WiFi-IoT
MQTT und WiFi: Effiziente Kommunikation für IoT-Apps
Erfahren Sie, wie MQTT die Kommunikation in WiFi IoT-Apps revolutioniert. Publish-Subscribe Pattern, QoS-Level und Best Practices für effiziente IoT-Kommunikation.
Branchenlösung
Digitalisierung in der Produktion – IoT, MES & Industriesoftware für die Fertigung
Digitalisierung in der Produktion ohne Betriebsrisiko: MES, ERP, SCADA, IoT – viele Systeme, aber keine einheitliche Wahrheit. Wir integrieren Ihre Produktionsdaten so, dass KPIs stimmen und Entscheidungen schneller werden.
OT/IT-sicher
Echtzeit-KPIs
Messbare Effizienz
30 Min. Erstgespräch – 100% kostenlos & unverbindlich
Typische Herausforderungen
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Datensilos
MES, ERP, SCADA liefern unterschiedliche Zahlen
Medienbrüche
Excel, E-Mails, manuelle Übergaben im Alltag
KPIs unklar
OEE und andere Kennzahlen nicht nachvollziehbar
Legacy-Systeme
Alte Anlagensteuerung schwer zu integrieren
Security-Bedenken
OT/IT-Trennung unklar, Risiko bei Zugriffen
Keine Echtzeit
Entscheidungen basieren auf veralteten Daten
„MES-Anbindungen scheitern selten an OPC UA als Technologie, öfter an unklaren Referenzprozessen — ohne festgelegten Ist-Produktionsfluss wird jedes Dashboard zur Attrappe.“
Thorsten Frieling, Senior Developer & Projektmanager, Groenewold IT Solutions
Konkrete Lösungswege
So digitalisieren wir Ihre Produktion
| Ihr Problem | Unser Ansatz | Ihr Ergebnis |
|---|---|---|
| Systeme liefern unterschiedliche Daten | Integration mit Data Contracts | Eine Wahrheit für alle Bereiche |
| KPIs nicht nachvollziehbar | Semantischer KPI-Layer (OEE etc.) | Konsistente, revisionssichere Kennzahlen |
| Manuelle Prozesse und Excel | Workflow-Automatisierung | Weniger Medienbrüche, schnellere Abläufe |
| Legacy-Anlagen schwer anzubinden | API-Fassaden + Adapter | Alte Systeme sicher integriert |
| Security-Risiken bei OT/IT | Zonenmodelle + Least Privilege | Sicherer Zugriff, klare Verantwortung |
Typische Projekte
Use-Cases, die wir umsetzen
Transparenz & KPI-Layer
Ein semantischer KPI-Layer macht Kennzahlen konsistent – unabhängig von Quelle und Standort.
Echtzeit-Events
Status-Events aus Anlagen triggern Workflows: Wartung, Nachschub, Qualitätsprüfungen.
Partner-Integration
Lieferanten und Kunden über stabile Schnittstellen anbinden – mit Monitoring und SLAs.
Schrittweise Modernisierung
Legacy-Funktionen werden entkoppelt und ersetzt, ohne Produktionsstopps.
Produktions-Digitalisierung geplant?
In 30 Minuten besprechen wir Ihre Ausgangslage und zeigen Ihnen, wie wir Ihre Systeme sicher integrieren.
- Kostenlose Erstberatung
- OT/IT-Expertise
Unsere Expertise
Passende Leistungen
Produktions-IT modernisieren: Von der Insellösung zur vernetzten Fertigung
In vielen produzierenden Unternehmen existiert eine historisch gewachsene IT-Landschaft, in der MES, ERP, SCADA und Qualitätssicherungssysteme als voneinander isolierte Inseln arbeiten. Maschinendaten werden manuell in Excel-Tabellen übertragen, Schichtübergaben laufen per E-Mail, und die OEE-Berechnung basiert auf geschätzten Werten statt auf echten Sensordaten. Diese Medienbrüche kosten nicht nur Zeit und Genauigkeit, sondern verhindern auch datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit. Wer seine Fertigung zukunftssicher aufstellen will, muss zuerst Datensilos auflösen und eine durchgängige Datenintegration aufbauen – von der Maschinensteuerung bis zum Management-Dashboard.
