รูปที่ 1.1: ชุดฝึก Smart Building IoT สำหรับทดลองระบบอาคารอัจฉริยะครบชุด

🏫1.1 บทนำ

ชุดฝึกนวัตกรรมอาคารอัจฉริยะสมัยใหม่ (Smart Building IoT)
เป็นชุดฝึกที่พัฒนาขึ้นเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้ด้านเทคโนโลยีสมองกลฝังตัว (Embedded System)
และการประยุกต์ใช้งาน Internet of Things (IoT) ในระบบควบคุมอาคาร
โดยเน้นการพัฒนาอินเทอร์เฟซควบคุมและแสดงผลผ่าน Web Dashboard ด้วยเครื่องมือ
Node-RED ชุดฝึกนี้ออกแบบให้เหมาะสมกับการเรียนรู้เชิงปฏิบัติ ทั้งในระดับมัธยมศึกษา อาชีวศึกษา
และการฝึกอบรมสายอาชีพ

ชุดฝึกนวัตกรรมอาคารอัจฉริยะสมัยใหม่ (Smart Building IoT)
เป็นสื่อการเรียนรู้ที่ออกแบบมาเพื่อส่งเสริมความเข้าใจด้านเทคโนโลยีสมองกลฝังตัว (Embedded
System) และการประยุกต์ใช้งาน Internet of Things (IoT) ในบริบทของอาคารอัจฉริยะ
โดยเน้นการเรียนรู้เชิงปฏิบัติผ่านการเขียนโปรแกรม ควบคุมอุปกรณ์
และแสดงผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่าน Web Dashboard ด้วยเครื่องมือที่เข้าถึงง่าย เช่น
Node-RED และ Visual Studio Code

ชุดฝึกนี้เหมาะสำหรับผู้เรียนในระดับมัธยมศึกษาตอนปลาย ระดับอาชีวศึกษา และผู้สนใจทั่วไป
โดยมีเป้าหมายเพื่อเสริมสร้างทักษะด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ การเขียนโปรแกรม
การออกแบบระบบ และการแก้ปัญหาในโลกจริงผ่านสถานการณ์จำลองในระบบอาคารอัจฉริยะ

🏫1.2 องค์ประกอบหลักของระบบ

ฮาร์ดแวร์ (Hardware): ประกอบด้วยอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์หลัก ได้แก่
Sensor Board สำหรับรับค่าจากเซนเซอร์, Gateway Board
สำหรับส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบเครือข่าย และ Raspberry Pi
ซึ่งทำหน้าที่เป็นเซิร์ฟเวอร์เพื่อแสดงผลและจัดเก็บข้อมูล
อุปกรณ์ทั้งหมดสามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้างระบบจำลองอาคารอัจฉริยะที่ตรวจจับและโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อมได้จริง

ซอฟต์แวร์ (Software): ระบบพัฒนาด้วย PlatformIO บน Visual
Studio Code สำหรับการเขียนโปรแกรมภาษา C++ บน ESP32 NodeMCU
โดยข้อมูลจากเซนเซอร์จะถูกส่งผ่านโปรโตคอล MQTT มายัง Raspberry Pi ซึ่งรันซอฟต์แวร์
Node-RED เพื่อแสดงผล และจัดเก็บลงในฐานข้อมูล MySQL (MariaDB)
สำหรับการวิเคราะห์ย้อนหลัง

🏫1.3 โครงสร้างฮาร์ดแวร์ของชุดฝึก

Sensor Board: ทำหน้าที่เป็นหน่วยรับข้อมูลจากเซนเซอร์ชนิดต่าง ๆ
เช่น อุณหภูมิ ความชื้น แสง เสียง และการสั่นสะเทือน โดยสามารถเชื่อมต่อผ่านพอร์ต I/O
และสื่อสารกับ Gateway Board ผ่านโมดูล LoRa
เพื่อส่งข้อมูลแบบไร้สายอย่างมีประสิทธิภาพ

รูปที่ 1.2: บอร์ด Sensor Board สำหรับรับข้อมูลจากเซนเซอร์และส่งผ่าน LoRa ไปยัง
Gateway

Gateway Board: เป็นหน่วยกลางที่รวบรวมข้อมูลจาก Sensor
Board หลายตัวและส่งต่อผ่านโปรโตคอล MQTT ผ่านเครือข่าย Wi-Fi ไปยัง Raspberry Pi
ซึ่งทำหน้าที่ประมวลผลและแสดงผลข้อมูล Gateway Board ใช้ ESP32 เป็นหน่วยควบคุมหลัก
มีความสามารถในการจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ

รูปที่ 1.3: บอร์ด Gateway สำหรับส่งข้อมูลจากเซนเซอร์ผ่าน Wi-Fi ด้วย MQTT

Raspberry Pi: ทำหน้าที่เป็นเซิร์ฟเวอร์ของระบบ โดยรับข้อมูลจาก
Gateway ผ่าน MQTT Broker แสดงผลข้อมูลบน Dashboard ด้วย Node-RED
และจัดเก็บข้อมูลลงใน MySQL (MariaDB) โดยสามารถเข้าถึง Dashboard
ได้ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ทั้งยังมีหน้าจอสัมผัสขนาด 7 นิ้ว
เพื่อใช้งานในภาคสนามหรือแสดงผลในสถานที่จริง

รูปที่ 1.4: Raspberry Pi ใช้เป็นเซิร์ฟเวอร์รับข้อมูลและแสดงผลผ่าน Dashboard.

