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Atenas, Grecia
El compromiso de AIA con la protección del medio ambiente va de la mano de la innovación. Por eso, en 2016, el aeropuerto se asoció con una empresa griega especializada en análisis de predicción IoT y soluciones IoT, Ex Machina con el fin de explorar soluciones IoT innovadoras para enriquecer la supervisión, el análisis y la elaboración de informes medioambientales de AIA. La tecnología de Libelium para la parte de los sensores de hardware de este proyecto. Ocho Waspmote Plug & Sense! Ciudades inteligentes, tres Waspmote Plug & Sense! Entorno PRO utilizando GPRS y LoRa comunicaciones junto con Pasarelas IoT de Meshlium utilizando LoRa y 3G comunicaciones componen el hardware de campo de la solución.
Esquema de la solución IoT del Aeropuerto Internacional de Atenas
El objetivo de este proyecto era afrontar dos retos exigentes: la necesidad de controlar la calidad del aire fuera de la valla del aeropuerto y de determinar la ubicación de las aeronaves en el aeródromo
Control ad hoc de la calidad del aire
El primer reto consistió en el seguimiento y análisis de concentraciones de contaminantes atmosféricos, como el ozono (O3) y Partículas en suspensión (PM1, PM2,5, PM10). Ex Machina se centró en la necesidad de un dispositivo de vigilancia de la contaminación atmosférica conectado, autónomo, portátil y barato para complementar la red de vigilancia de la calidad del aire existente en AIA. La solución se basa en Plataforma de sensores Libelium Waspmote Plug & Sense!y se compone de un conjunto de hardware estándar y rentable con el firmware personalizado de EXM. Cada nodo sensor está equipado con sondas de temperatura, humedad, presión atmosférica, ozono y partículas. Además, a lo largo del proyecto fue posible para evaluar la precisión de los sensores de calidad del aire de Libelium, aprovechando el enfoque altamente portátil/compacto y energéticamente autónomo del modelo Waspmote Plug & Sense!. Por último, también se evaluaron las características de la comunicación LoRa, en términos de alcance, seguridad y consumo de energía.
Solución de control de la calidad del aire basada en Waspmote Plug & Sense! y Meshlium Gateways
Localización de la aeronave en el aeródromo
El segundo reto consistía en detectar la ubicación de la aeronave en el aeródromo durante el despegue con un mecanismo no intrusivo. Para afrontar este reto, Ex Machina decidió utilizar técnicas de localización acústica. Este enfoque inusual, aunque innovador, es posiblemente la primera aplicación del mundo en la que se utilizan sensores de ruido para determinar la ubicación de la aeronave en el aeródromo.
Sensores de ruido basados en Waspmote Plug & Sense! de Libelium Ciudades inteligentes
Ex Machina desplegó un conjunto de nodos de medición de sonido/ruido de Libelium Plug & Sense! para monitorizar en tiempo real los niveles de ruido en el aeródromo, creando así una solución IoT no intrusiva que consigue la localización acústica del avión basándose en el análisis de datos en tiempo real de los datos producidos por los sensores de ruido. Otro aspecto del proyecto fueron los retos relacionados con la ubicación en la que debían colocarse los sensores, lo que implicaba múltiples restricciones por motivos de seguridad y protección. Por ello, los nodos de monitorización acústica eran autónomos, llevaban paneles solares y baterías, y utilizaban comunicaciones inalámbricas duales (GPRS, LoRa). Los datos de ruido recogidos se analiza en el backend EXM IoT, para correlacionarlo con diversa información adicional, como tipos de avión/vuelos/líneas aéreas. Mediante el análisis combinado de los datos adquiridos, se puede identificar la ubicación de las aeronaves y comunicarla al departamento de medio ambiente del aeropuerto para su posterior análisis estadístico, mejorando así su capacidad de vigilancia medioambiental.
