R-NOVA – datadashboard
Rådata frå sensorar omgjort til forståeleg informasjon
Risa har plassert ut sensorar i tunnelane, som måler og sender data kontinuerleg. Me tar imot rådata, transformerar og reknar om, og gjer datastraumane forståeleg for dei som skal planlegga og gjennomføra vask av tunnelar.
For å mappa datapunkta til korleis det ser ut i tunnelen har me laga ein 3D-modell av tunnelen som viser plasseringen av sensorar og referanseplater.
Oversikt over status for tunnelen
For kvar tunnel finst det ei side som raskt gir deg overblikk over statusen i tunnelen.
Du ser øverst til venstre vaskebehovet i tunnelen fordelt i høgdesjikta tak, vegg og vegbane. Det kan vera ganske stor skilnad på kor skittent det er i tunnelen i høgderetningen, så det kan vera nyttig å veta om det vil halda med kun ein vegbanevask.
I tunnelane er det óg sett inn referanseplater der Risa-tilsette kan utføra manuelle målingar med fargemålar, og samanlikna dette opp mot ein gråtoneskala definert av Statens Vegvesen.
I tillegg får du sjå kor lenge det er sidan forrige vask, kor mange dagar det er til neste vask, samt varslingar frå sensorar om dei har vore offline for lenge.
Design tilpassa både mørk tunnel og lyset utanfor
R-Nova finst i både lys- og mørk-modus. Designsystemet er samansett av eit bredt spekter med kontrasterande fargar som vert brukt for å visa fram og forsterka dei ulike målingane. Fargane får selskap av den Risa-raude fargen, brukt i logoen og kantlinjer.
Skrifttypen er Fraktion frå fonthuset Pangram Pangram. Den har eit industrielt preg – og er litt mekanisk samtidig som den er særs klar og tydeleg. Den er hovudsakleg brukt i varianten Sans, men til tal i tabellar brukar med den Monospace-a varianten for å få eit ryddig og lettlese uttrykk.
Litt om teknologien
Frontenden er bygd i Next.js, eit React-basert rammeverk, og backenden i Nest.js – eit Node-basert rammeverk. Me brukar Typescript både på frontend og backend.
Til å teikna opp grafar brukar med d3.js. Det krev litt meir oppsett, men gir oss meir fleksibilitet til å laga akkurat det me treng, og gi grafane det uttrykket me vil.
Dataen vert lagra i ein MySQL-database og alt køyrer i ein Docker-container i Google Cloud.