IoT Use Case zum Anfassen – Zur optimalen Kaffeeversorgung durch Echtzeit Monitoring

09. Juni 2016
IoT Use Case
Wer kennt das nicht? Voller Vorfreude auf ein frisch gebrühtes koffeinhaltiges Heißgetränk begibt man sich zur büroeigenen Kaffeezapfstation, drückt enthusiastisch die Pumpvorrichtung und dann das Ärgernis. Begleitet von einem verräterischen, lautstarken Röcheln ergießen sich gerademal zwei Esslöffel des lauwarmen Wachmachers in das Trinkgefäß.
 
Dabei wäre diese Situation mit einem ordentlichen Echtzeit Monitoring durchaus vermeidbar gewesen.
 
Mit ein paar simplen Sensoren und einem Web basierten Monitoring Tool kann man sich unnötige Gänge zur Kaffeemaschine sparen und die Brüharbeiten Praktikanten, Werkstudenten oder nervigen Kollegen überlassen. Das spart Zeit und fördert die Produktivität.
 
Wie das Ganze funktioniert beschreiben wir anhand eines praktischen Anwendungsfalles in einer Serie von Blogbeiträgen.
 

Der IoT Use Case

Basierend auf einer handelsüblichen 2 Liter Thermopumpkanne mit dazugehörigem Sockel benötigen wir nur eine Wiegevorrichtung zur Erfassung des Füllgewichtes.
 
Die so erfassten Daten werden mittels A/D Wandler an einen RaspberryPi weitergegeben, welcher MQTT konforme Nachrichten auf einen im Netzwerk installierten Nachrichten Verteiler (MQTT Broker) schickt.
 
Jeder mit entsprechenden Rechten kann dann die gewünschten Informationen/Nachrichten vom Verteiler abonnieren (in Form von sog. Topics) und sich so über den aktuellen Zustand der Kaffeeversorgung informieren. Mit ein wenig Implementieraufwand und etwaigen weiteren Sensoren lässt sich das Ganze auch in schönen Echtzeit Diagrammen darstellen aus welchen dann ggf. noch weitere nützliche Informationen gewonnen werden können wie z.B.:
 
  • Kaffeebedarf in Abhängigkeit der Uhrzeit
  • Kaffeekonsum in Abhängigkeit zur Raumtemperatur
  • Kaffeekonsum in Abhängigkeit vom Füllstand
  • Pumpverhalten in Abhängigkeit vom Füllstand
 
In einem weiteren IoT Use Case wäre es möglich über entsprechende Regelelemente die Raumbeleuchtung in Abhängigkeit des Füllstandes zu regulieren. Neigt sich die verfügbare Kaffeemenge, wird die Beleuchtung zunehmend roter, bis Defcon 1 = dunkelrot pulsierend bei leerer Kaffeekanne erreicht ist und der Praktikant automatisch eine Mail mit entsprechender Arbeitsanweisung erhält.
 
In der letzten Ausbaustufe werden die Daten verschiedener Standorte über entsprechende Gateways anonymisiert und auf einer im Internet befindlichen IoT Plattform (z.B. Azure IoT Hub) bereitgestellt. Das ermöglicht eine standortübergreifende Analyse und bietet eine entsprechende Vergleichbarkeit aus welcher sich ggf. Optimierungspotential ableiten lässt.
 
Im nächsten Beitrag stellen wir euch das Bosch XDK110 Cross-Domain Development Kit vor.
 

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