Waar veel mensen samenkomen, ontstaan uitdagingen. Zowel in buitengebieden, maar vooral binnen gebouwen kan het snel ergens "druk" worden. Dit is niet ongewoon bij grote evenementen zoals concerten of sportevenementen met enkele duizenden bezoekers. Maar zelfs bij een paar honderd mensen kan het toilet snel vol zijn, of biedt een collegezaal niet genoeg ruimte voor alle deelnemers.
Zou het niet fijn zijn om live op een plattegrond van het gebouw te kunnen zien hoe druk een specifieke plek is, of er nog ruimte beschikbaar is, en of het de moeite waard is om die route überhaupt te nemen?
En zou het niet fijn zijn voor de organisator om altijd een actueel overzicht te hebben van het gebruik van individuele delen van het gebouw tijdens het evenement, en misschien proactief knelpunten te vermijden?
Zou het niet geweldig zijn als je de resultaten van een huidig evenement kunt gebruiken om beter voorbereid te zijn op vervolg evenementen?
Dit is precies de vraag die we ons stelden voorafgaand aan de Esri Developer Summit in Berlijn van dit jaar.
Samen met onze startup-partner, Square Metrics , hebben we een demo scenario ontwikkeld waarin iBeacons worden gebruikt om de bezetting van specifieke locaties in het gebouw te meten door te registreren wanneer en hoe vaak een bepaald beacon wordt geactiveerd door de nadering van een deelnemer.
De (anonieme!) informatie die door elk beacon werd verzonden, werd eerst naar de Proximity DMP van Square Metrics gestuurd, waar de individuele beacons werden geregistreerd en georganiseerd. Van daaruit werd elk afzonderlijk event realtime naar de ArcGIS backend gestuurd, waar een GeoEvent-server de informatie ontving, realtime evalueerde en opsloeg voor latere analyse. De volgende grafiek toont een overzicht van de gebruikte componenten en hun onderlinge interactie.
De grafiek maakt ook duidelijk dat ArcGIS Enterprise kan worden uitgebreid tot een volwaardige IoT-platform in combinatie met externe apparaatbeheer.
Hierdoor konden we op een kaart laten zien hoe vaak een bepaalde sensor werd geactiveerd, zowel bij het betreden als bij het verlaten van een bepaald gebied. Als je nu een beacon in een kamer plaatst, kun je snel berekenen hoeveel mensen op een bepaald moment naar binnen en naar buiten gingen. In vergelijking met de werkelijke capaciteit kan men snel een indicator maken die aangeeft of een bepaalde kamer overbezet is of dat er nog vrije plaatsen beschikbaar zijn.
Hotspots en coldspots kunnen snel worden geïdentificeerd en zo kunnen conclusies worden getrokken over welke lezingen goed zijn en welke minder goed ontvangen worden door het publiek.
Rekening houdend met niet alleen één enkele beacon, maar alle sensoren verspreid in het gebouw, kun je zelfs bewegingsprofielen detecteren, bijvoorbeeld of er wel of geen verband is tussen bepaalde plaatsen (en inhoudspresentaties). Heeft een Javascript-ontwikkelaar bijvoorbeeld ook .NET-lezingen bijgewoond, of was hij op die tijden in de cafetaria?
Met al deze informatie kun je tijdens het evenement reageren op specifieke gebeurtenissen en daarna het huidige evenement analyseren zodat volgende evenementen worden aangepast aan het gedrag van de deelnemers.
Geen opstoppingen meer voor het toilet, altijd een vrije stoel in de lezing - het hoeft geen utopie te blijven: met iBeacons en ArcGIS als realtime IoT-platform!
