プロジェクトのタイムライン
水耕栽培オートメーション
水耕栽培環境の測定、制御、監視を支援する自動化アプローチ。
主なツールとレイヤー
プロジェクトのカテゴリーと焦点
要件整理、システム設計、実装、テスト、ドキュメント化、管理しやすい構造の検討を担当しました。 担当範囲: 要件を技術要素に分解し、データ、デバイス、画面の流れを明確にし、保守しやすい構成を意識しました。...
使用技術
このプロジェクトで使われている技術
このプロジェクトの技術リストとカテゴリ構造から、主な技術領域を自動的に対応付けます。
ESP32 高度な
Arduino 高度な
Raspberry Pi 高度な
LoRa 中級
OTA 中級
MQTT 中級
Sensors 高度な
PlatformIO 中級
Robotics & Automation 高度な
Siemens TIA Portal 中級
Blender 基本
詳細
プロジェクト概要
このプロジェクトでは、要件分析、システム設計、データ/制御フロー、ユーザーインターフェース、保守性を一体として考えました。 技術選定、データ構造、入力/処理/出力の流れを分離し、後から拡張しやすい構成を意識しています。
システム視点: このプロジェクトは単一の技術成果物としてではなく、要件、データフロー、ユーザー操作、障害シナリオ、保守性、将来の拡張性を含めて検討しました。これにより、工学的な判断とソフトウェア設計上の選択をより分かりやすく説明できます。
実装詳細: 使用技術の一覧だけでなく、課題をどのように整理したか、どの層を分けて考えたか、データと制御の流れをどう扱ったか、CV内でどの能力を示すプロジェクトなのかを説明できるように内容を拡張しました。
ポートフォリオ詳細: この記録では、使用技術だけでなく、要件をどのように分解したか、データまたは制御フローをどう考えたか、ユーザーにどの出力を示すか、将来どのように拡張できるかを説明します。これにより、短い紹介カードではなく、工学的な判断を伝えるケーススタディとして読める内容になります。
ケーススタディ
問題から結果までの技術的なストーリー
課題は、技術的な要件を単一の画面や回路としてではなく、データ、制御、ユーザー操作、保守性を含む一つのシステムとして整理することでした。
解決策として、入力層、処理層、保存/通信層、表示層を分け、各部分の責務を明確にしました。
アーキテクチャは、デバイスまたはデータソース、処理/制御ロジック、保存/通信、ユーザーインターフェースという流れで構成されます。
結果として、プロジェクトの目的、技術スタック、実装上の判断を説明しやすい構成になりました。
建築
ブロックベースのシステムフロー
In hydroponic systems, plant growth depends on multiple variables such as water quality, nutrient concentration, temperature, humidity and lighting. Manual tracking is error prone and late detected deviations can affect yield.
The sensor layer collects environment data, the control layer decides pump/light actions and the panel layer manages status and settings.
A sensor based monitoring and time/threshold controlled automation flow was designed.
The project shows the value of data driven monitoring and early warning in agricultural automation. The hydroponic environment becomes more measurable and the system can later expand with dosing, irrigation or climate control.
ライブショーケース
デモ、出力、ビジュアルストーリー
初期状態では、要件やデータの流れが分散し、技術的な判断を説明しにくい状態でした。
改善後は、プロジェクトの目的、入力、処理、出力、保守性がより明確に整理されました。
技術的な流れは、入力、処理、データ、インターフェース、出力のブロックとして表現できます。
技術的な判断と成果を、ポートフォリオ上で説明可能なケーススタディとして整理しました。