Umweltmonitoring umfasst die Erfassung aller Arten von Daten, die dazu beitragen, aufzuzeigen, wie sich die Welt um uns herum verhält, wie sie unser Leben beeinflusst und wie sie kontrolliert werden kann. Zu den Monitoring-Daten gehören Daten aus natürlichen Quellen - z. B. Niederschläge oder Bodenbeschaffenheit - und aus menschlichen oder industriellen Prozessen, z. B. menschliche Abfälle oder Fahrzeugemissionen.
Umweltmonitoring ist eine Funktion, die in den Bereich einer intelligenten Umgebung fällt, die eine spezifische Umsetzung des Internets der Dinge (IoT) ist und darauf abzielt, das Leben der Menschen sicherer, komfortabler, umweltfreundlicher und produktiver zu machen. Eine IoT-Implementierung konzentriert sich auf einen bestimmten Anwendungsbereich in intelligenten Welten, z. B. intelligente Gebäude, intelligente Städte, intelligenter Einzelhandel und intelligente Industrie.
In der natürlichen Welt konzentriert sich das Umwelt Monitoring auf Luft, Boden und Wasser. Bei der Luftüberwachung überwachen beispielsweise Sensornetzwerke und geografische Informationssysteme (GIS) Verschmutzungs-, topografische und meteorologische Daten, um Luftschadstoffe zu analysieren. Beim Monitoring von Wasser werden Wasserproben analysiert, um chemische, radiologische und biologische Daten mit demografischen Daten der Bevölkerung zu vergleichen. Beim Monitoring von Böden werden Bodenproben auf Salzgehalt, Verunreinigung und Säuregehalt überwacht, um die Bodenqualität in der Landwirtschaft zu analysieren und das Potenzial für Erosion, Überschwemmungen und die Bedrohung der biologischen Vielfalt in der Umwelt vorherzusagen.
In den Wohnungen der Menschen und in städtischen Gemeinden umfasst das Monitoring andere Arten der Datenerfassung und -analyse, z. B. Verkehrsaufkommen, Bevölkerungsdemografie, Sicherheit, Ressourcenknappheit, Gebäude- und Wohngesundheit, städtische Infrastruktur und Ernährungssicherheit.
Umweltmonitoring erstreckt sich auf die globale Überwachung der Umwelt. Ein Beispiel dafür ist das Monitoring von Treibhausgasen (THG). Treibhausgase verursachen den Klimawandel und tragen zu extremen Wetterbedingungen, Unterbrechungen der Lebensmittelversorgung und Gesundheitsproblemen aufgrund hoher Smog- und Schadstoffwerte bei.
Die größte Herausforderung in intelligenten Umgebungen sind die riesigen Datenmengen, die gesichtet, überwacht, analysiert und proaktiv genutzt werden müssen, um Lösungen für die täglichen Herausforderungen zu finden.
Mit benutzerdefinierten Warnmeldungen und Datenvisualisierung können Sie Probleme mit dem Zustand und der Leistung Ihres Netzwerks schnell erkennen und vermeiden.
Bei der Umweltüberwachung kann es nur darum gehen, die Funktionalität von Sensoren zu überwachen, z. B. mit CCTV, um das Verhalten von Menschen zu beobachten. Um jedoch wirklich von Nutzen zu sein, müssen Anwendungen für das Monitoring der Umwelt in der Lage sein, Messwerte zu verstehen und Lösungen für alltägliche Herausforderungen zu entwickeln. Zu den alltäglichen Herausforderungen gehören schlechte Ernten in der Landwirtschaft, der Klimawandel, Gesundheitsprobleme durch Umweltverschmutzung in Städten und geringe Produktivität in arbeitsintensiven Fabriken.
Eine Anwendung des Umwelt Monitoring ist die Luftqualität. Ursprünglicher Feinstaub hat in der Regel einen natürlichen Ursprung. Sekundärer Feinstaub entsteht durch komplexe chemische Reaktionen aus gasförmigen Stoffen wie Emissionen von Autos, Heizungsanlagen, landwirtschaftlichen Prozessen und industriellen Verfahren. Umweltmonitoring hilft Wissenschaftlern, die genaue Zusammensetzung des Staubs in bestimmten Gebieten zu verstehen, z. B. in städtischen Gebieten im Vergleich zu Industriegebieten und auf globaler Ebene. Umweltmonitoring von Staub kann Forschern im Gesundheitswesen dabei helfen, die Auswirkungen von Staubschadstoffen auf die Gesundheit der Menschen zu beurteilen. Umweltmonitoring von Staub hilft Stadtplanern und der verarbeitenden Industrie bei der Festlegung von Vorschriften für zulässige Staubemissionen durch Fahrzeuge und industrielle Prozesse.
