Est. MMV
Design
22 - Elektronik - IoT
MQTT - OPC-UA - LoRaWAN - Node-RED - InfluxDB

Vom Feld in die Cloud. Jede Messung, jede Sekunde.

-- Definition

IoT (Internet der Dinge) ist die Disziplin, Ihre Maschinen und Sensoren mit dem Internet zu verbinden und die Daten in einem einzigen Panel zu bündeln. Industrie 4.0 ist die Nutzung dieser Daten für Produktionsentscheidungen, Wartungsprognosen und automatisierte Steuerung. Die Senkronix-IoT-Plattform deckt alles Ende zu Ende ab -- von MQTT/OPC-UA/LoRaWAN-Protokollen bis hin zu digitalem Zwilling und Predictive Maintenance -- aus einer Hand.

N° I -- Warum individuelles IoT?

Fertig an die Cloud anschließen,
dann Gefangen bleiben.

AWS IoT, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT und ähnliche Fertigplattformen bieten starke Funktionen -- doch ihr Preismodell pro Nachricht vervielfacht die Kosten, sobald man skaliert. Eine Struktur, die pro Sekunde Nachrichten von 10.000 Sensoren erhält, erzeugt monatliche Cloud-Kosten von 30.000-80.000 TL. Schlimmer: Ihre Daten liegen im Datenmodell der Plattform und werden mit deren Diensten verarbeitet -- ein Wechsel des Anbieters bedeutet Neuentwicklung.

Bei Senkronix wird die IoT-Plattform herstellerunabhängig aufgebaut. Auf Wunsch auf Ihrem eigenen Server, auf einer Private Cloud oder hybrid. Die Daten gehören Ihnen, das Schema gehört Ihnen, alles ist portabel. Da die Kernkomponenten Open Source sind (EMQX, InfluxDB, Grafana, Node-RED, TimescaleDB), mögen Cloud-Preise in fünf Jahren steigen, aber die Plattform wird nicht eingestellt. Darauf setzen wir Ihre Geschäftsregeln -- Sie sind Ihrem Geschäft verpflichtet, nicht einem Anbieter.

Vorteile von individuellem IoT

  • Keine Gebühr pro Nachricht -- On-Premise oder feste Cloud-Kosten
  • KVKK-konform; Daten lassen sich in der Türkei hosten, kein grenzüberschreitender Transfer
  • Kein Vendor-Lock-in -- alle eingesetzten Protokolle und Werkzeuge sind Standard oder Open Source
  • Edge Computing -- Daten im Feld verarbeiten, nur Zusammenfassungen in die Cloud senden; Bandbreitenersparnis
  • Auch bei Bestandsmaschinen -- alte OPC-DA-, Modbus-Geräte werden umgerüstet
  • Langfristiges Eigentum -- Gesamtkostenvorteil über mehr als 10 Jahre Skalierung
N° II -- Module

Acht Schichten.
Vom Sensor zur Entscheidung.

-- Gerätenetz-Topologie / N° II-A
Fünf Schichten · Vom Sensor zum Dashboard
SAHA → ← OPERATÖR N° 01N° 02N° 03N° 04N° 05 SensörGatewayBrokerBulutDashboard
● Topologie-Knoten→ Datenfluss
01
Geräteverwaltung

Geräteregistrierung, Identifikation, Konfiguration, OTA-Firmware-Update, Zustandsüberwachung.

02
Datenerfassung

MQTT (EMQX, Mosquitto), OPC-UA, HTTP/REST, CoAP, LoRaWAN Network Server, TCP/UDP.

03
Edge Computing

Datenfilterung, -aggregation, lokale Regel-Engine, Offline-Pufferung und Synchronisation im Feld-Gateway.

04
Zeitreihen-DB

InfluxDB, TimescaleDB, QuestDB; große Datenmengen, automatisches Downsampling, Retention-Politik.

05
Echtzeit-Dashboard

Grafana, individuelle Dashboards, Live-Diagramme, Karten, Sensor-Mapping auf 3D-Modellen.

06
Alarm und Automatisierung

Schwellwert-Alarme, Anomalieerkennung, SMS-/E-Mail-/WhatsApp-Benachrichtigung, Regel-Engine (Node-RED).