Tableros de control medioambiental de Ex Machina IoT Platform
El PaaS ΙοΤ llave en mano de EXM combina potentes funciones de análisis, visualización y elaboración de informes en la nube de procesamiento de datos, con el despliegue de sensores in situ y la infraestructura de comunicaciones para la adquisición y agregación de datos en el mundo real. La infraestructura de comunicaciones LoRa permite además el uso de diversos sensores inalámbricos de baja potencia y casos de uso de IoT dentro del recinto aeroportuario, como la supervisión del consumo de agua o gas, el seguimiento de la calidad del aire/clima interior, la gestión de las plazas de aparcamiento, etc. Ex Machina está especializada en el análisis predictivo del IoT medioambiental y ofrece una amplia gama de soluciones basadas en tecnologías IoT de código abierto de vanguardia y proveedores de nube PaaS.. En el proyecto actual, se integraron y evaluaron varias opciones de IoT PaaS con Meshlium, como Microsoft Azure, IBM Bluemix y Sentilo.io, que se adaptaban bien a los requisitos del proyecto. La solución final fue una mezcla de servicios de Microsoft Azure combinados con componentes de EXM construidos sobre marcos/sistemas IoT de código abierto, incluidos NodeRED, Grafana e InfluxDB. Este enfoque proporcionó la máxima flexibilidad y extensibilidad según las necesidades. Los dispositivos Waspmote Plug & Sense! de Libelium envían los datos del sensor mediante comunicaciones LoRa de bajo consumo.para la transmisión de datos de sensores en tiempo real y el control/orquestación de dispositivos. Para la gestión segura del dispositivo, las actualizaciones de firmware en el aire (FOTA), la configuración de parámetros y umbrales de firmware y la carga masiva de datos de sensores como copia de seguridad, la plataforma de sensores utiliza comunicaciones GPRS.
Despegues en el Aeropuerto Internacional de Atenas
La decisión de Ex Machina de confiar en las tecnologías de código abierto de Libelium proporciona la máxima flexibilidad a sus clientes finales, evitando la dependencia de un proveedor.La solución es independiente del protocolo y, al mismo tiempo, segura, robusta y escalable. El uso de tecnologías abiertas para construir la solución aumenta la flexibilidad y la transparencia, permitiendo al mismo tiempo el pleno acceso a los datos en bruto.Plataforma de alta tecnología, flexible y precisa
Manolis Nikiforakis, CEO de Ex Machina, tiene una larga experiencia en el campo del IoT. Es el líder de este proyecto, en el que se ha desplegado una red de sensores inalámbricos IoT de trece dispositivos fabricados por Libelium. Manolis explica las razones de la elección de Libelium's como socio para este proyecto: "La rapidez de comercialización con una sobrecarga mínima relacionada con el hardware era un requisito importante"afirma. "Como se trata de un proyecto piloto, nos centramos en el análisis del software backend de IoT, también necesitábamos flexibilidad para montar el hardware del sensor exactamente como se necesita", añade Manolis. "Pero igual de importante es la soporte técnico y Libelium combina ambas características a la perfección".afirma Manolis.
Aeropuerto Internacional de Atenas
El personal del aeropuerto de los departamentos de TI y Medio Ambiente que participó en el proyecto se mostró satisfecho con los resultados del proyecto, tanto en lo que respecta a las características de la tecnología utilizada como a los resultados analíticos y las estadísticas. Tras el éxito de este proyecto piloto, el aeropuerto está estudiando posibles casos de uso con Ex Machina. En general, Ex Machina considera el aeropuerto como una ciudad inteligente que evoluciona hacia el aeropuerto 3.0, por lo que la infraestructura IoT/LoRa desplegada se ampliará y reutilizará en otros casos de uso IoT. Libelium ofrece una solución muy bien pensada que aborda las capas de hardware de sensores y comunicación de la cadena de valor de IoT, por lo que es perfecta para proyectos de I+D". En Ex Machina creemos firmemente que los proyectos de transformación IoT exigen un enfoque ágil y Libelium es un excelente primer paso en este proceso"señala Manolis. Si desea más información sobre nuestros productos, póngase en contacto con el Departamento de ventas de Libelium. Si desea descargar el artículo en español, por favor pulse aquí.Más información:
Referencias:
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