Von Messwert zu Wartung: IoT-Praxis mit Ethernet-APL

Hallo, liebe Freunde des IoT. Heute werfen wir einen Blick auf ein spannendes Projekt bei Merck. Vielleicht kennt ihr das Unternehmen schon. Es geht heute allerdings nicht um die Medikamentenproduktion, sondern um den Bereich Utility Supply Services, also die Versorgungsanlagen. Konkret schauen wir auf ein Trinkwasserspeichersystem, das hier als Testumgebung genutzt wurde.
Gemeinsam mit Endress+Hauser wurden mehrere IoT-Technologien erprobt, unter anderem Netilion Cloud. Dabei kamen auch smarte Sensoren zum Einsatz. Im Fokus stehen heute die Use Cases rund um Condition Monitoring von Messdaten, aber auch Wartung, Instandhaltung sowie Gerätediagnose und Remote Monitoring.
Wir klären wie immer eure Fragen, zum Beispiel: Wie gelangt man von reinen Messwerten zu konkreten Wartungsempfehlungen? Wie lassen sich die Daten aus der Trinkwasseranlage integrieren? Und was ist eigentlich Ethernet-APL? Dieser neue Standard spielt hier eine wichtige Rolle als Enabler für eine effizientere Datenübertragung in die Cloud.
Natürlich wollen wir euch auch Best Practices mitgeben. Dafür habe ich heute Pirmin Lickert eingeladen. Er ist Portfolio Manager für Sales, Marketing, Innovation und Digitalisierung bei Endress+Hauser. Und heute geht’s nicht um klassische Messgeräte, sondern um den IoT-Bereich. Mehr dazu gleich. Alle Infos zur Umsetzung solcher oder ähnlicher Projekte findet ihr wie immer auf www.iotusecase.com.

Hi Pirmin, schön, dass du heute dabei bist. Ich hoffe, ich spreche deinen Namen richtig aus. Wie geht’s dir? Und wo bist du gerade?

Pirmin

Ja, das passt. Mir geht’s super heute. Ich bin bei uns im Büro von Endress+Hauser Deutschland. Unser Hauptsitz ist in Weil am Rhein – für alle, die das nicht kennen, das liegt direkt im Dreiländereck zwischen Schweiz, Frankreich und Deutschland. Genau dort sitze ich heute.

Sehr schön. Dann liebe Grüße in die Region – und natürlich auch an alle, die gerade zuhören. Vielleicht starten wir ein bisschen mit dir persönlich.
Du bist, wie im Intro kurz erwähnt, Portfolio Manager für Innovation und Digitalisierung. Gleichzeitig machst du nebenbei noch ein Masterstudium an der RWTH Aachen. Du bist inzwischen schon neun Jahre bei Endress+Hauser, was ich auch sehr spannend finde.
Zum Einstieg würde mich interessieren: Was hat dich auf den Weg in Richtung IoT und Digitalisierung gebracht? Gibt es da eine persönliche Motivation, etwas, das dich an diesem Thema besonders fasziniert?

Pirmin

Ja, du hast recht – ich bin jetzt seit neun Jahren bei Endress+Hauser. Wahnsinn, wie schnell die Zeit vergeht. Angefangen habe ich damals mit einem dualen Studium in Elektrotechnik. Das ging über drei Jahre – ich habe parallel studiert und war schon bei Endress+Hauser angestellt.
Mich hat damals schon die digitale Kommunikation sehr fasziniert. Und Endress+Hauser hat sich in den letzten fünf, sechs Jahren intensiv weiterentwickelt, unter anderem mit dem Aufbau der Netilion Cloud, die du gerade erwähnt hast.
Ich hatte dann das Glück, dass im Produktmanagement Stellen im Bereich Digitalisierung frei wurden – das hat perfekt gepasst. So konnte ich nach dem Studium direkt in diesen Bereich wechseln und das Thema Netilion hier im deutschen Markt mit vorantreiben.