Daten von "Wet Leaf Sensoren" in der Landwirtschaft messen die Feuchtigkeit auf den Blättern der Pflanzen, die analysiert werden, um den Landwirten Informationen über den aktuellen Zustand ihrer Pflanzen zu liefern und Muster über mehrere Jahreszeiten und Jahre hinweg über die Auswirkungen der Wetterbedingungen auf die Produktion aufzuzeigen.
Im Bergbau werden Wasserproben analysiert, um praktikable Wassermanagementpläne zu erstellen und die Auswirkungen des Bergbaus auf die Umwelt vorherzusagen.
Es gibt zwei Haupttypen von Anwendungen für das Monitoring von Umgebungen in intelligenten Umgebungen.
Zunächst gibt es Anwendungen zur Überwachung und Kontrolle von Umweltereignissen und industriellen Prozessen, die sich negativ auf die Umwelt auswirken können, wie Naturkatastrophen und giftige Abfälle aus industriellen Prozessen. Diese Anwendungen messen auch die Auswirkungen menschlicher Aktivitäten, wie z. B. das Bevölkerungswachstum, auf die Umwelt. Monitoring- und Kontrollanwendungen analysieren verschiedene Inputs, z. B. untersuchen Meeresbiologen die Auswirkungen von Fangquoten auf die Fischbestände und die Auswirkungen von Plastikmüll auf das Meeresleben. Umweltpsychologen analysieren Umweltdaten, um deren Auswirkungen auf das Wohlbefinden und das Verhalten der Menschen zu messen, z. B. ihre Motivation zum Recycling.
Zweitens gibt es Anwendungen zur Verbesserung der Arbeitsweise bestimmter Branchen im weiteren Umfeld. Intelligentes Umwelt Monitoring liefert Informationen zur Erstellung nachhaltiger Richtlinien für die Regulierung unternehmenskritischer Systeme wie Energie- und Verkehrsnetze, Ökosysteme zur Ernährungssicherung wie Landwirtschaft und Meeresbiologie sowie Wasser- und Abfallwirtschaftsprozesse. Umweltmonitoring ermöglicht auch die umweltfreundliche Gestaltung und Wartung von vernetzten Häusern, Gebäuden und Städten.
Benachrichtigungen in Echtzeit bedeuten eine schnellere Fehlerbehebung, so dass Sie handeln können, bevor ernstere Probleme auftreten.
Intelligente Umgebungen bestehen aus physischen und nicht-physischen Elementen. Zu den physischen Elementen gehören IoT-Geräte, die mit dem Internet verbunden werden können, wie Wearables, Computerchips, Schnittstellen, Sensoren, Aktoren, Roboter und Computer. Zu den nicht physischen Elementen, die intelligenten Umgebungen zugrunde liegen, gehören Daten, Computercode, Modelle für maschinelles Lernen sowie Softwareprotokolle, Standards und theoretische Rahmenwerke.
Ein IoT-Gerät ist ein Gerät, das sich drahtlos oder über eine Kabelverbindung mit dem Internet verbinden kann. In intelligenten Welten sind IoT-Geräte normalerweise, aber nicht immer, drahtlos. Ein IoT-Gerät ist mit Technologien zur Unterstützung von Netzwerkverbindungen, mit Funktionssoftware wie APIs und mit Sensoren und Aktoren verbunden. IoT-Geräte ermöglichen die automatische Übertragung von Informationen zwischen Objekten, Menschen und Software ohne menschliches Eingreifen.
In intelligenten Umgebungen werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, zum Beispiel aus Softwareanwendungen, Sensoren und Aktoren.
Temperatur-, Näherungs-, Gas-, Rauch-, Wasser- und Luftqualitätssensoren liefern die Eingangsdaten für Anwendungen zum Monitoring der Umwelt. Ein Sensor ist ein physikalisches Gerät - z. B. ein Bewegungsmelder oder ein Lichtschalter -, das physikalische Ereignisse oder Merkmale umwandelt. Ein Aktor ist ein physisches Gerät - z. B. ein Switch oder ein Ventil -, das elektrische Signale in physische Ereignisse umwandelt, z. B. in eine Klimaanlage.
