IoT Use Case Podcast

Ing. Madeleine Mickeleit ("Mrs. IoT") & Dr. Peter Schopf

Der Praxis- Podcast für Industrial IoT (IIoT) zum Dranbleiben: Reale IoT-Projekte aus der Industrie – was funktioniert, was scheitert und warum. Im Fokus: konkrete Learnings für bessere Entscheidungen in Predictive Maintenance, Condition Monitoring, IT/OT-Integration, Edge/Cloud, Datenarchitektur, OT-Security und digitale Services. Madeleine Mickeleit („Mrs. IoT“) und Co-Host Dr. Peter Schopf analysieren mit Anwendern und Umsetzungspartnern, welche Entscheidungen in Architektur, Integration und Betrieb den Unterschied machen. Basierend auf dem IoT Use Case Ökosystem mit 350+ Use Cases, 80+ Partnern und 15.000+ Nutzern. Mehr: iotusecase.com

  1. #217 | Netze nachrüsten in Stadtwerken: Zustand per Funk statt Kontrollfahrten | WIKA

    vor 4 Std.

    #217 | Netze nachrüsten in Stadtwerken: Zustand per Funk statt Kontrollfahrten | WIKA

    www.iotusecase.com #LoRaWAN #Stadtwerke #Fernwärme  In Folge #217 des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Philipp Lausberger, IIoT Application Specialist bei WIKA, über IoT-Applikationen bei Stadtwerken und Netzbetreibern. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie aus einem Messwert im Feld eine bessere Entscheidung im Netzbetrieb wird – und wie sich Kontrollfahrten zu schwer zugänglichen Fernwärme-, Wasser- und Gasnetzen reduzieren lassen. Zusammenfassung Viele Stadtwerke betreiben jahrzehntealte Bestandsnetze, deren Zustand bisher nur über manuelle Inspektionen erfasst wird: Zwei Mitarbeiter fahren zu einem Schacht, steigen bis zu sechs Meter tief hinab und lesen ein analoges Manometer ab. Das liefert nur eine Momentaufnahme – Leckagen, überflutete Schächte oder nachlassende Isolation an Stahlmantelrohren bleiben zwischen den Kontrollfahrten unentdeckt. Lausberger beschreibt die Strecke vom Sensor bis in die Leitwarte: batteriebetriebene Messtechnik mit Funkübertragung über LoRaWAN, mioty oder Mobilfunk wie NB-IoT und LTE-M, angebunden über standardisierte Schnittstellen wie REST-API, MQTT und OPC UA. Zentrale Abwägung ist die Skalierbarkeit: Selbstgebaute Insellösungen stoßen schnell an ihre Grenzen, weshalb er cloudbasierte Netzwerkserver und einen verlässlichen Partner einem eigenen Plattformbetrieb vorzieht. Wie die Daten den Netzbetrieb verbessern, zeigt er an einem Druckregelventil, das nach wochenlanger Suche als Ursache eines „springenden Netzes" identifiziert wurde, sowie an Langzeitdaten zu Druckspitzen für die Netzplanung. Bei Kosten unter 100 Euro pro Messstelle hält er den Ansatz auch für kleinere Kommunen für tragfähig. Das nimmst du mit Der Zustand vieler Fernwärme-, Wasser- und Gasnetze wird bislang nur per manueller Schachtkontrolle erfasst; IoT liefert kontinuierliche Daten statt Momentaufnahmen.Batteriebetriebene Funksensoren (LoRaWAN, mioty, NB-IoT, LTE-M) erreichen Laufzeiten von bis zu zehn Jahren und lassen sich ohne Strom- oder Kabelinstallation nachrüsten.Selbstgebaute Insellösungen skalieren schlecht; ein cloudbasierter Netzwerkserver und ein verlässlicher Partner sind laut Lausberger der tragfähigere Weg.Sechs Meter tiefe Schächte erfordern Alternativen wie absetzbare Antennen, weil das Funksignal sonst nicht an die Oberfläche gelangt.----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Philipp (https://www.linkedin.com/in/philipp-lausberger-5a16291a5/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    31 Min.
  2. #216 | 180 km Dampfnetz kabellos überwachen: Condition Monitoring mit LoRaWAN | Currenta Conneqtive & Currenta

