Ontwerp een technische flowchart voor mijn product
description
Met deze prompt kun je een overzichtelijke en visuele technische flowchart genereren die helpt om complexe processen begrijpelijk te maken. Het helpt bij communicatie tussen technische teams en stakeholders, verbetert documentatie en versnelt het ontwikkelingsproces. In tegenstelling tot traditionele tekstuele handleidingen biedt het visuele hulpmiddelen die makkelijker te interpreteren zijn.
prompt
Maak een gedetailleerde technische flowchart voor mijn product. Productnaam: {{product_naam}}. Beschrijf de belangrijkste processen en workflows: {{be ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Hier is een gedetailleerde technische flowchart voor uw product "Slimme sensor" in BPMN-notatie, gericht op ontwikkelaars:
1. Start Event
   - Initiëren van het systeem
2. Dataverzameling (Task)
   - Sensor detecteert gegevens (bijvoorbeeld temperatuur, beweging, vochtigheid)
   - Verzameling van ruwe data via ADC (Analog-to-Digital Converter) indien nodig
3. Data voorbewerking (Task)
   - Filtering (bijvoorbeeld Kalman filter)
   - Normalisatie en schaalverdeling
   - Tijdstempel toevoegen
4. Data transmissie (Task)
   - Versturen van data via communicatiestandaard (bijvoorbeeld MQTT, LoRaWAN, Wi-Fi)
   - Beveiliging toepassen (TLS/SSL)
5. Data Ontvangst en Opslag (Intermediate Event)
   - Data wordt ontvangen door backend server
   - Opslag in database (bijvoorbeeld SQL, NoSQL)
6. Data Analyse (Decisions en Tasks)
   - Validatie van data
   - Detectie van afwijkingen of gebeurtenissen
   - Toepassen van algoritmes (bijvoorbeeld machine learning modellen)
7. Rapportage (Task)
   - Genereren van rapporten/dashboards
   - Verzendrapporten via e-mail, API of dashboards
8. Feedback en Actie (Optional Decisions)
   - Bepalen of automatische acties nodig zijn (bijvoorbeeld alarm, actuator aansturen)
   - Indien ja, stuur commando naar actuatoren
9. Eind Event
   - Proces voltooid of herhaald voor nieuwe data
  
**Extra details:**
- Gebruik gateways voor beslissingen (bijvoorbeeld data validatie, afwijkingen)
- Gebruik parallellisatie voor dataverwerking en transmissie
- Betrek exception handling voor dataverlies of communicatieproblemen
**Notities voor implementatie:**
- Zorg dat elke taak duidelijk is gemarkeerd met de juiste BPMN-symbolen
- Gebruik pools en lanes om systeemcomponenten te modelleren (bijvoorbeeld Sensor, Backend Server, Database)
- Voeg annotations toe voor technische standaarden zoals protocollen, encryptie, formats
Heeft u een specifieke tool of formaat voor de BPMN-diagrammen nodig?
provider: deepseek
model: deepseek-chat
```mermaid
graph TD
    %% Dataverzameling sectie
    A[Start Slimme Sensor] --> B[Sensor Initialisatie]
    B --> C[Hardware Zelf-test POST]
    C --> D{Kalibratie nodig?}
    D -->|Ja| E[Uitvoeren Kalibratie Procedure]
    D -->|Nee| F[Start Data Acquisitie]
    E --> F
    F --> G[Lees Sensorwaarden: Temperatuur/Vochtigheid/Druk]
    G --> H[Pre-processing: Ruisonderdrukking]
    H --> I[Data Validatie & QoS Check]
    I --> J{Data Geldig?}
    J -->|Nee| K[Data Markeren als Onbetrouwbaar]
    J -->|Ja| L[Timestamp Toevoegen]
    K --> L
    L --> M[Data Opslaan in Lokale Buffer]
    
    %% Data Transmissie sectie
    M --> N[Controleer Connectiviteit]
    N --> O{Internet Beschikbaar?}
    O -->|Nee| P[Data Queue in Persistent Storage]
    O -->|Ja| Q[Versleutelen Data TLS 1.3]
    P --> R[Wacht op Connectiviteit]
    R --> N
    Q --> S[Verzenden naar Cloud API Endpoint]
    S --> T[Bevestiging Ontvangen?]