Sehr spannend. Vielleicht ganz kurz zu Endress+Hauser – man kennt euch ja als führenden Anbieter von Messgeräten, etwa für Durchfluss, Füllstand, Druck, Temperatur und so weiter. Dazu bietet ihr auch passende Lösungen und Services. Besonders interessant ist heute euer Ökosystem Netilion, eure eigene cloudbasierte Plattform.
Was hat euch dazu bewegt, eine eigene Cloud-Lösung zu entwickeln? Was genau war der Auslöser – und welchen Mehrwert seht ihr darin für eure Kunden und den Markt?

Pirmin

Grundsätzlich war es bei Endress+Hauser schon immer der Anspruch, unseren Kunden ein Gesamtpaket zu liefern. Du hast es vorhin angesprochen – neben den Geräten gehören auch Service und Solutions dazu. Es geht also nicht nur darum, einen einzelnen Durchflusssensor zu verkaufen, sondern eine komplette Lösung bereitzustellen.
In den letzten Jahren hat das Thema IoT stark an Bedeutung gewonnen. Wir haben uns deshalb die Frage gestellt, wie wir unsere Lösungen erweitern und unseren Kunden noch mehr bieten können. So ist Netilion entstanden – eine komplette Eigenentwicklung von Endress+Hauser. Die Plattform rundet unser Portfolio ab und ermöglicht es uns, ein noch umfassenderes Gesamtpaket anzubieten.
Ein wichtiger Gedanke dabei ist: Messtechnik bedeutet ja in erster Linie, Daten zu erfassen. Aber was passiert mit diesen Daten danach? Wir wollten nicht nur messen, sondern unseren Kunden auch helfen, mehr aus den Daten herauszuholen. Genau das war ein zentraler Antrieb für den Aufbau von Netilion.

Du hast jetzt schon eure Kunden und das Thema IoT angesprochen. Gibt es bestimmte Projekte oder Erfahrungen aus den letzten Jahren, bei denen du gemerkt hast: Da zieht das Thema richtig? Hast du ein Beispielprojekt mitgebracht, anhand dessen wir das etwas greifbarer machen können? Wer mich kennt, weiß: Ich frage immer nach Praxisbeispielen.

Pirmin

Ja, absolut – das finde ich auch wichtig. In der Theorie klingt vieles gut, aber in der Praxis zeigt sich, wie es wirklich funktioniert.
Endress+Hauser ist in sieben Kernbranchen aktiv, zum Beispiel in der Lebensmittelindustrie, im Life-Science-Bereich, bei Wasser und Abwasser oder auch in Kraftwerken. Diese Branchen sind sehr unterschiedlich – und genauso unterschiedlich ist die Offenheit der Kunden gegenüber Digitalisierung und Cloud-Lösungen. Manche sagen ganz klar: „Mit Cloud will ich nichts zu tun haben“, andere wiederum sind sehr offen dafür.
Ein Beispiel aus dem Life-Science-Bereich ist die Firma Merck in Darmstadt. Dort haben wir ein Digitalisierungsprojekt in der Wasseraufbereitung umgesetzt. In diesem Projekt konnten wir praktisch unser gesamtes Digitalisierungs-Portfolio einbringen.

Okay, vielleicht bleiben wir kurz bei dem Projekt. Was genau habt ihr da gemacht? Du hast es vorhin schön beschrieben – Daten sammeln und daraus einen Mehrwert generieren. Welche Daten wurden bei dieser Trinkwasserspeicheranlage konkret erfasst? Und mit welchem Ziel?

Pirmin

Unsere Messgeräte liefern typischerweise klassische Messwerte wie Füllstand, Durchfluss oder auch Analyseparameter, zum Beispiel den pH-Wert. Diese Werte wurden auch bei diesem Projekt aufgenommen und in unsere Cloud übertragen.
Ein noch stärkerer Fokus lag hier allerdings auf dem Thema Diagnose. Unsere Geräte sind in der Lage, Diagnosedaten und -codes bereitzustellen. Wenn beispielsweise bei einer pH-Elektrode das Glas bricht, erkennt das Gerät das und gibt eine entsprechende Meldung aus. Das war in diesem Projekt ein zentraler Aspekt.

