Thingspeak als IoT-Dashboard

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Zielsetzung

In diesem Projekt übertragen wir unsere Umweltdaten (z. B. Temperatur, Luftfeuchte) in die Cloud-Plattform Thingspeak.
So können wir die Daten jederzeit und weltweit im Web-Browser anschauen. Bisher konnten wir Daten immer erfassen/auslesen oder sogar schon online einsehen, aber jetzt wollen wir unsere Daten auch Visualisieren und vllt sogar weiterverarbeiten

Weitere Ziele:

  • WLAN-Verbindung ins Internet herstellen
  • Cloud verstehen und verwenden (Thingspeak)
  • Sensordaten regelmäßig in die Cloud senden
  • Energiesparen mit Deep-Sleep-Funktion
  • Zugriff auf Daten vom Handy oder PC – auch aus der Ferne

 

Umsetzung

  • Wir melden uns bei thingspeak.com an und erstellen einen neuen Channel mit bis zu 8 Feldern (z. B. Temperatur, Luftfeuchte, Druck).
  • Im Ardublock setzen wir:
    • WLAN-Puzzleteil mit Netzwerkname und Passwort → verbindet sich mit dem Internet.
    • In der Schleife das Thingspeak-Puzzleteil aus „HTTP-Protokoll“.
    • API-Key aus dem Thingspeak-Kanal wird per Copy & Paste eingefügt → verbindet den Octopus mit dem richtigen Kanal.
    • Optional: Anstelle von einfachem Warten nutzen wir Deep-Sleep, um Strom zwischen den Messungen zu sparen.

Du kannst auch einen eigenen lokalen Thingspeak-Server einrichten: https://github.com/iobridge/thingspeak

ToDo Erklärvideo

Bitte beachten Sie: Sobald Sie sich das Video ansehen, werden Informationen darüber an Youtube/Google übermittelt. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Google Privacy.

Beispiel-Anwendung Thingspeak

Hochwasserpegel Densborn

ToDo:neue Bilder

Thingspeak Konfiguration
Konfiguration eines Kanals im Thingspeak. Die 8 Messdatenfelder beschreiben unsere Messdaten.
Thingspeak Ardublock
Die Korrespondenz zwischen Sensorknoten und Server-Kanal erfolgt durch einen API-Key. Dieser ist per "Cut & Paste" ins Ardublock zu übernehmen.

Nach Upload:

  • Octopus/Makey verbindet sich mit dem WLAN.
  • Misst die Umweltdaten.
  • Sendet die Daten zyklisch (z. B. alle 60 Sekunden) an Thingspeak.
  • Danach geht er wieder in Deep-Sleep.

Ein Beispiel - Echtzeit-Datenansicht auf ThingSpeak: https://thingspeak.mathworks.com/channels/167884

Thingspeak live
Live Daten als Zeitreihe. So lassen sich Trends einfach erkennen. Auch ein Export als CSV-Datei ist einfach möglich.
Thingspeak sharing
Wer möchte, der kann seine Daten auch weltweit sichtbar machen. Nutzer der Open-Source Variante verwenden das Make-Public Flag in der Kanalkonfiguration.

Was passiert in echt?

  • Die Daten sind nun immer online abrufbar – auch wenn der Octopus/Makey schläft.
  • Im Channel sehen wir die Werte als Live-Zeitreihe.
  • Export als CSV ist möglich.
  • Über „Make Public“ oder „Sharing“ kann man die Daten auch öffentlich teilen.
  • Ideal für Schulen: Jeder Klassenraum könnte so seinen eigenen digitalen Zwilling bekommen.

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