Im Webinar wird eine bewährte Softwarearchitektur vorgestellt, die ihre Bewährungsprobe mit einer konkreten Praxisumsetzung in einer Landeshauptstadt bestanden hat. Die Kombination und Integration der unterschiedlichen Open Source Komponenten gewährleistet eine hoch integrierte und skalierbare IoT Plattform.

1. Emissionsfreie Mobilität gestalten:
Mit Open Source Technologien zur
Green City
Webinar, 09.06.2021

2. s
PROBLEM
Städte sind für rund drei Viertel
des weltweiten CO2-Austoßes
verantwortlich
FAZIT
Smarte Städten spielen eine
zentrale Rolle beim Kampf
gegen den Klimawandel!
ZIEL
2050: Netto-Null Ausstoß
LÖSUNG
Sensordaten und ihre intelligente
Nutzung bilden einen Eckpfeiler für
Energieeffizienz, CO2-Reduktion und eine
optimale Nutzung
Quelle: https://www.dw.com/de/st%C3%A4dte-
spielen-zentrale-rolle-beim-kampf-gegen-
klimawandel/a-50480509

3. 5 Disziplinen auf dem Weg zur Green
City*
 Digitalisierung des Verkehrs
 Vernetzung im Öffentlichen Personenverkehr
 Elektrifizierung des Verkehrs
 Förderung des Radverkehrs
 Optimierung der urbanen Logistik
* vorgegeben durch das BMVI

4. Daten - der Treibstoff der Digitalisierung
Erfassung Sammlung Analyse Alarmierung Vorhersage
Optimierung
Prozesse
Verbesserung
Bürgererlebnis
Erhöhung
Sicherheit
Operative
Effizienz
Kosten-
ersparnis
Smarte
Fahrzeuge
Smarte
Infrastrukturen
Smarte
Gebäude
Smarte
Plätze
Smarte
Städte

5. Was sind Smart Spaces?
Smart Spaces ("smarte Räume") sind Bereiche in Städten oder
Gewerbezonen, in denen Video-, IoT-, Analyse- und KI-Technologien
eingesetzt werden, um neue Einsichten über Bürger, Gebäude und
Maschinen zu gewinnen. Ziel ist es, bestehende Infrastruktur effizienter
zu nutzen und die Lebensqualität zu erhöhen.
Bereiche Technologien Ergebnisse
Stadt
Universität Handel
Industrie Video
Analysen
IoT
KI
Sicherheit Effizienz
Effektivität Erlebnis
+ =

6. © Hitachi Vantara Corporation 2019. All Rights Reserved.
Smart Spaces
sind die Bausteine einer smarten Gesellschaft
Smart
Spaces
Smart
Industries
Smarter
Einzelhandel
Smarter Transport
Smarte
Bildungseinrichtun
gen
Smarte
Infrastruktur
Smart
Societies
Smarte
Organisationen
Smarte Gesellschaft
Smarte Städte
Smarte Läden
Smarte Einkaufszentren
Smarte Logistik
Smarte Lager
Smarte Wirtschaft
Smarte Regionen
Smarte Kreuzungen
Smarte Transportmittel
Smarte Schulen
Smarte Stadien
Smarte Büros
Smarter Verkehr
Smarte Straßen
Smarte Grenzen
Smarte Versorger
Smarte Flughäfen
Smarte Krankenhäuser
Smarter Betrieb Smart Government
Smart Business
Smarte Fabriken
Smarte Bahnhöfe