Verstanden. Es sind also Sensoren von euch im Einsatz – vermutlich Temperatur-, Drucksensoren und Analysegeräte, die speziell für Trinkwasser geeignet sind. Das ist der erste Teil, die Sensorik.
Und vom Ziel her ging es dann darum, nicht nur die Messwerte, sondern insbesondere auch die Diagnosedaten weiterzuverarbeiten. Warum war das für Merck so wichtig? Was war der Business-Aspekt dahinter – also der konkrete Nutzen?

Pirmin

Genau, typischerweise ist es so: Wenn ein Gerät ausfällt, merkt man das oft erst, wenn es bereits zu spät ist. Dann muss jemand raus in die Anlage, das Gerät lokalisieren – was je nach Aufbau gar nicht so einfach ist – sich vor Ort mit einem Laptop verbinden und erstmal herausfinden, was eigentlich das Problem ist.
Das ist natürlich mit erheblichem Aufwand verbunden. Mit Netilion lässt sich dieser Aufwand deutlich reduzieren. Alle Messgeräte sind in einem Dashboard visualisiert, inklusive der jeweiligen Diagnosedaten. Wenn ein Gerät eine Störung meldet oder Wartungsbedarf hat, poppt direkt eine Meldung im Dashboard auf – samt Fehlercode.
Ein besonderer Vorteil von Netilion ist: Es wird nicht nur der Fehlercode angezeigt, sondern auch gleich eine passende Behebungsmaßnahme. Je nach Gerät kann das sehr unterschiedlich sein. In einfachen Fällen kommt die Meldung „Akku leer – bitte tauschen“. Bei komplexeren Geräten kann die Diagnose und empfohlene Maßnahme natürlich deutlich differenzierter ausfallen.

Das heißt, ihr geht mit dieser Art von Zustandsüberwachung schon in Richtung smarter Wartung. Bisher wurden viele dieser Schritte manuell erledigt – jemand musste hinfahren, Fehler prüfen, Maßnahmen einleiten. Jetzt kann man sich Wartungsempfehlungen direkt aus dem System holen. Das reduziert nicht nur Aufwand, sondern schafft auch neue Wartungszyklen. Diese wurden in dem Projekt mit der Netilion Cloud erprobt, richtig?

Pirmin

Ja, genau. Ziel ist es, Zeit zu sparen und die Abläufe zu optimieren. Wie du eingangs gesagt hast, das Ganze fand erstmal in einer Testumgebung statt – also nicht in den pharmazeutischen Kernprozessen, sondern in der Wasseraufbereitung. Dieser Bereich ist weniger kritisch, eignet sich aber hervorragend, um solche digitalen Lösungen zu testen. Langfristig ist das natürlich eine Grundlage, um später auch in die Kernprozesse einzusteigen.

[09:32] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus

Was würdest du sagen, waren in diesem Fall die technischen Herausforderungen? Gibt es Punkte, die auch bei anderen Kunden immer wieder auftreten?

Pirmin

Es gibt zwei Punkte, die mir spontan einfallen. Der erste ist die Konnektivität. In vielen Anlagen sind bereits Geräte verbaut. Wir gehen hier nicht mit neuen Geräten hinein, die alle schon PROFINET-APL unterstützen und sich dadurch relativ einfach integrieren lassen. Stattdessen trifft man oft auf Altgeräte, die beispielsweise nur ein 4–20 mA- oder HART-Signal ausgeben. Dadurch entsteht eine sehr inhomogene Infrastruktur. Man muss also herausfinden, wie sich diese unterschiedlichen Messgeräte an die Cloud anbinden lassen. Dafür braucht es häufig Adapterlösungen, Gateways oder Edge Devices. Das ist oft eine der größten Herausforderungen: die Daten wirklich zuverlässig in die Cloud zu bringen.

