IoT Use Case Podcast

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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/)
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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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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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Thilo (https://www.linkedin.com/in/thilo-brosinsky-39870766/)
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#Wassermanagement #PredictiveMaintenance #ConditionMonitoring
In dieser Episode des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeber Dr. Peter Schopf mit Peter Dercks, Geschäftsführer bei Dercks Gartenbau, sowie Richard Habering, Head of Business Unit, und Manuel Moussa, technischer Vertrieb smart plastics, beide bei der igus GmbH. Im Fokus: Exakt-Bewässerung im Freiland-Topfpflanzenanbau mit Energieführungskette und Condition Monitoring zur Ressourcenreduktion und 24/7-Betriebssicherheit.
Folge 204 auf einen Blick (und Klick):
(05:13) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
(13:13) Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
Podcast Zusammenfassung
Dercks Gartenbau bewässert Topfpflanzen im Freiland industriell über einen Exaktgießwagen, der Wasser und Dünger gezielt in die Topfmitte ausbringt. Ausgangspunkt waren Vernässung, steigender Wasser- und Düngemitteleinsatz sowie der Bedarf, Flächen effizienter zu nutzen. Herausforderungen: 200+ Meter Verfahrweg, robuste Versorgung mit Medien und Daten im Außenbetrieb, Hindernisse auf der Fahrbahn, hohe Kosten und die Notwendigkeit, Stillstände zu vermeiden. Technisch wird der Gießwagen über eine igus‑Energieführungskette geführt, statt Schläuche hinterherzuziehen; Sensorik (smart plastics) überwacht Zug-/Schubkräfte zur Zustandsüberwachung und als Basis für vorausschauende Wartung. Eingesetzt werden Energieketten, Medienleitungen und Condition‑Monitoring‑Sensoren mit Anbindung an Auswertung/Benachrichtigung. Ergebnis: 60–70 % weniger Wasser (bis auf ein Drittel), weniger Düngeraustrag ins Grundwasser, etwa halbierte Stromkosten und 9–10 % bessere Flächenausnutzung. Für IT/OT‑Entscheider zeigt der Use Case, wie IoT‑Monitoring mechanische Systeme absichert, Wartung planbar macht und Betriebskosten sowie Umweltwirkungen messbar reduziert.
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Peter D. (https://www.linkedin.com/in/peter-dercks-699ab644/)
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#OPCUA #Semantics #UnifiedNamespace
In this episode of the IoT Use Case Podcast, host Dr. Peter Schopf talks with Jouni Aro, CTO at Prosys OPC, and with Luís Estriga, Head of Automation, and Vasim Tana, Automation Engineer, both at Casa Mendes Gonçalves. Focus: how OPC UA is evolving beyond a transport protocol and what it takes to implement it in a production-scale data stack.
Podcast Summary
Casa Mendes Gonçalves (Portugal) started its industrial digitalization with fragmented machine data and a largely manual, outsourced setup that made scaling to additional legacy and new equipment difficult. Key challenges were heterogeneous “machine dialects”, unreliable monitoring/alerting, and the lack of a unified view of OT data for operations, quality, and energy management—while keeping costs under control and retaining flexibility for own dashboards.

The team implemented an OPC UA–based architecture using Prosys OPC UA Forge as an aggregation server to build a unified namespace, bringing data from multiple systems into one OPC UA server and exposing it to Grafana. Data is collected at one‑minute intervals (≈500 data points/min) to enable dashboards, real-time alerts (e.g., cooling chambers, fermentation temperatures), and remote monitoring via VPN. The setup also supports next steps toward semantic information modeling to improve interoperability and prepare data for AI use cases.

For IT/OT decision-makers, the outcome is measurable: faster integration of heterogeneous assets, stable data access for analytics, and cost reductions such as identifying compressed-air leaks worth ~€28k/year—plus a roadmap toward internal GenAI/chatbot solutions based on reliable, contextualized factory data.
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Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
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Luís (https://www.linkedin.com/in/luis-estriga/)
Prosys OPC UA Forge (https://prosysopc.com/products/opc-ua-forge/)
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