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# Task: Hack Your Coffeemaschine
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## Goal: Using Energy-Monitoring and AI to determine Processdata
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In unserem Präsenzkurs werden wir eine IOT-Energymonitoring-Device nutzen, welche uns folgende Parameter zyklisch bereitstellt.
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* Spannung
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* Strom low
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* Strom high
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* Leistung low
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* Leistung high
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* Energie low
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* Energie high
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* Frequenz in Hz
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* Leistungsfaktor
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* Alarmstufe
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Das IoT-Device sendet diese Informationen zyklisch auf ein Topic des MQTT-Brokers. Damit die Systemarchitektur klar wird schauen Sie sich bitte folgendes schematische Bild an.
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Wie Sie sehen, werden wir die Coffeemaschine über die Strombox betreiben. Die Strombox verbindet sich automatisch mit unserem WiFi-Router. Auf einem Server-Laptop haben wir einen MQTT-Broker erstellt. Dort werden die Daten auf ein Topic gepublished. Falls Sie keinerlei Erfahrung mittel MQTT-Kommunikation haben, lesen Sie sich folgenden Beitrag durch. https://www.hivemq.com/blog/how-to-get-started-with-mqtt/
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Wir erhalten für die verschiedene Produktmöglichkeiten der Senseo spezifische Characteristische Energy-Verläufe. Was wir am Ende des Kurs erhalten wollen ist die Bestimmung des Produktes anhand dieser Daten und eines trainierten KI-Modells.
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Eine Möglichkeit wäre es diese Energydaten von Hand zu labeln mit den verschiedenen Produktkategorien und mit diesen Informationen ein Modell zu trainieren. Wie sie sich vorstellen können ist das sehr aufwändig und fehleranfällig. Daher wollen wir unsere Kaffeemaschine "hacken" und low-Cost Sensorik verwenden, sodass wir von der Maschine zusätzliche Informationen automatisiert erhalten. Dies wird hauptsächlich ihre Aufgabe im Präsenzkurs. Damit wir die gesteckten Ziele innerhalb einer Woche erreichen, sollte Sie sich im Vorhinein eine Strategie überlegen, wie die Systemarchitektur aussehen könnte.
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Folgende Produktvarianten können wir mit der Maschine herstellen:
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Produktpalette:
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Produkt A: kleiner Kaffee + geringe Intensität
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Produkt B: kleiner Kaffee + hohe Intensität
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Produkt C: doppelter Kaffee + geeringe Intensität
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Produkt D: doppelter Kaffee + hohe Intensität
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//Bild Aufsatz: So werden die Elemente erfasst. -\> LDR/Button
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Additional Sensors:
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Wie sie sehen haben wir neben der Strom-Box eine weitere Datenquelle. Nun ist die Synchronisation dieser entscheidend. Auf unserem Laptop-Server haben wir einen sogenannten NTP-Server-Service eingerichtet. Die Strombox sendet alle 60s eine Anfrage und zieht sich einen Zeitstempel. Dies sollte von der Kaffeemaschine ebenfalls erfolgen. Somit wird die Synchronisation bei diesem Projekt über einen zentralen Server-Service realisiert.
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Nachdem Sie die Kaffeemaschine gehackt haben sollten Sie zwei Datensätze erhalten. Einmal die den Energyverlauf und einmal die Produktionsinformationen.
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* Wie können wir nun diese Daten nutzen, um ein KI-Modell zu trainieren?
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* Welche Labels sind notwendig?
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* Wie nutzen wir das Modell?
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* Erinnern Sie sich an den Kaggle Kurs?
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Erarbeiten Sie ein Konzept, wie Sie das System realisieren können.
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Erstellen Sie dazu eine schematische Darstellung in der ihre Konzept ersichtlich wird. |
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