Fermenta – ein DIY Fermentierungssensor

Mei­ne Brau­kar­rie­re begann erst kürz­lich (Mit­te 2020) und der Grund sich end­lich ein­mal inten­si­ver mit dem Brau­en zu beschäf­ti­gen war ein recht bana­ler: die Coro­na Pan­de­mie und die Suche nach einer sinn­vol­len Beschäf­ti­gung (ok, Ablen­kung). Nach­dem ich den Brau­pro­zess gut recher­chiert hat­te wur­den die Tools und Zuta­ten für den ers­ten Brau­tag bestellt. Das ers­te Bier – natür­lich ein Pale Ale – war auf Anhieb gut trink­bar und somit hat­te ich ein neu­es Hob­by gefunden.

Um die Gärung zu kon­trol­lie­ren, führ­te ich anfangs ein simp­les Pro­to­koll auf der Rück­sei­te des Brau­re­zep­tes: Datum, Uhr­zeit sowie die Dau­er zwi­schen zwei “Blub­bs” des Spei­del Gaerspunds wur­den pro­to­kol­liert. Ich den­ke die­ses Vor­ge­hen wird all­ge­mein bekannt sein und soll­te für die meis­ten Hobby-​Brauprojekte auch abso­lut aus­rei­chend sein.

Nach­dem ich jedoch Infor­ma­ti­ker bin und durch diver­se Pro­to­ty­pen immer wie­der mit Elek­tro­nik, Sen­so­ren und auch dem Inter­net der Din­ge in Kon­takt war, wuchs die Idee, den Gär­pro­zess durch einen Sen­sor noch viel detail­lier­ter zu über­wa­chen. Von Spei­del selbst wird das “Gär­spund­Mo­bil” ange­bo­ten, schlägt jedoch mit ca 150 EUR zu Buche und benö­tigt eine WiFi Ver­bin­dung, die ich und vie­le ande­re im Kel­ler lei­der nicht habe. Somit ent­schied ich mich, einen DIY Sen­sor zu bau­en, der ohne WiFi aus­kommt und den­noch aus mei­nem Kel­ler her­aus die Daten ins Netz fun­ken kann: die Lora­WAN Tech­no­lo­gie und das offe­ne The Things Net­work bot sich an, da ich bereits ein Indoor Gate­way zur Ver­fü­gung hatte.

LoRa, LoRa­WAN, The Things Network

LoRa (Long Ran­ge) ist eine Datenübertragungs-​Technologie, mit der im Frei­en und bei kla­rer Sicht Reich­wei­ten von über 10 km erreicht wer­den kön­nen. Ver­ein­facht gesagt, fügt das “WAN” in LoRa­WAN die­ser Tech­no­lo­gie noch das Netz­werk hin­zu, so dass die Daten an einen belie­bi­gen Cloud-​Server zur Ver­ar­bei­tung geschickt wer­den kön­nen. Wäh­rend die­se Ser­ver für kom­mer­zi­el­le Anwen­dun­gen oft­mals pro­prie­tär und geschlos­sen sind, stellt das The Things Net­work ein offe­nes und von jeder­mann benutz­ba­res Netz­werk zur Ver­fü­gung. Als Aus­gleich für die kos­ten­lo­se Nut­zung gibt es jedoch eine soge­nann­te Fair-​Use-​Policy, die sicher­stel­len soll, dass kein Anwen­der die wert­vol­le Air­ti­me (Zeit für das Sen­den und Emp­fan­gen von Daten) über­durch­schnitt­lich in Anspruch nimmt. Auch wer­den von den Nut­zern in Betrieb genom­me­ne Gate­ways, wel­che die Daten an das Netz­werk sen­den, allen Teil­neh­mern zur Ver­fü­gung gestellt.