Der Schlüssel liegt in einer schrittweisen Vernetzung, die den laufenden Betrieb nicht gefährdet. Statt eines riskanten Komplett-Umbaus verbinden wir zunächst die kritischsten Datenquellen über standardisierte Schnittstellen und API-Fassaden. Ein semantischer KPI-Layer sorgt dafür, dass Kennzahlen wie OEE, Durchlaufzeiten oder Ausschussquoten über alle Standorte hinweg konsistent berechnet werden – unabhängig davon, welches System die Rohdaten liefert. Echtzeit-Events aus den Anlagen triggern automatische Workflows: von der vorausschauenden Wartung über Nachschubbestellungen bis hin zu Qualitätsprüfungen bei Abweichungen. So werden Stillstandszeiten reduziert und die Reaktionsfähigkeit des gesamten Fertigungsprozesses verbessert.
Besonders im Kontext von Industrie 4.0 und Internet of Things zeigt sich, wie wichtig eine saubere Datenbasis ist. Algorithmen zur vorausschauenden Wartung können nur dann zuverlässig arbeiten, wenn Maschinendaten in hoher Qualität und in Echtzeit verfügbar sind. Wir implementieren Data-Contract-basierte Integrationen, die Datenqualität an der Quelle sicherstellen, und bauen IoT-Pipelines, die Sensor- und Maschinendaten zuverlässig in zentrale Plattformen überführen. Die Verbindung mit unserer Systemintegration, Automatisierung und Datenanalyse ermöglicht es, bestehende Insellösungen Schritt für Schritt in ein vernetztes Produktionsökosystem zu überführen. In unserem IT-Glossar erklären wir zentrale Begriffe wie MES, OEE und Predictive Maintenance verständlich für Entscheider und Projektverantwortliche. Tiefergehende Praxisberichte zu vernetzten Maschinen und Sensordaten sammeln wir laufend in unserer IoT-Blog-Kategorie.
Projekt-Referenzen
Ausgewählte Case Studies aus unserer Projektpraxis
Dokumentierte Beispiele mit transparentem Falltyp – passende Referenzen durchblättern oder die Case Study öffnen.
Weitere Branchenlösungen
Lohnt sich Automatisierung in der Produktion?
Vergleichen Sie manuelle Prozesskosten mit einer Automatisierungsinvestition – inkl. Break-even-Punkt.
Häufige Fragen
Alles zu Produktion & Industrie
OT/IT-Integration & Datenqualität
Wie integrieren wir OT und IT sicher?
Über Zonenmodelle nach IEC 62443, Least-Privilege-Zugriffe, Audit-Logs und klare Deployment-Prozesse. Steuerungen (PLC/SCADA) bleiben in der OT-Zone; die Anbindung an die IT erfolgt über eine DMZ mit unidirektionalen Gateways oder OPC UA Reverse Connect. So bleiben Anlagen geschützt, während Produktionsdaten kontrolliert in ERP, MES und Analytics fließen. Wir respektieren Wartungsfenster und bauen Failover/Backups nach den Prinzipien von Security by Design von Beginn an ein.
Wie stellen wir Datenqualität in der Produktion sicher?
Durch Data Contracts an jedem Übergabepunkt, Quality Gates (Plausibilitäts-, Vollständigkeits- und Wertebereichs-Checks) und einen klaren Owner pro Datenprodukt. Sensor- und Maschinendaten werden direkt an der Quelle validiert – fehlerhafte Werte landen in einer Quarantäne, nicht im KPI-Dashboard. So werden Kennzahlen wie OEE, Ausschussquote und Durchlaufzeit nachvollziehbar und revisionssicher – die Basis für jede belastbare Datenanalyse.
Was ist ein semantischer KPI-Layer und warum brauchen wir den?
