IoT Use Case Podcast
Der Praxis- Podcast für Industrial IoT (IIoT) zum Dranbleiben: Reale IoT-Projekte aus der Industrie – was funktioniert, was scheitert und warum. Im Fokus: konkrete Learnings für bessere Entscheidungen in Predictive Maintenance, Condition Monitoring, IT/OT-Integration, Edge/Cloud, Datenarchitektur, OT-Security und digitale Services. Madeleine Mickeleit („Mrs. IoT“) und Co-Host Dr. Peter Schopf analysieren mit Anwendern und Umsetzungspartnern, welche Entscheidungen in Architektur, Integration und Betrieb den Unterschied machen. Basierend auf dem IoT Use Case Ökosystem mit 350+ Use Cases, 80+ Partnern und 15.000+ Nutzern. Mehr: iotusecase.com
IoT Use Case Podcast
#212 | Statt Laptop vor dem Schaltschrank: Device- & Applikationsmanagement in der OT skalieren | Portainer.io & WAGO
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www.iotusecase.com
#IIoT #EdgeComputing #Container
In dieser Live-Episode von der Hannover Messe spricht Gastgeber Peter Schopf mit Tobias Mühlnikel von Portainer.io und Jürgen Pfeifer von WAGO. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Containerisierung im OT- und Shopfloor-Umfeld ein skalierbares Device- und Applikationsmanagement ermöglicht – von der Auswahl geeigneter Images über Edge-Deployment bis hin zu CI/CD, Rollbacks, Edge-KI und Datenhoheit.
Podcast Zusammenfassung
Live von der Hannover Messe diskutieren Portainer.io und WAGO, wie containerbasiertes Applikations- und Device-Management den Betrieb und das Skalieren von Edge-Lösungen im Shopfloor praxistauglich macht. Im Zentrum steht der Transfer bewährter IT-Prinzipien in die OT – ohne dass OT-Teams zu IT-Spezialisten werden müssen. Dabei treffen moderne Ansätze auf typische Herausforderungen: heterogene Hardware (32/64-Bit-Architekturen), fehlende Transparenz über Softwarestände („goldener USB-Stick“), aufwendige 1:1-Updates direkt am Schaltschrank sowie der organisatorische IT/OT-Gap mit klar definierten Update-Fenstern. Die technische Grundlage bilden standardisierte Docker-Images (z. B. Node-RED), die über eine Control Plane verteilt und per CI/CD automatisiert ausgerollt werden. Rollbacks ermöglichen es, jederzeit auf stabile Versionen zurückzugehen. Auch KI-Anwendungen lassen sich nahtlos integrieren: Edge-Hardware kann gezielt mit KI-Beschleunigern erweitert werden, um etwa Anomalie-Erkennung oder spezialisierte, kleinere LLMs (Tiny-LLMs) direkt vor Ort auszuführen – ohne den containerbasierten Stack zu verlassen. Für Entscheider ergibt sich ein klarer Mehrwert: schnellere und planbare Deployments über verteilte Standorte, reduzierte Reise- und Integrationskosten, höhere Modularität durch zusätzliche Container sowie mehr Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern.
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Relevante Folgenlinks:
Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)
Tobias (https://www.linkedin.com/in/tobias-mue/?locale=de)
Jürgen (https://www.linkedin.com/in/juergen-pfeifer/)
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