Plug & Play: Mit dem Internet der Dinge einfach losstarten

Plug & Play für das Internet der Dinge ist ein faszinierender Gedanke: Innerhalb unserer Kundenprojekte befasse ich mich seit einiger Zeit damit, „Dinge“ zum Sprechen zu bringen.

Die erste Erkenntnis – es ist einfacher als gedacht: Viele Anwendungen sind ausgereift vorhanden:

1. „Dinge“, die Sensordaten erzeugen und diese bereit stellen
2. Infrastruktur, um Daten zu übertragen und zu lesen
3. Applikationen, um Daten zu speichern, auszuwerten und letztendlich aus ihnen zu lernen

Bisher wurde nicht oder noch zu wenig daran gedacht, dass diese Bausteine auch miteinander vernetzt werden sollten, um dem Anwender das einfache Plug & Play-Erlebnis zu verschaffen. Apple zeigt uns schon seit Jahren, wie es geht, Dinge einfach zu machen.

Ich habe also begonnen, mich schlau zu machen – ich kürze meinen Erkenntnispfad auf einen Satz ein: Die Brücke, um die Dinge miteinander und untereinander sprechen zu lassen, bilden Apps – meine Generation nannte letztere früher einmal „Programme“. Ich habe zu meinem persönlichen Erkenntnisgewinn ein paar Anwendungsfälle in ein Plug & Play-Szenarium umgesetzt. In diesem Artikel stelle ich das erste Szenario vor. Folgende Dinge brauche ich für den Anwendungsfall:

Neuere Fahrzeuge (bis ca. 10 Jahre alt) sind mit einem Motormanagement-System zur Fehlerdiagnose ausgestattet – dem OBD (Online Board Diagnostic). Dieses System ist in erster Linie dafür da, Fehlercodes auszulesen. An dieses Motormanagement-System bringe ich einen Stecker an, der mit 20 Euro Kosten zu Buche schlägt und ganz einfach via Bluetooth Daten sendet.

Mein Handy kommuniziert via Bluetooth. Mein Handyvertrag erlaubt mir, auf diesem Wege Daten zu übertragen.

Die Begriffe „Azure“ und „Cloud“ klangen für mich anfangs ziemlich abschreckend. Nach ein paar Stunden Kennenlernen hat sich das Ganze auf dem akademischen Niveau ein Excel-Summenformel abgespielt. Azure macht in dem konkreten Anwendungsfall folgendes:

• Es verteilt die Sensorwerte an untenstehende Anwendungen – die Verteilung nennt sich „Stream Analytics“.
• Es nimmt die Auto-Sensorwerte entgegen – diese Funktion nennt sich „Service Bus“.

Die Werten werden anschließend…

• …auf Ausreißer überwacht (das ist offenbar der Grund für den Namen „Stream Analytics“).
• …in ein Dashboard – Microsoft Power BI – weitergeschickt.
• …in ein Lernprogramm (Machine Learning) übernommen, welches aus dem Zusammenhang der Sensorwerte Erkenntnisse zieht (zB höhere Drehzahl bedeutet höheren Verbrauch)
• …auf Wunsch auch gespeichert in einer Azure Datenbank. Ich finde, meine Enkel sollen auch etwas von den Motordrehzahlen ihres Großvaters haben.

Im Kontext von Azure habe ich als Beispiel für das erforderliche Niveau die Excel Summenformel erwähnt – hier sind wir tatsächlich auf IT-User Niveau angekommen. Ich habe einen Kollegen mit Programmierkenntnissen gebeten mithilfe von Visual Studio eine App zu erstellen, die im Wesentlichen die Streamingdaten via Handy-Datennetz in einen sogenannten Azure Daten Endpunkt überträgt. Ich habe dazu das Aussehen der App mittels Selbstversuch und drag & drop gestaltet, er hat mir an drei Stellen Code aus Demo-Beispielen aus dem Internet einkopiert und angepasst. Gesamtdauer ca. 1 Stunde.