Verstehe. Bei diesen Daten handelt es sich dann zum Beispiel um Werte wie Tankfüllstände, die bisher nur als einfache analoge Signale aufgenommen wurden?

Pirmin

Genau. Das 4–20 mA-Signal ist ein klassisches Analogsignal. Der eigentliche Messwert wird darauf skaliert, das heißt, du bekommst nur diesen einen Wert vom Gerät. Es gibt keine zusätzlichen Informationen, keine Diagnose, nichts. Das ist recht einfach.

Und was sind darüber hinaus typische Herausforderungen? Die Konnektivität ist das eine, aber wenn die Daten dann übertragen werden sollen, was zeigt sich da in der Praxis? Du hast vorhin erwähnt, dass es manchmal schon schwierig ist, das Gerät überhaupt zu lokalisieren. Sind Ausfälle ein häufiges Problem, gerade wenn nur die klassischen Primärwerte zur Verfügung stehen?

Pirmin

Ja, absolut. Wenn du nur einen Messwert vom Gerät bekommst, weißt du im Grunde gar nichts über dessen Zustand. Du merkst nur: Da kommt nichts mehr – also ist wahrscheinlich etwas kaputt. Mehr kannst du nicht sagen. Wenn du dagegen digitale Signale nutzt, bekommst du deutlich mehr Informationen, etwa granulare Fehlermeldungen.

Mich würde noch interessieren, wie Kunden das bisher eigentlich ohne euch machen. Wie kommen sie manuell an die Daten? Gibt es typische Vorgehensweisen, bei denen du sagst: Das ist umständlich, nicht skalierbar und kostet unnötig Zeit und Geld?

Pirmin

Manche Kunden werten die Diagnosedaten auch direkt in der Prozesssteuerung aus – vorausgesetzt, die Geräte unterstützen ein digitales HART-Signal oder Ähnliches. Dann wird das in der Steuerung entsprechend programmiert und dort analysiert. Die Möglichkeit besteht also schon. Aber der Aufwand ist in der Regel deutlich höher, als wenn man das Ganze einfach über die Cloud abbildet.

Verstanden. Und das Ziel ist ja nicht nur, irgendeinen Messwert zu visualisieren, sondern konkrete Aussagen treffen zu können – zum Beispiel: Der Sensor meldet eine Abweichung, eine Kalibrierung ist in drei Wochen erforderlich, bitte rechtzeitig einplanen. Ist das die Richtung, in die ihr geht?

Pirmin

Genau, das ist definitiv das Ziel. Ich würde sagen, wir sind da noch nicht bei 100 Prozent, aber wir bewegen uns in diese Richtung. Predictive Maintenance ist da natürlich ein großes Stichwort, das immer wieder auftaucht. Der erste wichtige Schritt ist aber: die Diagnosedaten überhaupt zuverlässig auszulesen und zu verstehen, was sie bedeuten. Gibt es einen Drift? Wie verändert sich der Zustand über die Zeit? Erst wenn diese Basis geschaffen ist, kann man darauf aufbauen.

Ja, das ist wirklich eine Art Königsdisziplin – und technisch auch nochmal ein ganz anderes Level. Umso spannender, dass ihr das hier in einem Pilotprojekt bereits testet.
Du hattest vorhin PROFINET-APL erwähnt. Ich würde da gerne alle mitnehmen, die den Begriff vielleicht noch nie gehört haben. Ich selbst habe das auch nur ein-, zweimal auf einer Messe mitbekommen oder am Rande mal etwas dazu gelesen, aber nicht im Detail.
Vielleicht kannst du kurz erklären: Was genau ist Profinet APL und warum könnte es in Sachen Konnektivität ein Game-Changer sein? So wie ich es verstanden habe, ist das ein neuer Standard, der Ethernet direkt bis ins Feldgerät bringt. Dadurch bekommt jedes Gerät quasi eine eigene IP-Adresse. Es geht also nicht nur darum, dass ein Sensor irgendeinen Wert liefert, sondern das Gerät wird ein aktiver Teil eines intelligenten Netzwerks. Kann man das so sagen?