Mir ist bekannt, dass das Zäh­len der Blub­bs zur Mes­sung der Gär­ak­ti­vi­tät nicht unum­strit­ten ist. Durch das Zäh­len der Blub­bs wird die erzeug­te Gas­men­ge gemes­sen, was natür­lich nur bei einem dich­ten Behäl­ter gut funk­tio­nie­ren kann. Eben­so ist bekannt, dass die Tem­pe­ra­tur einen gros­sen Ein­fluss auf die Gär­ak­ti­vi­tät hat. Um die Anzahl der Blub­bs oder die Zeit­in­ter­val­le zwi­schen zwei Blub­bs als Indi­ka­tor der Akti­vi­tät nut­zen zu kön­nen, soll­te daher die Raum­tem­pe­ra­tur weit­ge­hend kon­stant sein. Zusätz­lich kannst du dich auch immer dazu ent­schei­den, zum Ende der Gärung regel­mä­ßig Pro­ben zu ent­neh­men um den Zucker­ge­halt des Jung­bie­res zu über­prü­fen. Ein glei­cher Mess­wert über meh­re­re Mes­sun­gen hin­weg bedeu­tet das Ende der Gärung.

Die­ser Arti­kel rich­tet sich ganz klar an Hob­by­brau­er, die auch vor Elek­tro­nik, Soft­ware und Hard­ware nicht zurück­schre­cken. Die ein­zel­nen Bestand­tei­le von Fer­men­ta sind kei­ne Rocket Sci­ence, aber das Zusam­men­spiel der unter­schied­li­chen Tech­no­lo­gien und die Inte­gra­ti­on und Kali­brie­rung benö­tigt etwas Zeit und Ver­ständ­nis von Soft­ware & Hardware.

Es han­delt sich um ein DIY Pro­jekt, d.h. klei­ne­re Anpas­sun­gen wer­den unver­meid­bar sein. Alle Bestand­tei­le sind Open Source unter der GPL v3 Licen­se und auf Git­Hub ver­füg­bar (sie­he Links). Soll­te ein The Things Net­work (TTN) Gate­way oder ent­spre­chen­de Netz­ab­de­ckung bereits ver­füg­bar sein, so belau­fen sich die Kos­ten für die­sen Sen­sor auf ca. 25 EUR. Um die TTN Abde­ckung her­zu­stel­len kann auch ein loka­les indoor Gate­way wie das The Things Indoor Gate­way gekauft wer­den, wel­ches ca. 70 EUR kos­tet und nicht nur dem Betrei­ber son­dern auch ande­ren Community-​Mitgliedern den Zugang zum Things Net­work ermöglicht.

Ein Überblick

Begin­nen wir mit einem kur­zen Über­blick um die Bestand­tei­le des Pro­jekts rich­tig ein­ord­nen zu kön­nen. Da Fer­men­ta ein Inter­net of Things (IoT) Pro­jekt ist, begin­nen wir mit dem “Thing”, also dem “Ding” wel­ches lokal vor Ort die Arbeit macht und arbei­ten uns dann Schritt für Schritt bis zur “Cloud” (dem Inter­net) hoch. “The Thing” ist in die­sem Fall der Fer­men­ta Sen­sor, der die Daten alle 10 Minu­ten ins Netz funkt.

Das Hirn des Fer­men­ta Sen­sors ist ein Cube­Cell Dev Board, wel­ches über die bekann­te Ardui­no Ent­wick­lungs­um­ge­bung (IDE) pro­gram­miert wer­den kann. Um die Tem­pe­ra­tur zu erfas­sen, benut­ze ich ein DS18B20 Modul, das direkt an die Pins vom Cube­Cell Dev Board ange­schlos­sen wird. Wäh­rend der Temperatur-​Sensor abso­lu­ter Stan­dard ist und bei­spiels­wei­se auch pro­blem­los durch einen was­ser­dich­ten Sen­sor zum Tracking der Tem­pe­ra­tur im Gär­be­häl­ter aus­ge­tauscht wer­den könn­te , benut­ze ich zum Tracking der Blub­bs eine Eigen­kon­struk­ti­on. Die­se besteht aus einem simp­len Line Fol­lowing Sen­sor Modul (eben­so sehr ein­fach anzu­schlie­ßen) und einem weis­sen Stab, in die­sem Fall ein 4mm Cake Pop Stick. Line Fol­lowing Sen­so­ren sind unglaub­lich güns­tig und kön­nen – ver­ein­facht gesagt – mel­den ob das, was vor Ihnen plat­ziert wird, hell oder dun­kel ist. Das nor­ma­le Umge­bungs­licht spielt dabei kei­ne Rol­le, da der Sen­sor ein IR Sen­sor ist und somit das nor­mal sicht­ba­re Spek­trum (wie Lam­pen) vom Sen­sor nicht wahr­ge­nom­men wer­den und der Sen­sor sei­ne eige­ne IR Licht­quel­le mit­bringt. Der weis­se Cake Pop Stick wird mit­tels 3D-​gedruckten Hal­te­run­gen an dem Gär­spund ange­bracht und mit­tels des Line Fol­lowing Sen­sors wird erkannt, ob sich der Stick geho­ben oder gesenkt hat.

