Langattomat tiedonkeruujärjestelmät täydentävät taloautomaatiota

Automaatiojärjestelmien alkuhetkeä etsiessä joudutaan palaamaan 1960-luvulle, jolloin digitaalitekniikka ja varsinkin sen mahdollistama ohjelmoitava logiikka, PLC (Programmable Logic Controller), kehitettiin ohjausjärjestelmien ytimeksi, älyksi. Tätä kehitystyötä voidaan pitää automaatiojärjestelmien lähtölaukauksena ⁽¹⁾.

Järjestelmät olivat pitkään paikallisia ja niiden operointi vaati fyysistä paikallaoloa. Käyttöliittymä, jos sellainen sattui olemaan, sijaitsi usein teknisessä tilassa ja sen käyttö vaati järjestelmän syvällistä osaamista, joten järjestelmän käyttäminen tai muutosten teko ei onnistunut jokaiselta. Yhteydet ulkomaailmaan puuttuivat, eivätkä etäseuranta tai etähälytykset rakennusten ulkopuolelle olleet mahdollisia.

Onneksi tilanne on muuttunut ja nykyiset taloautomaatiojärjestelmät sisältävät standardirajapintoja kommunikointia varten ja etäyhteydet ja -hälytykset ovat käytännössä aina tarjolla. Myöskin valmistajakohtaiset rajapinnat ovat väistymässä ja standardoidut tavat siirtää viestejä ovat hyvin tuettuna. Tämä mahdollistaa eri valmistajien anturien, laitteiden ja jopa järjestelmien liittämisen toisiinsa, sekä uusien innovatiivisten palvelujen rakentamisen taloautomaatiojärjestelmien yläpuolelle.

Pilvipalvelut ovat jo nykypäivää myös taloautomaatiossa

Vaikka taloautomaatiojärjestelmät ovat edelleen paikallisia eli äly sijaitsee kohteessa, sijaitsee yhä useampi palvelu Internetissä tai pilvessä, ja vain palvelujen tarvitsema tieto tuotetaan paikallisesti. Tämä mahdollistaa paikallisen järjestelmän pysymisen kohtuullisen yksinkertaisena, edullisena ja helppokäyttöisenä. Pilvipalvelussa taas voidaan hyödyntää palveluntarjoajien dynaamisia resursseja, esimerkiksi käyttää aina vain tarpeellinen määrä laskentatehoa tai tallennustilaa tilanteesta riippuen, jolloin ylimääräisiä palvelinkustannnuksia ei synny. Myös nykyaikaisten pilvipalvelujen koneoppimis- ja teköälypalvelut ovat käytettävissä. Kun taloautomaatiojärjestelmien tuottama data kootaan keskitetysti pilveen, voidaan sitä käyttää huomattavasti paremmin hyödyksi data-analytiikassa ja tekoälyn lähtötietona verrattuna yhden järjestelmän paikalliseen käyttöön. Keskitetty data, ns. Big Data, mahdollistaa myös esimerkiksi kohteiden keskinäisen vertailun (Benchmarking) ⁽²⁾, jolloin pystytään puuttumaan samankaltaisten kohteiden eroavaisuuksiin ja sitä kautta löytämään tai ennakoimaan esimerkiksi ongelmia laitteistossa tai jopa rakenteissa. Alla esimerkki erään valmistajan järjestelmän toteutuksesta (kuva 1).

Kuva 1. Caverion Smart View -järjestelmä. ⁽³⁾

Rajapintoja on avattu laite- ja järjestelmäintegraatioita varten

Perinteisesti taloautomaation anturoinnit on tehty analogisilla antureilla, joiden liittymisrajapinta on ollut tarkkaan määrätty, kuten esimerkiksi 0-10v jänniteviesti, 4-20mA virtaviesti tai jokin resistanssiin liittyvä rajapinta (esim. NTC, PTC tai RTD). Ajan kuluessa digitaaliset anturit ovat saaneet jalansijaa ja viestit kulkevat bitteinä, eivät analogisina arvoina, ja yhden arvon sijaan voidaan siirtää useita eri arvoja ja parametreja samassa viestilinjassa. Digitaalisuus ei tuonut helpotusta rajapintaviidakkoon, vaan käytössä on liioittelematta kymmeniä fyysisen tason toteutuksia, joiden päälle on vielä rakennettu toinen mokoma kommunikointiprotokollia. Onneksi maailma muuttuu tässäkin tapauksessa ja vieläpä parempaan suuntaan. Yleisesti käytettyjen väylien ja protokollien lista on kaventunut ja tuki näille löytyy useimmista järjestelmistä vakiona. Yleisiä käytössä olevia liityntöjä ovat esimerkiksi RS485, M-Bus ja Profibus. Nämä edellä mainitut kuvaavat vähintään kommunikoinnin alimman tason, ja päälle tulee mahdollisesti vielä tiedonsiirtoprotokolla. Taloautomaatiosta puhuttaessa käytetään usein RS485/Modbus (RTU) toteutusta. Enenevässä määrin myös modernimmat ratkaisut ovat yleistymässä, kuten esimerkiksi KNX, BACNet, EtherCAT tai vaikkapa Modbus TCP, joista osa toimii yleisesti tietotekniikassa käytetyn Ethernet-verkon päällä. Langattomuuskin on tullut liityntöihin mukaan ja esimerkiksi KNX:stä löytyy myös versio, joka toimii langattomasti. Edelleen käytetään myös analogisia signaaleja tarpeen mukaan ja ne ovatkin yksikertaisia, luotettavia ja edullisia ratkaisuja esimerkiksi lämpötila-antureissa.

