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#MQTT #EMQX #IoTPlattform

Folge 169 auf einen Blick (und Klick):

• (14:52) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
• (19:51) Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
• (28:55) Ergebnisse, Geschäftsmodelle und Best Practices – So wird der Erfolg gemessen

Podcast Zusammenfassung

Effiziente IoT-Datenflüsse – MQTT in der industriellen Praxis richtig nutzen

In dieser Folge erklärt Stefano Marmonti (EMQ GmbH), warum MQTT als leichtgewichtiges Protokoll eine zentrale Rolle im industriellen IoT spielt – und wie Unternehmen durch klare Datenstrukturen und vorgefertigte Integrationen viel Zeit und Kosten sparen können.

Ob Sensoren, Maschinen oder Gateways: Wer hunderte bis Millionen Geräte im Feld hat, steht vor der Herausforderung, Daten effizient ins Backend zu bringen. Der MQTT-Broker EMQX bietet dafür über 45 Out-of-the-Box-Integrationen – darunter Kafka, SAP und Snowflake – und erspart vielen Teams die Entwicklung eigener Konnektoren.

Was dich in der Folge erwartet:

• Wie ein Hersteller von Regensensoren mit MQTT 60 % der Telekommunikationskosten senken konnte
• Warum MQTT ideal für Anwendungen wie Smart Metering, Predictive Maintenance und bidirektionale Kommunikation ist
• Wie Store-and-Forward, schlanke Datenformate und definierte Topic-Strukturen für Zuverlässigkeit sorgen
• Was hinter dem Unified Namespace steckt – und wie Plug-and-Play mit Sparkplug gelingt
• Welche technologischen Trends wie Datenpipelines oder KI-gesteuerte Verteilung in Zukunft an Relevanz gewinnen

Diese Folge richtet sich an alle, die IIoT-Systeme professionell betreiben oder aufbauen – von OT-Teams über Plattformarchitekt:innen bis zu IT-Strateg:innen in Industrie und Infrastruktur.

Jetzt reinhören und erfahren, wie MQTT + EMQX helfen, Daten effizient dorthin zu bringen, wo sie gebraucht werden.

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Relevante Folgenlinks:

Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Stefano (https://www.linkedin.com/in/stefano-marmonti-07375a29/
NeuronEX (https://www.emqx.com/en/products/neuronex)
EMQ Plattform (https://www.emqx.com/en/pricing)
OPC UA + MQTT (https://opcconnect.opcfoundation.org/2019/09/opc-ua-mqtt-a-popular-combination-for-iot-expansion/)
MQTT Sparkplug (https://www.emqx.com/en/solutions/mqtt-sparkplug)

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#ApacheFlink #StreamProcessing #RealTimeData

In Episode 168 of the IoT Use Case Podcast, host Ing. Madeleine Mickeleit speaks with Ben Gamble, Product Manager at Ververica, and Stephan Schiffner, Head of Data + AI at Steadforce, about real-time data processing with Apache Flink. Ververica, co-creator of Flink, provides a production-ready platform for stream processing. Steadforce brings years of project experience from industrial environments. Together, they share insights into real-world IIoT projects and explain how production processes, anomaly detection, and supply chains can be optimized through streaming technologies—and why “evolution over revolution” is key to success.

Podcast episode summary

Real-Time over Downtime – Why Apache Flink Is Becoming a Key Technology for Industrial Data Projects

Whether it’s predictive maintenance, anomaly detection, or adaptive production control – modern industrial companies face the challenge of not just collecting data, but acting on it in real time. Apache Flink has emerged as the leading tool for stream processing.

This episode dives into real-world applications in manufacturing, logistics, and infrastructure – from reducing work-in-progress and monitoring temperature trends to optimizing complex supply chains. You’ll learn how companies gradually extend their existing IT/OT architectures with Flink, what common mistakes to avoid, and why “evolution over revolution” is often the smarter strategy.

Also in focus: Why investments in streaming technologies often pay off before the ROI becomes measurable in monetary terms – and how projects can get started efficiently using starter kits, Flink SQL, and the Ververica Cloud.