Die gezähl­ten Blub­bs, das zuletzt gemes­se­ne Blubb-​Intervall, sowie die Tem­pe­ra­tur wird nun alle 10 Minu­ten per LoraWAN-​Technologie an das offe­ne The Things Net­work gesen­det. Die Ver­bin­dung zu die­ser Cloud-​Lösung wird über das ent­we­der selbst auf­ge­setz­te The Things Indoor Gate­way oder bereits vor­han­de­ne Abde­ckung geschaf­fen. In vie­len Städ­ten ist die Abde­ckung übri­gens sehr gut, ein Blick auf den TTN Map­per (https://ttnmapper.org/) lohnt sich auf jeden Fall. Auf den Ser­vern von TTN ange­kom­men wer­den die Daten zunächst von einem soge­nann­ten Payload-​Decoder in das JSON For­mat umge­wan­delt und dann mit­tels einer TTN Inte­gra­ti­on an eine App­Script Web Appli­ka­ti­on gesen­det. App­Script von Goog­le steht jedem Drive/​Sheets Benut­zer zur Ver­fü­gung und kann dazu ver­wen­det wer­den, um Daten von ande­ren Sys­te­men (wie TTN) zu emp­fan­gen und dann als neue Zei­le in einem Spreads­heet abzu­le­gen. Genau das tun wird – und natür­lich wer­den die Daten dann auch durch ein Chart visualisiert.

Noch an Bord? In den bei­den nächs­ten Abschnit­ten beschrei­be ich Schritt für Schritt den Bau eines Sen­sors und dann die not­wen­di­gen Schrit­te zum Set­up der Cloud.

Bau des Sensors

Druck der Modelle

Um den Fer­men­ta Sen­sor nut­zen zu kön­nen, wird ein Ori­gi­nal Spei­del Gär­spund benö­tigt. Zunächst schla­ge ich vor, alle 3D-​Modelle auf einem 3D-​Drucker in PLA oder PETG und in einem mög­lichst dunk­len Fila­ment zu dru­cken. Dun­kel des­halb, da der Unter­schied zum weis­sen Cake Pop Stick mög­lichst groß sein sollte.

Die­se 3 Model­le kön­nen not­falls auch über die open source Soft­ware Open­S­CAD ange­passt und neu in druck­ba­re STL Datei­en kon­ver­tiert wer­den. Der dazu not­wen­di­ge Open­S­CAD Code ist Teil des Git­hub Projektes.

Abb. 8: OpenSCAD (Mac/Windows/Linux) kann verwendet werden, um die 3D Modelle anzupassen. Dies kann notwendig sein, wenn z.B. der Ring um den Gärspund nicht passen will.

Anpassung der Länge des Cake Pop Sticks

Um den Sen­sor am Gär­spund im nächs­ten Schritt tes­ten zu kön­nen, soll­te nun die Anpas­sung der Län­ge Cake Pop Sticks vor­ge­nom­men wer­den. Dazu ein­fach den Cake Pop Stick von oben durch die Öff­nung ste­cken und durch die Oeff­nung am 3D Modell mit einem Stift die Län­ge mar­kie­ren. Wenn der Deckel des Gaerspunds ganz unten ist, soll­te der Cake Pop Stick nur leicht sicht­bar sein. Den Stick raus­neh­men und ent­spre­chend kür­zen. Spä­ter kann der Stick dann in der unte­ren Hal­te­rung am Deckel des Gär­spund mit einem Trop­fen Heiss­kle­ber befes­tigt wer­den, davor soll­te man aber am Bes­ten die Funk­ti­on ein paar mal getes­tet haben.

