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.

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.

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:

• 1x Hel­tec CubeCell HTCC-​AB01 Deve­lo­p­ment Board mit Euro-Antenne
  Ach­tung: Das 868MHZ Dev Board und die 868MHZ Anten­ne für Euro­pa bestellen!
  https://de.aliexpress.com/item/4000200371092.html
• 1x TCRT5000 IR Line Fol­lo­wing Sen­sor Module
  Ach­tung: Auf jeden Fall soll­te ein ana­lo­ger Out­put vor­han­den sein (oft­mals A0 oder mit A gekennzeichnet)
  https://de.aliexpress.com/item/1005001593848689.html
• 1x DS18B20 Temp Sen­sor Module
  https://de.aliexpress.com/item/1005001846310461.html
• Wenn nicht vor­han­den – female-​to-​female Jum­per Wires
  https://de.aliexpress.com/item/32898552190.html
• Eben­so wird ein Micro-​USB Lade­ge­rät benö­tigt, dies wird sicher­lich in fast jedem Haus­halt schon vor­han­den sein. Alter­na­tiv könn­te der Sen­sor mit einer Power Bank betrie­ben wer­den, oft­mals ist hier jedoch das Pro­blem, dass durch den gerin­gen Strom­ver­brauch die Power­bank nach ein paar Minu­ten abschaltet.

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.

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.

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:

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.

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.

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.

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.

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…

Links

• Fer­men­ta Git­Hub Page
  https://github.com/hansamann/fermenta
• The Things Network
  https://www.thethingsnetwork.org/
• The Things Indoor Gateway
  https://www.thethingsnetwork.org/docs/gateways/thethingsindoor/
• Cake Pop Sticks, 4mm
  https://www.amazon.de/…
• Hel­tec CubeCell Quick Start (Ardui­no Board Installation)
  https://heltec-automation-docs.readthedocs.io/en/latest/cubecell/quick_start.html

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Über den Autor

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.