    1. Juli

    #216 | 180 km Dampfnetz kabellos überwachen: Condition Monitoring mit LoRaWAN | Currenta Conneqtive & Currenta

    www.iotusecase.com #LoRaWAN #Dampfnetz #Digitalisierung In Episode #216 des IoT Use Case Podcasts spricht Dr. Peter Schopf mit Murat Mutlu, IoT-Portfolio Manager bei Currenta Conneqtive, und Dominik Neugebauer, Leitung Technik Rohrnetze bei Currenta. Thema ist die Digitalisierung eines 180 Kilometer langen Dampfnetzes im CHEMPARK – mit LoRaWAN statt Kabel, für mehr Transparenz im Netz und weniger Energieverluste. Zusammenfassung Der CHEMPARK betreibt rund 1.000 Kilometer Rohrleitungen, davon ca. 180 Kilometer Dampfnetz. Das Netz wurde historisch für andere Lastprofile ausgelegt – Bedarfe und Abnahmepunkte haben sich seitdem stark verändert. Klassische Temperaturmessung ist im Feld ohne aufwändige Verkabelung kaum wirtschaftlich darstellbar. Kondensatableiter – Bauteile, die flüssiges Kondensat aus dem Dampfsystem ableiten – wurden bislang manuell geprüft; Defekte blieben dadurch monatelang unbemerkt. Currenta Conneqtive hat ein LoRaWAN-Netz aufgebaut, das mit wenigen Outdoor-Antennen den gesamten CHEMPARK abdeckt. Batteriebetriebene Sensoren erfassen Temperaturen an Knotenpunkten und überwachen den Status der Kondensatableiter per Condition Monitoring. Ziel ist es, Reaktionszeiten bei defekten Ableitern von Monaten auf Stunden zu reduzieren – und die Netzauslegung auf Basis besserer Daten schrittweise zu optimieren. Parallel entsteht ein KI-gestütztes dynamisches Simulationsmodell, das den Netzzustand auch zwischen Messpunkten abbildet. Da externe Dienstleister die nötige Kombination aus ML-Kompetenz und thermodynamischem Prozesswissen nicht lieferten, wird das Modell intern entwickelt. Der CHEMPARK dient dabei als Stresstest – was hier zuverlässig läuft, soll als standardisiertes SaaS-Produkt für externe Industriekunden angeboten werden. Das nimmst du mit LoRaWAN deckt weitläufige Industriestandorte mit wenigen Antennen kostengünstig ab – ohne aufwändige Verkabelungsinfrastruktur.Condition Monitoring der Kondensatableiter reduziert Reaktionszeiten bei Defekten von Monaten auf Stunden.Live-Sensordaten aus dem Feld verbessern Netzwerksimulationen und ermöglichen fundiertere Investitionsentscheidungen im Dampfnetzbetrieb.KI-gestützte Simulation im Prozessumfeld erfordert ML-Kompetenz und thermodynamisches Domänenwissen gleichermaßen – wer beides nicht vereint, scheitert am Modell.Ein LoRaWAN-Netz als geteilte Infrastruktur lässt sich für mehrere Use Cases gleichzeitig nutzen und schrittweise mit neuen Anwendungsfällen erweitern.----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Murat (https://www.linkedin.com/in/murat-mutlu-solution-portfolio-manager/) Dominik (https://www.linkedin.com/in/dominik-neugebauer-8a47b6298/ Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    29 Min.
  3. #215 | Vibe-Coding im Shopfloor: MES-Anwendungen selbst bauen ohne Systemintegrator | United Manufacturing Hub

    24. Juni

    #215 | Vibe-Coding im Shopfloor: MES-Anwendungen selbst bauen ohne Systemintegrator | United Manufacturing Hub

    www.iotusecase.com #UnifiedNamespace #VibeCoding #GenerativeAI  Alexander Krüger, CEO und Managing Director von United Manufacturing Hub (UMH), ist zu Gast bei Dr. Peter Schopf im IoT Use Case Podcast. Im Mittelpunkt steht eine These, die gerade in vielen Werken an Relevanz gewinnt: Was passiert, wenn generative KI nicht nur Texte schreibt, sondern gleich die Produktionsanwendungen dahinter baut – und welche Datengrundlage dafür zwingend nötig ist? Zusammenfassung UMH positioniert sich als Open-Source-Plattform für industrielles Datenmanagement. Die Grundidee: Wer Vibe-Coding – also das KI-gestützte Generieren von Frontend-Applikationen – im Shopfloor nutzen will, braucht dafür eine saubere, strukturierte Datengrundlage. Diese stellt UMH über einen Unified Namespace bereit: eine eventbasierte Architektur, die Maschinendaten aus unterschiedlichsten Quellen normalisiert und über REST-APIs sowie Echtzeit-Streams verfügbar macht. Krüger erklärt, warum KI dieselbe Datensemantik braucht wie ein menschlicher Produktionsleiter – ohne klaren Kontext halluziniert sie genauso. Besonders konkret wird es beim Thema MES. Traditionelle Implementierungen kosten Hunderttausende Euro, erfordern Systemintegratoren und sind kaum änderbar. Mit einem sauberen Daten-Backend und Vibe-Coding lassen sich solche Anwendungen nach Angaben von Krüger heute intern in wenigen Wochen und für einen Bruchteil der früheren Kosten bauen. Eine Forrester-Studie mit UMH-Kunden zeigt: 5 % Energieeinsparung, 14 % weniger ungeplante Stillstände, ROI von über 400 %. Das nimmst du mit Vibe-Coding im Shopfloor funktioniert nur auf einer sauberen Datengrundlage – der Unified Namespace liefert die nötige Semantik und Struktur.KI braucht denselben Kontext wie ein Mensch: Ohne strukturierte Daten halluziniert sie genauso zuverlässig wie mit unklaren Arbeitsanweisungen.Infrastructure as Code macht das Anbinden von Maschinen drastisch schneller – aus Tagen werden Minuten, wenn die AI mit Konfigurationsdateien statt UI-Klicks arbeitet.Build vs. Buy verschiebt sich fundamental: MES-Anwendungen lassen sich heute intern für einen Bruchteil der früheren Kosten selbst bauen.UMH ist vollständig Open Source – einfach herunterladen, eigene Use Cases validieren, loslegen.----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Alexander (https://www.linkedin.com/in/alexander-krueger/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    38 Min.
  4. #214 | Ohne Kabel, ohne SPS-Eingriff, ohne IT-Projekt: dezentrale Assets einfach anbinden | autosen

