EPISODE · Jul 1, 2026 · 28 MIN
#216 | 180 km Dampfnetz kabellos überwachen: Condition Monitoring mit LoRaWAN | Currenta Conneqtive & Currenta
from IoT Use Case Podcast
www.iotusecase.com#LoRaWAN #Dampfnetz #DigitalisierungIn Episode #216 des IoT Use Case Podcasts spricht Dr. Peter Schopf mit Murat Mutlu, IoT-Portfolio Manager bei Currenta Conneqtive, und Dominik Neugebauer, Leitung Technik Rohrnetze bei Currenta. Thema ist die Digitalisierung eines 180 Kilometer langen Dampfnetzes im CHEMPARK – mit LoRaWAN statt Kabel, für mehr Transparenz im Netz und weniger Energieverluste.ZusammenfassungDer CHEMPARK betreibt rund 1.000 Kilometer Rohrleitungen, davon ca. 180 Kilometer Dampfnetz. Das Netz wurde historisch für andere Lastprofile ausgelegt – Bedarfe und Abnahmepunkte haben sich seitdem stark verändert. Klassische Temperaturmessung ist im Feld ohne aufwändige Verkabelung kaum wirtschaftlich darstellbar. Kondensatableiter – Bauteile, die flüssiges Kondensat aus dem Dampfsystem ableiten – wurden bislang manuell geprüft; Defekte blieben dadurch monatelang unbemerkt.Currenta Conneqtive hat ein LoRaWAN-Netz aufgebaut, das mit wenigen Outdoor-Antennen den gesamten CHEMPARK abdeckt. Batteriebetriebene Sensoren erfassen Temperaturen an Knotenpunkten und überwachen den Status der Kondensatableiter per Condition Monitoring. Ziel ist es, Reaktionszeiten bei defekten Ableitern von Monaten auf Stunden zu reduzieren – und die Netzauslegung auf Basis besserer Daten schrittweise zu optimieren.Parallel entsteht ein KI-gestütztes dynamisches Simulationsmodell, das den Netzzustand auch zwischen Messpunkten abbildet. Da externe Dienstleister die nötige Kombination aus ML-Kompetenz und thermodynamischem Prozesswissen nicht lieferten, wird das Modell intern entwickelt. Der CHEMPARK dient dabei als Stresstest – was hier zuverlässig läuft, soll als standardisiertes SaaS-Produkt für externe Industriekunden angeboten werden.Das nimmst du mitLoRaWAN deckt weitläufige Industriestandorte mit wenigen Antennen kostengünstig ab – ohne aufwändige Verkabelungsinfrastruktur.Condition Monitoring der Kondensatableiter reduziert Reaktionszeiten bei Defekten von Monaten auf Stunden.Live-Sensordaten aus dem Feld verbessern Netzwerksimulationen und ermöglichen fundiertere Investitionsentscheidungen im Dampfnetzbetrieb.KI-gestützte Simulation im Prozessumfeld erfordert ML-Kompetenz und thermodynamisches Domänenwissen gleichermaßen – wer beides nicht vereint, scheitert am Modell.Ein LoRaWAN-Netz als geteilte Infrastruktur lässt sich für mehrere Use Cases gleichzeitig nutzen und schrittweise mit neuen Anwendungsfällen erweitern.-----Relevante Folgenlinks:Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)Murat (https://www.linkedin.com/in/murat-mutlu-solution-portfolio-manager/)Dominik (https://www.linkedin.com/in/dominik-neugebauer-8a47b6298/Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen1x monatlich IoT Use Case Update erhalten
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www.iotusecase.com#LoRaWAN #Dampfnetz #DigitalisierungIn Episode #216 des IoT Use Case Podcasts spricht Dr. Peter Schopf mit Murat Mutlu, IoT-Portfolio Manager bei Currenta Conneqtive, und Dominik Neugebauer, Leitung Technik Rohrnetze bei Currenta. Thema ist die Digitalisierung eines 180 Kilometer langen Dampfnetzes im CHEMPARK – mit LoRaWAN statt Kabel, für mehr Transparenz im Netz und weniger Energieverluste.ZusammenfassungDer CHEMPARK betreibt rund 1.000 Kilometer Rohrleitungen, davon ca. 180 Kilometer Dampfnetz. Das Netz wurde historisch für andere Lastprofile ausgelegt – Bedarfe und Abnahmepunkte haben sich seitdem stark verändert. Klassische Temperaturmessung ist im Feld ohne aufwändige Verkabelung kaum wirtschaftlich darstellbar. Kondensatableiter – Bauteile, die flüssiges Kondensat aus dem Dampfsystem ableiten – wurden bislang manuell geprüft; Defekte blieben dadurch monatelang unbemerkt.Currenta Conneqtive hat ein LoRaWAN-Netz aufgebaut, das mit wenigen Outdoor-Antennen den gesamten CHEMPARK abdeckt. Batteriebetriebene Sensoren erfassen Temperaturen an Knotenpunkten und überwachen den Status der Kondensatableiter per Condition Monitoring. Ziel ist es, Reaktionszeiten bei defekten Ableitern von Monaten auf Stunden zu reduzieren – und die Netzauslegung auf Basis besserer Daten schrittweise zu optimieren.Parallel entsteht ein KI-gestütztes dynamisches Simulationsmodell, das den Netzzustand auch zwischen Messpunkten abbildet. Da externe Dienstleister die nötige Kombination aus ML-Kompetenz und thermodynamischem Prozesswissen nicht lieferten, wird das Modell intern entwickelt. Der CHEMPARK dient dabei als Stresstest – was hier zuverlässig läuft, soll als standardisiertes SaaS-Produkt für externe Industriekunden angeboten werden.Das nimmst du mitLoRaWAN deckt weitläufige Industriestandorte mit wenigen Antennen kostengünstig ab – ohne aufwändige Verkabelungsinfrastruktur.Condition Monitoring der Kondensatableiter reduziert Reaktionszeiten bei Defekten von Monaten auf Stunden.Live-Sensordaten aus dem Feld verbessern Netzwerksimulationen und ermöglichen fundiertere Investitionsentscheidungen im Dampfnetzbetrieb.KI-gestützte Simulation im Prozessumfeld erfordert ML-Kompetenz und thermodynamisches Domänenwissen gleichermaßen – wer beides nicht vereint, scheitert am Modell.Ein LoRaWAN-Netz als geteilte Infrastruktur lässt sich für mehrere Use Cases gleichzeitig nutzen und schrittweise mit neuen Anwendungsfällen erweitern.-----Relevante Folgenlinks:Peter (https://www.linkedin.com/in/peter-schopf/)Murat (https://www.linkedin.com/in/murat-mutlu-solution-portfolio-manager/)Dominik (https://www.linkedin.com/in/dominik-neugebauer-8a47b6298/Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen1x monatlich IoT Use Case Update erhalten
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