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Management of agricultural processes is often troubled by disconnections and data transfer failures. Limited cellular network coverage may prevent information exchange between mobile process participants.
The research projects KOMOBAR and ISOCom designed, implemented und field-tested a delay tolerant platform for robust communication in rural areas and challenging environments. An adaptable combination of infrastructure-based cellular networks and infrastructure-free multihop ad hoc communication (WLAN) leads to a variety of new communication opportunities. Temporal storage and forwarding of data on mobile farm machinery as well as dynamic platform configurations during process runtime strongly enhance reliability and robustness of data transfers.
Die Nutzung von Sensorsystemen bei der teilflächenspezifischen Bewirtschaftung eines Schlags steigert den Ertrag sowie die Wirtschaftlichkeit des Pflanzenanbaus. Dennoch tragen weitere Faktoren zur optimalen Nährstoffversorgung einer Pflanze bei, als sie von solch einem lokal arbeitenden System erfasst werden. Um die Effizienz dieser Precision Farming Systeme auszubauen ist der nächste, hier erfolgreich durchgeführte Schritt die Anbindung der mobilen Landmaschine über das Internet an eine regionsübergreifende Datenanalyseplattform und die Ausführung zeitkritischer Optimierungsfunktionen auf der Landmaschine.
he development of context-aware applications is a difficult and error-prone task. The dynamics of the environmental context combined with the complexity of the applications poses a vast number of possibilities for mistakes during the creation of new applications. Therefore it is important to test applications before they are deployed in a life system. For this reason, this paper proposes a testing tool, which will allow for automatic generation of various test cases from application description documents. Semantic annotations are used to create specific test data for context-aware applications. A test case reduction methodology based on test case diversity investigations ensures scalability of the proposed automated testing approach.
For Delay-Tolerant Networks (DTNs) many routing algorithms have been suggested. However, their performance depends heavily on the applied scenario. Especially heterogeneous scenarios featuring known and unknown node movements as well as different kinds of data lead to either poor delivery ratios or exhausted network resources.
To overcome these problems this paper introduces Data-Driven Routing for DTNs. Data is categorized according to its requirements into priority queues. Each queue applies an appropriate DTN routing algorithm that fits the data requirements best. Simulation results show that Data-Driven Routing allows high delivery ratios for time-critical data while saving network resources during the transfer of less time-critical data at the same time.
The wide distribution of smart phones allows to inform and interact with citizens in real-time, thus enabling the vision of smart cities. However, the reliability of smart city applications highly depends on the availability of appropriate, accurate, and trustworthy data. To increase the reliability of smart city applications, the European project CityPulse employs knowledge-based methods for monitoring and testing at all stages of the data stream processing and interpretation pipeline. During design-time testing validates the behaviour of applications with regard to different levels of quality of information. During run-time monitoring assesses the reliability of data streams, the plausibility of information, and the correct evaluation of extracted events. The monitored quality is exploited by fault recovery and conflict resolution mechanisms to ensure fault-tolerant execution of applications.
Ein modulares Framework zur Modellierung, Konfiguration und Regelung von kooperativen Agrarprozessen
(2016)
Die Komplexität vieler Agrarprozesse nimmt aufgrund von technischem Fortschritt, steigenden rechtlichen Anforderungen und Nachweispflichten beständig zu. Prozessketten werden in Kooperation verschiedener Akteure (Landwirt, Lohnunternehmer, Dienstleister, digitaler Vermittler, Behörde) gemeinsam bearbeitet, dokumentiert und geprüft. Ein ökonomisch und ökologisch ressourceneffizientes Management der Prozessausführung stellt eine Herausforderung für alle Akteure dar. Dynamische Prozessveränderungen führen vielfach zu manuellen Eingriffen in die Prozessregelung, die kostenintensive Verzögerungen verursachen. Das Forschungsvorhaben OPeRAte entwirft und evaluiert neu gestaltete Konzepte und Mechanismen zur durchgehenden Organisation und Regelung kooperativer Agrarprozesse. Es werden konfigurierbare und wiederverwendbare Module identifiziert, die sich an Prozessparameter anpassen und in artverwandten Prozessen erneut verwenden lassen. Das OPeRAte-Framework ermöglicht die Zusammenführung aller beteiligten Akteure und Ressourcen (Maschinen, Sensoren, Aktoren, Endgeräte, Server, Daten, etc.) über offene Schnittstellen. Prozessinhaber sollen durch autonome Prozesskonfigurationen und -adaptionen entlastet und durch Visualisierungen zu effizienten Entscheidungen befähigt werden. Die Konzepte dieses Beitrags dienen als Diskussionsgrundlage zur Formulierung von flexiblen und erweiterbaren Lösungsstrategien für die Landtechnik.
Der wirtschaftliche Druck in der Landwirtschaft mit weniger Ressourcen höhere Erträge zu erwirtschaften hat zu einer zunehmenden Automatisierung und Industrialisierung agrartechnischer Prozesse geführt. Die Vernetzung von kooperativen Agrarprozessen verfügt über außerordentliches wirtschaftliches Potenzial, birgt aber auch große Gefahren für die Datensicherheit. Daten werden vielfach nicht durch den Dateneigentümer erfasst, sondern von beauftragten Dienstleistern (z.B. von Lohnunternehmen). Bei einer Datenerfassung durch Dienstleister sind Datenzugriffe nicht kontrollierbar und nachträgliche Datenmanipulationen nicht auszuschließen. Datensicherheitslösungen aus anderen Wirtschaftsbereiche lassen sich nur unzureichend auf die Landtechnik übertragen. Dieser Beitrag stellt ein Basiskonzept zur bereichsübergreifenden Datensicherheit in der Landtechnik vor. Das Ziel des Konzeptes ist, die Datenhoheit durch den Eigentümer zu jeder Zeit zu gewährleisten und ausgewählte Prozessdaten manipulationssicher zu dokumentieren.
Our world and our lives are changing in many ways. Communication, networking, and computing technologies are among the most influential enablers that shape our lives today. Digital data and connected worlds of physical objects, people, and devices are rapidly changing the way we work, travel, socialize, and interact with our surroundings, and they have a profound impact on different domains,such as healthcare, environmental monitoring, urban systems, and control and management applications, among several other areas. Cities currently face an increasing demand for providing services that can have an impact on people’s everyday lives. The CityPulse framework supports smart city service creation by means of a distributed system for semantic discovery, data analytics, and interpretation of large-scale (near-)real-time Internet of Things data and social media data streams. To goal is to break away from silo
applications and enable cross-domain data integration. The CityPulse framework integrates multimodal, mixed quality, uncertain and incomplete data to create reliable, dependable information and continuously adapts data processing techniques to meet the quality of information requirements from end users. Different than existing solutions that mainly offer unified views of the data, the CityPulse framework is also equipped with powerful data analytics modules that perform intelligent data aggregation, event detection, quality
assessment, contextual filtering, and decision support. This paper presents the framework, describes ist components, and demonstrates how they interact to support easy development of custom-made applications for citizens. The benefits and the effectiveness of the framework are demonstrated in a use-case scenario
implementation presented in this paper.
Reliable information processing is an indispensable task in Smart City environments. Heterogeneous sensor infrastructures of individual information providers and data portal vendors tend to offer a hardly revisable information quality. This paper proposes a correlation model-based monitoring approach to evaluate the plausibility of smart city data sources. The model is based on spatial, temporal, and domain dependent correlations between individual data sources. A set of freely available datasets is used to evaluate the monitoring component and show the challenges of different spatial and temporal resolutions.