IoT ist keine Zukunftsmusik mehr – es ist Realität. Container-Tracking, Füllstandssensoren, Predictive Maintenance. Und mit KI wird IoT noch mächtiger: Agentic AI übernimmt Prozesse autonom.
Der IoT-Markt explodiert
Laut IoT Analytics (Oktober 2025) sind weltweit bereits 18,5 Milliarden Geräte mit dem Internet verbunden. Bis 2030 werden es 39 Milliarden sein – ein Wachstum von 110% in nur 6 Jahren.
Wichtigste Treiber: Künstliche Intelligenz macht IoT-Daten nutzbar. Was früher nur Rohdaten waren, wird jetzt zu Handlungsempfehlungen.
5 IoT-Anwendungen in der Entsorgungswirtschaft
1. Container-Tracking
Problem: „Wo ist Container XY?“ Diese Frage kostet täglich Stunden.
Lösung: GPS-Tracker wie der Yellowfox AT10 (14,95 € + 1,50 €/Monat) zeigen in Echtzeit, wo jeder Container steht.
ROI-Beispiel (200 Container):
- Investition: 2.990 € (Hardware) + 3.600 €/Jahr (Konnektivität)
- Einsparung: 20.400 €/Jahr (weniger Suchzeit + weniger verlorene Container)
- ROI: 2-3 Monate
2. Füllstandssensoren
Problem: Container werden geleert, obwohl sie halbleer sind. Oder sie sind überfüllt und wurden übersehen.
Lösung: Ultraschall-Sensoren messen den Füllstand. Circuflow plant Leerungen nur, wenn der Container zu 80% voll ist.
Ergebnis: -30% Leerfahrten, -15% Kraftstoffverbrauch.
3. Wiegesysteme
Problem: Manuelle Wiegung ist zeitaufwändig und fehleranfällig.
Lösung: Automatische Wiegesysteme an Fahrzeugen erfassen das Gewicht bei jeder Leerung. Daten fließen direkt ins ERP.
Ergebnis: Präzise Abrechnung, keine Reklamationen, automatische Dokumentation.
4. Fahrzeug-Telematik
Problem: Disponenten wissen nicht, wo ihre Fahrzeuge sind und wie ausgelastet sie sind.
Lösung: Telematik-Systeme liefern Echtzeit-Daten zu Position, Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch und Auslastung.
Ergebnis: Optimierte Disposition, weniger Leerlauf, bessere Auslastung.
5. Predictive Maintenance
Problem: Fahrzeuge fallen ungeplant aus. Reparaturen sind teuer, Ausfallzeiten kosten Umsatz.
Lösung: Sensoren überwachen Verschleißteile (Bremsen, Reifen, Hydraulik). Circuflow warnt, bevor etwas kaputtgeht.
Ergebnis: -40% ungeplante Ausfälle, -25% Wartungskosten.
IoT braucht Integration
IoT allein bringt nichts. Die Daten müssen in Ihre Geschäftsprozesse einfließen.
Integration 1: ERP-Systeme
IoT-Daten müssen ins ERP (z.B. Circuflow). Nur so können Sie:
- Touren basierend auf Füllständen planen
- Rechnungen basierend auf Wiegedaten erstellen
- Wartungen basierend auf Sensordaten planen
Integration 2: Serviceplattformen
Ihre Kunden wollen wissen, wann ihr Container geleert wird. IoT-Daten ermöglichen:
- Live-Tracking: „Ihr LKW ist in 15 Minuten da“
- Proaktive Benachrichtigungen: „Ihr Container ist voll, Leerung morgen“
- Self-Service: „Container jetzt bestellen“
Integration 3: MES-Systeme
In Recyclinganlagen steuern MES-Systeme (Manufacturing Execution Systems) die Sortierung. IoT-Daten (z.B. vom DPP) ermöglichen:
- Automatische Sortierung basierend auf Materialzusammensetzung
- Qualitätskontrolle durch Sensoren
- Optimierung der Sortierlinien
IoT + KI = Agentic AI
IoT liefert Daten. KI interpretiert sie. Agentic AI handelt autonom.