Pirmin

Ja, das kann man im Prinzip so sagen. Du hast es schon ganz gut beschrieben. PROFINET als Kommunikationsprotokoll gibt es ja schon länger – das ist nichts Neues. APL steht für „Advanced Physical Layer“ und beschreibt die physikalische Schicht darunter.
Das Besondere an APL ist: Man kann über ein einfaches Zweileiterkabel kommunizieren, das sogar im explosionsgefährdeten Bereich (EX-Bereich) eingesetzt werden darf. Über dieses Kabel werden die Feldgeräte direkt angebunden – und über das PROFINET-Protokoll wird dann die Kommunikation abgewickelt.
Jedes Feldgerät bekommt dabei eine eigene IP-Adresse und sogar einen integrierten Webserver. Das heißt, ich kann einfach die IP-Adresse am Rechner eingeben und direkt auf das Gerät zugreifen – etwa zur Parametrierung oder zum Auslesen von Werten.
Das Ganze läuft auch wesentlich schneller ab als bei 4–20 mA- oder HART-Signalen, wo je nach Netzwerkauslastung schon mal eine halbe Stunde vergehen kann.

Verstanden. Bisher war der klassische Weg also, Werte über 4–20 mA zu übertragen. Mit APL habe ich jetzt ein durchgängiges Protokoll, das nicht nur die Messwerte, sondern auch die Diagnose ermöglicht – und das auf direktem Weg über eine IP-Adresse. Das ist der Hintergrund.

Pirmin

Genau, ein weiterer Vorteil von ist die hohe Übertragungsgeschwindigkeit. Für einen einzelnen Messwert ist das vielleicht noch nicht entscheidend, aber sobald man in Richtung Diagnosekonzepte denkt, wird das sehr relevant.

Verstehe. Und Ethernet-APL ist ja kein herstellerspezifisches System, sondern ein gemeinschaftlich getragenes Projekt – global organisiert, mit Beteiligung verschiedener Industriepartner, Normungsinstitutionen und Technologieanbieter wie euch.
Sind eure Kunden da auch involviert? Oder ist das eher ein Thema, das hauptsächlich von Automatisierungsanbietern und Standardisierungsgremien getrieben wird? Wie stark ist das Thema bei euren Kunden schon angekommen?

Pirmin

Die großen Kunden – etwa BASF oder Bayer – sind da definitiv involviert. Sie beschäftigen sich intensiv mit Themen wie PROFINET und APL und fordern diese Technologien auch ganz gezielt von den Feldgeräten, die sie einsetzen möchten.
Das bringt dann natürlich auch uns als Messgerätehersteller sowie weitere Automatisierungsanbieter ins Spiel – etwa Siemens, Pepperl+Fuchs oder andere. Diese Zusammenarbeit ist essenziell, um solche Technologien überhaupt in den Markt zu bringen. Der Bedarf ist auf jeden Fall vorhanden.

Das heißt, ihr arbeitet auch eng mit diesen Kunden zusammen und liefert Daten, die dann wiederum im Zusammenspiel mit weiteren Geräten im Ökosystem genutzt werden?

Pirmin

Genau. Wie du richtig sagst: Es reicht ja nicht, nur das Feldgerät zu haben. Du brauchst zusätzlich einen sogenannten Field Switch – der kommt zum Beispiel von Pepperl+Fuchs oder Phoenix Contact. Und du brauchst eine Steuerung, etwa von Siemens, die das Ganze auswertet. Es ist also ein Zusammenspiel verschiedener Komponenten und Partner, um die Technologie in der Anlage auch wirklich zum Laufen zu bringen.

Ja, oder auch mit WAGO – mit denen arbeitet ihr ja, glaube ich, auch zusammen.

