IoT Use Case Podcast

#AIoT #KIAgenten #Datenharmonisierung

Ing. Madeleine Mickeleit spricht im IoT Use Case Podcast mit Dr. Jürgen Krämer, CPO und Geschäftsführer bei Cumulocity, über AIoT – die Verschmelzung von klassischem Machine Learning, generativer und agentischer KI mit Industrial IoT. Im Fokus steht der Weg von der reinen Vernetzung von Maschinen hin zu teilautonomen Abläufen.

Zusammenfassung

Die sicher angeschlossene Flotte ist für Krämer Voraussetzung, nicht Leistung: Ohne sie lohnt kein KI-Projekt. Er trennt zwei KI-Arten – klassisches Machine Learning für hochfrequente Maschinendaten, weil ein LLM dort die Token-Kosten sprengen würde, und agentische KI, die auf ein erkanntes Anomalie-Event hin eine Root-Cause-Analyse startet. Beides steht und fällt mit dem Kontext: Ohne Asset-Beziehungen, Einheiten und Produktdokumentation bleibt eine Fehlermeldung wie 4711 an einer Pumpe für den Agenten bedeutungslos.

Konkret wird das bei der Datenharmonisierung. In einem Werk heißt der Temperatursensor Hugo, im nächsten Willi. Ein Expert Agent liest den eingehenden Datenstrom mit und schlägt die Transformation ins Cumulocity-Format vor, getestet unter anderem mit OPC UA, Modbus, LoRaWAN, Protobuf, CBOR und Sparkplug. Bei Enercon automatisiert eine regelbasierte Remote-Aktion rund 40 Prozent der Turbinen-Restarts; KI ist dabei nach Krämers eigener Aussage nicht im Spiel.

Autonome Eingriffe bleiben Zukunft: Prototypen ja, Produktivbetrieb nein. Kunden bringen ihr eigenes LLM mit, Cumulocity trainiert keine Modelle auf Kundendaten – Begründung ist der Schutz des Domänenwissens der Betreiber. Und Krämer warnt vor Vibe Coding in geschäftskritischen Prozessen: KI-gestützte Entwicklung gehört auf die Applikationsebene, nicht in das System of Record, auf dem Governance und Auditierung aufsetzen.

Das nimmst du mit

• Ohne sicher angeschlossene Flotte lohnt kein KI-Projekt – schlechte Daten erzeugen schlechte Ergebnisse.
• Hochfrequente Maschinendaten gehören an klassisches Machine Learning, nicht an ein LLM, sonst explodieren die Token-Kosten.
• Der Semantic Layer ist branchenspezifisch und damit der Punkt, an dem Domänenpartner gebraucht werden.
• Wer Datenhoheit will, muss klären, ob der Anbieter Modelle auf den eigenen Betriebsdaten trainiert.

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Relevante Folgenlinks:
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Jürgen (https://www.linkedin.com/in/juergenkraemer/)
Cumulocity (https://www.cumulocity.com/)
Folge zu Cyber Resilience Act (https://www.iotusecase.com/de/podcast/cyber-resilience-act-oems)
Vision-AI-Beispiel (Doku) (https://community.cumulocity.com/t/14554)

Top-5-AIoT-Use-Cases:
1. Datenharmonisierung per Expert Agent
2. Dashboards per Agent
3. Software-Rollout per Agent (in Entwicklung)
4. IT/OT-Security per Expert Agent (Idee)
5. Daten mit Kontext für externe Agenten via MCP (im Ausbau)

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In dieser Folge des IoT Use Case Podcasts meldet sich Gastgeberin Ing. Madeleine Mickeleit ohne Gast zu Wort: eine kurze Ankündigung an alle Hörerinnen und Hörer, verbunden mit einem Dank und zwei Neuigkeiten zum Podcast.

Der IoT Use Case Podcast läuft seit Ende 2019. In dieser Zeit sind zahlreiche Projekte und Use Cases aus der Praxis vorgestellt worden, und um den Podcast ist ein Netzwerk gewachsen, mit dem das Team heute arbeitet. Genau dafür sagt Madeleine Mickeleit in dieser Folge Danke – an Stammhörer wie an alle, die gerade zum ersten Mal reinhören.

