IoT Use Case Podcast

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#Shopfloor #IndustrialIoT #SinglePairEthernet 
In dieser Live-Folge direkt von der Hannover Messe spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Karsten Walther, Geschäftsführer von Perinet, und Georg Bassenge, Chief Sales Officer bei Perinet.
Im Fokus steht die Frage, wie sich Shopfloor-Daten durchgängig und effizient bis in MES- und IT-Systeme übertragen lassen. Dabei geht es unter anderem um ereignisbasierte Kommunikation, netzwerkfähige Sensoren, den Einsatz von Single Pair Ethernet sowie Retrofit-Ansätze im Brownfield. 

Podcast Zusammenfassung
Viele IIoT-Projekte scheitern nicht an KI oder Analytics, sondern am Zugang zu Shopfloor-Daten. Gerade in heterogenen Bestandsanlagen gelangen Daten oft nur mit hohem Engineering-Aufwand in IT-Systeme.
Ursachen sind unter anderem mehrstufige OT-Architekturen, zyklische Feldbus-Kommunikation sowie unstrukturierte Rohdaten ohne ausreichende Semantik. Schon kleine Änderungen an Sensoren, etwa bei Messbereichen, können dazu führen, dass Daten ohne Kontext schwer interpretierbar sind und aufwendig normalisiert werden müssen.
Perinet adressiert dieses Problem, indem Sensoren und Aktoren direkt netzwerkfähig werden. Relevante Informationen werden ereignisbasiert und parallel zur bestehenden SPS-Kommunikation per IP in die IT übertragen.
Technologische Grundlage ist unter anderem Single Pair Ethernet, das Ethernet bis ins Feldgerät bringt und Retrofit in bestehenden Anlagen ermöglicht – ohne zusätzliche Infrastruktur wie neue Schaltschränke.
Das Ergebnis ist ein schlanker Datenpfad mit geringerem Integrationsaufwand, reduzierter Datenlast und deutlich höherer Datenqualität. Dadurch werden Anwendungen wie KI, OEE oder Condition Monitoring erst effizient umsetzbar – inklusive Security-Anforderungen im Kontext des EU Cyber Resilience Act. 
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Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
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Karsten (https://www.linkedin.com/in/karsten-walther-395822365/)
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#OEM #EdgeComputing #FunctionalSafety
In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Tobias Maier, CEO der ML!PA Consulting GmbH, und Mirko Spitalny, Teamlead Hardware Development bei ML!PA, über die Digitalisierung von Maschinen und Fahrzeugen im Feld. Im Fokus steht, wie OEMs robuste, energieautarke und sicherheitskritische IoT-Systeme für ihre Produkte umsetzen – von Energy Harvesting und Funk in Metallumgebungen bis zu Lifecycle-Management, Datensouveränität und langfristigem Betrieb.
Folge 210 auf einen Blick (und Klick):
(07:52) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus

Podcast Zusammenfassung
OEMs wollen Maschinen und Fahrzeuge im Feld digitalisieren und dabei Funktionen zuverlässig betreiben, obwohl die Geräte oft nur selten physisch erreichbar sind. Im Podcast berichten Tobias Maier und Mirko Spitalny am Beispiel des „digitalen Güterzugs“ mit Knorr-Bremse, wie aus ersten Prototypen robuste IoT-Produkte werden. 
Im Zentrum stehen drei wiederkehrende Herausforderungen: eine fehlende bzw. nicht planbare Energieversorgung, zuverlässige Datenübertragung in anspruchsvollen Umgebungen mit viel Metall sowie die Ruggedization des Produkts für den Feldeinsatz. Um das zu lösen, wird ein energieautarkes Edge-System mit Solarzellen und Batterien aufgebaut. Für den sicherheitskritischen digitalen Bremstest kommt eine Waggon-zu-Waggon-Funkvernetzung im Sub-Gigahertz-Bereich zum Einsatz, während LTE ergänzend und nur zeitweise für Funktionen wie Firmware-Upgrades oder Positionsübermittlung genutzt wird. 
Basis dafür ist ein modularer IoT-Baukasten mit wiederverwendbaren Hardware- und Softwaremodulen, etwa für Energy Harvesting, Batteriesysteme, BLE zur Inbetriebnahme, Funkkommunikation und Device-Management. Für IT/OT-Entscheider zeigt die Folge, wie sich Entwicklungsaufwand reduzieren, Iterationen beschleunigen und digitale Produkte über lange Lebenszyklen souverän betreiben lassen. 
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Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
Mirko (https://www.linkedin.com/in/mirko-spitalny-9428a7367/)
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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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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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Oliver (https://www.linkedin.com/in/oliver-salo-007808197/)
Zoltán (https://www.linkedin.com/in/zolt%C3%A1n-ziegler-142938a2/)
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