#153 | (EN) Smart Manufacturing: How ALPS Inspection Uses IoT for Leak Detection | EXOR & ALPS Inspection

01/22/25 • 28 min

#EdgeComputing #HMI #DataDriven
www.iotusecase.com
In episode 153 of the IoT Use Case Podcast, we dive into the world of IoT-driven quality inspection for plastic containers. Ken Kamlowsky, Managing Director of EXOR America, and Adam Thibert, Senior Controls Engineer at ALPS Inspections, talk about their successful partnership and how they leverage IoT data to overcome challenges in industrial quality assurance.
Podcast episode summary

Digitalization in mechanical engineering is opening up new opportunities to increase efficiency and better meet customer needs. ALPS Inspections, a medium-sized company specializing in non-destructive leak testing of plastic containers, was looking for a modern solution to make machines more efficient, utilize data more effectively, and provide flexible remote support for customers. With the support of EXOR, a system was developed that combines hardware, software, and IoT integration. At the core of this solution are JSmart HMIs, which capture data directly at the machine, the versatile JMobile software for analysis and reporting, and the IoT platform CORVINA Cloud for remote access.

The implementation of this IoT solution has successfully enabled several key use cases:

Data-driven optimization of test processes: With new tools, customers receive a graphical representation of machine processes in real time, allowing them to optimize test and production settings precisely. Read more
Generation of automated reports: Diagnostic data is compiled directly on the HMI into a 12-page PDF report, which can be sent via email or accessed remotely via the CORVINA Cloud. Read more
Improved response times and service efficiency: Instead of waiting for an on-site service technician, maintenance personnel can now gain immediate remote access to machines via a hotspot. Read more
Integration of real-time data for predictive maintenance: A predictive maintenance model is currently in development to help customers identify and prevent potential issues early on.
Data analysis for efficiency improvement: ALPS now has the capability to store data directly on the HMI, visualize it graphically, and use it for improved troubleshooting.

The implementation has led to significant improvements: service costs have been greatly reduced through remote diagnostics, production processes run more efficiently, and customers benefit from real-time insights and automated reports. A key highlight is the close collaboration between ALPS and customers to tailor the system to their specific needs.

Looking ahead, both companies aim to leverage AI and machine learning based on IoT data to further optimize machines. EXOR is focusing on its “Micro Edge” solutions, which aim to bring data processing even closer to the machines. This project demonstrates the importance of a clear strategy, open platforms, and collaborative partnerships for the successful implementation of IoT projects.
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Relevant links from this episode:
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Ken (https://www.linkedin.com/in/ken-kamlowsky-3a297869/)
Adam (https://www.linkedin.com/in/adam-thibert-990629b2/)

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The implementation of this IoT solution has successfully enabled several key use cases:

Data-driven optimization of test processes: With new tools, customers receive a graphical representation of machine processes in real time, allowing them to optimize test and production settings precisely. Read more
Generation of automated reports: Diagnostic data is compiled directly on the HMI into a 12-page PDF report, which can be sent via email or accessed remotely via the CORVINA Cloud. Read more
Improved response times and service efficiency: Instead of waiting for an on-site service technician, maintenance personnel can now gain immediate remote access to machines via a hotspot. Read more
Integration of real-time data for predictive maintenance: A predictive maintenance model is currently in development to help customers identify and prevent potential issues early on.
Data analysis for efficiency improvement: ALPS now has the capability to store data directly on the HMI, visualize it graphically, and use it for improved troubleshooting.

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#152 | Mehr als nur Notfallmedizin – ein Blick in die IoT-Connectivity-Lösung | A1 Digital & medDV

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#CONNECTIVITY#ECHTZEIT #GESUNDHEITSWESEN
In der Podcast-Folge #152 dreht sich bei Ing. Madeleine Mickeleit alles um innovative IoT-Lösungen für das Rettungswesen, vorgestellt von Alexander Djemaa, Head of Business Development bei A1 Digital, und Gunter Ernst, Geschäftsführer von medDV. Im Zentrum steht eine Lösung, die Echtzeit-Kommunikation zwischen Rettungswagen, Leitstellen und Kliniken ermöglicht.
Folge 152 auf einen Blick (und Klick):

(07:28) Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
(16:24) Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien
(24:15) Übertragbarkeit, Skalierung und Nächste Schritte – So könnt ihr diesen Use Case nutzen

Zusammenfassung der Podcastfolge
A1 Digital und medDV erläutern, wie durch gezielte Vernetzung und Datenintegration die Effizienz und Qualität von Rettungseinsätzen verbessert werden können. Eine zentrale Rolle spielt das digitale Rettungsdienstprotokoll NIDAmobile von medDV, das die Einsatzdokumentation standardisiert und Prozesse nachhaltig optimiert. Unterstützt wird dies durch die IoT-Connectivity-Lösungen von A1 Digital, die dank Multi-Netz-SIM-Technologie selbst in entlegenen Gebieten stabile Datenverbindungen gewährleisten.

