Eine Idee, die mich schon eine Weile umtreibt ist die Entwicklung einer mobilen Waschmaschinen-Applikation, die hilft Wasser und Energie zu sparen.
Sauberes Trinkwasser ist in vielen Weltregionen knapp. Auch in Deutschland ist das Haushalten mit Wasser und Energie wichtig, um Ressourcen zu sparen und die Umwelt zu schonen. Die Wasch-App kann weltweit Anwendung finden. Meine Motivation für das Projekt ist, dass ich es wichtig finde neue Technologien für die Verbesserung der Umwelt einzusetzen. Viel Energie und Ressourcen werden durch den Einsatz von Haushaltsgeräten verbraucht. Durch Open Source und offene Daten ist es möglich, dass jeder an einem effizienteren Einsatz von Geräten arbeitet. Dies möchte ich mit der App umsetzen.
Wie soll die App helfen Wasser und Energie zu sparen?
Grundlage für den Dienst sollen offene Wasserdaten sowie Informationen von Herstellern von Waschmaschinen und -mitteln bilden. Die App wird die passende Waschmitteldosierung berechnen und bei der Auswahl des Waschprogramm helfen. Ultimativ soll die App über Schnittstellen neuerer Maschinen Steuerungsfunktionen übernehmen, die den Verbrauch weiter optimieren. Die technische Implementierung wird in drei Schritten vollzogen.
Prototyp 1: Die Optimierung der Wäsche wird aus den Realdaten a) Herstellerangaben zum Waschmittel, b) Informationen zur Wasserzusammensetzung und c) den allgemeinen Annahmen zum Waschmaschinentyp errechnet. Nutzer werden in der Lage sein den Barcode auf Waschmittelverpackungen zu scannen. Die App gibt Tipps zur Optimierung und Auskunft wieviel Waschmittel vor Ort sinnvoll ist. Hierzu werden die Geolocation-Daten des Nutzers (bzw. der Waschmaschine) und die lokale Wasser- sowie die Waschmittelzusammensetzung aus einer Online-Datenbank ausgewertet. Die Datenbank wird im Projekt umgesetzt und mit bestehenden Datenbanken abgeglichen. Sie kann über eine API auch von Externen genutzt werden.
Prototyp2: Für die Berechnung zur Optimierung des Waschvorgangs werden weitere Informationen miteinbezogen z.B. Verschmutzungsgradklassen, spezielle Waschmaschinentypen, ihre speziellen Wascheigenschaften und Stromsparfunktionen (Hersteller-Api).
Prototyp 3: Jetzt wird es möglich sein Schnittstellen der Hersteller zu nutzen und einen Optimierungsprozess unter Einbeziehung zahlreicher Daten zu gestalten, um das Waschereignis mit optimalem Ergebnis an die Wasserverhältnisse anzupassen. Die App kann über APIs auf Sensoren und Funktionen von Waschmaschinen zugreifen und Waschprogramme auf Waschmittel, Wasserhärte und Verschmutzungsgrad automatisch anpassen. Von Siemens und Bosch wurden bereits Schnittstellen definiert.
Wer ist die Zielgruppe? Wie profitiert sie vom Projekt?
Die potentielle Nutzergruppe ist gewaltig, da grundsätzlich alle direkt von dem Projekt profitieren können, die eine Waschmaschine nutzen. Die richtige Dosierung von Waschmitteln und Wahl von Waschprogrammen ist häufig schwierig. Viele Nutzer sind unsicher was jeweils die beste Dosierung des Waschmittels und die beste Maschineneinstellung ist, um saubere Waschresultate zu erreichen und gleichzeitig weniger Strom und Wasser zu verbrauchen. Die App kann hier Abhilfe schaffen. Der Charme des Projekts liegt vor allem in der Einfachheit für Nutzer für sich und die Umwelt Gutes zu tun. Nutzer werden mit der Wasch-App in die Lage versetzt effizient Wäsche zu waschen und mögliche Einsparungen können gar die Wasser-, Strom- und Waschmittelausgaben verringern. Generell profitiert die Umwelt und alle Menschen von einer ressourcenschonenderen Nutzung des Allgemeinguts Wasser.
Was sind die nächsten Schritte?
Die Applikation wird als mobile App mit einer konversationellen Benutzeroberfläche (Interaktion mit Computer wie in einem Chat) entwickelt. Hierzu teste ich momentan die Anbindung von derartigen Diensten in Messengern. Erster Code auf Github: github.com/fossasia?utf8=%E2%9C%93&query=susi. Für die Implementierung von Funktionalitäten im Zusammenhang mit Waschmachinen gibt es auf developer.home-connect.com API-Dokumente, die u.a. für Maschinen von Siemens genutzt werden können. Die Idee soll mit Hilfe des Datenservers loklak.org umgesetzt werden. Das Projekt wurde 2014 von Michael Christen und mir gegründet. Loklak ist in der Lage Daten von verschiedenen Quellen automatisiert zu importieren. Daten werden dann als JSON gespeichert und über eine API zur Verfügung gestellt. Die Arbeit für den Prototypen beinhaltet die Anbindung von Wasserdaten im loklak-Server und die Implementierung von Parsern, wenn Wasserdaten in nichtkompatiblen Formaten wie z.B. in PDFs zur Verfügung stehen.
