste Betriebsfähigkeit im Werk.
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Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
Thilo (https://www.linkedin.com/in/thilo-brosinsky-39870766/)
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