    17. Juni

    #214 | Ohne Kabel, ohne SPS-Eingriff, ohne IT-Projekt: dezentrale Assets einfach anbinden | autosen

    www.iotusecase.com #LteM #Sensorik #RemoteMonitoring  In der 214. Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Dennis Jansen, Product Manager IIoT bei autosen. Im Fokus steht die Frage, wie Betreiber dezentrale Assets ins IIoT bringen – ohne Steuerungseingriff, ohne IT-Projekt, ohne Kabel. Zusammenfassung autosens Antwort ist das minion: ein modulares Sensorsystem mit integriertem Mobilfunk-Gateway und Batterie, das ohne bestehende Infrastruktur auskommt. Der Ansatz dahinter ist bewusst radikal einfach – Steuerungen werden nicht angefasst, stattdessen werden neuralgische Punkte im Feld überwacht. Vom Auspacken bis zu den ersten Daten in der Cloud: maximal 30 Minuten. Dennis Jansen erklärt, warum autosen dabei auf LTE-M und NB-IoT setzt, statt auf 5G – Energieeffizienz schlägt Bandbreite, wenn eine Batterie zwei Jahre halten soll. Und er macht deutlich, für wen das System gedacht ist: nicht für den Endanwender selbst, sondern für Systemhersteller, die ihren Kunden eigenständige IoT-Services anbieten wollen – etwa bei Industrieventilatoren, Füllstandsüberwachung oder Zugangskontrolle. Das nimmst du mit – Plug & Play im IIoT ist möglich, wenn man Steuerungen weglässt und eigenständige Devices für neuralgische Punkte einsetzt – LTE-M und NB-IoT schlagen 5G für batteriebetriebene Sensoren, weil Energieeffizienz vor Bandbreite kommt – Das minion-System richtet sich an Systemhersteller als Enabler – nicht direkt an Endkunden ----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Dennis (https://www.linkedin.com/in/dennis-jansen-82246799/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    30 Min.

  5. 20. Mai

    Sommerpause 2026

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    1 Min.
  6. #213 | Direct Air Capture: Der Weg vom Pilot zur autonomen Industrieanlage | ifm & Greenlyte

    13. Mai

    #213 | Direct Air Capture: Der Weg vom Pilot zur autonomen Industrieanlage | ifm & Greenlyte

