{"id":14509,"date":"2026-05-06T15:43:15","date_gmt":"2026-05-06T13:43:15","guid":{"rendered":"https:\/\/greenict.de\/?p=14509"},"modified":"2026-05-06T15:46:21","modified_gmt":"2026-05-06T13:46:21","slug":"energieeffizientes-iot-carbon-footprint-analyse-von-nb-iot-und-mioty","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/greenict.de\/en\/energieeffizientes-iot-carbon-footprint-analyse-von-nb-iot-und-mioty\/","title":{"rendered":"Energieeffizientes IoT: Carbon-Footprint-Analyse von NB-IoT und mioty\u00ae"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile is-vertically-aligned-top\" style=\"grid-template-columns:33% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"200\" height=\"154\" src=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/constantin-baumann-green-ict.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-14512 size-full\" srcset=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/constantin-baumann-green-ict.png 200w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/constantin-baumann-green-ict-16x12.png 16w\" sizes=\"auto, (max-width: 200px) 100vw, 200px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p>Ein Beitrag von:<\/p>\n\n\n\n<p><strong>M. Sc. Constantin Baumann<\/strong><br>Wissenschaftlicher Mitarbeiter<br>Energie autarke Funksysteme (EAF)<br><a href=\"https:\/\/www.iis.fraunhofer.de\/\">Fraunhofer-Institut f\u00fcr Integrierte Schaltungen IIS<\/a><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Im Rahmen des Hubs \u00bbSensor-Edge-Cloud\u00ab wurde ein Benchmark zweier LPWAN-Technologien, NB-IoT und mioty\u00ae, in einem definierten industriellen Metering-Szenario durchgef\u00fchrt. Im Folgenden werden die Global Warming Potentials (GWP) zweier Sensorsysteme miteinander verglichen. Beide Systeme erfassen die Temperatur und den Durchfluss einer Warmwasserleitung und \u00fcbertragen die Messwerte mit einem festen Intervall von 15 Minuten an eine Cloud-Infrastruktur. Die Leistungsaufnahme f\u00fcr Sensorik und Datenverarbeitung wird in beiden Szenarien als identisch angenommen. Die hypothetische Lebensdauer der Systeme betr\u00e4gt 10 Jahre. Der einzige Unterschied zwischen den betrachteten Systemen liegt in der verwendeten \u00dcbertragungstechnologie: NB-IoT versus mioty\u00ae.<\/p>\n\n\n\n<p>Die GWPs der beiden Systeme werden ermittelt, indem die CO\u2082-\u00c4quivalente der einzelnen Komponenten (integrierte Schaltungen, passive Bauelemente, Leiterplatte, Batterie etc.) berechnet und anschlie\u00dfend summiert werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Hardwarevergleich NB-IoT und mioty\u00ae<\/h2>\n\n\n\n<p>Als erster Schritt wurde die Bauteilliste beider Systeme untersucht. Die Bauteilgruppe des NB-IoT Systems unterscheidet sich in folgenden wesentlichen Bauteilen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Passive Komponenten: 13 zus\u00e4tzliche Bauteile im Vergleich zu mioty\u00ae Sensorsystem<\/li>\n\n\n\n<li>Integrierte Schaltungen (ICs): zus\u00e4tzliche SIM, Modem, Flash, \u00b5C, PA (Fl\u00e4chen: 30, 76, 12,6 und 4 mm\u00b2)<\/li>\n\n\n\n<li>Modem Oszillator: 2 zus\u00e4tzliche Bauteile im Vergleich zu mioty\u00ae Sensorsystem<\/li>\n\n\n\n<li>Modem Shield: 0,7g Aluminium mehr im Vergleich zu mioty\u00ae Sensorsystem<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Systemvergleich mit Fokus auf Energieverbrauch und GWP-Energieverbrauch<\/h3>\n\n\n\n<p>Um den Effekt auf den GWP durch die Funktechnologie isoliert zu betrachten, wird bei beiden Systemen lediglich die Payload Gr\u00f6\u00dfe variiert. Folgende Graphik (Abbildung 1) stellt den Energieverbrauch pro Byte Payload der beiden Funktechnologien gegen\u00fcber.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"918\" height=\"643\" src=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/vergleich-der-energieverbraeuche-pro-byte-payload.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-14516\" srcset=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/vergleich-der-energieverbraeuche-pro-byte-payload.png 918w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/vergleich-der-energieverbraeuche-pro-byte-payload-300x210.png 300w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/vergleich-der-energieverbraeuche-pro-byte-payload-768x538.png 768w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/vergleich-der-energieverbraeuche-pro-byte-payload-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 918px) 100vw, 918px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a>Abbildung <\/a>1: Vergleich der Energieverbr\u00e4uche pro Byte Payload<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Bei NB-IoT gibt es f\u00fcr den Uplink einen Subtr\u00e4gerabstand von 3,75kHz oder 15kHz.<\/p>\n\n\n\n<p>Wie in Abbildung 1 zu sehen ist, ist der Energieverbrauch des Uplinks mit 15kHz deutlich geringer. Daher wird im Folgenden von einer NB-IoT Konfiguration mit RAI1 \u2013 15kHz im Uplink ausgegangen.