EchtzeitErfassung

EchtzeitErfassung bezeichnet die fortlaufende Erfassung von Mess- oder Ereignisdaten in nahezu Echtzeit, mit minimaler Verzögerung zwischen dem Auftreten des Signals und der Verfügbarkeit der Daten. Typisch ist ein deterministischer Zugriffspfad, der eine vorhersehbare Latenz sicherstellt; oft wird zwischen hartem und weichem Echtzeit unterschieden.

Anwendungsbereiche liegen in Industrie- und Prozessautomatisierung, Energie- und Verkehrstechnik, medizinischer Überwachung, Umweltmonitoring sowie in sicherheitsrelevanten und multimediaorientierten Systemen.

Zentrale Bausteine sind Sensoren, Messgeräte und Daten-Erfassungs- bzw. Edge-Systeme, Zeitstempelung, Kommunikationskanäle sowie Speicher- oder Streaming-Lösungen. Eine zentrale Rolle spielt die Synchronisation der Uhren, etwa über IEEE 1588 PT P oder GPS/NTP. Daten können als kontinuierlicher Stream oder ereignisbasiert übertragen und lokal oder in der Cloud weiterverarbeitet werden. Die Architektur berücksichtigt Latenz, Determinismus, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit.

Herausforderungen sind geringe Latenz, zuverlässige Deterministik, hohe Datenmengen, Netzstabilität, Sicherheitsaspekte, Datenintegrität und die Integration heterogener Systeme sowie die Interoperabilität von Protokollen.

Standards und Protokolle unterstützen Interoperabilität in Echtzeitumgebungen. Beispiele sind TSN für deterministischen Ethernetverkehr, OPC UA für strukturierte Datenmodelle, sowie Profinet, EtherCAT, CAN-FD und MQTT. Je nach Anwendung kommen auch Edge-Computing-Ansätze, Time-Sensitive Networking und spezialisierte Gateways zum Einsatz, um Latenzgrenzen zuverlässig einzuhalten und Datenströme effizient zu steuern.

Ausblick: Mit Industrie 4.0, IoT und KI-getriebener Analytik gewinnt EchtzeitErfassung weiter an Bedeutung; künftige Entwicklungen fokussieren auf bessere Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Sicherheit.