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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
#025 | Maschinenportale für den Verpackungs-Maschinenbau - Fremdbezug von Ersatzteilen und zugehörige Kapitalbindung - Retrofit für Filtrationsanlagen und differenzierte Betrachtung der Pay per X Modelle | elunic AG - Jonas Schaub
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Mit Madeleine Mickeleit und Jonas Schaub dem Vorstand der elunic AG.
Wir sprechen zunächst über digitale Maschinenportale mit Daten aus Betriebsanleitung, Ersatzteilkatalog und Ticket-System Support inkl. Servicehefte für Verpackungsmaschinenbauer. Im Anschluss gehen wir auf den Fremdbezug von Ersatzteilen "Piraten-Filter" ein und die zugehörige Kapitalbindung für Endkunden. Jonas erläutert den Retrofit für Filtrationsanlagen aus der Praxis und die differenzierte Betrachtung von Pay Per X Modellen. Darüber hinaus berichtet Jonas über sog. Lieferplan-Geschäftsmodelle (Abo-Modelle).
(Feedback hier > https://airtable.com/shrDht7jG3XSLxJOF)
elunic ist auf die Konzeption und Entwicklung von Industrial IoT Lösungen (IIoT) im Produktionsumfeld spezialisiert. elunic unterstützt Maschinenhersteller dabei, Mehrwerte durch digitale Applikationen rund um Maschinen und die Vernetzung zu identifizieren und diese entsprechend zu realisieren.
(Use Case Website https://www.iotusecase.com/)
💡Use Case 1 | Filtrationsanlagenbauer – hier geht’s um Piratenfilter– so nennt Jonas die Filter bzw. Ersatzteile die vom Endkunden wo anders bezogen werden – und wie hier der Anlagenbauer durch bidirektionale Kundenbeziehung und Insights von Daten Mehrwert schaffen kann
💡Use Case 2 | vorausschauende Wartung: Durchführung optischer Qualitässicherung durch neuronale Netze – Bildmaterial (Kratzer, Risse, Dellen, Lunker) – was normalerweise ein menschlicher Nutzer durchführt
💡Use Case 3 | Maschinenportal für einen Hersteller Verpackungsmaschinen (als übergeordnete Quelle der Wahrheit für Daten aus Betriebsanleitung, Ersatzteilkatalog und Ticket-System Support etc.)
(Gastgeberin | https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
(Interviewpartner | https://www.linkedin.com/in/jonasschaub/)
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