Christoph Schneider

    Christoph Schneider

    Vice President, Produktmanagement

    Lösungsbeispiele

    Wasserbrunnen-Füllstand per IO-Link und Mobilfunk remote überwachen
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    Wasserbrunnen-Füllstand per IO-Link und Mobilfunk remote überwachen

    18.05.2026Mehr lesen →
    KI-gestützte Füllstandüberwachung von Gießharzfässern
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    KI-gestützte Füllstandüberwachung von Gießharzfässern

    08.05.2026Mehr lesen →
    Kühlschmiermittel überwachen und Füllstandskontrollen automatisieren
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    Kühlschmiermittel überwachen und Füllstandskontrollen automatisieren

    17.04.2026Mehr lesen →
    Schaltschranküberwachung – Komponenten schützen und überwachen
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    Schaltschranküberwachung – Komponenten schützen und überwachen

    16.04.2026Mehr lesen →
    Betriebszustand von Kompressoren durch Stromaufnahme erkennen
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    Betriebszustand von Kompressoren durch Stromaufnahme erkennen

    16.04.2026Mehr lesen →
    Fernwärmeleitung per Mobilfunk-Gateway überwachen und Versorgung sichern
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    16.04.2026Mehr lesen →

    Podcastfolgen

    Direct Air Capture: Der Weg vom Pilot zur autonomen Industrieanlage

    #213
    Dr. Peter Schopf
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    Niklas Friederichsen
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    Christoph Schneider
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    #213

    Direct Air Capture: Der Weg vom Pilot zur autonomen Industrieanlage

    Greenlyte überführt eine im Labor validierte Direct-Air-Capture-Technologie in real betreibbare und skalierbare Anlagen: von einer 50 t CO₂/Jahr Pilotanlage in Duisburg hin zu einer 1.500 t/Jahr First-of-a-Kind-Anlage in Marl. Die zentrale Herausforderung liegt dabei weniger in der Grundidee als in der industriellen Umsetzung: schwankende Verfügbarkeit erneuerbarer Energien, variable Umgebungsbedingungen wie Temperatur und Luftfeuchte sowie die Kombination aus klassischer Prozesstechnik (Absorption) und Elektrochemie (Desorption) erfordern eine hochdynamische und robuste Prozessführung. Hinzu kommen praktische Themen wie zuverlässige Sensorik unter realen Bedingungen – etwa bei Schaumbildung oder sich verändernden Medien. Technisch setzt Greenlyte früh auf durchgängige Digitalisierung: Sensoren werden über IO-Link angebunden, Parametrierung und Datenzugriff erfolgen remote über ifm moneo. Zentrale Datenhaltung, Wiederverwendung von Parametersätzen sowie strukturierte FAT/SAT-Tests ermöglichen eine schnelle Iteration und Skalierung. Ergänzt wird dies durch ein revisionsgeführtes Anlagen-Engineering, bei dem Änderungen häufig über Konfiguration statt über Code-Rollouts umgesetzt werden. Der Use Case zeigt, wie standardisierte Feldanbindung, Remote-Service und datenbasierte Optimierung helfen, Prototypen schneller zu stabilisieren, Inbetriebnahmen zu beschleunigen und die Grundlage für skalierbare Anlagenflotten sowie effiziente Wartungsstrategien zu schaffen.

    13.05.2026

    Qualität sichern mit IoT: RAFI und ifm digitalisieren den Spritzguss

    #192
    Ing. Madeleine Mickeleit
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    Christoph Schneider
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    Guido Zoll
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    #192

    Qualität sichern mit IoT: RAFI und ifm digitalisieren den Spritzguss

    Wie lassen sich Qualität, Energieeffizienz und Prozessstabilität in der Spritzgießerei messbar verbessern, ohne die Produktion zu stören. RAFI und ifm geben einen praxisnahen Einblick. Ausgangspunkt sind typische Herausforderungen wie schwankende Werkzeugtemperaturen, unklare Kühlwassermengen und steigender Druckluftverbrauch. Ziel ist ein stabiler Prozess mit klaren Qualitätskennwerten, kürzeren Zyklen und geringerem Energiebedarf. Die Lösung setzt auf Sensorik von ifm und die Plattform moneo. Daten aus Druck, Temperatur und Durchfluss werden über IO Link erfasst, in moneo gebündelt, visualisiert und ausgewertet. Dashboards und Alarme machen Abweichungen sichtbar, erste Insights zeigen konkrete Stellschrauben. Perspektivisch kommen Asset Health für Handlungsempfehlungen und Remote Connect hinzu. Spannend für Produktionsleiter, Prozessingenieure und Qualitätsverantwortliche, die Qualitätssicherung und Energiemonitoring im Kunststoffbereich datenbasiert voranbringen wollen. Wer wissen möchte, welche Messgrößen in der Praxis den Unterschied machen und wie man von Signalen zu Entscheidungen kommt, ist hier genau richtig.

    05.11.2025
    IoT Use Case

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