7. Erfassung
Sammlung
Analyse
Alarmierung
Vorhersage
In 5 Schritten vom Sensor zur
Handlungsempfehlung

8. Beispiel:
Datengetriebene Optimierung urbaner Infrastruktur
Zählung Fahrradfahrer
 Ermittlung der besten Stellen
für den Bau neuer
Fahrradwege
 Rückbau nicht genutzter
Wege
 Erstellung von Risikoprofilen
und Implementierung von
Sicherheitsmaßnahmen zur
Unfallvermeidung
Parkplatzanalyse
 Echtzeit-Info zur Park-
platzverfügbarkeit: nützlich
für Bürger und Touristen
 Auswertung der Park-dauer
und Nutzung von Parkuhren
 Analyse der Parkplatz-
belegung: Erweiterung von
Parkflächen notwendig oder
Verklei-nerung möglich?
Personen- /
Fahrzeugzähler
 Volumen und Art der
Flächenauslastung: +/-
gegenüber Erwartung
 Überwachung von
Verkehrsveränderungen nach
Anpassungen des
Straßennetzes
 Fahrzeugklassifizierung zur
Verhältnismessung von LKW,
PKW, Bussen
 Beobachtung von LKW,
die unerlaubte Abkürzungen
nehmen
Verkehrsanalyse
 Aufdecken von auf den ersten Blick
unauffälligen Verhaltensweisen
 Bürgersteig- und
Straßenerweiterungen notwendig?
 Zusätzliche Sicherheits-
maßnahmen für gefährliche
Kreuzungen
 Wartezeitoptimierung für
Fußgänger / Fahrzeuge
 Regelung von Passagierströmen

9. Schritt 1:
Generierung von Sensordaten und Edge Analytics
Erfassun
g
Sammlun
g
Analyse
Alarmieru
ng
Vorhersa
ge
Quelle: Bosch
Anforderungen:
 Echtzeiteinblicke über die Nutzung der urbanen Infrastruktur (Verkehr,
Parkplätze, Menschenströme etc.)
 Nachrüstung bzw Digitalisierung von bisher analogen
Infrastrukturobjekten
Lösungskomponenten:
 Geeignete Sensorik für die jeweiligen Anwendungsfälle, z.B.
 Umweltsensoren zur Messung der CO2-Belastung oder
 Kameras für die Parkraumüberwachung, Verkehrsanalyse,
öffentliche Sicherheit etc.

10. Lösung für Parkdaten und eine verbesserte
Parkplatzsituation
30% des Stadtverkehrs besteht
aus Menschen, die einen Parkplatz
suchen.
Nutzen Sie Parkdaten für:
 Erfassung der
Parkplatzbelegung
 Intelligente Überwachungen
 Ermittlung der Parkdauer
 Entwerfen von Parkregeln
basierend auf der Nachfrage

11. Schritt 2:
Sammlung und Verarbeitung der Daten Erfassun
g
Sammlun
g
Analyse
Alarmieru
ng
Vorhersa
ge
c
Aktivität
Verkehrs-
analysen
Sicherheit
Parkplatz
Wetter
Hochwasser
Energie
Beleuchtung
Abfall
VIDEO
INTEGATION
Verkehrszeichen
ESRI
Parken
GEOGIS
GSM-R
Umwelt SENSOR
INTEGRATION
DATEN
INTEGRATION
ERP
VIDEO
IoT
c
Realtime Data
Lake
OSINT
DATA
STREAM
APPS
c
IoT Analytics
Plattform
SOCIAL
MEDIA
INTEGATION
Anforderungen:
 Sichere und flexible Integration, aber auch
Bereitstellung der Daten für alle relevanten
Anwendergruppen
 Speicherung und Verarbeitung von
heterogenen Daten in einer Plattform
Lösungskomponenten:
 Edge Gateways für den Transport und erste
erste Analysen der Daten
 API Gateway für die Bereitstellung sicherer
und offener Daten APIs für den Zugriff der
unterschiedlichsten Anwendergruppen
(Bürger, Entwickler, kommunale
Dienstleister und Behörden u.a.)
 Streaming Data Lake für die Speicherung
und Verarbeitung der vielen Datenquellen
in Echtzeit (z.B. die Nutzung von Parkraum,
Parkraum, ÖPNV sowie Dienste wie Car-
und Bikesharing)

