Unser UseCase-Partner
Die ADC Prototypenentwicklung wurde 2012 von Dr. Alexander Dabsch gegründet und ist auf Prototypenentwicklung, Serienüberleitung und Kleinserienfertigung spezialisiert. Ein Schwerpunkt des Unternehmens liegt auf hochpräzisen Messsystemen und Sensorik. Mit LevelTrack hat ADC ein kompaktes IoT-Messsystem zur berührungslosen Wasserstandsmessung mittels LiDAR entwickelt.
Der Sensor misst den Abstand zur Wasseroberfläche und leitet daraus den Wasserstand ab. Da er nicht mit dem Wasser in Kontakt kommt, entfallen typische Schwächen kontaktbasierter Pegelsonden wie Verschmutzung, Sedimentablagerung oder Korrosion. Eingesetzt wird er an dezentralen Messpunkten – Schächten, Brunnen und unterirdischen Messstellen ebenso wie an Fischaufstiegshilfen und Restwasserstrecken. Bisher wurden diese Messstellen wöchentlich angefahren und der Wasserstand vor Ort mit dem Laserlot von Hand erfasst. Das ergibt einen Messwert pro Woche und Messstelle.
Umsetzung
Im Rahmen dieses Use Cases hat die FOTEC die Infrastruktur zwischen Sensor und Auswertung aufgebaut. Die Messwerte werden energieeffizient über LoRaWAN übertragen und laufen in ein zentrales Backend, in dem sie erfasst, plausibilisiert und historisiert werden. Der Datenpfad vom Sensor bis zur Speicherung steht damit durchgängig und lässt sich auf weitere Messpunkte ausrollen, ohne dass jede Installation einzeln betreut werden muss. Die Datenstruktur ist so angelegt, dass neben LoRaWAN auch andere Übertragungswege wie LTE oder NB-IoT in dasselbe Modell einfließen können.
Ergebnisse
Die Wasserstände werden nun laufend und automatisiert erfasst statt einmal pro Woche von Hand. Damit stehen durchgehende Messverläufe zur Verfügung, Fahrten zur Messstelle entfallen weitgehend und die Werte sind lückenlos dokumentiert. Als nächster Schritt wird eine direkte Schnittstelle eingerichtet, über die die Daten an das System des Anwenders übergeben werden.
Erkenntnisse aus dem Use Case
Der Use Case zeigt, dass sich ein fertig entwickelter Sensor mit vergleichsweise geringem Aufwand in eine skalierbare Monitoring-Infrastruktur einbinden lässt, sobald Übertragungsweg, Datenmodell und Speicherung sauber voneinander getrennt sind. Der Nutzen entsteht dabei weniger aus der einzelnen Messung als aus der Kontinuität: Grenzwerte lassen sich überwachen, Ereignisse dokumentieren und Messstellen untereinander vergleichen. Aufbauend auf der bestehenden Infrastruktur sind die Visualisierung der Messverläufe sowie eine Grenzwert- und Ereignislogik vorgesehen.
Neugierig?
Falls Sie eine Vorführung bei uns im Büro erleben möchten, so kontaktieren Sie uns bitte. Alternativ können Sie sich gerne den Quellcode des Use-Case auf Github ansehen: