2025LiveAusbildungsprojekt · COUNT+CARE GmbH & Co. KG

Intelligentes Hydroponik-Gewächshaus

IoT-Steuerung für ressourcenschonenden, automatisierten Pflanzenanbau

Im Rahmen meiner Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration habe ich eine vollständige IoT-Plattform entwickelt, die ein hydroponisches Gewächshaus autonom steuert. Ziel war es, Nutzpflanzen wie Kopfsalat ortsunabhängig und ressourcenschonend anzubauen – durch präzise Sensorik, automatisierte Regelkreise und ein übersichtliches Live-Dashboard.

Technologie-Stack

Hardware

Raspberry Pi 5ESP32AtlasScientific pH-SensorAtlasScientific EC-SensorHC-SR04 (Ultraschall)DS18B20 (Wassertemperatur)DHT22 (Luft)

Aktoren

PeristaltikpumpenTauchpumpeRelaismoduleLED-PflanzenlampenLüfter

Software & Protokolle

PlatformIO / C++DockerMQTT / Eclipse MosquittoNode-REDInfluxDBGrafana

Systemarchitektur

01

Sensorik am ESP32

Der ESP32 liest kontinuierlich alle angeschlossenen Sensoren aus – pH-Wert, EC/TDS, Wasserstand per Ultraschall, Wasser- und Lufttemperatur sowie Luftfeuchtigkeit. Die Rohdaten werden per MQTT an den Broker gesendet.

02

MQTT-Kommunikation via Mosquitto

Eclipse Mosquitto läuft als Docker-Container auf dem Raspberry Pi 5 und fungiert als zentrale Nachrichtenzentrale. Alle Topics sind logisch strukturiert, sodass Node-RED gezielt auf einzelne Messwerte subscriben kann.

03

Automatisierungslogik in Node-RED

Node-RED abonniert die MQTT-Topics, verarbeitet die Sensordaten und entscheidet regelbasiert: Liegt der pH-Wert außerhalb des Sollbereichs, aktiviert es die entsprechende Peristaltikpumpe. Nährstoffe und Ausgleichsflüssigkeit werden nach Bedarf beigemengt. Belichtung, Bewässerung und Lüftung werden zeit- und parametergesteuert geschaltet.

04

Persistenz in InfluxDB

Alle Messwerte werden als Zeitreihendaten in InfluxDB gespeichert. Die Time-Series-Datenbank ist für hohe Schreibfrequenzen bei Sensordaten optimiert und ermöglicht effiziente Abfragen über beliebige Zeiträume.

05

Visualisierung mit Grafana

Grafana verbindet sich mit InfluxDB und stellt ein Live-Dashboard bereit: Alle Metriken in Echtzeit, historische Trends auf Knopfdruck und konfigurierbare Alarmschwellen für kritische Messwerte.

Kern-Features

Echtzeit-Monitoring

pH-Wert, EC/TDS (Nährstoffgehalt), Wasserstand, Wasser- und Lufttemperatur sowie Luftfeuchtigkeit werden lückenlos erfasst und im Grafana-Dashboard live dargestellt.

Automatisierte Regelkreise

Node-RED steuert Peristaltikpumpen vollautomatisch für pH-Korrektur (Säure/Base) sowie Nährstoff- und Ausgleichsdosierung – ohne manuellen Eingriff.

Zeit- & parameterbasierte Steuerung

LED-Pflanzenlampen schalten im 12-Stunden-Rhythmus, die Tauchpumpe bewässert nach Zeitplan, der Lüfter reagiert temperaturabhängig auf Schwellenwerte.

Containerisierte Infrastruktur

Mosquitto, Node-RED, InfluxDB und Grafana laufen als isolierte Docker-Container. Die Umgebung ist portierbar, versionierbar und einfach reproduzierbar.

Niedrige Kommunikationslatenz

MQTT ist für IoT-Szenarien mit begrenzter Bandbreite optimiert und sorgt für eine zuverlässige, bidirektionale Echtzeitkommunikation zwischen ESP32 und Raspberry Pi.

Historische Trendanalyse

Durch die Zeitreihenspeicherung in InfluxDB lassen sich Wachstumsverläufe und Systemanomalien rückwirkend auswerten, um die Parametereinstellungen kontinuierlich zu optimieren.

Projektkontext

Das Projekt entstand als praktische Projektarbeit im IT-Lab der COUNT+CARE GmbH & Co. KG im Rahmen meiner Ausbildung zum Fachinformatiker für Systemintegration. Es vereint klassische Netzwerkkommunikation, Serveradministration, Containerisierung und Embedded-Programmierung zu einem durchgängigen IoT-System – und demonstriert, wie moderne IT-Konzepte auch außerhalb reiner Web-Umgebungen eingesetzt werden können.