12. Fokus:
Die Confluent Plattform als Datendrehscheibe der
Smart City
Kafka entwickelt sich von einer
„Message Queue“ zu einer Streaming
Datenplattform
 Confluent ist eine „Distribution“ die aus Kafka +
Extras besteht
 Confluent Cloud ist eine managed, cloud-native
Event Streaming Plattform powered by Apache Kaka
 Fokus auf Entwicklung von Apps, die mission-
critical sind anstatt Fokus auf das managen
von Kafka Clustern
 Skalierbare Dateninfrastruktur für IoT und Smart
City
 Plattform für App-Modernisierung &
Microservices
von langsamen, nicht reaktionsfähigen Shared-
<>
REST
Prox
y
Stream
s
App
Replicato
r
KSQ
L
Schema
Registry
Control
Center

13. Schritt 3:
Echtzeiteinblicke durch maßgeschneiderte
Dashboards
Erfassun
g
Sammlun
g
Analyse
Alarmieru
ng
Vorhersa
ge
Anforderungen:
 Analyse der Sensor-Daten durch operative Anwender
 Visualisierung von historischen und Echtzeitdaten
 Erkenntnisse durch Echtzeiteinblicke, z.B. müssen
zusätzliche Parkflächen geöffnet werden?
 Maßgeschneiderte Aufbereitung der Daten in Abhängigkeit
der Anwendergruppe
Lösungskomponenten:
 IoT Plattform zur Bildung eines digitalen Zwillings der Stadt
und für die Verwaltung der unterschiedlichen Sensoren
sowie der datengetriebenen Alarmierungen und
Dashboards

14. Schritt 4:
Intelligente Alarme für schnellere ReaktionenErfassun
g
Sammlun
g
Analyse
Alarmieru
ng
Vorhersa
ge
Quelle: telematik-markt.de
Anforderungen:
 Intelligente Überwachung von Schwellwerten durch
komplexe Business-Rules
 Datengetriebenes Anstoßen von Prozessen und Aktionen,
z.B. die automatische Erstellung von Tickets zum
Anstoßen von Fehlerbehebungsprozessen
 Datengetriebene Optimierung, z.B. durch aus der Plattform
generierte Verbesserungsvorschläge und -hinweise
Lösungskomponenten:
 IoT Plattform zur Administration der Regeln für
Schwellwerte, Alarme etc.
 Kommunikation der Erkenntnisse und Informationen an die
diversen Empfängergruppen über Portale, digitale
Hinweisschilder oder Apps

15. Schritt 5:
Proaktivität durch Aktivierung und Analyse der
Daten
Erfassun
g
Sammlun
g
Analyse
Alarmieru
ng
Vorhersa
ge
Anforderungen:
 Tiefgreifende Analyse der Sensor Daten
 Integration von unterschiedlichen Systemen und Datensilos
(Verkehrssteuerung, Sensorik, Baustellen u.v.m.) in eine gemeinsame
Datenplattform
 Self-Service-Analysen für Fachanwender
 Erkenntnisgewinne über die Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel, den
Verkehrsfluss, die Parkraumnutzung etc. durch Dashboards und
Datenanalysen
Lösungskomponenten:
 Datenintegration für die Verschneidung der Sensordaten mit diversen
anderen Datenquellen der Stadt oder Kommune (z.B.
Baustellenmanagement oder Veranstaltungen) bzw. auch extern
verfügbarer Daten (z.B. Open Data oder Wetterdaten) zur Gewinnung
neuer Erkenntnisse
 Analytische Plattform für die operative und strategische Auswertung der
Daten und Bereitstellung der Informationen an die Anwender