07
Digitaler Zwilling

Virtuelle Kopie der Maschine/Anlage; Sensordaten fließen auf das 3D-Modell, virtuelle Tests sind möglich.

08
ML und Predictive Maintenance

Anomalieerkennung, Ausfallprognose, Energieoptimierung; Modelle auf Basis von Python, TensorFlow, PyTorch.

N° III -- Protokolle und Technologie

Feldprotokolle sind viele.
Das richtige ist eines.

-- Protokollkarte / N° III-A
Sechs Protokolle · IoT-Kern
IoT Çekirdek MQTTOPC-UALORAWANHTTP / RESTCoAPMODBUS TCP EMQX · MosquittoDüşük bantEndüstri 4.0PLC · SCADAChirpstackUzun mesafe · PilStandart APIYüksek bantKısıtlı cihazUDP tabanlıRS-485 SerialEndüstri legacy
● Protokollkern□ Kommunikationsfamilie

Die eigentliche Komplexität von IoT liegt auf Protokollebene. Ist der Sensor batteriebetrieben? Welche Reichweite? Wie viele Nachrichten pro Sekunde? Diese Fragen bestimmen das Protokoll -- eine falsche Wahl bedeutet einen Neustart. In der Discovery-Phase bewerten wir bei Senkronix all diese Variablen gemeinsam.

Kommunikationsprotokolle

  • MQTT -- Leichtgewichtig, Publish/Subscribe, Standardwahl für die meisten IoT-Projekte. EMQX, Mosquitto, HiveMQ
  • OPC-UA -- Industrieller Standard; direkte Kommunikation mit PLC, DCS, SCADA
  • LoRaWAN -- Lange Reichweite (10+ km), geringe Leistung; Smart City, Landwirtschaft, Zählerüberwachung
  • NB-IoT / LTE-M -- Mobilfunkgestützt; Balance aus Netzabdeckung und Batterielaufzeit
  • Zigbee / Thread / Matter -- Heim-/Gebäudeautomation; Mesh-Netz-Topologie
  • Modbus TCP/RTU -- Für industrielle Altgeräte; PLC, RTU, Umrichter
  • CoAP, HTTP/2, WebSocket -- Für web-angebundene Geräte

Datenschicht und Werkzeuge

  • Broker und Gateway: EMQX (MQTT), Node-RED (visuelles Programmieren), Kepware (OT-Integration)
  • Datenbank: InfluxDB, TimescaleDB (Zeitreihen); PostgreSQL, MongoDB (Metadaten)
  • Visualisierung: Grafana, Apache Superset, individuelle React-Dashboards
  • Stream-Processing: Apache Kafka, Redis Streams, Apache Flink
  • Cloud-Optionen: On-Premise, AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Turkcell Cloud -- alle unterstützt
  • ML/AI: Python, Scikit-learn, TensorFlow Lite Edge, ONNX Runtime
N° IV -- Für wen?

Jede Branche mit Maschinen.

Szenario - 01

Produktionsstätten

Maschinenüberwachung, OEE-Berechnung, Energiemessung, Anomalieerkennung auf der Fertigungslinie. Der erste Schritt der Industrie-4.0-Transformation.

Szenario - 02

Intelligente Gebäude

Single-Panel-Überwachung und automatische Steuerung von HVAC, Beleuchtung, Zutrittskontrolle, Energie und Sicherheit.

Szenario - 03

Landwirtschaft und Gewächshäuser

Bodenfeuchte, Lufttemperatur, automatische Bewässerungssteuerung, Präzisionslandwirtschaft mit Drohnen- und Wetterdaten.

Szenario - 04

Energie und Infrastruktur

Smart Meter, Strom-/Wasser-/Gasnetzüberwachung, Trafostationsteuerung, Überwachung von Solarmodulen.

Szenario - 05

Smart City

Sensoren für Parkplätze, Luftverschmutzung, Verkehr, Abfallcontainer, Beleuchtung. Optimierung kommunaler Dienste.

Szenario - 06

Flotten- und Anlagen-Tracking

GPS, OBD-II, Fahrverhalten, Wartungserinnerung, Kraftstoffüberwachung; für Logistikfirmen und Einsatzteams.

N° V -- Häufig gestellte Fragen

Klare Fragen,
klare Antworten.