    www.iotusecase.com #DirectAirCapture #DAC #IIoT In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Peter mit Niklas Friederichsen, Co-Gründer und CTO/CPO bei Greenlyte, und Christoph Schneider, Vice President Produktmanagement bei ifm. Im Fokus steht die Frage, wie Direct-Air-Capture-Anlagen den Sprung vom Laborprototyp zur autonomen, industrietauglichen Anlage schaffen – und welche Rolle dabei dynamische Prozessführung, IO-Link-Sensorik und der Remote-Zugriff über moneo spielen.  Folge 208 auf einen Blick (und Klick): (11:04) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus Podcast Zusammenfassung Greenlyte überführt eine im Labor validierte Direct-Air-Capture-Technologie in real betreibbare und skalierbare Anlagen: von einer 50 t CO₂/Jahr Pilotanlage in Duisburg hin zu einer 1.500 t/Jahr First-of-a-Kind-Anlage in Marl. Die zentrale Herausforderung liegt dabei weniger in der Grundidee als in der industriellen Umsetzung: schwankende Verfügbarkeit erneuerbarer Energien, variable Umgebungsbedingungen wie Temperatur und Luftfeuchte sowie die Kombination aus klassischer Prozesstechnik (Absorption) und Elektrochemie (Desorption) erfordern eine hochdynamische und robuste Prozessführung. Hinzu kommen praktische Themen wie zuverlässige Sensorik unter realen Bedingungen – etwa bei Schaumbildung oder sich verändernden Medien. Technisch setzt Greenlyte früh auf durchgängige Digitalisierung: Sensoren werden über IO-Link angebunden, Parametrierung und Datenzugriff erfolgen remote über ifm moneo. Zentrale Datenhaltung, Wiederverwendung von Parametersätzen sowie strukturierte FAT/SAT-Tests ermöglichen eine schnelle Iteration und Skalierung. Ergänzt wird dies durch ein revisionsgeführtes Anlagen-Engineering, bei dem Änderungen häufig über Konfiguration statt über Code-Rollouts umgesetzt werden. Der Use Case zeigt, wie standardisierte Feldanbindung, Remote-Service und datenbasierte Optimierung helfen, Prototypen schneller zu stabilisieren, Inbetriebnahmen zu beschleunigen und die Grundlage für skalierbare Anlagenflotten sowie effiziente Wartungsstrategien zu schaffen. ----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Niklas (https://www.linkedin.com/in/dr-niklas-friederichsen-8290849b/) Christoph (https://www.linkedin.com/in/christoph-schneider-18872627/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    29 Min.
  7. #212 | Statt Laptop vor dem Schaltschrank: Device- & Applikationsmanagement in der OT skalieren | Portainer.io & WAGO

    29. Apr.

    #212 | Statt Laptop vor dem Schaltschrank: Device- & Applikationsmanagement in der OT skalieren | Portainer.io & WAGO

    www.iotusecase.com #IIoT #EdgeComputing #Container In dieser Live-Episode von der Hannover Messe spricht Gastgeber Peter Schopf mit Tobias Mühlnikel von Portainer.io und Jürgen Pfeifer von WAGO. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Containerisierung im OT- und Shopfloor-Umfeld ein skalierbares Device- und Applikationsmanagement ermöglicht – von der Auswahl geeigneter Images über Edge-Deployment bis hin zu CI/CD, Rollbacks, Edge-KI und Datenhoheit.  Podcast Zusammenfassung Live von der Hannover Messe diskutieren Portainer.io und WAGO, wie containerbasiertes Applikations- und Device-Management den Betrieb und das Skalieren von Edge-Lösungen im Shopfloor praxistauglich macht. Im Zentrum steht der Transfer bewährter IT-Prinzipien in die OT – ohne dass OT-Teams zu IT-Spezialisten werden müssen. Dabei treffen moderne Ansätze auf typische Herausforderungen: heterogene Hardware (32/64-Bit-Architekturen), fehlende Transparenz über Softwarestände („goldener USB-Stick“), aufwendige 1:1-Updates direkt am Schaltschrank sowie der organisatorische IT/OT-Gap mit klar definierten Update-Fenstern. Die technische Grundlage bilden standardisierte Docker-Images (z. B. Node-RED), die über eine Control Plane verteilt und per CI/CD automatisiert ausgerollt werden. Rollbacks ermöglichen es, jederzeit auf stabile Versionen zurückzugehen. Auch KI-Anwendungen lassen sich nahtlos integrieren: Edge-Hardware kann gezielt mit KI-Beschleunigern erweitert werden, um etwa Anomalie-Erkennung oder spezialisierte, kleinere LLMs (Tiny-LLMs) direkt vor Ort auszuführen – ohne den containerbasierten Stack zu verlassen. Für Entscheider ergibt sich ein klarer Mehrwert: schnellere und planbare Deployments über verteilte Standorte, reduzierte Reise- und Integrationskosten, höhere Modularität durch zusätzliche Container sowie mehr Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern.  ----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Tobias (https://www.linkedin.com/in/tobias-mue/?locale=de) Jürgen (https://www.linkedin.com/in/juergen-pfeifer/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    35 Min.
  8. #211 | Sensoren netzwerkfähig machen: Shopfloor-Daten direkt in die IT | Perinet

    22. Apr.

    #211 | Sensoren netzwerkfähig machen: Shopfloor-Daten direkt in die IT | Perinet

    www.iotusecase.com #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.  ----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Georg (https://www.linkedin.com/in/bassenge/) Karsten (https://www.linkedin.com/in/karsten-walther-395822365/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    28 Min.
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  • Erstellt von
    Ing. Madeleine Mickeleit ("Mrs. IoT") & Dr. Peter Schopf
  • Jahre aktiv
    2020 - 2026
  • Folgen
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    Unbedenklich
  • Copyright
    © 2026 © 2021 IIoT Use Case GmbH
  • Sendungswebsite
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