Ein semantischer KPI-Layer definiert zentral, wie Kennzahlen berechnet werden – z.
B. „OEE = Verfügbarkeit × Leistung × Qualität“ mit klar abgegrenzten Zeitfenstern und Stillstandsgründen. So liefern alle Reports und Dashboards (Schichtbuch, Werksleiter-Cockpit, Konzernreporting) konsistente Zahlen, auch wenn die Rohdaten aus unterschiedlichen Systemen kommen.
Ohne diesen Layer rechnet jede Abteilung anders – mit ihm gibt es eine Wahrheit pro Standort und über Werke hinweg.
Wie gehen wir mit historisch gewachsenen Datensilos um?
Wir kartieren zunächst alle relevanten Datenquellen (MES, ERP, SCADA, LIMS, Excel-Inseln), bewerten Qualität und Geschäftsrelevanz und priorisieren die kritischsten Integrationen. Statt eines Big-Bang-Umbaus verbinden wir Silos schrittweise über ein zentrales Integrationsmodell – mit Adaptern, API-Fassaden und einem semantischen Datenmodell. Wie das in der Praxis funktioniert, beschreiben wir im Fachartikel Datensilos auflösen: aus Insellösungen wird ein vernetztes Datenökosystem, ohne dass bestehende Systeme abgelöst werden müssen.
Fragen zu Ihrem Industrie-Projekt?
Wir beraten Sie gerne – kostenlos und unverbindlich.
MES, ERP & Systemintegration
Wie binden wir MES und ERP zuverlässig aneinander?
Über eine ereignisbasierte Integrationsschicht: Produktionsaufträge fließen vom ERP (z. B. SAP, Odoo, Microsoft Dynamics) ins MES, Rückmeldungen (Mengen, Zeiten, Ausschuss) automatisch zurück. Wir nutzen bewährte Standards wie OPC UA, REST/JSON oder Message-Broker (Kafka, RabbitMQ) und implementieren Dead-Letter-Queues, Retries und Monitoring – damit Datenverluste auch bei Netzwerk- oder Wartungsfenstern ausgeschlossen sind. Mehr Details unter unserer Leistung Systemintegration.
Können wir Altanlagen ohne moderne Schnittstellen anbinden?
Ja. Für Legacy-Steuerungen (Siemens S5/S7, ältere Allen-Bradley-Systeme, proprietäre Maschinenprotokolle) bauen wir im Rahmen unserer Schnittstellen-Entwicklung Adapter und API-Fassaden, die Daten per Modbus, Profibus, seriellen Schnittstellen oder OPC Classic auslesen und in moderne Formate übersetzen. So lassen sich auch 20 Jahre alte Anlagen in ein zentrales MES- oder IoT-System integrieren, ohne die Steuerung selbst zu ersetzen.
Wie verhindern wir, dass Integrationen den Produktionsbetrieb stören?
Wir arbeiten read-only zuerst: Anfangs werden Daten nur ausgelesen und gespiegelt, schreibende Zugriffe kommen erst nach ausführlichen Tests in Staging-Umgebungen mit identischer Anlagenkonfiguration.
Roll-outs erfolgen in Wartungsfenstern, mit Rollback-Plan und Live-Monitoring. Kritische Schnittstellen laufen redundant, sodass ein Ausfall des Integrations-Layers nicht die Maschinensteuerung beeinträchtigt.
Welche Rolle spielen Datenanalyse und Business Intelligence?
Nach der Integration entsteht die eigentliche Wertschöpfung: Aus vernetzten Daten lassen sich Kennzahlen, Trends und Anomalien erkennen, die früher unsichtbar waren. Wir kombinieren produktionsspezifische Auswertungen, Reporting mit Power BI oder vergleichbaren Tools und – wo sinnvoll – Modelle aus dem Bereich Künstliche Intelligenz für Prognosen (Predictive Maintenance, Qualitätsprognose). So werden aus Maschinendaten Entscheidungsvorlagen für Werksleitung und Geschäftsführung.