In intelligenten Umgebungen werden Sensordaten in Cloud-Datenbanken und Data Lakes hochgeladen, wo sie überwacht und analysiert werden und zur Entwicklung intelligenter, selbstlernender Anwendungen genutzt werden können.
IoT-Betriebssysteme (OS) sind in den meisten IoT-Geräten eingebettet und ermöglichen ihnen die Verbindung mit IoT-Geräteverwaltungsanwendungen. Beispiele für IoT-Betriebssysteme sind Nucleus RTOS, TinyOS und Amazon FreeRTOS.
WSN ist eine Technologie, die häufig in IoT-Systemen wie intelligenten Umgebungen eingesetzt wird. In einem WSN-System wird eine große Sammlung von Sensoren, z. B. ein Mesh-Netzwerk, verwendet, um Daten zu sammeln und über einen Router an das Internet in einem IoT-System zu senden. Während ein IoT-Netzwerk kabelgebundene Geräte enthalten kann, muss ein WSN keine kabelgebundenen Geräte enthalten.
Ein Beispiel für ein WSN ist ein Netzwerk drahtloser Sensoren, die den Niederschlag in einem Gebiet überwachen und mit einem intelligenten Umweltnetzwerk verbunden sein können oder auch nicht.
Die in intelligenten Umgebungen eingesetzten Technologien sind auch für technisch nicht versierte Benutzer transparent, und CCTV spielt eine wichtige Rolle bei der Schaffung dieser Transparenz.
Spezielle Videoüberwachungssoftware kann zu intelligenten Umgebungssystemen hinzugefügt werden, um Funktionen wie Bewegungserkennung, Gesichtsverfolgung und Datenspeicherung bereitzustellen. Ein Beispiel für die CCTV-Überwachung in intelligenten Umgebungen ist das Monitoring der Sicherheit in Häusern, Büros und Fabriken. CCTV kann Beweise für kriminelle Handlungen liefern, wird aber auch zur Untersuchung städtischer Aktivitäten eingesetzt, z. B. des Verkehrsaufkommens in der Stadt und des Fußgängerverkehrs. Das Verständnis des Verkehrsaufkommens hilft den Stadtplanern, die städtische Infrastruktur besser zu gestalten.
Zu den Vorteilen von Lösungen, die auf IoT-Netzwerken aufgebaut sind, gehören Funktionen für den Fernbetrieb von angeschlossenen Geräten, wie z. B. Stromnetzkommunikationssysteme und CCTV-Sicherheit.
Intelligente Umgebungen automatisieren die Erfassung von Felddaten in der natürlichen Umgebung, wie Luftqualität, Niederschlag, Energieverbrauch und Abfallwirtschaft. Durch die Analyse der Monitoring-Daten können Maßnahmen ergriffen werden, um Treibhausgasemissionen zu reduzieren und einen gesünderen Planeten zu schaffen.
Intelligente Umgebungen bieten Unternehmen die Möglichkeit, auf der Grundlage von Big Data und prädiktiven Erkenntnissen neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, um die Umwelt zu schützen, die Produktion zu steigern, die Lebensqualität zu verbessern, fundierte Entscheidungen zu ermöglichen und die Sicherheit am Arbeitsplatz zu fördern.
Analytics-Anwendungen in intelligenten Umgebungen überwachen Verkehr, Verschmutzung, Abfall, Wasser- und Energieverbrauch, Kriminalität und Infrastruktur. Dies bietet zusätzliche Möglichkeiten zur Umwandlung von Rohdaten in automatische Warnungen, Erkenntnisse und Maßnahmen, z. B. das Abschalten der Wasserversorgung, wenn ein Leck entdeckt wird.
Die Messung der Luftqualität ist in den meisten Städten und Industrien obligatorisch, um die Umweltvorschriften einzuhalten.
In der intelligenten Landwirtschaft bietet das Umwelt Monitoring unter anderem folgende Vorteile: automatische Erkennung und Ausrottung von Schädlingen, bessere Erntequalität und -erträge, verbesserte Überwachung von Ernte, Viehbestand, Klima und Bodenzustand sowie Überwachung von Gewächshäusern, Bewässerung, Düngung und Viehbestand.
Die Erkennung von Leckagen in einer intelligenten Umgebung kann zur Wassereinsparung beitragen.
Die Bezahlung für die Beseitigung von Abfällen, die einen bestimmten Grenzwert überschreiten, kann zur Verringerung fester Abfälle führen und Recyclingpraktiken fördern.