Durch die Gär­ak­ti­vi­tät wird sich spä­ter der Cake Pop Stick ein paar Mil­li­me­ter heben und der Sen­sor kann dies ent­spre­chend an das Cube­Cell Dev Board melden.

Die pas­sen­de Fül­lung des Gär­spunds ist eben­so wich­tig für die rich­ti­ge Funk­ti­ons­wei­se. In mei­nen Tests hat es am bes­ten funk­tio­niert, wenn ich leicht unter dem ein­ge­zeich­ne­ten Füll­stand ein­ge­füllt habe. Es ist sicher­zu­stel­len, dass der Deckel des Gär­spunds rich­tig nach unten fal­len kann und der Cake Pop Stick somit für eine Sta­tus­än­de­rung des Sen­sors sorgt.

Beschaffung und Anschluss der Sensoren

Es folgt nun der Anschluss und die Befes­ti­gung der Sen­so­ren. Dies setzt natür­lich die Bestel­lung der Sen­so­ren vor­aus, in mei­nem Fall hat­te ich eigent­lich alle Sen­so­ren schon in mei­nem Lab vor­han­den und vor lan­ger Zeit auf Ali­Ex­press gleich im Zeh­ner­pack gekauft. Über loka­le Ver­sen­der, oft­mals auf eBay und ande­ren Platt­for­men kann man die­se Sen­so­ren auch schnell in Deutsch­land bezie­hen – aller­dings zu einem deut­lich höhe­ren Preis.

Bei den fol­gen­den Links zu Ali­Ex­press ist zu beach­ten, dass die jewei­li­ge Vari­an­te des Pro­dukts auf der Web­sei­te noch ange­klickt wer­den muss. Eben­so sind dies auch nur Bei­spie­le, es gibt sehr vie­le Shops, wel­che die­se Pro­duk­te anbieten.

Benö­tigt wer­den im einzelnen:

Wenn die Elek­tro­nik soweit vor­han­den ist und die 3D Model­le gedruckt sind (ins­be­son­de­re die Hal­te­rung) kön­nen die­se mit dem Dev Board ver­bun­den wer­den (sie­he Abbil­dung unten). Den Line Fol­lowing Sen­sor habe ich mit­tels einer Heiß­klebe­pis­to­le befes­tigt und die Ver­ka­be­lung durch die Kabel­rin­ge geführt.

Abb. 11: Der Line Following Sensor begnügt sich mit den 3.3V während der Temperatursensor bei meinen Tests leider eine höhere Spannung benötigte. Eventuell sind die auf dem Temp Sensor Modul verlöteten Widerstände etwas zu hoch gewählt. Zum Glück hat das CubeCell Dev Board jedoch Pins für 3.3 und 5V.

Abb. 12: Hier ist gut zu sehen, wie die Antenne an der Seite herunterhängt und die Anschlusskabel der Sensoren durch die Kabelhalter geführt sind. Das CubeCell Development Board wurde auch auf die Halterung leicht mit der Heißklebepistole befestigt, so dass der Zug vom USB Kabel nicht die Verbindungen unterbricht.

Programmierung des CubeCell Dev Boards

Es folgt nun die Pro­gram­mie­rung des Cube­Cell Dev Boards, wel­che mit­tels der Soft­ware Ardui­no (eben­so auf allen Betriebs­sys­te­men kos­ten­los ver­füg­bar) erfolgt. Hel­tec, der Her­stel­ler des Cube­Cell Dev Boards stellt zur Instal­la­ti­on des Boards eine gute Doku­men­ta­ti­on zur Verfügung.

