s.kuensteresri-de-esridist

Internet-of-Things: Wie können iBeacons als Sensor zur Echtzeit-Standortbestimmung und -analyse in Gebäuden eingesetzt werden?

Blog Post created by s.kuensteresri-de-esridist Employee on Dec 7, 2017

Überall da, wo viele Menschen zusammen kommen, entstehen Herausforderungen. Sowohl in Außenbereichen, vor allem aber innerhalb von Gebäuden kann es sich schnell irgendwo "knubbeln". Das ist bei Großveranstaltungen wie Konzerten oder Sportereignissen mit mehreren tausend Besuchern keine Seltenheit. Aber auch bei einigen hundert Personen kann die einzige Toilette schon einmal überfüllt sein, oder ein Vortragsraum nicht ausreichend Platz für alle Teilnehmer bieten.

 

Wäre es nicht schön, wenn man live auf einer Karte des Gebäudes sehen könnte, wie voll ein bestimmter Ort ist, ob noch freie Plätze vorhanden sind, und ob es sich lohnt, überhaupt den Weg dorthin zu gehen?

Und wäre es für den Veranstalter nicht schön, während des Events immer einen aktuellen Überblick über die Auslastung einzelner Bereiche des Gebäudes zu haben, und vielleicht proaktiv Engpässe zu vermeiden?

Wäre es nicht schön, wenn man Ergebnisse einer aktuellen Veranstaltung nutzen könnte, um für Folgeveranstaltungen besser vorbereitet zu sein?

 

Genau diese Frage haben wir uns im Vorfeld unseres diesjährigen Esri Developer Summits in Berlin gestellt.

Gemeinsam mit unserem Startup Partner Beaconinside haben wir ein Demo-Szenario entwickelt, bei dem iBeacons genutzt werden, um die Auslastung von bestimmten Stellen im Gebäude zu messen, indem wir gemessen haben, wann und wie oft ein bestimmter Beacon durch die Annäherung eines Teilnehmers ausgelöst wird.

 

Die (anonyme!) Information, die jeder einzelne Beacon sendete, wurde zunächst an die Proximity DMP von Beaconinside gesendet, wo die einzelnen Beacons registriert und organisiert wurden. Von dort wurde jedes einzelne Event in Echtzeit an das ArcGIS Backend gesendet, wo ein GeoEvent Server die Information entgegennahm, in Echtzeit auswertete und für die spätere Analyse speicherte. Die folgende Grafik zeigt einen Überblick über die eingesetzen Komponenten und die Interaktion zwischen ihnen.

 

 

Die Grafik macht auch klar, dass ArcGIS Enterprise in Verbindung mit einem externen Device Management zu einer vollwertigen IoT Plattform ausgebaut werden kann.

 

Dies gab uns die Möglichkeit, auf einer Karte darzustellen, wie oft ein bestimmter Sensor ausgelöst wurde, und zwar sowohl bei Eintritt in einen bestimmten Bereich, als auch bei Austritt. Platziert man nun einen Beacon in einen Raum, kann man schnell berechnen, wie viele Personen zu einer bestimmten Zeit rein und auch wieder rausgegangen sind. Abgeglichen mit der tatsächlichen Kapazität kann man schnell einen Indikator erstellen, der anzeigt, ob ein bestimmter Raum überfüllt ist, oder ob noch freie (Sitz)Plätze vorhanden sind.

 

 

So lassen sich rasch auch Hotspots und Coldspots erkennen, und damit auch Rückschlüsse ziehen, welche Vorträge gut, und welche weniger gut vom Publikum angenommen wurden.

 

 

Berücksichtigt man nicht nur einen einzigen Beacon, sondern alle im Gebäude verteilten Sensoren, kann man sogar Bewegungssprofile erkennen, z.B. ob es einen Zusammenhang zwischen bestimmten Orten (und inhaltlichen Vorträgen) gibt, oder nicht. Hat zum Beispiel ein Javascript Entwickler auch .NET Vorträge besucht, oder war er zu diesen Zeitpunkten in der Cafeteria?

 

Mit all diesen Informationen kann man also schon während der Veranstaltung auf bestimmte Ereignisse reagieren und im Nachgang die aktuelle Veranstaltung zu analysieren, dass man die folgenden Veranstaltungen enstprechend auf das Verhalten der Teilnehmer anpasst.

 

Kein Stau mehr vor der Toilette, immer ein freier Sitzplatz im Vortrag - es muss keine Utopie bleiben: mit iBeacons und ArcGIS als real-time IoT Plattform!

Outcomes