Kun katsotaan taloautomaatiojärjestelmää ns. ylävinkkelistä, päästään ihan uuteen maailmaan. Järjestelmätason liitynnät on yleensä rakennettu IP-verkon (Internet Protocol) päälle ja siellä kommunikointi tapahtuu käyttäen Internetin rajapintoja, eli puhutaan API:eista (Application Programming Interface). APIt kertovat mitä tietoa rajapinnan kautta voidaan vaihtaa ja miten se tapahtuu. Yksikertainen API voi perustua vakiomuotoisten viestien vaihtoon, eli toinen osapuoli lähettää tietopyynnön (REQUEST) ja toinen osapuoli vastaa siihen (RESPONSE). Todellisuudessa tähän liittyy vähän enemmän kompleksisuutta, mutta asiasta kiinnostuneet voivat lukea lisää vaikkapa Wikipediasta.

Mutta mitä API:en kanssa voidaan tehdä, kun puhutaan taloautomaatiojärjestelmistä? Pilvipalvelut ja keskitetyt ratkaisut vaativat rakennusten järjestelmien ja pilvipalvelujen välistä kommunikaatiota, ja tämä on mahdollista API:en avulla. Tietoa voidaan siirtää rakennuksista pilveen ja myös toisin päin, eli pilvipalvelun analytiikkapalvelu voi säätää esimerkiksi lämmityksen tai ilmastoinnin toimintaa käyttäen hyödyksi taloautomaatiojärjestelmän keräämää dynaamista, eli jatkuvan mittauksen dataa. Pilvipalvelu voi hyödyntää myös julkisesti tarjolla olevaa dataa, kuten esimerkiksi sääennusteita, joiden avulla ennakointi voidaan tuoda osaksi lämmityksen (tai viilennyksen) ohjausta. Toinen esimerkki on sähkön SPOT-hinnan seuraaminen ja sen avulla kulutushuippujen ajoittaminen hintakuoppien kohdalle, jolloin saadaan kustannussäästöjä. Mahdollisuuksia useamman datalähteen hyödyntämisestä on paljon muitakin ja uusia tulee koko ajan lisää. Nämäkin edellä mainitut julkiset datat ovat saatavilla API:n kautta ⁽⁴⁾.

Miten IoT liittyy taloautomaatioon?

Nykyisin ei voi olla törmäämättä termiin IoT (Internet of Things). IoT:llä tarkoitetaan esineiden internetiä eli käytännössä sitä, että kaikki laitteet juttelevat keskenään tai niiden olisi ainakin periaatteessa mahdollista jutella keskenään. Laitteiden itsessään ei tarvitse liittyä suoraan Internetiin käyttäen IP-yhteyttä, vaan alimmalla tasolla voi olla muitakin kommunikointitapoja. Kun noustaan hierarkiassa ylöspäin, tullaan jossain vaiheessa tasolle, joka on jo liittynyt Internetiin ja joka mahdollistaa alemmillakin tasoilla olevien laitteiden tiedonvaihdon verkossa olevien muiden laitteiden kanssa.

Nykyiset IoT-laitteet ja niiden tietoliikenneyhteydet mahdollistavat erittäin hyvän energiatehokkuuden, joka käytännössä tarkoittaa mahdollisuutta paristokäyttöisyyteen. Paristokäyttöisyydestä seuraa muutama positiivinen asia: pieni koko, edullinen hinta, helppo asennettavuus ja helppo vaihdettavuus. Vielä kun pariston kestoksi luvataan monesti useita vuosia, ei huollettavuuteen eli paristonvaihtoon tarvitse laskea kustannuksia. Miinuspuolena on laitteiden kertakäyttöistyminen, jolloin paristoja ei vaihdeta, koska on halvempaa laittaa aina uusi laite edellisen pariston tyhjennyttyä. Onneksi energianlouhinta ympäristöstä kehittyy kovaa vauhtia, ja jo nykyään markkinoilta löytyy laitteita, jotka saavat toimintaan vaadittavan energian esimerkiksi valaistuksesta ⁽⁵⁾ tai prosessin tuottamasta lämmöstä ⁽⁶⁾.