Beispiel 1: Autonome Tourenplanung
Heute: Disponent plant Touren manuell.
Morgen: KI-Agent plant Touren automatisch basierend auf:
- Füllständen (IoT-Sensoren)
- Verkehrslage (Echtzeit-Daten)
- Kundenprioritäten (ERP-Daten)
- Fahrzeugkapazitäten (Telematik)
Ergebnis: Disponent prüft nur noch, bestätigt nicht mehr jede Tour.
Beispiel 2: Predictive Dispatch
Heute: Kunde ruft an, Disponent plant Abholung.
Morgen: KI-Agent erkennt: Container ist zu 85% voll. Agent schlägt Abholung vor, bucht Termin, informiert Kunden – alles automatisch.
Ergebnis: Kunde ist zufrieden, Disponent hat Zeit für komplexe Fälle.
Beispiel 3: Autonome Wartung
Heute: Fahrzeug fällt aus, Werkstatt wird gerufen.
Morgen: KI-Agent erkennt: Bremsbeläge bei 20% Restdicke. Agent bucht Werkstatt-Termin, bestellt Ersatzteile, informiert Disponenten – alles automatisch.
Ergebnis: Keine ungeplanten Ausfälle mehr.
Die nächste Stufe: Economy of Things (EoT)
IoT + KI + Blockchain = Economy of Things
Was ist EoT?
Geräte handeln autonom – nicht nur Daten, sondern auch Geld.
Beispiel: Ein Container ist voll. Der Container selbst (!) bucht die Leerung, bezahlt den Entsorger per Blockchain, dokumentiert die Leistung im DPP.
Klingt verrückt? Erste Pilotprojekte laufen bereits in der Logistik.
Praxisbeispiel: 10 Millionen Sensoren
Ein großer Industriekunde (Name vertraulich) rollt 10 Millionen IoT-Sensoren aus. Anwendungsfall: Predictive Maintenance in Produktionsanlagen.
Herausforderungen:
- Skalierung (10 Mio. Geräte!)
- Konnektivität (Mobilfunk + LoRaWAN)
- Datenverarbeitung (Petabytes/Jahr)
- Integration (100+ Legacy-Systeme)
Lösung: Cloud-Plattform + Edge Computing + KI
Ergebnisse (nach 2 Jahren):
- -35% ungeplante Ausfälle
- -20% Wartungskosten
- +12% Produktivität
Fazit: IoT funktioniert – auch in großem Maßstab.
Ihre IoT-Readiness-Checkliste
Bewerten Sie Ihren Betrieb:
- GPS-Tracking für Fahrzeuge
- GPS-Tracking für Container
- Füllstandssensoren
- Automatische Wiegesysteme
- Telematik-System
- Predictive Maintenance
- IoT-Daten im ERP integriert
- Kundenportal mit Live-Tracking
- KI-gestützte Tourenplanung
- Automatische Wartungsplanung
Auswertung:
- 0-3 Punkte: IoT-Potenzial ungenutzt
- 4-7 Punkte: Guter Start
- 8-10 Punkte: IoT-Vorreiter
Nächste Schritte
- Jetzt: Pilot mit 20 GPS-Trackern starten
- Q2 2025: Füllstandssensoren testen
- Q3 2025: Telematik-System einführen
- Q4 2025: KI-Tourenplanung aktivieren
- 2026: Agentic AI-Pilotprojekt
Bereit für IoT? Vereinbaren Sie jetzt eine Demo [blocked] und sehen Sie Circuflow IoT live.
Quelle: IoT Analytics, „Number of Connected IoT Devices Worldwide 2024-2030“, Oktober 2025. https://iot-analytics.com/number-connected-iot-devices/