Welches Protokoll zwischen Feld und Cloud?+
Allgemeine Regel: OPC-UA für fabrikinterne PLC/Industriegeräte, HTTPS/MQTT für Webdienst-Geräte, LoRaWAN oder NB-IoT für flächendeckende Low-Power-Sensoren. In komplexen Projekten laufen mehrere Protokolle parallel und werden am Gateway zusammengeführt. In der Discovery entscheiden wir gemeinsam nach Reichweite, Nachrichtenfrequenz, Batterielaufzeit, Abdeckung und Kosten.
Unsere Maschinen sind alt. Wie binden wir sie ans IoT an?+
Wir retrofitten. Ein IoT-Gateway wird hinzugefügt (Raspberry Pi, Siemens IOT2050, Moxa o. ä.); es liest die alten Modbus-RTU-, RS-232- oder Zählerausgänge und wandelt sie in modernes MQTT/OPC-UA. Auch nicht-invasive Retrofits sind möglich -- per angeschlossenen Strom-, Vibrations- und Temperatursensoren wird die Maschine überwacht.
Wird das Datenvolumen sehr groß? Speicherkosten?+
Ja, unverwaltet vervielfacht es sich. 1000 Sensoren × 1 Nachricht/Sekunde = 86 Millionen Datensätze pro Tag. Mit InfluxDB/TimescaleDB setzen wir Downsampling ein (Sekunde → Minute → Stunde), kalte Daten werden komprimiert oder nach S3/MinIO ausgelagert. Smarte Retention-Politiken liefern typischerweise 80 %+ Speicherersparnis.
Funktioniert Predictive Maintenance wirklich?+
Ja, jedoch braucht es ausreichende historische Daten. ML-Modelle liefern meist erst nach 6-12 Monaten Datensammlung belastbare Prognosen. Die Erfolgsquote hängt von der Hardware ab: bei Pumpen-/Motor-Vibrationsanalyse ist eine Früherkennung von 85 %+ möglich. In komplexeren Systemen starten die Ergebnisse bei rund 60 % und verbessern sich. ROI zeigt sich typischerweise nach 12-18 Monaten.
On-Premise oder Cloud?+
Beides ist möglich. On-Premise: Ihr Server, fixe Jahreskosten, volle Datenkontrolle. Cloud: Flexibilität, geringe Einstiegskosten, dafür monatliches Abo. Hybrid: Kritische Daten On-Premise, Reporting und ML in der Cloud. Aus Gründen der Datenhoheit und KVKK bevorzugen die meisten industriellen Kunden On-Premise- oder Hybrid-Modelle.
Wie wird Sicherheit gewährleistet?+
Mehrschichtig: auf Geräteebene TLS/DTLS-verschlüsselte Kommunikation, Authentifizierung mit X.509-Zertifikaten, Secure Boot, Anti-Tampering. Auf Netzebene VPN-Tunnel, Firewall, DMZ. Auf Serverebene Zugriffskontrolle, Audit-Log, Pentest. Trennung von OT- (Operational Technology) und IT-Netzen (Air Gap) ist in kritischen Projekten Standard.
N° VI -- Ablauf

Vier Phasen.
Jede dokumentiert.

01
Discovery

Wir begehen die Anlage, inventarisieren vorhandene Geräte und dokumentieren Messbedarf und KPIs.

Ergebnis: Inventar - KPI - Protokollauswahl
02
Design

Architektur: Geräte-Gateway-Cloud-Anwender-Schichten, Datenschema, Sicherheitsplan, Skalierungsprognose.

Ergebnis: HLD - Datenschema - Sicherheit
03
Entwicklung

Zwei-Wochen-Sprints, Pilotlinien-Umsetzung, Live-Datenvalidierung, Dashboard-Iteration.

Ergebnis: Pilot - Demo - Git
04
Launch und Support

Rollout, Bedienerschulung, ML-Modell-Kalibrierung, kontinuierliche Überwachung. 24/7-Support per SLA.

Ergebnis: Live-Plattform - SLA
-- IoT-Angebotstisch

Beschreiben Sie Ihre Felddaten.
Das Dashboard bauen wir gemeinsam.

bilgi@senkronix.com - Karatay / Konya