16. Lösungsarchitektur für smart und umweltbewusste
Städte

17. Open Source als einer der Grundpfeiler der
Digitalisierung
Abhängigkeit
 Vom Hersteller/Lieferant
 Von Releasezyklen
Sicherheit
 Sicherheitslücken im Code
 Stabilität des „Intellectual Assets“
Flexibilität
 Individuelle Anforderungen
 Schnittstellen/Integration
Kosten
 Lizenzen, Wartung
 Implementierung, Support
Innovation
 Prozessunterstützung
 „Kooperative Individualentwicklungen“

18. Smart City durch bewährten Projektansatz
realisieren
START
Status Quo und
Anforderungen
verstehen
Identifikati
on
der nächst
en Gruppe
von Use
Cases
IMPLEMENTIERUN
G
Erfordert eine Reihe
von Maßnahmen, um
Skalierung sicher zu
stellen
PROOF OF
CONCEPT
Beinhaltet Use
Cases, die einen
messbaren Value
nach
Geschäftsprioritäten
liefern
WORKSHOP
Use Cases
priorisieren und
Roadmap
entwickeln
Launch
des
nächsten
Smart City
Projekts
Involviert verschiedene
Layer wie Architektur,
Entwickler „Sandbox“,
Testing
Lücken zwischen den
aktuellen und
zukünftigen
Anforderungen
identifizieren
Smart Building
Vision sowie
Business- und
funktionale Ziele
herauskristallisiere
n

19. Grundprinzipien erfolgreicher
Digitalisierungsprojekte
Design mit dem
Anwender
Das bestehende
Ökosystem
verstehen
Design für
Skalierung
Auf Nachhaltigkeit
bauen
Datengetrieben
agieren
Nutzen Sie Open
Standards, Open Data,
Open Source und
Open Innovation
Wiederverwendbarkeit
und ständige
Verbesserung
Privatsphäre &
Security
Seien Sie kooperativ

20.  Anwendungsfall
 Eine zentrale Plattform für die Sammlung, Verknüpfung, Aufbereitung und
Bereitstellung von Verkehrs- und verkehrsbezogenen Daten (IoT) wird benötigt
 Anbindung von Daten aus Verkehrs-, Fahrrad und Fußgängerzählungen sowie
Umweltmessdaten und sonstigen Datenquellen
 Echtzeitinformationen über die Nutzung von Parkraum, ÖPNV sowie Dienste
wie Car- und Bikesharing
 Es müssen Daten-APIs bereitgestellt werden
 Durchführung von operativen und analytischen Auswertungen
 Das anspruchsvolle Ziel
 Nichts weniger als eine Green City zu werden!
 Digitalisierung des Verkehrs
 Verbesserung der urbanen Logisitik
 Förderung des Radverkehrs
 Vernetzung im Öffentlichen Personenverkehr
Use Case: Einrichtung einer Plattform
für verkehrsbezogene IoT-Daten
Smart City Projekt

21. Business
Mehrwert
Echtzeit
Monitoring
Neue
Geschäftsmodelle
Vorausschauende
Wartung
IoT Analysen
… und viele
weitere Vorteile
SAP
it-novum:
Experten für die Nutzung von Daten in ihrem
Digitalisierungsprojekt
CRM
ERP
SCM
Video
3rd Party Data
Location
Sensor Data
Beratung
Support
Implementierung
Schulung
Portfolio an Professional Services
Erfassung Sammlung Analyse Alarmierung Vorhersage

22. Ihre Fragen

23. Vielen Dank
für ihre Aufmerksamkeit
T +49 661 103 942
M +49 160
96382210
E stefan.mueller@it-novum.de
it-novum GmbH Deutschland
Hauptsitz: Edelzeller Straße 44,
36043 Fulda
Niederlassung: Ruhrallee 9,
44139 Dortmund
Niederlassung: Königsallee 92a,
40212 Düsseldorf
it-novum Schweiz GmbH
Hotelstrasse 1
8058 Zürich
it-novum Zweigniederlassung
Österreich
Ausstellungsstraße 50 /
Zugang C
1020 Wien