Umweltmonitoring hat das Umweltbewusstsein für die Auswirkungen des menschlichen Lebens auf den Planeten geschärft und zu einem weltweiten Bestreben geführt, die Verwendung von Kunststoffen zu reduzieren, Treibhausgasemissionen zu verringern und die Ernährungssicherheit zu fördern.
Öffentlich zugängliche Studien zeigen, dass viele Unternehmen, die das IoT eingeführt haben, Schwierigkeiten haben, aus den gewonnenen Daten einen Mehrwert zu generieren und sie zur Verbesserung der geschäftlichen Entscheidungsprozesse zu nutzen. Die Unfähigkeit, IoT-Systeme aufgrund von Unerfahrenheit und fehlenden Best-Practice-Richtlinien zu verwalten und zu überwachen, wird in Unternehmen verschärft, in denen die IoT-Systeme nicht ausgereift sind und es den Mitarbeitern an spezieller IoT-Erfahrung fehlt.
Die Qualitätskontrolle kann sich in einigen Bereichen des IoT als schwierig erweisen, z. B. im verarbeitenden Gewerbe, wo für Produkte und Dienste aus verschiedenen Ländern unterschiedliche Standards für Qualität, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften gelten.
In einigen Fällen, und weil sich das IoT so schnell weiterentwickelt, können staatliche Vorschriften oft nicht mit dem aktuellen Stand der Technik Schritt halten, und es gibt keine ausreichenden Kontrollen zur Regelung von Umweltstandards, etwa für Fahrzeugemissionen. Außerdem sind sich nicht alle Länder über die internationalen Gesetze einig, mit denen versucht wird, akzeptable Verschmutzungsgrade zu regeln und die Nachhaltigkeit knapper Ressourcen zu überwachen.
Es gibt keinen universellen Standard für IoT-Geräte, ZigBee war beispielsweise eine Herausforderung für die Mesh-Netzwerke von Bluetooth. Ohne einen universellen Standard können Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme auftreten. Darüber hinaus verwenden einige IoT-Systeme verschiedene Protokolle und Technologien, was zu übermäßig komplexen Konfigurationen führt, die schwer zu warten sind.
IoT-Netzwerke stützen sich auf ein zentralisiertes Client-Server-Paradigma, um verschiedene Knoten zu authentifizieren, zu autorisieren und zu verbinden. Wenn die Anzahl der Knoten steigt, besteht die Gefahr eines serverseitigen Engpasses. In Zukunft könnte die Lösung für Engpässe in der Einführung von Fog-Computing-Modellen liegen, bei denen IoT-Geräte als Knotenpunkte für zeitkritische Vorgänge fungieren und Cloud-Server Datenmanipulationen und analytische Aufgaben übernehmen.
Das IoT nutzt und erzeugt unstrukturierte und strukturierte Daten. Herkömmliche Systeme sind nicht in der Lage, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, so dass IoT-Systeme möglicherweise zusätzliche Schnittstellen zur Verwaltung dieser Daten benötigen.
Fehler in Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) können zu falsch-positiven oder falsch-negativen Ergebnissen führen, was zusätzliche manuelle Arbeit in unternehmenskritischen Systemen zur Folge hat.
PRTG ist eine umfassende Monitoring-Software für Netzwerke und überwacht Ihre gesamte IT-Infrastruktur.
Die Umgebung und die von ihr produzierten Daten zu verstehen, ohne sie zu überwachen, ist wie die Verwendung eines PCs ohne Monitor. Aufgrund der Komplexität von Smart-World-Systemen stehen Unternehmen vor der gewaltigen Aufgabe, Datenbanken, Anwendungen, Leistung, Cloud-Dienste, Hardware und Services sowie spezielle Technologien aus Nischenbranchen zu überwachen.
Die Lösung ist eine Plattform, die intelligente Einblicke in alle Bereiche eines Smart-World-Netzwerks sowie automatisierte Benachrichtigungen und Alarme bietet. PRTG Monitor ist eine Plattform, die Plug-and-Play Monitoring-Funktionalität für jede Smart-World-Nische und jede Art von Technologie oder Hardware bietet.
Der Ansatz von PRTG zur Umgebungsüberwachung kombiniert bedingtes Monitoring und kontextbezogenes Monitoring. Das bedingte Monitoring bezieht sich auf die Überwachung der Funktionalität von Sensoren (z.B. CCTV-Sensoren), das kontextuelle Monitoring auf die Erfassung und das Verständnis der jeweiligen Messwerte.