Gleichzeitig gibt es zwei Änderungen. Das Team arbeitet an einem neuen Format, unter anderem zum Thema KI, das in der Praxis von Anwendern umgesetzt wird. Deswegen erscheint der Podcast künftig alle zwei Wochen statt wöchentlich; die Formate werden sich abwechseln. Wann das neue Format live geht, wird im Podcast berichtet. 

Der Aufruf am Ende richtet sich an Anwender: Wer selbst ein Projekt umgesetzt hat und darüber erzählen möchte, kann sich proaktiv bei Madeleine Mickeleit und dem Team melden.

Das nimmst du mit

• Der IoT Use Case Podcast erscheint ab jetzt alle zwei Wochen statt wöchentlich. 
• Grund ist ein neues Format, an dem das Team parallel arbeitet – unter anderem zum Thema KI in der Umsetzung bei Anwendern. 
• Die Formate werden sich künftig abwechseln; der Start des neuen Formats wird im Podcast angekündigt. 
• Anwender mit eigenen umgesetzten Projekten können sich proaktiv bei Madeleine Mickeleit und dem Team melden.
  
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Wie kommen Sensordaten aus der Maschine, ohne dass jemand die Steuerung anfasst? Darüber spricht Gastgeberin Ing. Madeleine Mickeleit im IoT Use Case Podcast mit Christoph Rose, Produktmanager Cloud & Software bei Turck, und Christoph Schmermund, Produktmanager für die Turck Automation Suite. Im Mittelpunkt steht TAS Edge – der Weg von der IO-Link-Sensorik über MQTT in MES-, ERP-, SCADA- oder Cloud-Systeme.

Zusammenfassung

Klassisch läuft die Anbindung über die Steuerung: Wer einen zusätzlichen Datenpunkt braucht, muss das Steuerungsprogramm anfassen, testen und freigeben lassen – teilweise mit Anlagenstillstand. Schmermund beschreibt das als den Aufwand, den Kunden am häufigsten unterschätzen.

TAS Edge greift die Daten stattdessen direkt an den IO-Link-Mastern ab. Es läuft parallel zum Steuerungsprogramm und sammelt Daten auch dann, wenn gar keine Steuerung vorhanden ist. Konfiguriert wird per UI im Webbrowser, die Datenpunkte werden über Checkboxen ausgewählt und per MQTT weitergeleitet. Rose schildert den Unterschied aus eigener Erfahrung: über eine Woche für die Anbindung über CODESYS, zwei Stunden mit TAS Edge auf der Messe.

Ergänzend geht es um TAS Desktop als kostenloses Gerätemanagement – Konfiguration, Firmware-Updates und Reports, die sich bei Factory Acceptance Tests mitgeben lassen. Als wichtigstes Learning nennen beide Gäste die Einfachheit: Die größte Hürde war nicht die Technik, sondern den eigenen Vertrieb zu überzeugen.

Das nimmst du mit

• Der unterschätzte Aufwand liegt nicht in der Ersteinrichtung, sondern in jedem zusätzlichen Datenpunkt, der Test, Freigabe und oft Stillstand nach sich zieht.
• TAS Edge läuft parallel zum Steuerungsprogramm und braucht keine Steuerung, um Daten zu sammeln und per MQTT weiterzuleiten.
• Für die Konfiguration ist kein MQTT-Wissen nötig – ausgewählt wird per Checkbox, für die gesicherte Übertragung wird ein Zertifikat geladen.
• TAS Desktop dokumentiert die Sensorkonfiguration geräteübergreifend und macht vertauschte Anschlüsse vor der Inbetriebnahme sichtbar.
• Auf der unteren Ebene ist die Lösung herstelleroffen: Angebunden werden IO-Link-Geräte unabhängig vom Hersteller, sofern sie über einen Turck-Master laufen.

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Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Christoph R. (https://www.linkedin.com/in/christoph-ronald-rose/)
Christoph S. (https://www.linkedin.com/in/christoph-schmermund-76ba14337/)
IO-Link-Master (https://www.turck.at/de/productgroup/Snap%20Signal/IO-Link%20Master)
TAS Edge (https://www.turck.com/de/de/spotlight/special/tas-edge-ot-daten-erfassen-filtern-und-gezielt-bereitstellen)

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