W∞d.ii Live-Dashboard

Ein interaktives Dashboard zur Anzeige von Echtzeit-Messwerten wie Temperatur, CO2-Gehalt, Luftfeuchtigkeit, Lautstärke und mehr. Das Dashboard wird regelmäßig aktualisiert und bietet eine visuelle Darstellung der Messdaten in Form von Diagrammen und Tabellen.

Inhaltsverzeichnis

• Projektbeschreibung
• Setup
• Verwendung
• Features im Dashboard

Projektbeschreibung

Dieses Projekt wurde in Kooperation zwischen WoodenValley, Rysta und der Hochschule Esslingen durchgeführt.

Ziele der Projektarbeit:

• Datenexport: Herunterladen von Messwerten des Umgebungssensors Rysta Protect über die Rysta API.
• Künstliche Intelligenz: KI-Prognose zukünftiger CO2-Werte der Raumluft.
• Dashboard: Grafische Darstellungen der Messwerte, Prognose und historischen Daten.
• Automatisierung: Automatische Aktualisierung der Daten über Node-RED Workflows

Setup

Voraussetzungen

• Python 3.12 oder höher
• Raspberry Pi 3 oder neuer (64 Bit Betriebssystem benötigt)

Schritt-für-Schritt-Anleitung

1. Projekt klonen:

   git clone https://github.com/AntonValentinKress/WoodenValley-DASHBoard.git
   cd WoodenValley-DASHBoard

   oder als .zip herunterladen/extrahieren.

2. Virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren

   python -m venv venv
   ./venv/source/activate

   falls Fehler auftreten den jeweiligen Aktivierungsbefehl des verwendeten Betriebssystems prüfen.

3. Abhängigkeiten installieren: Stelle sicher, dass du die Abhängigkeiten mit pip installierst und das venv aktiviert ist:

   pip install -r requirements.txt

4. Node-RED installieren: Installationsanleitung für das jeweilige Betriebssystem folgen. Raspberry Pi wird dringend empfohlen! Falls andere Plattformen gewählt wurden müssen evtl. kleine Anpassungen im Code und Node-RED Workflow vorgenommen werden. Stelle sicher das Node-RED beim starten des Raspberry Pi (oder alternativen Plattform) automatisch gestartet wird.

5. Nutzerdaten hinterlegen: Die Datei rystavariables.py in einem Editor öffnen und device, email und password

6. Node-RED Workflow importieren und starten: Inhalt der Workflow Vorlage Node-RED-DASHBoard-Template.json kopieren und in Node-RED importieren.

Verwendung

Vorrausgesetzt das Setup wurde korrekt durchgeführt kann das Dashboard nun geöffnet werden.

Warning

Das Dashboard kann nur innerhalb des gleichen WLAN Netzwerkes geöffnet werden, in dem auch der Raspberry Pi (oder Alternative) registriert ist.

Benötigt wird:

• IPv4 des Raspberry Pi (oder Alternative)
• Port des Dashboards, welcher unter 'rystavariables.py' definiert wurde (Standard: 8080)

Das Dashboard kann damit über jeden Browser aufgerufen werden. Gib dafür die IPv4-Adresse und Port und die Suchleiste ein.

http://127.0.0.1:8080

IPv4 und Port müssen entsprechend der jeweiligen Konfiguration angepasst werden!

Features im Dashboard:

1. Diagramm: CO2-Prognose:

Liniendiagramm mit CO2-Messwerten der letzten Stunden. KI-Modell erstellt eine Vorhersage von kommenden CO2-Werten im Raum über die kommende Stunde.

2. Diagramm: Historische Messwerte:

Oberflächendiagramm welches alle Historische Messwerte pro Tag/Stunde/Messwert darstellt. (X-Achse: Tag; Y-Achse: Stunde; Z-Achse: Messwert). Über das Dropdown Menü kann zwischen den verschiedenen Messwerten gewechselt werden.

3. Tabelle: Aktuelle Messwerte:

Darstellung der aktuellsten Messwerte als Tabelle. Die Messwerte werden eingestuft und Handlungsempfehlungen an den Bewohner des Raumes ausgegeben (z.B: Lüften wenn CO2-Werte hoch sind).

4. Tabelle: Historische Messwerte:

Darstellung von Durchschnitt/Maximum und Minimum der verschiedenen Messwerte über den gesamten heruntergeladenen Zeitraum

5. Zeitstempel:

Unter der Überschrift wird die aktuelle Uhrzeit als Zeitstempel im Format 'DD.MM.YYYY HH:MM:SS' dargestellt.

6. QR-Code:

In der Überschrift wird ein QR-Code angezeigt, welcher direkt auf das Dashboard verlinkt. Das Dashboard ist nicht für Smartphones geschaffen (Diagramme werden zu klein dargestellt). Es wird mindestens ein Tablet als anzeigendes Gerät empfohlen.