Abb. 13: Das CubeCell Dev Board wird per Arduino IDE (Integrated Development Environment) programmiert. Arduino ist für alle gängigen Betriebssysteme kostenlos verfügbar.

Nach der Instal­la­ti­on des Cube­Cell Frame­works, soll­te in Ardui­no das Cube­Cell Dev Board im Board Mana­ger aus­ge­wählt wer­den. Es ste­hen dann im Tools-​Menü eini­ge wei­te­re Set­tings zur Ver­fü­gung, die anhand der fol­gen­den Abbil­dung gewählt wer­den sollten:

Abb. 14: Die LoRaWAN Settings im Arduino Tools Menu sollten wie hier gezeigt gewählt werden. Besonders wichtig ist die Region (EU868 fuer Europa) sowie der Netmode (OTAA).

LoRaWAN Settings fuer das CubeCel Dev Board

Die LoRa­WAN Set­tings im Ardui­no Tools Menu soll­ten wie links gezeigt gewählt wer­den. Beson­ders wich­tig ist die Regi­on (EU868 für Euro­pa) sowie der Net­mo­de (OTAA).

Auf den Programmier-​Code kann an die­ser Stel­le nur flüch­tig ein­ge­gan­gen wer­den, es wür­de ein­fach den Umfang des ohne­hin schon lan­gen Arti­kels spren­gen. Es sei jedoch kurz etwas zum Payload, der über­tra­ge­nen Daten pro Sen­de­vor­gang gesagt. Zunächst ein­mal fin­det über­haupt nur alle 10 Minu­ten ein Sen­de­vor­gang statt, da das The Things Net­work eine Fair-​Use Poli­cy hat, wel­che die Nut­zung von vie­len Teil­neh­mern gleich­zei­tig gewähr­leis­ten soll. Zu Test­zwe­cken kann das Sen­d­einter­vall durch die Varia­ble send­In­ter­val kurz­zei­tig her­un­ter­ge­setzt wer­den, even­tu­ell auf 2–3 Minu­ten (Anga­be in mil­li­se­kun­den, also z.B. 120000 für 2 Minu­ten), dies soll­te spä­ter aber unbe­dingt wie­der kor­ri­giert werden.

In der Funk­ti­on pre­pa­re­Tx­Frame wird eine Daten­über­tra­gung vor­be­rei­tet. Die Daten bestehen ledig­lich aus 4 Bytes – 2 für die Zahl der Blub­bs und je ein Byte für das Inter­vall in Sekun­den sowie die Tem­pe­ra­tur. Um die Tem­pe­ra­tur mit­tels eines Bytes (8 Bit, Wer­te von 0–255) abzu­bil­den, wer­den zunächst 5 Grad abge­zo­gen und dann die natür­li­che Zahl, wel­che durch Mul­ti­pli­ka­ti­on mit 10 ent­steht über­tra­gen. Dies dient der Maxi­mie­rung der Temperatur-​Range, die nun von 5 bis 30.5 Grad reicht. Durch die Mul­ti­pli­ka­ti­on ist die Tem­pe­ra­tur dann bis auf eine Zehntel-​Stelle genau. Ver­ein­facht kann man sagen, dass hier­mit eine Opti­mie­rung auf den bei der Gärung rele­van­ten Temperatur-​Bereich erfolgt bei gleich­zei­ti­ger Opti­mie­rung der not­wen­di­gen Payload-Größe.

Um nur die Funk­ti­ons­wei­se des Blubb-​Sensors zu tes­ten, muss man sich an die­ser Stel­le auch schon bei The Things Net­work regis­triert haben und eine neue Appli­ka­ti­on sowie ein Device ange­legt haben, da die Varia­blen für die Device EUI, App­li­ca­ti­on EUI und der App­li­ca­ti­on Key ein­ge­tra­gen wer­den müssen.

Abb. 15: Nach der Anmeldung bei https://www.thethingsnetwork.org/ können Applikationen und danach Devices angelegt werden. Auf der Detailseite eines Geräts kann man dann die notwendigen Werte für Device EUI, Application EUI und den Application Key kopieren.