🏫1.4 ซอฟต์แวร์ที่ใช้ในระบบ

Visual Studio Code + PlatformIO:

เป็นเครื่องมือพัฒนาโปรแกรมสำหรับไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 โดยใช้ภาษา C++
ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การตั้งค่าโปรเจกต์ การเขียนโค้ดเบื้องต้น และการเชื่อมต่อกับเซนเซอร์จริง
พร้อมการดีบักและอัปโหลดโปรแกรมลงบนบอร์ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

รูปที่ 1.5: หน้าจอ PlatformIO บน Visual Studio Code สำหรับพัฒนาโปรแกรม
ESP32.

Node-RED:

เป็นเครื่องมือ Visual Programming บนพื้นฐาน Node.js ที่ใช้สร้าง Dashboard
สำหรับแสดงผลข้อมูลจากเซนเซอร์แบบเรียลไทม์
โดยผู้เรียนสามารถออกแบบอินเทอร์เฟซด้วยการลากและวาง node ต่าง ๆ เพื่อแสดงค่าต่าง ๆ
เช่น อุณหภูมิ กราฟความชื้น หรือสถานการณ์แจ้งเตือน

รูปที่ 1.6: ตัวอย่างหน้าจอ Node-RED ใช้สร้าง Dashboard
แสดงผลข้อมูลจากเซนเซอร์.

MySQL:

เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database)
ที่ใช้สำหรับจัดเก็บข้อมูลจากเซนเซอร์ในรูปแบบตาราง รองรับการ Query ข้อมูลย้อนหลัง เช่น
อุณหภูมิ ความชื้น หรือพลังงานไฟฟ้า และสามารถใช้งานร่วมกับ Node-RED
ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

รูปที่ 1.7: MySQL ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่ใช้เก็บข้อมูลเซนเซอร์เพื่อใช้งานร่วมกับ
Node-RED.

MQTT Broker:

ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการรับส่งข้อมูลระหว่าง Sensor Board, Gateway Board และ
Raspberry Pi ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถทำงานแบบ Publish/Subscribe
ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และประหยัดทรัพยากร

รูปที่ 1.8: ตัวอย่างการทำงานของ MQTT Broker สำหรับรับส่งข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ในระบบ
IoT.

Raspberry Pi OS:

ระบบปฏิบัติการที่ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานในการรันซอฟต์แวร์ทั้งหมดของระบบ
โดยรองรับการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ภายนอก การสื่อสารผ่านเครือข่าย และการควบคุมเซอร์วิสต่าง ๆ
ได้อย่างเสถียร

รูปที่ 1.9: ระบบปฏิบัติการ Raspberry Pi OS
ที่ใช้เป็นพื้นฐานการทำงานของระบบเซิร์ฟเวอร์.

🏫1.5 รายการอุปกรณ์ภายในชุดฝึก

1.5.1 หน่วยประมวลผลและควบคุมกลาง

ตารางที่ 1.1: หน่วยประมวลผลและควบคุมกลางในชุดฝึก Smart Building IoT.

1.5.2 อุปกรณ์ตรวจวัด (Sensor Modules)

ตารางที่ 1.2: อุปกรณ์เซนเซอร์ตรวจวัดในระบบ Smart Building IoT.

1.5.3 อุปกรณ์ควบคุมและแสดงผลเสริม

ตารางที่ 1.3: อุปกรณ์ควบคุมและแสดงผลเสริมที่ใช้ร่วมกับระบบ Smart Building
IoT.

✅ คำถามท้ายใบงาน

1.จากองค์ประกอบของระบบ Smart Building IoT ที่คุณได้ศึกษา
อุปกรณ์ใดทำหน้าที่เชื่อมต่อกับเซนเซอร์และส่งข้อมูลไปยัง Gateway Board?

…………………………………………………………………………………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………………………………………………..…………………………………………………………………………………………………………………

2.อธิบายหน้าที่ของ Raspberry Pi ในระบบ Smart Building IoT
และเหตุใดจึงเลือกใช้เป็นเซิร์ฟเวอร์หลักของระบบ?

…………………………………………………………………………………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………………………………………………..…………………………………………………………………………………………………………………

3.หากคุณต้องการให้ระบบสามารถบันทึกและแสดงผลค่าจากเซนเซอร์แบบเรียลไทม์
ควรใช้ซอฟต์แวร์ใดในระบบ และเพราะเหตุใด?

…………………………………………………………………………………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………………………………………………..…………………………………………………………………………………………………………………

📝 พื้นที่สรุปผลการเรียนรู้

🔹 หลังจากทำกิจกรรมและศึกษาข้อมูลจากชุดฝึกนี้ ฉันได้เรียนรู้ว่า…

…………………………………………………………………………………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………………………………………………..…………………………………………………………………………………………………………………

🔹 ความเข้าใจเพิ่มเติมที่ได้รับจากใบงานนี้คือ…

…………………………………………………………………………………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………………………………………………..…………………………………………………………………………………………………………………

🔹 ข้อเสนอแนะ/ข้อสงสัยเพิ่มเติม

…………………………………………………………………………………………………………………………………………..………………………………………………………………………………………………………………………………………..…………………………………………………………………………………………………………………

“เริ่มต้นเล็ก ๆ แต่ต้องมองเห็นภาพใหญ่ของอนาคต”

“Begin small, but always envision the bigger
future.”