PAMETNO KMETIJSTVO
PASIVNA NFC
(NEAR-FIELD COMMUNICATION) ZAPESTNICA
Splošen opis
Pasivna NFC (near-field communication) zapestnica, ki jo nosi delavec ima unikatno identifikacijsko številko (ID). Ob dotiku zapestnice s čitalcem se identifikacijska številka pošlje preko kabla modulu (montiran pod mizo), ki je odgovoren za vso logično obdelavo podatkov, kontrolo LED luči in je lahko povezan tudi na več čitalcev, pospeškometrov in LED luči. Več čitalcev lahko montiramo na eno mizo zato da so pri delu lažje dostopni in tako delavec lahko lažje aktivira mizo na kateri bo delal. Ko modul od NFC čitalca prejme ID zapestnice ( vsak čitalec ima tudi svoj ID preko katerega lahko vemo na kateri mizi se čitalec nahaja) se miza “aktivira” in prične se timer dela na mizi. To pomeni da (vodoodporne) LED lučke montirane na vsaki mizi na delavcu vidnem mestu spremenijo barvo iz rdeče v zeleno in mu tako signalizirajo da lahko dela na mizi. Ob končanem delu se delavec ponovno dotakne čitalca in mizo tako deaktivira s čimer se ustavi timer dela, zabeleži se trajanje dela in LED lučke se spet obarvajo v rdečo. Preko lokalnega Wi-Fi omrežja na katerega so povezani moduli se podatki nato prenesejo na strežnik, ki podatke hrani in omogoča nadaljno obdelavo in prikaz podatkov.
V nadaljevanju so razloženi še mehanizmi, ki poskribjo, da se delavec ne pozabi poskenirati pri pričetku in koncu dela.
Kdo dela?
Pasivna zapestnica ima unikatno identifikacijsko številko, ki jo ob dotiku prebere čitalec montiran na vsaki mizi. Čitalec prebere identifikacijsko številko in jo pošlje modulu, ki je odgovoren za na daljno obdelavo dogodka.
Kje dela?
Vsaka miza ima svoj čitalec zapestnic, ki ima svoj unikaten ID. Tako lahko modul, ki prejme podatke od čitalca ve na kateri mizi je čitalec montiran, posledično pa tudi vemo za katere pridelke gre saj ima vsak pridelek svojo določeno mizo.
Kako dolgo?
Čas dela se prične beležiti ko se delavec poskenira na čitalcu. Takrat se “neaktivna” miza, ki ima led luči obarvane v rdečo aktivira. To pomeni da modul ki je odgovoren za kontrolo senzorjev in luči monitranih na mizi sproži programsko štoparico in spremeni barvo luči v zeleno. Ob koncu dela se delavec ponovno poskenira na čitalcu, programska štoparica se ustavi in modul zabeleži trajanje dela na mizi.
Kaj če se delavec ne poskenira ob pričetku dela?
Na vsaki mizi je montiran pospeškometer, ki zaznava premike in tresljaje mize. V primeru, da delavec prične z delom na mizi ki je v neaktivnem stanju (rdeče luči) brez da jo aktivira, torej da se ob njo nasloni, jo premakne, z delom povzroča tresljaje in podobno modul to preko pospeškometra montiranega na vsaki mizi zazna in sproži utripanje luči, da tako delavcu sporoči, da se ni poskeniral in da je miza neaktivna. Obenem se sproži časovnik, ki se uporabi za začetek dela v primeru, da se delavec naknadno poskenira, zato da imamo bolj natančne podatke. V primeru da se delavec ne poskenira, torej je šlo za lažno zaznavo ( tresljaji zaradi kontakta z drugimi mizami, nekdo se ponesreči obregne ob mizo, ipd...) modul nekaj časa preverja ali miza miruje in deaktivira mizo, da luči prenehajo utripati.
Kaj če se delavec ne poskenira ob koncu dela?
Da rešimo primer, ko delavec zaključi z delom na mizi in se ne poskenira, da bi mizo postavil nazaj v neaktivno stanje ter zabeleži čas dela, je odgovoren modul, ki medtem ko je miza aktivna stalno spremlja tudi njen pospeškometer. V primeru da zazna daljše obdobje, kjer miza miruje oz. ni nobenih tresljajev modul avtomatsko deaktivira mizo in zaključi delo ter zabeleži končni čas od takrat kadar ni več zaznaval tresljajev.
Uporaba umetne inteligence
Pri podatkih iz pospeškometrov je veliko priložnosti za uporabo umetne inteligence. Omejitev je pri zbiranju referenčnih podatkov za treniranje modela. Najprej potrebujemo referenčne vzorce aktivnosti, torej potrebujemo odčitke iz pospeškometrov, za katere vemo za kakšno aktivnost je šlo, torej odčitke ko je nekdo za mizo delal, ko je miza mirovala, ko je nekdo delal na sosednji mizi, ko je nekdo delal par miz stran. Z dovolj zbranimi referenčnimi podatki bi nato lahko ustvarili model, ki bi kar iz podatkov iz pospeškometra znal napovedat ali gre za delo na mizi ali ne. Ker takšni modeli niso nikoli 100% zanesljivi, pri izračunu marž dela pa je lahko vsak % pomemben uporabo umetne inteligence vidim bolj kot dodatek, da bi prišli do natančnejših in zanesljivejših podatkov, ne pa kot nadomestilo za uporabo NFC zapestnic in čitalnikov.
Povezljivost
Za pošiljanje iz modulov na strežnik potrebujemo internetno povezljivost. Ker imajo moduli Wi-Fi povezljivost v rastlinjaku pa Wi-Fi povezljivosti ni jo je potrebno ustvariti. To lahko storimo z uporabo mobilnega omrežja, ki pa je prisotno. Potrebujemo le en modem, ki podpira ustvarjanje Wi-Fi omrežja, za povezavo na internet pa se preko SIM kartice poveže na mobilno omrežje. V primeru da modem sam ne pokrije celotnega rastlinjaka se lahko doda še cenejše ponavljalce signala.