Smart-Washroom-Plattform für einen internationalen Flughafen

Ein Flughafenterminal ist einer der schwierigsten Orte, um Waschräume sauber zu halten. Die Frequenz ändert sich mit jeder Abflugwelle; ein Waschraum an einem belebten Gate kann in zwanzig Minuten von „in Ordnung“ zu „inakzeptabel“ kippen, während einer am Ende eines Piers stundenlang unberührt bleibt. Feste Reinigungsrunden kommen da nicht hinterher, und Reisende merken das. Die Sauberkeit der Waschräume ist eines der Kriterien in Zufriedenheitsumfragen für Flughäfen.

Der Betreiber hatte bereits Sensoren, doch deren Daten lagen in einem Herstellerportal, das niemand beobachtete. Die bestehende Webanwendung war ein altes Angular-Projekt, das sich kaum noch ändern ließ. Das Team musste wissen, welcher Waschraum gerade Aufmerksamkeit braucht – und dem Flughafen belegen können, dass Servicelevel eingehalten werden.

Wir haben ein komplettes System für den Waschraumbetrieb gebaut – vom Sensor bis zum Smartphone der Reinigungskraft:

• Sensoren in jedem Waschraum: Belegung, Geruch, Raumluftqualität und Personenzählung.
• Ein Edge-PC vor Ort, der alle Sensormeldungen per MQTT sammelt und in die Cloud weiterleitet.
• Ein Live-Betriebsdashboard, das den Zustand jedes Waschraums auf einen Blick zeigt – farbcodiert, mit Drill-down bis zum einzelnen Waschraum und Sensor.
• Eine Flutter-App für Reinigungskräfte, die Aufgaben empfängt, Check-ins mit Fotos bestätigt und Probleme eskaliert.
• Ein Backoffice für die Konfiguration (Terminals, Waschräume, Geräte, Schwellenwerte, Schichten) und ein Kundenportal für Berichte und SLAs.

Parallel haben wir die alte Angular-Anwendung in eine Split-Repository-Architektur überführt: getrennte API, Backoffice, Portal und App, jeweils mit eigenem Release-Zyklus.

• Edge: Ein Python-Dienst auf einem Industrie-PC abonniert die Sensor-Topics per MQTT und leitet jede Nachricht an Azure IoT Hub weiter. Fällt die Verbindung aus, landen Nachrichten in einem lokalen Puffer von bis zu 3 GB und werden mit exponentiellem Back-off nachgesendet. Verspätete Nachrichten werden markiert, damit Dashboards alte Daten nie für Live-Daten halten.
• API: NestJS auf Fastify mit MongoDB, JWT-Authentifizierung, Rate-Limiting, Health-Checks, geplanten Jobs und OpenAPI-Dokumentation.
• Backoffice und Portal: Next.js mit TanStack Query und Table, Diagramme für Trends und mehrsprachige Oberfläche.
• Mobile: Flutter mit Riverpod, go_router, sicherem Speicher, Offline-Erkennung und OneSignal-Push-Benachrichtigungen.
• Deployment: skriptbasierte, wiederholbare Deployments pro Umgebung und Standort.

Das System läuft produktiv am Flughafen. Die Schichtleitung sieht jeden Waschraum auf einem Bildschirm, statt durch das Terminal zu laufen, Reinigungskräfte erhalten Aufgaben nach tatsächlicher Nutzung, und das Management bekommt datenbasierte Berichte statt Papierlisten mit Unterschriften.

Die modernisierte Architektur hat das Produkt außerdem wiederverwendbar gemacht: Es wurde zum Washroom-Modul von Smart DigiBuild. Mehr erfahren? Lesen Sie, wie IoT den Facility-Betrieb verbessert.