Sie brauchen Beispiele für Internet of Things Anwendungen? Heute haben wir drei tierische Beispiele für Sie zusammengestellt. Die Branchenrelevanz geht aber weit über Tiere, Umweltschutz oder Smart Farming hinaus.
1. Das vernetzte Nashorn, und warum es für Sie interessant ist
Nashörner sind vom Aussterben bedroht, vor allem durch Wilderer. Seit Jahren gibt es Projekte, die versuchen, die Wanderungen der Nashörnern zu überwachen und so die Tiere besser zu schützen, und die Wilderer zu erwischen. Technisch war es bisher schwierig, das flächendeckend und dauerhaft zu tun. Bei den bisherigen Methoden war ständiger menschlicher Einsatz vor Ort und häufiges Fangen der Nashörner nötig.
Bühne frei für Sigfox und GPS. In einem Naturschutzgebiet wurde mit drei Basisstationen ein Low Power Wide Area Netz aufgebaut. Ähnlich wie Narrowband IoT ist es darauf spezialisiert, kleine Datenmengen bei wenig Stromverbrauch über große Entfernungen zu transportieren, deshalb reichen die drei Stationen. In den Hörnern wurden Sensoren mit Sendern implantiert, die 1-3 Jahre Lebensdauer haben. Jetzt werden sehr genaue Bewegungsdaten getrackt und dreimal täglich gesendet. Wenn die Bewegungen der Nashörner genau verstanden werden können, fällt ihr Schutz leichter.
Relevanz für Sie? So wie Nashörnern kann auch alles andere getrackt werden. Wertvolle Zuchttiere, Kabeltrommeln, Muttertiere kurz vor der Geburt, Baumstämme und vieles mehr. Low Power Wide Area Netze (LPWA), wie Sigfox, LoRa, Narrowband IoT und LTE-M, sind hier oft die beste Netzwerk-Technologie.
2. Vernetzte Bienenstöcke – und die Übertragbarkeit auf andere Projekte
Viele wissen nicht, dass sich auch Bienen zu einer bedrohten Tierart entwickeln. Ihre Bestände gehen weltweit drastisch zurück. Also bietet es sich an, über Bienen und Bienenstöcke Daten zu sammeln, um zu verstehen, warum das passiert. Gleichzeitig ist es für Imker gut zu wissen, wie schwer (voll mit Honig) der Bienenstock ist und wie es seinen Bienen geht. In der Vergangenheit musste der Imker immer hingehen und nachsehen, und konnte einiges aus Erfahrung gut einschätzen. Nach vielen Jahren Erfahrung kann ein guter Imker anhand der Geräusche und Flugbahnen der Bienen den Gesundheitszustand seines Volkes sehr gut einschätzen.
Vorhang auf für IoT Bienen-Projekte. Mit Sensoren werden Temperatur, Feuchtigkeit, Gewicht des Bienenstocks und Geräusche gemessen und übertragen. Verschiedene Übertragungs-Technologien werden hier genutzt. BeeAndMe nutzt Narrowband IoT, und BuzzBox nutzt im ersten Schritt WiFi und dann GSM. Für dieses Beispiel ist die Übertragungstechnologie relevant. Über Narrowband IoT können deutlich weniger Daten übertragen werden als über WiFi oder 4G, dafür ist die Reichweite höher. Je nachdem was mit den Daten geschehen soll, kann das wichtig werden.
So kann der Imker oder Umwelt-Wissenschaftler auf seinem Handy immer sehen, wie es den Bienen geht, ohne die Bienen in ihrem normalen Tagesablauf zu stören. Richtig spannend wird das Ganze in der Kombination mit Maschinenlernen. Wenn die Geräuschprofile des Bienenstocks kontinuierlich übertragen werden, kann ein Algorithmus, also ein cleveres Stück Software, lernen, welche Bedeutung verschiedene Geräusche der Bienen haben. Was ein Imker in Jahren lernt, kann die Software in Wochen lernen, wenn sie genug Daten zur Verfügung hat. BuzzBox konzentriert sich sehr stark auf diese Geräuschanalyse und versucht unter anderem, den Einfluss von Umweltgiften auf die Geräusche von Bienen zu identifizieren.
Bzzzzzzzz.
Summ summ summ machen aber nicht nur die Bienchen. Fast alle Maschinen machen Geräusche, die sich je nach ihrem Zustand unterscheiden. Stellen Sie sich eine Metallwalze vor. Die klingt und vibriert unterschiedlich, wenn sie gleichmäßig oder ungleichmäßig walzt. Der Arbeiter, der sich seit zwanzig Jahren um die Maschine kümmert, weiß genau, wann hinten keine gute Qualität rauskommt, kann aber vermutlich nicht beschreiben, warum er das weiß. Was machen Sie, wenn er in Rente geht oder Urlaub hat? Maschinenlernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning – der Computer kann das, was der Arbeiter intuitiv weiß, lernen, Muster erkennen und interpretieren. Daten sammeln aus dem IoT, Daten verarbeiten durch die künstliche Intelligenz.
3. Moocall – der Entkalbungswarner
Moocall darf hier nicht fehlen. Es ist das erste Smart Farming Beispiel, das ich kennengelernt habe. Es misst die Schwanzbewegungen der werdenden Mutterkuh und erkennt daran, ob die Wehen begonnen haben und wie weit sie fortgeschritten sind. Diese Daten werden, mit der Position der Kuh, dem Bauern zur Verfügung gestellt, und er bekommt eine Meldung, wenn bestimmte Stadien erreicht sind. So kann der Bauer, und der Tierarzt, immer rechtzeitig zur Stelle sein und trotzdem nachts schlafen. Die Datenübertragung läuft über Mobilfunk von Vodafone. Moocall ist schon so ausgereift, dass es einfach „Plug and Play“ läuft und im Agrar-Handel überall online bestellbar ist.
Moocall ist eine ganz simple, perfekte Illustration des Internets der Dinge. Sensor misst etwas – Datenübertragung – Software lernt und zeigt Daten in für Menschen verständlicher Form an – Aktion wird ausgelöst – Wert wird generiert (mehr lebendige Kälber, mehr Schlaf).
Egal ob Nashorn, Biene oder Kuh, von diesen IoT Projekten können wir für alle Branchen etwas lernen.
