IoT Use Case Podcast

Ing. Madeleine Mickeleit ("Mrs. IoT") & Dr. Peter Schopf
  • 4,4 (34)
  • TECHNOLOGIE
  • WÖCHENTLICH

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. #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.
  2. #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.
  3. #210 | Produktdigitalisierung für OEMs: komplexe Feldprodukte modular entwickeln | ML!PA Consulting GmbH

    8. APR.

    #210 | Produktdigitalisierung für OEMs: komplexe Feldprodukte modular entwickeln | ML!PA Consulting GmbH

    www.iotusecase.com #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.  ----- Relevante Folgenlinks: Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/) Mirko (https://www.linkedin.com/in/mirko-spitalny-9428a7367/) Tobias (https://www.linkedin.com/in/mlpatobiasmaier/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    34 Min.
  4. Trailer

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    1 Min.
  5. #209 | Hochwasser früher erkennen mit Radar und NB-IoT | Endress+Hauser

    25. MÄRZ

    #209 | Hochwasser früher erkennen mit Radar und NB-IoT | Endress+Hauser

    www.iotusecase.com #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. ----- 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) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    30 Min.
  6. #208 | IO-Link in der Fertigung: Condition Monitoring und digitale Dienste | in.hub & nass magnet

    4. MÄRZ

    #208 | IO-Link in der Fertigung: Condition Monitoring und digitale Dienste | in.hub & nass magnet

    www.iotusecase.com #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 nutzenPodcast 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.  ----- Relevante Folgenlinks: 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/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    29 Min.
  7. #207 | Digitaler Produktpass: Produktdaten mit ECLASS und AAS interoperabel bereitstellen | ECLASS & Neoception & WAGO

    25. FEB.

    #207 | Digitaler Produktpass: Produktdaten mit ECLASS und AAS interoperabel bereitstellen | ECLASS & Neoception & WAGO

    www.iotusecase.com #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.  ----- Relevante Folgenlinks: 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/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

    35 Min.
  8. #206 | Von Condition Monitoring zum proaktiven Service im Maschinenbau | IXON & aiXbrain & SPALECK

    18. FEB.

    #206 | Von Condition Monitoring zum proaktiven Service im Maschinenbau | IXON & aiXbrain & SPALECK

    www.iotusecase.com #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. ----- Relevante Folgenlinks: 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/) Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen 1x monatlich IoT Use Case Update erhalten

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  • Erstellt von
    Ing. Madeleine Mickeleit ("Mrs. IoT") & Dr. Peter Schopf
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    2020 - 2026
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  • Copyright
    © 2026 © 2021 IIoT Use Case GmbH
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