Diese Technologie ermöglicht eine lückenlose Echtzeit-Kommunikation zwischen Rettungswagen, Leitstellen und Kliniken, was etwa die frühzeitige Voranmeldung von Patienten und die Übergabeprozesse maßgeblich verbessert. Einsatzdaten wie Vitalparameter, Standortinformationen und Versicherungsdaten werden nahtlos in bestehende IT-Systeme integriert und unterstützen den gesamten Prozess von der ersten Hilfe bis zur Abrechnung. Dabei stehen höchste Sicherheitsstandards im Vordergrund: Mit verschlüsselter Datenübertragung über VPN und APN wird der Schutz sensibler Patientendaten sichergestellt.

Die vorgestellte Lösung bringt entscheidende Vorteile für Qualitätssicherung und Abrechnungsprozesse, da digitale Workflows sowohl die Transparenz als auch die Geschwindigkeit steigern. Durch die Nachverfolgbarkeit von Einsatz- und Behandlungsdaten wird zudem die Patientensicherheit erhöht und Fehler können minimiert werden. Die Umsetzung berücksichtigt branchenspezifische Herausforderungen wie die verschiedenen Anforderungen von Stakeholdern, darunter Kommunen, Krankenhäuser und Rettungsdienste.

Ein spannender Blick in die Zukunft zeigt, dass Telemedizin und die Remote-Überwachung von Vitaldaten weitere Anwendungsmöglichkeiten für diese Technologien bieten. Die vorgestellten Ansätze haben das Potenzial, nicht nur das Rettungswesen, sondern auch andere Bereiche des Gesundheitssektors nachhaltig zu verändern. So präsentieren A1 Digital und medDV eine ganzheitliche Lösung, die die Digitalisierung des Rettungswesens auf ein neues Level hebt und wegweisend für zukünftige Entwicklungen ist.

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Relevante Folgenlinks:
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Alexander (https://www.linkedin.com/in/alexander-djemaa/)
Gunter (https://www.linkedin.com/in/gunter-ernst-a99969136/)
NIDApad (https://www.meddv.de/nidapad/)
A1 Digital (https://www.a1.digital/de/iot/)

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#154 | 10 Jahre IoT-Trends: Was hat sich wirklich verändert? | Portainer.io & IoT Analytics

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#EDGE#TRENDS #PROGNOSEN
In dieser Podcast-Folge diskutieren Ing. Madeleine Mickeleit, Knud Lasse Lueth, CEO von IoT Analytics und Tobias Mühlnikel, CTO and CPO Edge Business Unit von Portainer, die neuesten Entwicklungen und Herausforderungen im IoT-Markt. Die Reise beginnt mit einem Rückblick auf den IoT-Hype und die Plattform-Ära und führt bis zur aktuellen Konsolidierungsphase.
Folge 154 auf einen Blick (und Klick):

(13:11) Was ist ein Use Case für euch?
(23:50) Welche Trends seht ihr?
(32:29) Change Management
(42:51) Was wird sich verändern?

Zusammenfassung der Podcastfolge

Ein zentrales Thema ist die IT-OT-Konvergenz, die Unternehmen vor große Herausforderungen stellt: Wie lassen sich IT- und OT-Welten erfolgreich verbinden? Die Diskussion beleuchtet Ansätze wie spezialisierte Teams oder interdisziplinäre Zusammenarbeit, um Brücken zwischen diesen beiden Bereichen zu bauen.

Weitere wichtige Themen der Folge sind:

Die Rolle von KI im IoT: KI hat sich von einer Randerscheinung zu einem Schlüsselfaktor entwickelt, insbesondere in Bereichen wie Predictive Maintenance, Quality Monitoring und Industrial Co-Pilots.
Edge Computing: Die Verlagerung von Rechenkapazitäten näher an die Datenquelle reduziert Latenzen und ermöglicht Echtzeitanalysen – ein entscheidender Schritt für viele Industrieanwendungen.
Industrial Data Ops: Moderne IoT-Plattformen entwickeln sich weiter, indem sie Daten nicht nur sammeln, sondern auch nahtlos kontextualisieren und analysieren.
Herausforderung Change Management: Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, IoT-Use Cases über Standorte hinweg zu skalieren, da das Wissen oft isoliert bleibt.
Priorisierung von Use Cases: Wie können Unternehmen den richtigen Fokus setzen? Welche Rolle spielen Managed Services, um den Einstieg und die Skalierung zu erleichtern?

Ein Blick in die Zukunft:
Generative KI und benutzerfreundlichere Interfaces werden voraussichtlich die Interaktion mit IoT-Daten grundlegend verändern. Gleichzeitig bleibt die Standardisierung von Hardware ein essenzieller Treiber für die Weiterentwicklung des Marktes.
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Relevante Folgenlinks:
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Tobias (https://www.linkedin.com/in/tobias-mue/
Knud (https://www.linkedin.com/in/knudlueth/)
IoT market update 2023 (https://iot-analytics.com/iot-market-size/)
IoT Startup Landscape 2024 (https://iot-analytics.com/iot-startup-landscape/)
State of IoT 2024: Number of connected IoT devices growing 13% to 18.8 billion
globally (https://iot-analytics.com/wp/wp-content/uploads/2024/09/INSIGHTS-RELEASE-Number-of-connected-IoT-devices-vf.pdf)