Realtime-Dashboards für das Internet of Things

Screenshot des Internet of Things-Dashboards

Für die Veranstaltung „DENK:Raum“ der BMW-Stiftung letzten November hat sich das DataLion-Innovationsteam mit einem Prototypen für ein Internet of Things-Dashboard auf die Sensordatenjagd begeben. Wir haben Mess-Stationen entwickelt und zusammengebaut, die in Echtzeit Messwerte aus unterschiedlichen Sensoren verarbeiten und visualisieren können.

Da die Veranstaltung mehrere parallele Workshops beinhaltete, haben wir an unterschiedlichen Orten des Veranstaltungsortes Sensor-Stationen aufgebaut. Jede dieser Sensor-Stationen bestand aus einem Rasperry Pi 3-Minicomputer sowie einer Steckplatine mit Temperatur-, Lautstärke-, Feuchtigkeits- und Infrarot-Bewegungs-Sensoren.

Durchblick im Internet of Things-Dschungel

Die Raspberry Pi basierte Sensor-Station

Da die Sensorstationen vollständige Computer darstellen, konnte ein großer Teil der Berechnung – zum Beispiel die Umrechnung der Geräuschmesswerte – direkt auf dem Gerät stattfinden. In der Sensorik spricht man hierbei auch von dem Edge Analytics-Paradigma. Jedes Gerät sendet seine Messwerte dann verschlüsselt an einen Apache Kafka-Server, der die Daten zentral entgegennimmt und auf mehreren Server verteilt speichert.

Das Dashboard greift dann auf diesen Server zu, um sich die jeweils relevanten Daten zu ziehen – entweder die historischen Daten der letzen Stunde oder des ganzen Workshop-Tages oder aber die gerade in diesem Moment empfangenen Echtzeitdaten. Die Visualisierung der Internet of Things-Daten verläuft dann Browser-basiert, wobei das Dashboard so aufgebaut ist, dass man genau erkennen kann, welcher Sensor an welcher Position gerade welche Messwerte gesendet hat.

Wo ist am meisten Aktivität?

DataLion im Internet of Things

Sehr schön erkennt man in den Verlaufsdiagrammen, wie sich die Aktivität während der Vorträge und den Kaffeepausen räumlich verlagert hatte, wie während der Vorträge konzentriert zugehört wurde, in welchen Räumen am lebhaftesten (wortwörtlich am heißesten) diskutiert wurde und welche Vorträge am allermeisten Applaus erhielten.

Über ein Administrationsbackend können die Anwender die Standorte der Mess-Stationen sowie die Sensoren, ihre Beschriftung und die Skalierung der Messwerte ganz einfach selbst verwalten. Auch die Erweiterung um weitere Messwerte ist mit wenigen Klicks möglich.

Einsatzszenarien für Internet of Things-Dashboards

Closeup Raspberry Pi und Steckplatine

Neben dem Messen der Aktivität auf Tagungen und Workshops wie in dem oben skizzierten Beispiel, stößt man schnell auf weitere spannende Felder für den Einsatz eines solchen Internet of Things-Projekts:

  • Messen: Welche Messestände und Messebereiche werden am häufigsten besucht? Wo wird am angeregtesten diskutiert? Wie verändert sich die Aufmerksamkeit im Zeitverlauf?
  • Gebäudemanagement: Wie entwickeln sich Temperatur, Feuchtigkeit, Luftqualität über die Zeit hinweg? Bei welchen Schwellenwerten müssen Warnungen verschickt werden?
  • Umweltsensorik: Wann und wo ist die Smoggefahr am höchsten? Wie entwickeln sich die Feinstaubwerte?
  • Bildungsprojekte: Wie kann man mit Schülern die Umwelt messen und verstehen?

Fallen euch noch weitere spannende Einsatzszenarien ein? Wir freuen uns über Kommentare.

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