Sobald die Soft­ware auf­ge­spielt wur­de, kann man nun über den Seri­al Moni­tor die zahl­rei­chen Debug-​Statements sehen. Unter ande­rem kann so der Tem­pe­ra­tur­sen­sor (zu jedem Sen­de­vor­gang alle 10 Minu­ten), die Regis­trie­rung bei TTN selbst sowie der Sta­tus (true/​false) des Line/​Blubb Sen­sors testen.

Eben­so kannst Du nun im Data-​Tab der The Things Net­work Con­so­le etwas Akti­vi­tät ent­de­cken – die Deko­die­rung der Payload in les­ba­re Wer­te bespre­chen wir aber erst im kom­men­den Abschnitt.

Abb. 16: Im TTN Data Tab kann man nun die Anmeldung des Gerätes sowie die eingehenden Daten sehen.

Hier­mit ist nun der Sen­sor Node fer­tig­ge­stellt und die Daten wer­den an The Things Net­work gesen­det. Im nächs­ten Abschnitt wer­den wir die­se Daten deko­die­ren und dann an ein Goog­le Sheet weitersenden.

Die Cloud – vom Things Network über AppScript zum Datenlog auf Google Sheets

Nach­dem wir die Daten des Fer­men­ta Sen­sors nun in regel­mä­ßi­gen Abstän­den zu TTN Über­tra­gen bekom­men, sind wir unse­rem Ziel schon recht Nahe. An die­ser Stel­le kön­nen die Daten auch recht pro­blem­los zu IoT Platt­for­men wie Ubi­dots (vor­han­de­ne Inte­gra­ti­on mit TTN) geschickt wer­den, aller­dings sind deren STEM (Edu­ca­ti­on) Ange­bo­te meist recht limi­tiert. Daher habe ich mich dazu ent­schie­den, die Daten letzt­end­lich auf Goog­le She­ets zu sam­meln und zu visualisieren.

Google Sheets und AppScript Web Apps

Zunaechst legst du auf https://sheets.google.com ein neu­es Spreads­heet and und fügst die­sem ein “Sheet” namens “Log” hin­zu. Du kannst natür­lich auch das Standard-​Sheet umbe­nen­nen. Über Tools > Script edi­tor gelangst du nun zum Script Edi­tor und legst ein neu­es Script als Web App­li­ca­ti­on an. Dazu kannst du ein­fach den Code aus dem Ver­zeich­nis app­script benut­zen. Du musst ledig­lich die ID des Spreads­he­ets ein­tra­gen – dazu gehst du zurück auf Goog­le She­ets und ent­nimmst aus der URL ein­fach die ID:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/2yPZt_2a6nQHBpnGKxxpGCmiAlCkdS40l4QG2emhC_Knpc/edit#gid=0

Die ID, wel­che du in dein App­Script ein­tra­gen musst ist oben in der Beispiel-​URL rot gekenn­zeich­net (2yPZt_​2a6n…).

Nach dem Deploy­ment als Web Appli­ka­ti­on hast du nun einen öffent­lich im Web ver­füg­ba­ren soge­nann­ten End­point geschaf­fen, der von einem ande­ren Sys­tem auf­ge­ru­fen wer­den kann. Du soll­test die ange­zeig­te URL der Web Appli­ka­ti­on auf jeden Fall notie­ren, da wir sie für den nächs­ten Schritt benötigen.

Ein Hin­weis zur Sicher­heit: um die­sen öffent­li­chen Web-​Endpoint abzu­si­chern, kannst du zum Bei­spiel ein zufäl­lig gewähl­tes Pass­wort als Para­me­ter an die­se URL anhän­gen. Im App­Script Bei­spiel ist dazu bereits ein Code-​Block auskommentiert.

TTN Payload Dekoder

Bevor wir die Daten nun von TTN wei­ter­sen­den kön­nen, müs­sen wir die­se noch von der TTN Payload in Form von Bytes in ein soge­nann­tes JSON-​Format umwan­deln. Dazu gehst du auf TTN auf dei­ne Appli­ka­ti­on und klickst dann auf Payload Formats.