For OT/IT leaders, data architects, and decision-makers in Industrial IoT who want to build scalable, secure, and maintainable streaming use cases.

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Relevant links from this episode:

Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Stephan (https://www.linkedin.com/in/stephan-schiffner/)
Ben (https://www.linkedin.com/in/bengamble7/)
Ververica Cloud (https://www.ververica.com/deployment/managed-service)

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#ENERGIEMANAGEMENT #SMARTCITY #NetZero

In Episode 167 des IoT Use Case Podcasts spricht Gastgeberin Ing. Madeleine Mickeleit mit Benjamin Schminke, Abteilungsleiter Energieautomation bei der GELSENWASSER AG, und Daniel Will, Channel Manager Smart Building Solutions bei CREM SOLUTIONS, über skalierbares Energiemanagement für kommunale Infrastrukturen. Im Fokus: LoRaWAN-Wasserzähler, Leckageerkennung und KI-gestützte Analysen mit der Plattform Energy.

Sie zeigen, wie durch smarte Sensorik, offene Systeme und standardisierte Daten CO₂, Energie und Kosten eingespart werden – praxisnah und regelkonform.

Folge 167 auf einen Blick (und Klick):

• (13:32) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
• (19:44) Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
• (30:44) Übertragbarkeit, Skalierung und nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen

Podcast Zusammenfassung

Energieversorger befinden sich im Wandel – weg vom reinen Lieferanten, hin zum digitalen Enabler für Effizienz, Nachhaltigkeit und neue Geschäftsmodelle.
Viele Städte und kommunale Versorger stehen dabei vor der Aufgabe, ihre Gebäude, Liegenschaften und Infrastrukturen datengestützt und klimafreundlich zu betreiben.

Manuelle Zählerablesung, fehlende Transparenz über Verbräuche und hoher Aufwand bei der Datenauswertung bremsen Fortschritt und Zielerreichung – vor allem im Hinblick auf die Klimaziele 2035 bzw. 2045.
In dieser Podcastfolge zeigen Benjamin Schminke (GELSENWASSER AG) und Daniel Will (CREM SOLUTIONS), wie eine Partnerschaft zwischen Infrastrukturbetreiber und Technologieanbieter genau diese Lücke schließt. Die cloudbasierte Plattform Energy ermöglicht es, Verbrauchsdaten im 15-Minuten-Takt zu erfassen, zu visualisieren und mithilfe von KI gezielt zu analysieren – etwa um ineffiziente Betriebszustände wie dauerhaft laufende Klimaanlagen oder nicht erkannte Leckagen aufzudecken.

Die Lösung ist vollständig hardwareagnostisch, nutzt offene Schnittstellen (z. B. REST-API) und lässt sich in bestehende IoT-Infrastrukturen wie LoRaWAN oder NB-IoT integrieren. Über 200.000 digitale Wasserzähler werden aktuell ausgerollt – dazu kommen smarte Sensoren für Wärme, Strom, Gas – sowie erste Projekte zur Grundwasserüberwachung.

Kernthesen der Folge:

• Energiemanagement funktioniert nur mit kontinuierlicher, automatisierter Datenerfassung.
• KI hilft, relevante Muster zu erkennen und Kapazitäten gezielt einzusetzen.
• Skalierbare Plattformen ermöglichen Kommunen, regulatorische Vorgaben effizient umzusetzen.
• Nachhaltigkeit entsteht durch die Umsetzung datenbasierter Erkenntnisse – nicht durch Datensammlung allein.

Jetzt reinhören und mehr über skalierbare IoT-Lösungen für den kommunalen Sektor erfahren!

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Relevante Folgenlinks:

Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Daniel (https://www.linkedin.com/in/daniel-will-b188b2a3/)
Benjamin (https://www.linkedin.com/in/benjamin-schminke/)
Download Use Case CREM SOLUTIONS + GELSENWASSER AG (https://dialog.crem-solutions.de/gelsenwasser_energy)
CREM SOLUTIONS (https://www.crem-solutions.de/unternehmen/)

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