Die Wetter- und Klimaverhältnisse ändern sich und kurzfristige, massive Wetterereignisse mit lokalem Ausmaß nehmen zu. Bei Flutkatastrophen soll die Warnzeit für die Ortschaften und Bevölkerung deshalb ausreichend lang sein und genügend Vorlauf für Schutzmaßnahmen bieten. Bei Trockenphasen mit Gefahr von Dürre, die zu erheblichen Absenkungen von Wasserständen führen, brauchen Schifffahrt, Landwirtschaft und Wasserversorgung laufend möglichst aktuelle Informationen zu den Pegelständen. Live-Pegelstandmessungen für Flüsse und Gewässer sind also notwendiger denn je.
Die Herausforderung: Viele, kleine Datenpakete verschicken und unterschiedliche Hardware für Services nutzbar machen
Für den Use Case der Pegelmessung ist es charakteristisch, dass regelmäßige Messungen erfolgen, die jeweils kleine Datenmengen mit Zustandsinformationen aus der realen Welt erzeugen – wenngleich die Mess-Frequenz nicht sehr hoch sein muss. Dafür liegen die Standorte häufig geografisch weit verteilt. Für eine intelligente Pegelstandmessung genügt es unter Umständen, wenn Sensoren einige Male am Tag oder einmal pro Stunde an verschiedenen Standorten den Wasserstand messen. Dabei können unterschiedliche Sensor-Typen zum Einsatz kommen, denn lokal sind die Installationsbedingungen immer unterschiedlich.
In diesem Szenario der Fischtreppe entstehen keine hohen Bandbreiteanforderungen. Gefragt sind niedrige Kosten pro Sensor und Übertragungsmodul, da oft Hunderte oder Tausende davon benötigt werden, sowie eine hohe Funkreichweite und ein möglichst niedriger Stromverbrauch. Weiter ist eine flexible Daten- und IoT-Plattform gefragt, um keine Service-Anpassungen vornehmen zu müssen, wenn sich Sensoren und Systeme über den Rollout- oder bei Gerätetausch ändern.
Die Lösungen:
1) LoRaWAN überträgt providerunabhängig und ohne Lizenzkosten
Für den Use Case der Fischtreppe wurden Low Power Wide Area Networks (LPWAN) entwickelt, von denen einige von Mobilfunk-Providern betrieben werden und Lizenzen kosten. LoRa (kurz für Long Range) und LoRaWAN (kurz für Long Range Wide Area Network) dagegen sind die am weitesten verbreiteten providerunabhängigen und lizenzkostenfreien Systeme dieser Art und dienen der drahtlosen Übertragung von Signalen über Reichweiten von wenigen Kilometern.
LoRa ist ein Verfahren zur Funkübertragung von Datenpaketen in bestimmten lizenzkostenfreien ISM-Bändern. Diese liegen in einem Frequenzbereich von einigen hundert Megahertz, sind also langwelliger (niederfrequenter) als die für WLAN oder Bluetooth benutzten Frequenzen, aber kurzwelliger als etwa UKW-Rundfunk. Welche Frequenzen genau benutzt werden ist länderabhängig. In Deutschland funken LoRa-Geräte fast ausschließlich im 868-MHz-Band. LoRa verwendet ein modernes Modulationsverfahren namens Chirp Spread Spectrum Modulation, das es robust gegen Störungen macht und extrem geringe Sendeleistungen erlaubt. Generell ist die Übertragungsgeschwindigkeit bei LoRa viel niedriger als etwa bei WLAN oder Mobilfunk. Daher eignet LoRa sich also nicht für die Übertragung von Sprache, Bildern oder gar Videos, sondern ist exakt auf die Anforderungen im IoT zugeschnitten. Mit einer handelsüblichen Lithium-Knopfzelle kommt ein LoRa-Gerät oft jahrelang aus. LoRaWAN ist das passende Kommunikationsprotokoll.
Vorteile:
- providerunabhängig
- sehr geringe Investitions- und Betriebskosten
- hohe Zuverlässigkeit
- Vielseitigkeit
- gute Integrierbarkeit in bestehende IT-Systeme
- teilweise kostenlose Community-Netzwerke
- Enterprise-Support
- flexible Schnittstellen zu Cloud- und IoT-Systemen
- Open Source und kommerzielle Implementierungen verfügbar
2) Einsatz einer interoperablen und flexiblen Daten- und IoT Plattform für effiziente und skalierbare Service-Entwicklung
Daten aus Sensoren auszulesen, die in bestimmten Formaten versendet werden, kann sehr mühsam und aufwändig sein, insbesondere dann, wenn mehrere Technologien oder verschiedene Geräte kombiniert werden oder durch spätere Austausche sich verändern. Für Service Entwickler ist es ein erheblicher Aufwand, wenn sie die Rohdaten aus dem Payload der Datenübertragung erst Gerät für Gerät nachvollziehen müssen. Abhilfe schaffen hier Daten- und IoT-Plattformen, die Gerätedaten abstrahieren und semantisch/verständlich an einer performanten Service Creation API bereitstellen, idealerweise kombiniert mit Kontextinformationen, um die Randbedingungen aus den Installationen über diese APIs gleich mitzuerhalten.
Umsetzung
Der Service der Pegelstandmessung der Fischtreppe ist unterteilt in die professionelle Installation von Sensoren und Gateways vor Ort durch die Thomas Krenn inkl. LoRaWAN-Betrieb und der systematischen Anbindung der Installation an die CONNCTD IoT-Plattform mit nachfolgender Datenverarbeitung (Analytics) und -aufbereitung in einem Web-Service.
Den Service für die Pegelstandmessung vor Ort an der Fischtreppe übernimmt die Thomas-Krenn-AG. Nach der Analyse der Anforderungen werden zusammen mit dem Anwender die passende Ausstattung vor Ort ausgewählt und der Datentransport sowie der verlässliche Betrieb gesichert. Sind bereits erste Sensoren verbaut oder unterschiedliche Systeme in der Nutzung, werden diese technischen Installationen von Thomas Krenn harmonisiert. Die remote-Pegelstand-Überwachung Einzelinstallation oder einer Gruppe von Installationen erfolgt in einem umfassenden Web-Service.
Die CONNCTD IoT-Plattform dient als Middleware, also die Software, die die Datenabstraktion zur einfachen Aufbereitung und Vorverarbeitung von Geräte- und Kontextdaten vornimmt und verschiedene live-Daten sowie historisierte Daten bereitstellt. Dadurch wird die eigentliche Service-Entwicklung komfortabel und effizient. Alle Installationsdaten, Auswertungen von Zeitreihen, Prognosen und Analytics werden im Web-Service umgesetzt und passend als Datenexport oder in einer Website visualisiert. Auf diese Weise werden alle Installationen einheitlich visualisiert und die Daten auch für weitere Anwendungen passend aufbereitet und beschrieben.
Thomas Krenn AG und IoT CONNCTD GmbH bieten an:
- Monitoring und Visualisierung der Ist-Werte und Datenhistorie auf einem separaten Dashboard oder per Integration in die Anbieter-Website
- Roh-Datenzugriff via API auf die CONNCTD IoT-Plattform
- Hardware-Auswahl zur geeigneten Messung vor Ort, wie LoRaWAN-Sensoren inkl. LoRaWAN as a Service: Das ist wichtig vor allem entlang von ländlichen Strukturen, zu denen keine Smart-City LoRaWAN-Netze existieren
- Kombination mit weiteren Daten wie Web-Daten oder Wetter-Daten, für Analytics, Prognosen und weitere Auswertungen
- Export in open-Data Portale zur Weiterverwendung der Daten