[16:34] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien

Wenn jetzt jemand aus der Industrie ein ähnliches Projekt plant – vielleicht nicht exakt dieselbe Anlage, aber ein vergleichbares Setup – wie geht man da vor? Kannst du beschreiben, wie ihr konkret bei diesem Projekt mit Merck vorgegangen seid? Vom Auswahlprozess der Sensorik über die Edge Devices bis hin zur Anbindung an Netilion?

Pirmin

Klar. In der Regel läuft das bei uns immer über unseren Vertriebsaußendienst, der deutschlandweit im Einsatz ist. Das ist meist auch der erste Ansprechpartner für unsere Kunden. In diesem Fall war es so, dass unser Außendienst gemeinsam mit den Ansprechpartnern bei Merck ein Digitalisierungspotenzial identifiziert hat. Merck hatte Interesse, so ein Projekt einfach mal auszuprobieren.
Sobald das konkreter wird, holt der Vertrieb dann recht schnell uns aus dem Produktmarketing mit ins Boot. Wir schauen uns das Projekt gemeinsam mit dem Kunden an – oft in Workshops. Dabei klären wir zunächst, was der konkrete Bedarf ist, welche Ziele verfolgt werden und wie sich das Ganze technisch umsetzen lässt.
Dann gehen wir in die Detailplanung. Dazu holen wir meist auch unsere Technik-Spezialisten aus den Produktzentren dazu – also aus den jeweiligen Produktionsstandorten. Sie haben tiefes technisches Know-how und unterstützen dabei, herauszufinden, welche Komponenten benötigt werden, wie die Architektur aussehen soll und ob alles so umsetzbar ist. Das ist der typische Ablauf.

Und bei Merck war es dann so, dass ihr die smarte Sensorik geliefert habt, richtig? Basierend auf Ethernet-APL habt ihr die Architektur aufgebaut und anschließend den Zugang zu Netilion Cloud bereitgestellt – eurer zentralen Cloud-Plattform zur Visualisierung und Analyse. Diente Netilion in dem Fall auch als zentrales System zur Auswertung? Was genau habt ihr dort zur Verfügung gestellt?

Pirmin

Genau, bei dem Projekt mit Merck war Ethernet-APL damals noch kein Thema. Stattdessen kamen hauptsächlich 4–20 mA- und HART-Sensoren zum Einsatz. Die haben wir über Adapterlösungen und Gateways angebunden. Ein Edge-Device hat dann die Daten gesammelt und in die Netilion Cloud übertragen. Dort wurden die Messwerte und Diagnosedaten visualisiert.

Sehr schön. Was ich oft gefragt werde: Gibt es aus solchen Projekten konkrete Best Practices oder typische Stolpersteine, auf die man achten sollte? Vielleicht aus diesem Projekt oder auch aus anderen – Dinge, bei denen man sich eine zweite Iteration sparen kann, wenn man sie gleich beachtet?

Pirmin

Ein echtes Dauerthema ist die Schnittstelle zwischen OT und IT. Unser Edge-Device steht ja genau dazwischen – es verbindet die Prozessanlage mit dem Internet bzw. der Cloud. Und genau hier wird es oft schwierig.
Gerade wenn es darum geht, Ports freizugeben oder Sicherheitsfreigaben für Datenübertragungen zu erhalten, kann das aufwendig werden. Wir hatten schon viele Runden, in denen IT-Abteilungen eingebunden werden mussten. Das frisst extrem viel Zeit. Deshalb ist es wichtig, diese Schnittstelle frühzeitig mitzudenken und alle relevanten Stakeholder von Anfang an ins Boot zu holen.

Und wie läuft dann die Integration der Daten in bestehende Systeme – zum Beispiel in Kundensysteme oder eure eigene Cloud? Gerade in großen Konzernen sehen wir in unserer Community oft, dass schon viele IT-Systeme vorhanden sind. Die Daten sollen entweder dort eingebunden oder vielleicht sogar zurückgeschrieben werden. Wie geht ihr das von Netilion-Seite an – wie funktioniert so eine Datenintegration in bestehende IT-Strukturen?

