IoT Use Case Podcast

Ing. Madeleine Mickeleit erklärt das "Internet der Dinge" direkt aus der industriellen Praxis! Anhand von Anwendungsbeispielen und Projekten von Anwendern aus dem  IoT Use Case Ökosystem. Der erste deutsche Podcast, der die Erfahrungen aus über 350 Projekten teilt und täglich den IIoT-Markt für euch versteht. Euer persönlicher Informationskanal inkl. Netzwerk. Fast täglich neue Use Cases – unter www.iotusecase.com. Der IoT Use Case Podcast ist bestrebt, anderen zum Erfolg zu verhelfen und die Welt über die Vorteile und die praktische Umsetzung der IIoT-Branche aufzuklären. Unsere Mission: Das industrielle Internet der Dinge vor allem für den deutschsprachigen Mittelstand zugänglicher zu machen. Der Begriff des industriellen Internet der Dinge (IIoT) beschreibt die industrielle Ausprägung des IoT und beruht auf dem gleichen Konzept. Im Rahmen der Industrie 4.0 ist das IIoT ein Schlüsselkonzept zur Vernetzung aller Maschinen, Geräte und Systeme in Echtzeit über Gateways und EDGE-Devices. Diese Vernetzung steigert die Effizienz industrieller Prozesse, senkt Produktionskosten und legt den Weg für neue Geschäftsmodellen...

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episode 115: #115 | Connector für Maschinen – Digitaler Service am Beispiel Wasserbehandlung | Data Coffee & INNOWATECH


#MITTELSTAND #HYGIENE #WASSER
www.iotusecase.com

In der 115. Folge des IoT Use Case Podcasts dreht sich alles um innovative Wassertechnologien und die Herausforderungen kleiner Unternehmen bei der Digitalisierung. Die Episode bietet einen tiefen Einblick in die Welt der IoT-gestützten Wasserbehandlung und Hygienekonzepte.

Die Gäste der Folge sind Dr. Aline Defranceski, Geschäftsführerin von Data Coffee GmbH, und Matthias Guth, Geschäftsführer von INNOWATECH.

Folge 115 auf einen Blick (und Klick):

  • [13:04] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
  • [22:41] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien

Zusammenfassung der Podcastfolge

Die Episode beleuchtet, wie Data Coffee GmbH und INNOWATECH zusammenarbeiten, um Digitale Services im Maschinenbau zu realisieren und wie Maschinendaten dem Maschinenbauer selbst zur Verfügung gestellt werden können.
 
Data Coffee GmbH zeichnet sich durch den Data Coffee Connector aus, eine Software, die die Erfassung von Daten aus Produktionsanlagen und Sensorsystemen vereinfacht und standardisiert. INNOWATECH hingegen ist bekannt für seine Anolyte-Technologie und setzt neue Maßstäbe in der Herstellung von Desinfektionsmitteln ohne Gefahrstoffe.

Im Podcast werden zwei spezifische Use Cases diskutiert:

Digitaler Service im Maschinenbau: Dieser Use Case konzentriert sich auf Wartungsverträge und direkten Kundenservice.

Produktentwicklung: Hier wird die Produktentwicklung thematisiert, insbesondere wie Maschinendaten dem Maschinenbauer zur Verfügung gestellt werden können.

Matthias Guth führt aus, dass INNOWATECH seit über 20 Jahren im Bereich der Wasserbehandlung tätig ist und alles aus einer Hand anbietet – von der Entwicklung über die Produktion bis hin zum Vertrieb und der Wartung ihrer Anlagensysteme. Ihre Kunden reichen von Wasserversorgern und Wasserwerken bis hin zur Lebensmittelindustrie und Brauereien.

Ein zentrales Thema der Folge ist die Digitalisierung. INNOWATECH nutzt digitale Zwillinge im ERP-System für das Aftersales- und Servicegeschäft und bietet Kunden Echtzeitdaten über mobile Endgeräte an, was ihnen Sicherheit in ihren Prozessen gibt und eine optimierte Koordination von Service- und Wartungsaufgaben ermöglicht.

Aline Defranceski betont den Trend zu einfacheren Lösungen und einer höheren Auswertungsdichte im Datenstrom. Sie spricht über die Bedeutung von Automatismen und die Bereitstellung von Servicedaten in Echtzeit, um den Kunden mehr Kontrolle und Verständnis über ihre Anlagen zu geben.
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Relevante Folgenlinks:

Aline (https://www.linkedin.com/in/dr-aline-defranceski-a8a484187/)
Matthias (https://www.linkedin.com/in/matthias-guth-360a55153/)
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)

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 November 15, 2023  37m