Diesmal haben wir für den Workshop einen Schulungsansatz verfolgt, der den Teilnehmern keine Atempause bot. Die Präsentation behandelte die MS AzureCloud-Plattform im IoT und das Potential des maschinellen Lernens. Wir wollten das Konzept der industriellen Geräte von AAEON veranschaulichen.
AAEON ist unser Anbieter von Embedded-Systemen, sodass wir die Einplatinen-Computer PICO-APL1-A10-N3350-KIT und PICO-APL3-A10-N4200-KIT mit RAM und SSD von Apacer zu unserem Workshop mitbrachten. Die Einplatinen-Computer kommunizierten über das Wi-Fi mit dem Espressif ESP32-Entwicklungsmodul, das mit Feuchtigkeitssensoren (SHT-31), CO2-Konzentrationssensoren (SCD30) und Aerosolpartikelsensoren (SPS30) von Sensirion über die i2-Schnittstelle verbunden wurden.
Vor dem Workshop mussten die Teilnehmer die Anwendungen VisualStudioCode, Docker und .net Core SDK installieren, mit denen wir während des Workshops arbeiteten. Nach einer kurzen Einführung widmeten wir uns dem praktischen Teil, der von Szabolcs Baranyi geleitet wurde.
Szabolcs gab uns eine Übersicht über die Azure IoT-Plattform, die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der Vorteile des dezentralen Einsatzes von KI (Edge) bei industriellen Geräten, wie bspw. der Anwendung, die im Rahmen des Workshops benutzt wurde.
Der praktische Teil war auf die Entwicklung einer IoT-Anwendung für PICO-APL ausgerichtet, die mit dem Betriebssystem Windows 10 IoT Enterprise LTSC 2019 betrieben wurde und das Entwicklungs-Tool VisualStudioCodeCrossPlatform nutzte. Die in PICO-APL ausgeführte Anwendung las die Sensordaten via Wi-Fi und sandte diese an Azure. In der Cloud sahen wir, wie einfach die Analyse dieser IoT-Daten unter Nutzung des zentralen IoT-Dienstes ist. Wir erklärten zudem das Konzept der Gerätebereitstellung und zeigten, wie Anbieter IDs auf Geräten vorinstallieren und automatisch Azure-gestützt verbinden können.
Für den Fall, dass Sie die Informationen nochmals durchgehen oder praktisch anwenden möchten, haben wir eine GitHub eingerichtet.
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