Pirmin

Das ist ein super Punkt, den du da ansprichst – gerade bei großen Kunden ist das fast immer eine zentrale Anforderung. Sie haben meist ein führendes IT-System, in das alle Daten einfließen sollen, und möchten verständlicherweise nicht für jeden Feldgerätehersteller eine separate Cloud-Lösung betreiben.
Deshalb haben wir Netilion von Anfang an sehr offen konzipiert. Es gibt eine API-Schnittstelle, über die sich sämtliche Daten – also Messwerte, Diagnosedaten, Dokumentationen und mehr – in andere Systeme übertragen lassen, vorausgesetzt, diese unterstützen ebenfalls eine Schnittstelle.
Das heißt: Man kann das Netilion Dashboard nutzen, muss es aber nicht. Wer möchte, kann alle Daten einfach in seine eigene Plattform integrieren.

Verstehe. Das ist natürlich besonders interessant für Kunden, die auf Hyperscaler setzen oder bereits eigene Systeme betreiben, aber trotzdem viele eurer Geräte im Feld haben. Mit eurem offenen Plattformansatz gebt ihr ihnen die Flexibilität: Nutzt Netilion, wenn ihr wollt – müsst ihr aber nicht.

Pirmin

Ganz genau. Wir arbeiten zum Beispiel auch mit SAP zusammen. Da geht es häufig um Gerätedaten wie Dokumentationen oder Zertifikate – also eher Stammdaten. Auch hier ermöglichen wir über die API-Schnittstelle die direkte Integration in das jeweilige SAP-System.

Sehr gut. Zum Abschluss würde ich gern noch eine kleine Zusammenfassung machen. Es ging ja heute im Kern um den Business Case rund um Wartung – also darum, wie man von reinen Messwerten zu konkreten Wartungsempfehlungen gelangt.
Du hattest vorhin gesagt, ihr seid noch nicht vollständig am Ziel, aber wie könnte das künftig in der Netilion Cloud funktionieren? Wie lassen sich Mess- und Diagnosedaten so verarbeiten, dass man sagt: Es besteht Wartungsbedarf – und der Use Case ist wirklich gelöst?

Pirmin

Ein gutes Stichwort ist hier unsere Heartbeat Technology. Die geht deutlich über die klassische Gerätediagnose hinaus. Mit Heartbeat Technology kann man zum Beispiel Drifts im Gerät über die Zeit nachvollziehen – also wie sich bestimmte Parameter entwickeln.
Dadurch lassen sich Rückschlüsse auf den Gesundheitszustand des Geräts ziehen. Wir arbeiten derzeit intensiv daran, diese Heartbeat-Funktionalitäten noch stärker in Netilion zu integrieren. Ziel ist es, solche Abweichungen frühzeitig zu erkennen – also bevor das Gerät ausfällt.
Das wäre dann ein weiterer Schritt in Richtung Predictive Maintenance, bei dem der Wartungsbedarf nicht nur erkannt, sondern auch proaktiv eingeplant werden kann.

Verstanden. Und darüber hinaus habt ihr ja noch weitere Applikationen im Netilion Ökosystem. Ich habe das mal ganz einfach als „Software“ bezeichnet, aber im Grunde handelt es sich um einzelne Anwendungen innerhalb der Plattform – wie zum Beispiel Heartbeat, Netilion Value und andere. Kannst du erzählen, welche Apps oder Funktionalitäten es noch gibt und was sie leisten?

Pirmin

Genau, aktuell gliedert sich das Netilion Ökosystem grob entlang verschiedener Use Cases. Es gibt zum Beispiel Netilion Health – da geht es um die Gerätediagnose und Zustandsbewertung, also genau das, was wir vorhin mit Heartbeat angesprochen haben.
Netilion Value fokussiert sich auf die reinen Messwerte, also das klassische Monitoring. Dann gibt es noch Netilion Library, unsere „digitale Bücherei“. Hier geht es um Dokumentation – ein Riesenthema im Kontext Asset Management. Dort finden Kunden Betriebsanleitungen, Zertifikate, Zulassungen und alle wichtigen Unterlagen zu ihren Geräten.

