TTN高崎:室内のCO2見える化とドア開閉センサを使い換気を促すLINE Botデモ!

TTN高崎イニシエーターのエルスピーナヴェインズ社で開発されましたLoRaWANネットワーク環境下で室内のCO2見える化とドア開閉センサを使いながら換気を促すLINE Bot通知のデモを公開いただきました。

かつて国内魔法瓶メーカーと通信機メーカーが共同開発した独居老人の在命確認を毎朝入れるお茶を飲む際、ポットのボタンとEメールとが連携して遠く離れた家族に通知するサービスがありました。昨今のIoT時代となっては、格段の差と言えるのではないでしょうか?

Indoor Air Quality Monitoring

エルスピーナヴェインズ社のブログより転載(解説篇)

解説編 : 室内空気環境モニタリングデモ

コロナ対策の一環として、”密”を避けなければいけません。小売店、飲食店、オフィス、会議室、学童、塾など、どうしても”密”が発生しやすい環境では、誰でも簡単に効率よく、室内の空気環境をモニタリングし、綺麗な状態に保てる仕組みが求められます。

仕組みに興味ある方は少ないかもしれませんが、これまで同様に、少し実現している仕組みについてご紹介したいと思います。

0. 利用イメージ(導入される現場のイメージ)

この仕組みが活用できる場面というのは、いくつか条件があるはずです。

  • 室内で”密”が発生しやすい
  • その”密”を常に気にしながら、現場を捌く人的リソース・時間が少ない
  • そもそも"密”を現場任せで判断してもらうことにはブレ・無理がある
    このような場合、「定量的な基準」に基づき、「(現場スタッフが誰でもすぐにでき簡単な)定まったオペレーション」を行うことで、”密”回避を行うべきだと思います。

この仕組みを活用することで、この重要な2点(定量的な基準、定まったオペレーション)を実現することが可能と考えています。

[ 現場運用手順(案)]
i. CO2濃度が基準値を超えた場合、アラート通知をLINE Botに出す (定量的な基準、誰でも簡単に理解できるもの)
ii. LINE Botのメッセージに従い、予め決められたドア・窓を開く(定まったオペレーション)
iii. LINE Botで(直近の)CO2濃度を確認し、基準値以下であれば(あるいは窓を開けてX分後など)ドア・窓を閉じる(定まったオペレーション)
なお、多店舗展開する会社などでは、現場データを一元管理・モニタリングし、サービス品質維持などに利用できると思います。

1. システム構成(概要)

さて、「LPWAでオフィス環境を可視化せよ!(前編)」と同様に、システムの全体構成を簡単に説明したいと思います。

室内環境をモニタリングしたい場所(図、左側)には、センサノードとGatewayがあります。Gatewayから(ISPを通じて)インターネットの世界に出て、クラウド側で、The Things Stack TTS V3 Community Edtion(以降、TTS V3と記載します。TTS V3は、近く日本語化がお披露目予定)とつながります。

TTS V3以降は、2系統に分かれます。まず、管理者用を想定したダッシュボードは、Tago.ioです。もう一つは、現場スタッフなどがすぐに確認できるLINE Botです。LINE Botの手前はBotを制御するためのプログラムが必要ですが、GCPでもAWSでもなんでも良いかと思います。

[ 利用したセンサーノード / Gateway ]

  • CO2センサー : Dragino LAQ4
  • ドア開閉(Do): Dragino LDS01
  • LoRaWAN Gateway: Dragino LPS8-JP (LoRa Pico Station)

*詳細はこちらから…

https://note.com/11235813213455/n/nd80692173c9d

*エルスピーナヴェインズ社のIoT直販サイト

https://ec.elspina.space/

*TTN Takasakiの地元学校の学生食堂内でCO2センサ LAQ4を設置し、The Things Networkと連携しながら教師の方にスマホでLINE Bot通知するという仕組みで学内食堂の室内空気品質チェックにご活用されています。