Spieltag 4 – FuturisTech

Wir haben unsere Ziele umgesetzt, indem wir FuturisFood als digitale Unterstützung für den FoodConnect-Markt entwickelt und die App in mehrere klar getrennte Funktionsbereiche aufgeteilt haben: Ernährungspreferenzen, Produktkatalog, Gewächshaus-Scan und Community-/Marktbrett. Die Grundidee war, dass Besucherinnen und Besucher nicht jedes Produkt einzeln per QR-Code oder Barcode scannen müssen, sondern ihre persönlichen Ernährungsvorlieben einmal in der App einstellen und anschließend schneller passende Produkte erkennen können. Dadurch wird der Einkauf komfortabler, übersichtlicher und besser planbar.

Technisch haben wir zunächst die Ernährungspreferenzen umgesetzt. Der Nutzer kann über Checkboxen Kriterien wie vegan, vegetarisch, laktosefrei, glutenfrei, nussfrei, zuckerarm, fettarm oder proteinreich auswählen. Diese Auswahl wird während der Nutzung der App global gespeichert, sodass sie nicht nur auf einer einzelnen Seite gilt, sondern auch im Produktkatalog weiterverwendet werden kann. Aus den gesetzten Checkboxen entsteht zusätzlich ein Bitcode. Dieser beschreibt technisch eindeutig, welche Kriterien aktiv sind, und kann später auch für andere Systeme genutzt werden, zum Beispiel für die LED-Regalidee aus der vorherigen Spielrunde. Für den Produktkatalog haben wir uns bewusst für eine lokale JSON-Datei entschieden. Darin sind die Produkte mit Namen, Kategorie, Standort im Markt, Herkunft, Beschreibung, Nährwerten und Filtereigenschaften gespeichert. Die App liest diese JSON-Datei ein, parsed die einzelnen Einträge und wandelt sie in nutzbare Produktobjekte um. Erst dadurch kann die App die Produkte nach Kategorien anzeigen, Details öffnen und jedes Produkt mit den gespeicherten Ernährungspreferenzen vergleichen. Die Ampellogik zeigt dann, ob ein Produkt vollständig passt, teilweise passt oder nicht passt. Grün bedeutet, dass alle aktiven Kriterien erfüllt werden, Gelb bedeutet eine teilweise Übereinstimmung und Rot bedeutet, dass das Produkt nicht zu den aktuellen Präferenzen passt.

Auch das Gewächshaus wurde technisch über lokale Daten und NFC angebunden. Jede Pflanzenart bekommt ein NFC-Typenschild. Auf diesem NFC-Tag wird nicht die komplette Pflanzeninformation gespeichert, sondern nur eine kurze binäre ID, zum Beispiel 00000001. Diese ID dient als Schlüssel. Wenn der Nutzer das Smartphone an das Typenschild hält, liest die App die ID aus und sucht anschließend in der lokalen plants.json nach dem passenden Datensatz. Dort sind Bildname, Beschreibung, Erntehinweis, Geschmack und Küchenverwendung gespeichert. Durch dieses Vorgehen bleiben die NFC-Tags sehr einfach und klein, während die eigentlichen Informationen übersichtlich in der App gepflegt werden können.

Ein wichtiger Teil unserer Vorgehensweise war die Entscheidung für eine Offline-Architektur. Eine echte Client-Server-Lösung mit Datenbank hätte den Vorteil, dass Produktdaten, Verfügbarkeiten oder Veranstaltungen live aktualisiert werden könnten. Im schulischen Umfeld wäre diese Umsetzung jedoch deutlich schwieriger, weil Netzwerke oft eingeschränkt sind, eine dauerhaft erreichbare Serveradresse benötigt würde und zusätzliche Komponenten wie Backend, Datenbank und Schnittstellen programmiert werden müssten. Deshalb haben wir die Daten lokal in JSON-Dateien gespeichert. Der Nachteil ist, dass Änderungen nicht live übertragen werden können und bei neuen Daten ein App-Update nötig wäre. Der Vorteil ist aber, dass die App stabil, vorführbar und unabhängig von Internetverbindung, schlechtem Empfang oder gedrosseltem Datenvolumen funktioniert. Die frühere LED-Regalidee wurde in das Gesamtkonzept eingebunden. Dabei können die in der App gesetzten Ernährungskriterien als kompakter Code an ein Regalsystem übertragen werden. Ein Mikrocontroller könnte diesen Code auswerten und für mehrere Produkte grüne, gelbe oder rote LEDs ansteuern. So muss der Nutzer nicht jedes Produkt einzeln scannen, sondern kann sich mit dem Smartphone vor das Regal stellen und erhält direkt visuelles Feedback darüber, welche Produkte zu seiner bevorzugten Ernährung passen. Diese Idee verbindet die App mit dem physischen Modell und macht den Nutzen im Markt sofort sichtbar. Zusätzlich haben wir ein Community-/Marktbrett integriert. Im Prototyp sind dort Beispielveranstaltungen wie ein Kochkurs oder eine Ernteaktion direkt in der App hinterlegt. Diese Funktion zeigt, dass der FoodConnect-Markt nicht nur ein Einkaufsort ist, sondern auch ein Ort für Austausch, Lernen und gemeinschaftliche Aktionen sein kann. Technisch ist diese Funktion aktuell bewusst einfach gehalten und nicht online angebunden. Für den Prototyp reicht das aus, um die Idee zu demonstrieren. Perspektivisch könnten diese Inhalte über einen Server oder eine Datenbank gepflegt und regelmäßig aktualisiert werden. Unsere Umsetzung ist also ein bewusster Kompromiss zwischen technischer Machbarkeit und Funktionsumfang. Wir haben die Kernfunktionen so umgesetzt, dass sie im Prototyp stabil funktionieren: lokale Produkt- und Pflanzendaten, NFC-Erkennung über IDs, globale Ernährungspreferenzen, Ampelbewertung, Produktdetails und ein Community-Bereich. Gleichzeitig bleibt das System erweiterbar. In Zukunft könnten Live-Verfügbarkeiten, Reservierungen, Abholzeiten, Lieferfunktionen, ein online gepflegtes Marktbrett oder dynamische Gewächshausdaten ergänzt werden. Damit zeigt die aktuelle App bereits den zentralen Ansatz: Ernährung, Produktinformation, Anbaufläche und Gemeinschaft werden in einem digitalen Werkzeug für den FoodConnect-Markt verbunden.