IoT Use Case Podcast

#ITOTIntegration #OPCUA #MQTT

In episode #225 of the IoT Use Case Podcast, Ing. Madeleine Mickeleit talks to Pyry Grönholm, CEO of Prosys OPC. Using a plant in Finland with more than 100 machines as an example, they discuss how to get data out of a machine park built up over the years – and when OPC UA or MQTT is the right choice.

Summary
The plant is part of an international manufacturing group, with machines from many vendors and generations. The trigger was an MES project due in about two years. Prosys first replaced the outdated OEE system and built status dashboards. Machines were connected wherever possible: via OPC UA servers, Siemens, Beckhoff and EtherNet/IP connectors, Modbus through existing gateways, or an additional PLC next to the old one. The team initially expected 30 to 50% of the machines – according to Pyry, it was significantly more.
The data is harmonized in open OPC UA information models for status, OEE and MES, identical across all machines. The customer owns the model, not the software vendor. A newly connected machine is live in under an hour.
Then the question many in the community ask: OPC UA or MQTT – which wins for industrial data? Pyry has a clear answer, explains it with an everyday analogy and links it to a project detail: The original plan is not what was implemented in the end.
Key takeaways
One information model per machine type is enough; after that, each new machine is just a template plus mapping.
Gateways a legacy system already wired to unconnected PLCs can still be used via Modbus.
If automation engineers model each variable's unit, value range and meaning, data engineers and AI understand the data.
In large corporations, find out early how IT provisioning and permissions work – or lose a lot of time waiting.

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#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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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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Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)

Zum IoT Use Case Anwenderkreis

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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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)

www.iotusecase.com
#CyberResilienceAct #CRA #NIS2

How does a legal reporting duty turn into a service you can charge for? That is the question behind “Cyber Resilience Act for OEMs: From Compliance Evidence to a Lifecycle Service” on the IoT Use Case Podcast. Host Ing. Madeleine Mickeleit talks to Miguel Morales, Vice President Strategic Cloud Alliances at Cumulocity, about what the CRA asks of connected-product manufacturers and where it meets NIS2.

Podcast Summary

The CRA comes with two dates: from September 2026, manufacturers have 24 hours to report actively exploited vulnerabilities and severe incidents; from December 2027, full conformity applies. Morales draws the line between the two regulations – the CRA governs manufacturers and their products, NIS2 the operators, with personal liability attached.

That intersection is where his argument sits. CRA obligations stop at disclosing vulnerabilities and making patches available, and the patches must be free. Operators, though, have to prove their own compliance across equipment from many vendors. A manufacturer who hands them that evidence automatically is selling a lifecycle service, not just hardware.

A published cybersecurity paper from Danfoss serves as the reference point. Beyond that, the conversation stays technical: SBOM generation, continuous firmware scanning, PKI certificates and update rollouts across globally distributed fleets. Morales calls the manual effort behind this the governance tax, and closes with ten actions for manufacturers.

What you take away

The first deadline is September 2026, not December 2027: 24-hour reporting for actively exploited vulnerabilities starts then.
CRA and NIS2 interlock – the manufacturer’s obligation is the basis of the operator’s own proof.
The patch must be free under the regulation; what can be priced is the rollout orchestration and the auditable evidence.
Compliance shifts from an annual reporting exercise to a status calculated continuously from device state data.
First of Morales’ ten actions: move CRA ownership out of legal and into the product P&Ls.

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Relevante Folgenlinks:

Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit-mrs-iot/)
Miguel (https://www.linkedin.com/in/moralesamiguel/)
CRA and NIS2 compliance (https://www.cumulocity.com/resource-library/cumulocity-eu-regulation-white-paper/)
Cumulocity and EY Law (https://www.cumulocity.com/resource-library/building-cyber-resilience-for-the-eu-market/)

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