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6. Bezug zu Vorlesungsinhalten

svinujan edited this page Jun 30, 2019 · 15 revisions

1. Einbettung der IoT-Konzepte (Smart Object Computer)

Wie bereits aus der Vorlesung bekannt, werden zur Einbettung der IoT-Konzepte die technischen Basiselemente von IoT-Technologien betrachtet.

  • Kommunikation: Komponenten werden über WiFi verbunden. Interne Kommunikation über HTTP (RestAPI) und MQTT (Devicekommunikation)
  • Adressierbarkeit: wird über die App realisiert und addressiert
  • Identifizierung: Barcodes, K-App-ID und die Parkboxen-ID
  • Sensorik: Lichtschranke, QR-Scanner (Kamera), Optische Rückmeldung (LED)
  • Aktuator: QR-Scanner
  • Embedded information processing: Raspies
  • Ortsinformation: GPS und WLAN
  • User Interface: LED-Lampe/Panel als Signal, K-App

2. IoT-Designprinzipien

  • Unsichtbarkeit ist teilweise gewährleistet, da die App unsichtbar arbeitet, jedoch das Scannen manuell erfolgt.
  • Manueller Vorrang: Entscheidungsmacht liegt beim Anwender bzw. Kunde
  • Rückkopplung: QR-Code bei Akzeptanz und Gutscheinerstellung + opt. Rückmeldung

3. IoT Schichtenarchitektur u. Komm.-Verhalten

  • Teile durch MQTT (Edge2Edge) und HTTP (REST API) als Protokoll und Komm.-Verhalten mit Publish&Subscribe/HTTP Calls
  • Im ISO/OSI-Modell sind beide Protokolle im Applikationslayer eingeordnet

4. Wo wird ökonomische Prinzip von E. Fleisch in Ihrer Anwendung sichtbar?

Das ökonomische Prinzip von E.Fleisch wird durch den Medienbruch, der in unserem Anwendungsprojekt dem Digitalisieren der Parkboxen entspricht, sichtbar.

5. Welche Schlüsselelemente sind in Ihrer Anwendung erkennbar?

  • Medienbrüche: digitale Parkboxen, Verschwinden von MB: minimaler Medienbruch durch Barcodes
  • Rebound-Effect: Exponentielle Steigung mit Anzahl der Parkboxen
  • High Resolution Sensing: ist nicht gegeben (Weil Lücken vorhanden: Einkaufswagen)
  • IoT-Value Driver: Integration mit Nutzer durch QR-Codes + Anreiz durch Belohnung
  • IoT als neuartige Messmethode / -instrument: kontextsensitiv, (auch) personalisiert
  • Neues Verhalten von Geschäftsprozessen: Balance/Gleichgewicht zwischen Parkboxen wird an den Kunden delegiert, weniger Ausgaben an Mitarbeiter
  • Predictive Behavior: Anreiz für Belohnungssystem prüfen und daraus lernen, Stoßzeiten erlernen und dementsprechend präventiv die Parkboxen organisieren

6. Wie drückt sich ihre Anwendung als hybride Lösung aus physischem Produkt und digitalen Service aus?

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