Industrie 4.0, IoT & Echtzeit
Was bedeutet Industrie 4.0 konkret für unseren Mittelstand?
Industrie 4.0 und IoT sind kein Großprojekt, sondern ein Prinzip: vernetzte Maschinen, durchgängige Datenflüsse und datenbasierte Entscheidungen statt Bauchgefühl. Für den Mittelstand starten wir typischerweise mit einem überschaubaren Use Case – z. B. Live-OEE-Dashboard für eine Linie oder automatische Materialnachforderung – und bauen die Plattform schrittweise aus. So bleibt das Investment kalkulierbar und der Mehrwert ist von Anfang an messbar.
Wie funktionieren Predictive Maintenance und Condition Monitoring?
Sensordaten (Vibration, Temperatur, Stromaufnahme, Druck) werden kontinuierlich erfasst und mit historischen Mustern verglichen. Wir setzen je nach Reifegrad regelbasierte Schwellwerte, statistische Verfahren oder Machine-Learning-Modelle ein. Das Ziel von Predictive Maintenance: Verschleiß oder Ausfälle erkennen, bevor sie zum Stillstand führen – typische Effekte sind reduzierte ungeplante Stillstände und längere Wartungsintervalle. Voraussetzung ist eine saubere Datenbasis (siehe Datenqualität).
Welche IoT-Plattformen empfehlen wir?
Es gibt keine universelle Antwort – wir wählen abhängig von Anforderungen, Bestandssystemen und Budget.
Häufig im Einsatz: AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Siemens MindSphere/Insights Hub, Bosch IoT Suite oder Open-Source-Stacks (EMQX, Node-RED, InfluxDB/Grafana). Wir bewerten Vendor-Lock-in, Datensouveränität (DSGVO, EU-Hosting), TCO und die spätere Erweiterbarkeit.
Für viele Mittelständler bietet sich ein hybrider Ansatz an: Edge-Verarbeitung im Werk plus zentrale Cloud-Plattform für Analytics.
Was passiert mit unseren Daten – Cloud, Edge oder On-Premise?
Wir empfehlen Edge Computing für zeitkritische Verarbeitung direkt an der Anlage (Reaktionszeiten im Millisekundenbereich) und passende Cloud-Infrastruktur oder On-Premise-Plattformen für aggregierte Analytics, Reporting und ML-Training. So bleiben sensible Maschinendaten und Rezepturen lokal, während Kennzahlen und Trends zentral ausgewertet werden. Hosting-Standort und Anbieterwahl klären wir gemeinsam mit Blick auf DSGVO, Schutzbedarf und IT-Strategie.
IT-Sicherheit & Compliance in der Produktion
Wie schützen wir Produktionsanlagen vor Cyberangriffen?
Mit einem mehrschichtigen Ansatz: Netzwerksegmentierung nach IEC 62443 (Purdue-Modell), Firewalls und DMZ zwischen OT und IT, Patch-Management mit Wartungsfenster-Logik, Endpoint-Hardening sowie kontinuierliches Monitoring auf Anomalien im Maschinen-Traffic.
Externe Zugriffe (z. B. Wartung durch Anlagenhersteller) laufen ausschließlich über kontrollierte Jump-Server mit Multi-Faktor-Authentifizierung und vollständigem Session-Recording.
Was bedeutet NIS2 für produzierende Unternehmen?
Die NIS2-Richtlinie verpflichtet seit 2024 viele mittelständische Hersteller (Maschinenbau, Lebensmittel, Chemie, kritische Lieferketten) zu erhöhten Sicherheitsmaßnahmen, Risikomanagement und Meldepflichten bei Cybervorfällen. Wir helfen bei der Bestandsaufnahme, identifizieren Lücken in OT/IT und implementieren technische sowie organisatorische Maßnahmen – einschließlich Lieferantenmanagement und Notfallplänen.
Wie gehen wir mit Backup und Notfallwiederherstellung um?