Abb. 17: Über einen Payload Decoder wird die Payload von Bytes in ein JSON Dokument umgewandelt.

Den Code für den Payload Deco­der fin­dest du im Ver­zeich­nis ttn in der Datei decoder.js.

Die The Things Network HTTP Integration

Jetzt müs­sen die Daten von The Things Net­work nur noch an unse­ren App­Script Web App End­point geschickt wer­den. Das ist wirk­lich super ein­fach, kli­cke ein­fach in der TTN App auf den Tab Inte­gra­ti­ons und wäh­le die HTTP Inte­gra­ti­on aus.

Du kannst der Inte­gra­ti­on einen belie­bi­gen Namen (wie z.B. “fer­men­ta”) geben und wählst einen belie­bi­gen Access Key aus. Ich habe hier den Default Key aus­ge­wählt – die­ser ist eigent­lich nicht rele­vant da wir kei­ne Daten zurück­sen­den. Im Feld URL trägst du die zuvor notier­te URL der App­Script Web App ein und wählst als Metho­de “POST” aus. Die ande­ren Fel­der kannst Du leer lassen.

Nach ein paar Minu­ten soll­test du nun die ers­ten neu­en Zei­len in dei­nem Goog­le She­ets sehen. Über Insert>Chart kannst du ein neu­es Chart ein­fü­gen und dei­ne Daten visualisieren.

Abb. 18: Die Daten kommen nun im Google Sheets and und können per Chart visualisiert werden. Ich habe dazu ein Chart mit zwei Y-Achsen gewählt um die recht hohen Blubb-Werte sowie Temperatur und Intervall in einem Chart anzeigen zu können.

Ausblick & Zusammenfassung

Fer­men­ta ist ein DIY Pro­jekt und hat nun ein paar Ite­ra­tio­nen hin­ter sich. Somit soll­ten die gröbs­ten Bugs gefixt sein. Dank Open Source kannst du selbst belie­big Ver­än­de­run­gen vor­neh­men und die­se dann ger­ne mit der Com­mu­ni­ty tei­len. Über Feed­back und kon­kre­te Ver­bes­se­run­gen an Software/​Hardware wür­de ich mich sehr freuen!

Um das Pro­jekt noch wei­ter aus­zu­bau­en sehe ich eini­ge Mög­lich­kei­ten. Bei­spiels­wei­se könn­te man sehr ein­fach einen zwei­ten Tem­pe­ra­tur­sen­sor ein­bau­en und somit die Tem­pe­ra­tur im Gär­tank sowie die Umge­bungs­tem­pe­ra­tur mes­sen. Sicher­lich wird es ganz span­nend sein, den Tem­pe­ra­tur­an­stieg durch die Gär­tä­tig­keit zu messen.

Des Wei­te­ren kann die­ses Pro­jekt recht ein­fach mit Akto­rik aus­ge­stat­tet wer­den um somit aktiv den Gär­pro­zess zu beein­flus­sen. Denk­bar wae­re die Steue­rung einer akti­ve Kueh­lung oder eine akti­ven Hei­zung um die Gär­tem­pe­ra­tur opti­mal zu gestal­ten. Ob ich die­se Erwei­te­run­gen ange­he haengt even­tu­ell von der Ent­wick­lung der Corona-​Pandemie ab…

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Über den Autor

Sven Haiges

Sven ist Tech Stra­te­gist bei SAP in Mün­chen und beschäf­tigt sich auch in sei­ner Frei­zeit oft mit diver­ser Soft­ware, Hard­ware und dem Inter­net der Din­ge. Seit dem Pandemie-​Sommer 2020 ist Sven Hob­by­brau­er und hat die SAP Munich Brewer’s Group gegrün­det. Neben regel­mä­ßi­gen Bier-​Tastings hat die­se Grup­pe das Ziel, ein eige­nes SAP Munich Bier zu kre­ieren sowie das Rezept als open source zu ver­öf­fent­li­chen. Sven kann am bes­ten per Twit­ter @hansamann erreicht werden.

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