Milesight VS133-868M-White LoRaWAN Schreibtisch- & Arbeitsplatz-Belegungssensor

Der Milesight VS133-868M-White ist ein intelligenter Arbeitsplatzsensor zur Erkennung der Belegung einzelner Tische, Arbeitsplätze oder kleiner Räume. Auf Basis eines hochpräzisen PIR-Infrarotsensors erkennt das Gerät Bewegungen und Präsenz in Echtzeit und übermittelt diese zuverlässig per LoRaWAN. Dank des eleganten Designs in Weiß fügt sich der Sensor unauffällig in moderne Arbeitsumgebungen ein – ideal für Smart Office, Desk-Sharing-Konzepte und Flächennutzungsanalysen.

Produkt-Highlights:

• LoRaWAN-Kommunikation (868 MHz) – energiesparend und netzunabhängig
• Belegungserkennung über integrierten PIR-Sensor (passiv-infrarot)
• Speziell entwickelt für Arbeitsplätze, Tische und kleine Räume
• Sofortige Statusmeldung bei Belegung/Verlassen des Arbeitsplatzes
• Unauffälliges, kompaktes Gehäuse – optimal für diskrete Installation
• Lange Batterielaufzeit – bis zu 5 Jahre bei typischer Nutzung
• Einfache Montage per Klebepad oder Schraubbefestigung
• Kompatibel mit Milesight IoT Cloud, TTN, ChirpStack u.v.m.

Technische Daten:

• Frequenzbereich: 863–870 MHz (EU868)
• Sensorik: PIR-Bewegungssensor mit digitaler Auswertung
• Erfassungsbereich: ca. 1–2 Meter (direkt oberhalb des Arbeitsplatzes)
• Erfassungswinkel: 100° horizontal, 82° vertikal
• Stromversorgung: 2x 3,6 V ER14505 Li-SOCl2 Batterien (wechselbar)
• Batterielebensdauer: Bis zu 5 Jahre (abhängig vom Intervall)
• Kommunikationsreichweite: Bis zu 15 km (Freifeld)
• Schutzart: IP30 (für den Innenbereich)
• Temperaturbereich: -20°C bis +60°C
• Abmessungen: 68 × 68 × 25 mm
• Gewicht: ca. 70 g
• Gehäusefarbe: Weiß
• Montage: Klebemontage, Schraubmontage
• Konfiguration: USB-C, NFC oder Milesight ToolBox-App
• Kompatibilität: LoRaWAN 1.0.2 / 1.0.3

Anwendungsbereiche:

Der VS133 ist die ideale Lösung zur Auswertung und Visualisierung von Arbeitsplatzbelegung in modernen Büros, Co-Working-Spaces, Bibliotheken und Bildungseinrichtungen. Besonders geeignet für Hot-Desking, Flächenoptimierung und Auslastungsanalysen in Echtzeit.