Wir setzen die 3-2-1-Regel auch für Produktionsdaten um: drei Kopien, zwei Medien, eine offsite. Steuerungs-Backups (PLC-Programme, HMI-Konfigurationen) werden automatisiert versioniert, getestete Restore-Prozeduren sind Pflicht. Für kritische MES- und Datenbanksysteme richten wir aktive Failover-Cluster ein – nach dem Vorgehen unserer Business Continuity & Disaster Recovery-Beratung –, sodass ein Hardware- oder Softwareausfall die Produktion nicht stoppt.
Projektablauf, Ergebnisse & Kosten
Wie läuft ein typisches Produktions-Digitalisierungsprojekt ab?
Wir starten mit einem strukturierten Discovery-Workshop (2–3 Tage vor Ort), in dem wir Datenflüsse aufnehmen, Schmerzpunkte priorisieren und eine Integrationslandkarte erstellen. Daraus entsteht ein Backlog mit klaren Use Cases. In iterativen 2- bis 4-Wochen-Sprints liefern wir lauffähige Inkremente, die wir direkt im Werk testen. Nach jedem Meilenstein gibt es eine Wirtschaftlichkeitsbewertung – so bleibt das Projekt steuerbar und das Budget transparent.
Wie schnell sind erste Ergebnisse sichtbar?
Oft schon innerhalb weniger Wochen: Transparenz-Dashboards (z.
B. Live-OEE einer Linie), Monitoring-Alerts und erste Automationen wirken schnell und schaffen Akzeptanz im Team.
Aufwendigere Bausteine wie semantischer KPI-Layer, Predictive Maintenance oder ERP/MES-Integration bauen wir darauf auf und liefern sie ebenfalls in kleinen, produktiven Schritten – statt eines Big-Bang nach 18 Monaten.
Was kostet ein Industrie-Digitalisierungsprojekt?
Der MES-Produktionssoftware-Kostenrechner weist 16.660 – 205.514 € zzgl. MwSt. als unverbindliche Gesamtspanne aus. Anlagenzahl, Datenvolumen, KPI-Layer, Echtzeit-Events und ERP-/MES-Integration bestimmen den konkreten Wert. Ergänzende Einordnungen finden Sie unter Kosten Systemintegration und Kosten Automatisierung; eine Wirtschaftlichkeitseinschätzung liefert unser ROI-Rechner für Automatisierung.
Können wir auch ohne eigene IT-Abteilung digitalisieren?
Ja. Viele Mittelständler haben keine spezialisierte OT- oder IoT-Abteilung – wir übernehmen entweder das gesamte Projektmanagement oder arbeiten Hand in Hand mit Ihrer bestehenden IT bzw. Ihrem Maschinenbauer. Für den Betrieb nach Go-live bieten wir Managed IT Services mit definierten Reaktionszeiten an, damit Sie sich auf die Produktion konzentrieren können.
Was passiert mit unseren Daten und wem gehören sie?
Ihre Daten gehören ausschließlich Ihnen – das gilt für Rohdaten genauso wie für abgeleitete Modelle. Wir entwickeln „Made in Germany“ am Standort Leer/Ostfriesland, hosten standardmäßig in deutschen oder europäischen Rechenzentren und schließen alle nötigen Verträge (AVV nach DSGVO, NDA, Quellcode-Eigentum) klar und vollständig. So bleibt die Datensouveränität dauerhaft bei Ihnen, auch wenn die Zusammenarbeit endet.
Produktions-Software: MES & Shopfloor
Wie Produktionssoftware aufgesetzt wird
Vier Prüfpunkte: Auftrag, Rückmeldung, Schicht und die Maschinen.
1. Auftrag führen
Der Fertigungsauftrag kommt aus einem System. Die Halle erfasst ihn nicht noch einmal.
2. Rückmeldung einmal
Gutmenge, Ausschuss und Stillstand haben einen Zeitpunkt.
3. Schicht einbeziehen
Wer meldet und wer freigibt, steht vor der Oberfläche.
4. Maschine anbinden
Nur die Anlagen, deren Signal den Auftrag verändert. Der Rest bleibt Messung.