<\/p>\n\n\n\n<p>Es ist zu ber\u00fccksichtigen, dass der reale Energieverbrauch von NB-IoT beispielweise durch h\u00f6here Wiederholraten, eine ung\u00fcnstigere Subtr\u00e4geraufteilung oder eine st\u00e4rkere Netzauslastung voraussichtlich deutlich \u00fcber den in diesem Szenario getroffenen Annahmen liegen w\u00fcrde. Die hier dargestellten Ergebnisse zugunsten von mioty\u00ae w\u00e4ren im realen Einsatz also noch ausgepr\u00e4gter. Das betrachtete Szenario ist somit als Best-Case f\u00fcr NB-IoT zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">GWP in der Herstellung<\/h3>\n\n\n\n<p>Das GWP steigt in beiden Use Cases mit zunehmender Payload, da hierf\u00fcr jeweils gr\u00f6\u00dfere Batterien erforderlich sind. Da der spezifische Energieverbrauch von NB-IoT bei gro\u00dfen Payloads g\u00fcnstiger wird, ergibt sich ein Break-Even-Point, ab dem das insgesamte GWP des NB-IoT Systems geringer ausf\u00e4llt als das GWP des mioty\u00ae Systems. Nachfolgende Graphik in Abbildung 2 stellt diesen Verlauf des GWPs gegen\u00fcber.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"504\" height=\"358\" src=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/GWPs.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-14517\" srcset=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/GWPs.png 504w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/GWPs-300x213.png 300w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/GWPs-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 504px) 100vw, 504px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a>Abbildung <\/a>2: Vergleich der GWPs in Abh\u00e4ngigkeit der Payload bei 10 Jahre Laufzeit und im Batteriebetrieb<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Aus der Darstellung wird deutlich, dass der Break-Even-Point bei einer Payload von rund 800 Bytes liegt.<\/p>\n\n\n\n<p>In der folgenden Tabelle 1 sind exemplarische GWP-Werte f\u00fcr mioty\u00ae und NB-IoT gegen\u00fcbergestellt<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Payload<\/strong> [Bytes]<\/td><td>GWP <strong>mioty\u00ae<\/strong> [kg CO2 eq]<\/td><td>GWP <strong>NB IoT<\/strong> [kg CO2 eq]<\/td><\/tr><tr><td>50<\/td><td>1,92<\/td><td>5,49<\/td><\/tr><tr><td>100<\/td><td>2,18<\/td><td>5,52<\/td><\/tr><tr><td>200<\/td><td>2,70<\/td><td>5,57<\/td><\/tr><tr><td>400<\/td><td>3,75<\/td><td>5,66<\/td><\/tr><tr><td>1000<\/td><td>6,9<\/td><td>5,95<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a>Tabelle <\/a>1: Exemplarische GWP-Werte<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Detailansicht des Breakeven Points bei 800 Byte Payload<\/h3>\n\n\n\n<p>Die nachfolgenden Diagramme in Abbildung 3 zeigen die Anteile die relativen Beitr\u00e4ge der einzelnen Komponenten zum gesamten GWP der beiden Systeme. In beiden F\u00e4llen entf\u00e4llt der gr\u00f6\u00dfte Anteil auf die Batterie. Beim NB-IoT-System ist zudem der Beitrag der integrierten Schaltungen (ICs) h\u00f6her, da unter anderem eine SIM-Karte und ein Modem erforderlich sind.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"514\" src=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-1024x514.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-14518\" srcset=\"https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-1024x514.png 1024w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-300x151.png 300w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-768x385.png 768w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-1536x771.png 1536w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-2048x1028.png 2048w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-18x9.png 18w, https:\/\/greenict.de\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/anteil-einflussfaktoren-gwp-wert-748x375.png 748w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a>Abbildung <\/a>3: Anteil der Einflussfaktoren in dem GWP-Wert<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Abschlie\u00dfend l\u00e4sst sich festhalten, dass ein Sensorsystem mit mioty\u00ae bei kleinen Nutzlasten ein um ein Vielfaches geringeres GWP aufweist als ein vergleichbares Sensorsystem mit NB-IoT. Bei einer Payload von 50 Bytes und einem Sendeintervall von 15 Minuten ergibt sich eine GWP-Reduktion von rund 65 %, und selbst bei 400 Bytes liegt das Einsparpotenzial noch bei \u00fcber 33 %. Damit l\u00e4sst sich in den meisten Anwendungen im Metering das GWP des Funksensors durch den Einsatz von mioty\u00ae signifikant reduzieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fraunhofer IIS &#8211; Im Rahmen des Hubs \u00bbSensor-Edge-Cloud\u00ab wurde ein Benchmark zweier LPWAN-Technologien, NB-IoT und mioty\u00ae, in einem definierten industriellen Metering-Szenario durchgef\u00fchrt. Im Folgenden werden die Global Warming Potentials (GWP) zweier Sensorsysteme miteinander verglichen. Beide Systeme erfassen die Temperatur und den Durchfluss einer Warmwasserleitung und \u00fcbertragen die Messwerte mit einem festen Intervall von 15 Minuten an eine Cloud-Infrastruktur. 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