IoT-laitteiden tietoliikenneyhteydet perustuvat joko lyhyen kantaman radioihin, kuten esimerkiksi Bluetooth, ZigBee, Z-Wave ⁽⁷⁾ tai vaikkapa Wi-Fi tai sitten pitkän kantaman teknologioihin kuten 4G/5G, LoraWAN, SigFox tai uusimmat tulokkaat NB-IoT ja LTE Cat-M. Viime mainitut perustuvat ns. kännykkäverkkoihin mutta ovat kuitenkin suunniteltu paristokäyttöisiin päätelaitteisiin, jolloin päästään paljon pidempiin paristonkestoaikoihin kuin kännykän tapauksessa. Myös verkkopuolen kehitys tarjoaa kattavat verkon peittoalueet, jolloin IoT-laitteet toimivat myös ruutukaavan ulkopuolella. Tällöin niiden käyttö on mahdollista hankalissakin kohteissa, kuten kiinteistöjen teknisissä tiloissa sijaitsevissa etäluettavissa sähkö- ja vesimittareissa ^{(8, 9)}.

Kun taloautomaatiojärjestelmät on saatu kiinni pilveen ja mukaan IoT-laitteita, voidaan siirtyä näiden kahden erillisen järjestelmän integraatioon. Mitä hyötyjä IoT:n käyttö tuo nykyisen taloautomaatiojärjestelmään? Ensinnäkin, langattomuus tulee kovalla rytinällä ja ainakin saneerauskohteissa langattomuus voi määrittää tuleeko rakennukseen mahdollisesti lisää mittapisteitä vai ei. Kaapeloitujen antureiden asentaminen olemassa olevaan rakennukseen voi olla liian kallista tai joissakin tapauksissa jopa mahdotonta, joten langattomalla järjestelmällä voidaan taklata tämä ongelmakohta. Lisäksi paristokäyttöisyys mahdollistaa laitteiden asentamisen sinne missä laitetta tarvitaan, eikä sinne mistä löytyy sähköä. Hinnaltaan edulliset laitteet mahdollistavat myös mittapisteiden suuren määrän, jolloin rakennuksen toiminnasta saadaan kattava ja tarkka kuva. Langattomuus ja paristokäyttöisyys tulee eteen myös uudiskohteissa, joissa laitteita tai antureita voidaan asentaa rakenteiden sisään kuten esimerkiksi seiniin tai vaikkapa betonivaluihin ⁽¹⁰⁾. Tällöin voidaan aloittaa rakennuksen laadun- ja kunnonvalvonta jo rakentamisen aikana ja samaa järjestelmää käyttäen seurata rakennuksen toimivuutta läpi koko sen elinkaaren.

IoT-laitteiden data on usein saatavilla joko suoraan sensorin tarjoamasta rajapinnasta, sensoridatan tiedonkeruulaitteesta, josta usein käytetään termiä yhdyskäytävä (Gateway), tai pilven reunalta API:n kautta. Integraatio taloautomaatiojärjestelmään voidaan tehdä mistä välistä tahansa. Yleisin tapa on ehkä edelleenkin Gateway, joka liittyy taloautomaatiojärjestelmään esimerkiksi Modbus TCP:llä ja tarjoaa langattoman sensoriverkon datat Modbus-rekisterien kautta. Tällä tavalla ylemmän tason toimintaa ei tarvitse muuttaa, vaan taloautomaatiosovellus toimii kuten aina ennenkin välittämättä siitä, ovatko itse anturit kiinteät vai langattoman yhdyskäytävän perässä. Integraatio voidaan tehdä myös pilven tasolla, jolloin IoT-järjestelmä kerää datat omaan pilveen ja tarjoaa ne käytettäväksi API:n kautta taloautomaatiojärjestelmän pilvisovellukselle.

Nykyiset IoT-laitteet, sensorit, mittaavat hyvin kattavasti erilaisia suureita ja määreitä, joita kaikkia ei voida edes kuvitellakaan mitattavan perinteisellä taloautomaatiojärjestelmän anturoinnilla. Esimerkkinä lämpökamerakuvaan perustuva henkilömäärälaskuri ⁽¹¹⁾ tai langaton minikokoinen monianturi Bluetooth sensori ⁽¹²⁾.

