W14 - W18 System Integration & Final Project

實戰演練：真實模擬場景系統整合

將硬體控制、工業通訊與數據可視化整合為一體化解決方案。

場景實例：智慧自動化倉儲

在此模擬中，系統需自動監控環境（溫溼度）、偵測貨物位置（超音波/紅外線），並透過 RS-485 控制傳送帶馬達，最後將所有數據封裝為 JSON 格式，經由 MQTT 送往雲端中心進行邏輯判斷。

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感測端：環境數據採集 (UART/RS-485)
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閘道端：邏輯判斷與 MQTT 轉換 (Gateway)
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遠端：異常告警與數據看板 (Grafana)
Factory Simulation Environment

整合驗證點 (Validation)

  • • 端到端延遲： 從觸發感測到網頁更新不應超過 2 秒。
  • • 斷線重連： 模擬 Wi-Fi 斷開，系統應具備自動重新連接 MQTT Broker 機制。
  • • 資料一致性： 確保資料在庫存與看板上數值相同。

異常處理模擬 (Edge Case)

  • • RS-485 雜訊： 模擬極端雜訊環境下，CRC 校驗錯誤時的重發機制。
  • • Broker 宕機： 設定備用數據快取，確保數據不丟失。
  • • 硬體故障告警： 設備心跳包 (Heartbeat) 遺失時觸發 Line Notify。

系統全鏈路資料流 (System Flow)

ESP32 + RS485
Field Device
MQTT Broker
Connectivity
InfluxDB
Time Series DB
Grafana
Dashboard UI

整合核心邏輯 (Python/MicroPython 範例)

def process_loop():

  # 1. 採集 RS-485 節點數據

  raw_data = rs485_master.read_holding_registers(addr=1, count=2)

  

  # 2. 封裝為標準 IoT 格式

  payload = { "temp": raw_data[0]/10, "status": "OK" }

  

  # 3. 發佈至 MQTT 主題

  client.publish("factory/line1/telemetry", json.dumps(payload))

  

  # 4. 本地邊緣邏輯 (Edge Logic)

  if payload["temp"] > 40: emergency_stop()

此邏輯展現了「邊緣計算」與「雲端通訊」的整合：在傳輸數據的同時，本地設備仍具備獨立處理緊急狀況的能力。