    T -->|Nee| U[Retry Mechanism: Exponential Backoff]
    T -->|Ja| V[Buffer Leegmaken]
    U --> S
    
    %% Analyse sectie
    V --> W[Data Ontvangst Cloud Platform]
    W --> X[Data Parsing & Normalisatie]
    X --> Y[Anomalie Detectie Algorithm]
    Y --> Z[Trend Analyse: Machine Learning Model]
    Z --> AA[Pattern Recognition Engine]
    AA --> AB[Real-time Data Aggregatie]
    
    %% Rapportage sectie
    AB --> AC[Genereer Gestructureerde Rapportage]
    AC --> AD[API Endpoints Beschikbaar Maken]
    AD --> AE[Webhook Notificaties voor Critical Events]
    AE --> AF[Dashboard Data Updates]
    AF --> AG[Data Export: JSON/CSV Formats]
    
    %% Developer Interfaces
    AD --> AH[REST API Documentation]
    AH --> AI[SDK Beschikbaar: Python/JavaScript]
    AG --> AJ[Data Streaming: WebSocket API]
    
    %% Styling
    classDef dataCollection fill:#e1f5fe
    classDef analysis fill:#f3e5f5
    classDef reporting fill:#e8f5e8
    classDef developer fill:#fff3e0
    
    class A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M dataCollection
    class N,O,P,Q,R,S,T,U,V dataCollection
    class W,X,Y,Z,AA,AB analysis
    class AC,AD,AE,AF,AG reporting
    class AH,AI,AJ developer
```
## Gedetailleerde Technische Flowchart Beschrijving (BPMN Conform)
### **1. Dataverzameling Workflow**
```
Start → Sensor Initialisatie → POST → Kalibratie Check → Data Acquisitie → Pre-processing → Validatie → Opslag
```
**Kernprocessen:**
- **Sensor Initialisatie**: Hardware boot sequence & register configuration
- **Power-On Self-Test (POST)**: Volledige hardware diagnostiek
- **Adaptieve Kalibratie**: Automatische kalibratie bij drift detectie
- **Real-time Pre-processing**: 
  - Moving average filtering
  - Outlier detection (3-sigma rule)
  - Signal smoothing algorithms
- **Data Validatie**: Integrity checks & QoS meting (packet loss < 0.1%)
### **2. Data Transmissie Laag**
```
Connectiviteit Check → Versleuteling → Cloud Transmission → Acknowledgment Protocol → Retry Mechanism
```
**Technische Specificaties:**
- **Protocol**: HTTPS/REST met mutual TLS authentication
- **Encryptie**: AES-256-GCM voor data-at-rest, TLS 1.3 voor data-in-transit
- **QoS Garanties**: 
  - Max latency: 250ms
  - Data integrity: SHA-256 hashing
  - Delivery guarantee: At-least-once semantics
### **3. Analyse Engine**
```
Data Normalisatie → Anomalie Detectie → ML Analysis → Pattern Recognition → Real-time Aggregatie
```
**Analyse Algorithms:**
- **Anomalie Detectie**: Isolation Forest + Z-score analysis
- **Machine Learning**: LSTM networks voor time-series forecasting
- **Pattern Recognition**: Dynamic time warping voor pattern matching
- **Aggregatie**: Tumbling windows (5-min intervals) met sliding window support
### **4. Rapportage & Developer Interfaces**
**API Specificaties:**
```json
{
  "endpoints": {
    "realtime": "/api/v1/sensors/{id}/stream",
    "historical": "/api/v1/sensors/{id}/data?from=timestamp&to=timestamp",
    "analytics": "/api/v1/sensors/{id}/analytics",
    "events": "/api/v1/sensors/{id}/events"
  },
  "formats": ["application/json", "application/ndjson"],
  "authentication": "OAuth2.0 + API Key"
}
```
**Developer Tools:**
- **Python SDK**: `pip install slimme-sensor-sdk`
- **JavaScript/Node.js SDK**: `npm install slimme-sensor`
- **WebSocket API**: Real-time data streaming
- **Webhook System**: Configurable event notifications
### **5. Monitoring & Observability**
**Metrics Export:**
- Prometheus metrics endpoint
- Structured logging (JSON format)
- Distributed tracing (OpenTelemetry)
- Health check endpoints (/health, /ready)
Deze flowchart volgt BPMN 2.0 standaarden met duidelijke gateways, events, en activities voor ontwikkelaars om de systeemarchitectuur te begrijpen en te integreren.