Digitaaliset kaksoset

Digitaalinen kaksonen on nimensä mukaisesti digitaalinen ilmentymä tai kopio fyysisestä objektista, tässä tapauksessa rakennuksesta. Digitaalinen kaksonen voi olla hyvinkin kattava kopio, tai se voi olla tehty jotakin tiettyä käyttötarkoitusta varten, jolloin siitä voidaan karsia pois kaikki ylimääräinen ja sen käytettävyys ja visuaalinen esitystapa sopivat juuri tarkoitettuun käyttötarkoitukseen. Jos tarkastellaan rakennuksen digitaalista kaksosta tarkemmin, lähdetään liikkeelle yleensä rakennuksen 3D-mallista, joka perustuu rakennuksen tietomalliin eli BIM:iin (Building Information Modeling). Malli sisältää yleensä rakennuksen geometrian lisäksi paljon muutakin suunnittelu-, materiaali-, toteutus- ja käyttötietoa ja kaikki on tuotu nähtäville 3D-näkymään. Parhaimmillaan mallin sisällä voi liikkua VR-lasit päässä ja tarkastella materiaaleja, värejä ja erilaisten laitteiden tuottamaa dataa. On jopa mahdollista sytyttää ja sammuttaa valot sekä digitaalisesta mallista että reaalimaailman kaksosesta samalla kertaa. Tämä malli on tietenkin hienon näköinen ja herättää wau-efektin, mutta usein sen käyttäminen todellisissa käyttötapauksissa ei olekaan käytännöllistä. Täydellisen mallin sijaan pitääkin miettiä erilaisia käyttötapauksia ja niihin soveltuvia digitaalisia kaksosia. Ei siis tehdä yhtä digitaalista kaksosta, joka kattaa kaikki käyttötapaukset, vaan useampi erillinen käyttötapauskohtainen digitaalinen kaksonen.

Otetaan esimerkiksi tilavarausjärjestelmä; varausjärjestelmä toimistohuoneille ja työpisteille. Tarvitaanko tässä tapauksessa 3D-näkymää vai riittäisikö ihan perinteinen 2D-kerrosnäkymä? Uskon että suurin osa käyttäjistä päätyy 2D-näkymään sen yksinkertaisuuden ja helpon ymmärrettävyyden takia. Tässä esimerkkinä pohjakuvakaksonen (kuva 2) ⁽¹³⁾.

Kuva 2. Interaktiivinen pohjakuva (13).

Käyttäjälle riittää, että pohjakuvassa näkyvät vapaat paikat ja niitä pääsee varaamaan samasta näkymästä helposti ja nopeasti. Tässä käyttötapauksessa 3D-näkymästä ei ole mitään hyötyä, se vain monimutkaistaa näkymää ja hankaloittaa järjestelmän rakentamista.

Digitaalisen kaksosen tarkkuus riippuu aina sen taustalla olevan mallin tarkkuudesta ja kerätyn datan määrästä (ja tarkkuudesta). Tähän IoT on tuonut helpotusta mittapisteiden lisäämisen helppoudella sekä uusien mittaustyyppien kautta. On siis mahdollista kerätä hyvin paljon tietoa, jota voidaan käyttää digitaalisen kaksosen toteutuksessa. Esimerkiksi työpisteiden varausjärjestelmä voidaan toteuttaa hyvin pienillä IoT-laitteilla, jotka liimataan työpöydän alapintaan (kuva 3) ja jotka kertovat onko työpisteellä käyttäjä vai ei ⁽¹⁴⁾.

Kuva 3. Haltian Thingsee PRESENCE IoT-laite (15).

Ennen IoT-aikakautta olisi ollut käytännössä mahdotonta kaapeloida läsnäoloanturit jokaiseen työpisteeseen, varsinkin jos kalusteet ovat nykymallin mukaisesti helposti liikuteltavia.

Lopuksi

Digitalisaation, rakennusten tietomallintamisen ja digitaalisten kaksosten ympärillä tehdään tälläkin hetkellä todella paljon kehitystyötä ja kaiken yhteensovittaminen tulee koko ajan helpommaksi. Myös työkalut, teknologiat ja standardit kehittyvät koko ajan mahdollistaen yhä monipuolisemman rakennetun ympäristön mallintamisen ja mallien hyödyntämisen rakennuksen elinkaaren aikana sekä helpottaen esimerkiksi kiinteistöhuollon toimintaa tarjoamalla ajan tasalla olevaa tietoa niin rakennuksesta kuin siellä olevasta tekniikasta ja käyttäjistä. Digitalisaation kehityksen suuntaa on ollut määrittämässä teknologia, mutta onneksi kehityksen ajuriksi on pikkuhiljaa nousemassa se tärkein eli ihminen, teknologian käyttäjä.

Kirjoittaja:

Ossi Laakkonen, projektipäällikkö, Karelia-ammattikorkeakoulu

Lähteet