[23:32] Übertragbarkeit, Skalierung und nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen

Das Projekt bei Merck wird sich sicher weiterentwickeln – und auch andere bei euch. Was dürfen wir in den nächsten ein, zwei Jahren vom Netilion Ökosystem noch erwarten? Kannst du schon ein bisschen aus dem Nähkästchen plaudern?

Pirmin

Die Prozessindustrie ist insgesamt eher etwas langsamer unterwegs, deshalb sind die Zyklen etwas länger. Trotzdem entwickeln wir unser Netilion System kontinuierlich weiter – nach dem Prinzip agiler Softwareentwicklung. Es kommen also regelmäßig neue Features hinzu.
Aktuell arbeiten wir an einem neuen User Interface. Außerdem wollen wir, wie gesagt, Heartbeat Technology noch enger in Netilion integrieren, um Diagnosefunktionen und Predictive Maintenance auf ein neues Level zu bringen.
Und natürlich ist auch das Thema KI bei uns auf der Agenda – intern und in Bezug auf Netilion. Wir überlegen zum Beispiel, wie sich KI einsetzen lässt, um Daten intelligenter auszuwerten und Prozesse noch weiter zu optimieren.

Klingt spannend. Und für alle, die jetzt zuhören und ein ähnliches Projekt vor sich haben – vielleicht nicht exakt diesen Use Case, aber etwas Vergleichbares – wäre es für dich okay, wenn ich deine Kontaktdaten in die Show Notes packe? Dann können sich Interessierte direkt mit dir vernetzen oder dich auf LinkedIn anschreiben. Was ist dir da am liebsten?

Pirmin

Absolut, sehr gern. Am besten über LinkedIn – das funktioniert eigentlich immer gut, und da können wir unkompliziert in Kontakt treten.

Perfekt, dann nehme ich deinen LinkedIn-Link direkt mit in die Show Notes – genauso wie alles Weitere, worüber wir heute gesprochen haben. Besonders spannend fand ich das Thema Konnektivität mit Ethernet-APL, eure Netilion Cloud, die Datenintegration und natürlich das konkrete Projekt bei Merck.
Wer neugierig geworden ist: Schaut gerne mal auf unserer Plattform vorbei unter iotusecase.com. Dort findet ihr viele weitere Praxisprojekte – vielleicht auch zu einem Thema, das euch gerade beschäftigt.
Und natürlich wie immer auch herzliche Einladung in unser Netzwerk und unsere Community. Wenn ihr ähnliche Projekte plant oder bereits umsetzt, ist das genau der richtige Ort für den Austausch.
Pirmin, vielen Dank, dass du heute dabei warst. Es war super spannend, nicht nur einen Einblick in die Praxis zu bekommen, sondern auch wirklich konkret zu verstehen, wie so ein Projekt mit euch abläuft – inklusive Best Practices. Und damit überlasse ich dir das letzte Wort für heute.

Pirmin

Vielen Dank auch nochmal für die Einladung – hat mich sehr gefreut. Falls jemand unter den Zuhörerinnen und Zuhörern eine konkrete Idee hat oder bereits etwas plant, gerne direkt über LinkedIn bei mir melden.
Und als kleinen Hinweis: Wir sind dieses Jahr auch wieder auf der SPS Messe in Nürnberg mit einem großen Stand vertreten. Kommt gerne vorbei, dann können wir direkt persönlich ins Gespräch kommen.

Sehr schön, wir sind auf jeden Fall auch vor Ort! Und falls ihr das hier nach der Messe hört – kein Problem, einfach Kontakt aufnehmen und austauschen. Dann vielen Dank nochmal und dir eine schöne Restwoche. Mach’s gut, ciao!

Pirmin

Vielen Dank, wünsche ich dir auch. Ciao!