Connected Flipper – Internet of Things zum Anfassen
Um die Themen Internet of Things und Big Data greifbarer zu machen, haben wir ein uranaloges Produkt ausgewählt – einen Flipper aus dem Jahre 1987. Ziel ist es, diesen Flipper zu vernetzen, Daten zu erheben und prädiktive Modelle dafür zu entwickeln. Mittels zweier Raspberry Pis vernetzen wir verschiedene Elemente des Flippers und erhalten so Daten über Auslösung der Flipperarme und Bouncer in Echtzeit. Eine Kamera erhebt zusätzlich unstrukturierte Bilddaten bezüglich des aktuellen Spielstandes. Mit Machine-Learning-Algorithmen und maßgeschneiderten D3-Visualisierungen werden Spielverläufe analysiert und dargestellt. Das Spiel am Flipper wird dabei in Echtzeit auf einem Monitor visualisiert. Eine Mustererkennung identifiziert den aktuellen Spielstand auf Basis der aufgenommenen Bilddaten.
Nutzen für den Kunden
Die Vernetzung des Flippers ist die Grundlage für die Erfassung der Spieldaten. Durch die Auswertung dieser Daten können erstmals Erkenntnisse über das Spielverhalten und die Nutzer gewonnen und somit das Kundenverständnis verbessert werden. Die Spieler können beispielsweise in Spielertypen geclustert oder es können Prognosemodelle für den Highscore oder die Spieldauer entwickelt werden.
Big-Data-Methoden
- Visual Analytics
- Maschinelles Lernen
