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#109 | Wasserkrise 2030 und IoT: Digitale Antworten auf knappe Ressourcen und Infrastruktur | Aerzen Digital Systems & GF Piping Systems

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#Wassermanagement #IoT #Nachhaltigkeit
www.iotusecase.com
In Ing. Madeleine Mickeleits jüngstem IoT Use Case Podcast tauchen die Experten Antoine von GF Piping Systems (übrigens auch Host des Podcast “Dont’ waste Water”) und Ricardo Wehrbein von Aerzen Digital Systems tief in die Wasser- und Abwasserproblematik ein. Sie diskutieren, wie technologische Innovationen und IoT den wachsenden Frischwasserbedarf adressieren und die Effizienz in Kläranlagen steigern können. Dabei werden Potenziale von jährlichen Einsparungen in Millionenhöhe und deutliche CO2-Reduzierungen beleuchtet.

Zusammenfassung der Podcastfolge
In der neuesten Folge des IoT Use Case Podcast wurde der wachsende Bedarf an Frischwasser thematisiert, der bis 2030 voraussichtlich das Angebot um etwa 40% übersteigen wird. Gast Antoine, Senior Business Developer bei GF Piping Systems und Host des “(don’t) Waste Water”-Podcasts, beleuchtete, wie die drängende Frischwasserfrage immer auch eine Frage der Abwasseraufbereitung ist. Besonders brisant: 70% aller Süßwasservorräte werden derzeit für agrartechnische Zwecke genutzt, wobei gereinigtes und gefiltertes Wasser eine Alternative bieten könnte, um mehr Frischwasser global verfügbar zu machen. Antoine wies darauf hin, dass heutzutage 75% der Energie im Wassernetzwerk verschwendet werden. Dies könnte durch dezentrale Wasseraufbereitung und den Einsatz von IoT und Machine Learning effizienter gestaltet werden. Doch der Mangel an Fachkräften stellt hierbei eine Hürde dar. Digitalisierung und IoT könnten Abhilfe schaffen, indem sie den Betreiber unterstützen. Zudem wurde aufgezeigt, dass die 10.000 Kläranlagen in Deutschland jährlich 4.400 Gigawattstunden verbrauchen. Die Maschinen von Aerzen sind Hauptverbraucher dieses Stroms. Durch Optimierung, z.B. bei der Belüftung und der dadurch beeinflussten Ansaugtemperatur, könnten bis zu 180 Millionen Euro pro Jahr eingespart werden, wobei der positive Einfluss auf die CO2-Emissionen nicht zu vernachlässigen ist. Der Podcast liefert tiefgreifende Einblicke in den Wassersektor und zeigt auf, wie Technologie und Innovation zur Lösung aktueller Herausforderungen beitragen können.

---
Relevante Folgenlinks:
Ricardo Wehrbein (https://www.linkedin.com/in/rwehrbein/)
Antoine Walter (https://www.linkedin.com/in/antoinewalter1/)
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
(don't) Waste Water Podcast (https://dww.show/)

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In der neuesten Folge des IoT Use Case Podcast wurde der wachsende Bedarf an Frischwasser thematisiert, der bis 2030 voraussichtlich das Angebot um etwa 40% übersteigen wird. Gast Antoine, Senior Business Developer bei GF Piping Systems und Host des “(don’t) Waste Water”-Podcasts, beleuchtete, wie die drängende Frischwasserfrage immer auch eine Frage der Abwasseraufbereitung ist. Besonders brisant: 70% aller Süßwasservorräte werden derzeit für agrartechnische Zwecke genutzt, wobei gereinigtes und gefiltertes Wasser eine Alternative bieten könnte, um mehr Frischwasser global verfügbar zu machen. Antoine wies darauf hin, dass heutzutage 75% der Energie im Wassernetzwerk verschwendet werden. Dies könnte durch dezentrale Wasseraufbereitung und den Einsatz von IoT und Machine Learning effizienter gestaltet werden. Doch der Mangel an Fachkräften stellt hierbei eine Hürde dar. Digitalisierung und IoT könnten Abhilfe schaffen, indem sie den Betreiber unterstützen. Zudem wurde aufgezeigt, dass die 10.000 Kläranlagen in Deutschland jährlich 4.400 Gigawattstunden verbrauchen. Die Maschinen von Aerzen sind Hauptverbraucher dieses Stroms. Durch Optimierung, z.B. bei der Belüftung und der dadurch beeinflussten Ansaugtemperatur, könnten bis zu 180 Millionen Euro pro Jahr eingespart werden, wobei der positive Einfluss auf die CO2-Emissionen nicht zu vernachlässigen ist. Der Podcast liefert tiefgreifende Einblicke in den Wassersektor und zeigt auf, wie Technologie und Innovation zur Lösung aktueller Herausforderungen beitragen können.

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