System Inteligentnej Infrastruktury Miejskiej

Opis Projektu

System IoT Smart Building to zaawansowana platforma zarządzania inteligentnym budynkiem, wykorzystująca sieć czujników do monitoringu środowiska i automatyzacji systemów budynku. Projekt został czasowo wstrzymany ze względu na zmiany w priorytetach klienta, ale osiągnął już znaczące milestone'y.

Zakres Realizacji

🏢 Infrastruktura Budynku

  • 50+ czujników rozmieszczonych na 5 piętrach
  • Centralna stacja bazowa z Raspberry Pi
  • Redundantna komunikacja LoRaWAN + WiFi
  • Edge computing dla krytycznych decyzji
  • Backup power systemy UPS

📊 Monitorowane Parametry

  • Temperatura i wilgotność w każdym pomieszczeniu
  • Jakość powietrza (CO2, PM2.5, VOC)
  • Zużycie energii w czasie rzeczywistym
  • Obecność osób z czujnikami ruchu
  • Poziom hałasu w open space'ach
  • Poziom oświetlenia natural vs artificial

Architektura Systemu

Warstwa Czujników (Edge Layer)

Arduino ESP32 Nodes
├── Temperature/Humidity (DHT22)
├── Air Quality (MQ-135, PMS5003)
├── Motion Detection (PIR)
├── Light Sensors (BH1750)
├── Sound Level (MAX4466)
└── Energy Meters (PZEM-004T)

Warstwa Komunikacji

LoRaWAN Gateway (Raspberry Pi)
├── Message Routing (MQTT Broker)
├── Data Validation & Filtering
├── Edge Analytics (anomaly detection)
├── Local Storage (SQLite backup)
└── Cloud Sync (InfluxDB Cloud)

Warstwa Aplikacyjna

Backend Services (Node.js + Python)
├── Real-time Data Processing
├── Machine Learning Models
├── Alert Management
├── Automation Rules Engine
└── REST API + WebSocket

Zaimplementowane Funkcjonalności

🔧 Automatyzacja HVAC

  • Adaptive climate control na podstawie occupancy
  • Predictive maintenance dla systemów wentylacji
  • Energy optimization algorithms
  • Zone-based control dla różnych obszarów

📱 Mobile Application

  • Real-time monitoring wszystkich parametrów
  • Remote control systemów automatyki
  • Alert notifications push notifications
  • Historical data visualization
  • Energy reports monthly/weekly

🤖 Machine Learning Features

  • Occupancy prediction na podstawie historical patterns
  • Energy consumption forecasting
  • Anomaly detection dla czujników
  • Optimal scheduling dla systemów HVAC

Osiągnięte Rezultaty

Redukcja Zużycia Energii

  • 25% oszczędności na oświetleniu (smart dimming)
  • 18% redukcja kosztów klimatyzacji
  • 30% poprawa efektywności wentylacji
  • Automatic standby dla nieużywanych stref

Poprawa Komfortu Pracy

  • Stabilna temperatura ±1°C w strefach roboczych
  • Optimal air quality maintained (CO2 <1000ppm)
  • Reduced noise complaints dzięki monitoring acoustic
  • Automatic lighting adjustment based on natural light

Wyzwania Techniczne

Reliable Communication

Problem: Interferencje RF w budynku z wieloma urządzeniami. Rozwiązanie: Implementacja mesh network z self-healing capabilities.

Data Processing at Scale

Problem: 50 czujników × 6 parametrów × każde 30 sekund = 8,640 measurements/hour. Rozwiązanie: Edge computing z inteligentnym filtrowaniem i batch processing.

Power Management

Problem: Długotrwała praca czujników na bateriach. Rozwiązanie: Deep sleep modes i energy harvesting z paneli solarnych.

Status Projektu

✅ Zakończone Komponenty

  • [x] Sieć czujników podstawowych (temperatura, wilgotność, ruch)
  • [x] Komunikacja LoRaWAN z gateway
  • [x] Podstawowy dashboard do monitoringu
  • [x] Mobile app z podstawowymi funkcjami
  • [x] Automatyzacja oświetlenia
  • [x] Alerting system dla jakości powietrza

⏸️ Wstrzymane Funkcjonalności

  • [ ] Advanced HVAC integration
  • [ ] Predictive maintenance algorithms
  • [ ] Integration z systemem BMS budynku
  • [ ] Advanced security features
  • [ ] Rozszerzenie na kolejne budynki

🔄 Planowane Wznowienie

Projekt zaplanowany do wznowienia w Q2 2025, kiedy klient zakończy modernizację systemów HVAC w budynku.

Lessons Learned

Technical Insights

  • Battery optimization kluczowa dla long-term deployment
  • Data validation na edge poziomie zapobiega bad data propagation
  • Modular architecture umożliwia easier maintenance
  • Over-the-air updates essential dla distributed systems

Business Insights

  • Stakeholder alignment critical przed rozpoczęciem IoT projects
  • ROI demonstration ważne dla project continuation
  • Integration complexity często underestimated w legacy buildings
  • Maintenance planning musi być included od początku

Mimo wstrzymania, projekt dostarczył valuable insights dla przyszłych smart building implementations i established solid foundation dla potential restart.