Echtzeitdatenerfassung

Echtzeitdatenerfassung bezeichnet die kontinuierliche Erfassung, Übertragung, Verarbeitung und Speicherung von Messdaten mit möglichst geringer Latenz. Ziel ist eine deterministische Reaktion auf messbare Ereignisse, die zeitlich festgelegte Grenzwerte einhält. Sie unterscheidet sich von Near-Real-Time- und Batch-Verarbeitung, bei der Daten erst zeitverzögert oder gesammelt ausgewertet werden.

Typische Architektur umfasst Sensoren und Messumformer, ein Datenerfassungsgerät oder Industrie-PLC, edge- oder cloudbasierte Server, sowie Kommunikationsnetze. Zeitnahe Synchronisation ist oft zentral, etwa über IEEE 1588 Precision Time Protocol (PTP) oder NTP, um zeitlich geordnete Messreihen sicher zu vergleichen. Daten werden oft lokal vorverarbeitet (Filterung, Kompression) und dann als Streaming-Daten weitergeleitet.

Technologien und Protokolle umfassen Feldbusse und industrielle Ethernet-Standards (EtherCAT, Profinet), sowie IT-Protokolle wie OPC UA, MQTT oder Modbus. Speicherformate umfassen Zeitreihendatenbanken (z. B. InfluxDB), sowie Formate wie JSON oder Parquet. Echtzeitdaten können über Streaming-Plattformen wie Kafka oder Flink verarbeitet werden, um schnelle Analysen, Alarmierung oder Steuerbefehle zu ermöglichen.

Anwendungen finden sich in der Fertigung und Prozesssteuerung, Automatisierung, Energie- und Gebäudemanagement, Fahrzeug- und Maschinendatenerfassung, Umwelt- und Gesundheitsmonitoring sowie wissenschaftliche Experimente, in denen schnelle Reaktionen oder genaue Zeitstempel entscheidend sind.

Herausforderungen umfassen deterministische Latenz, Zuverlässigkeit, Bandbreite, Sicherheitsrisiken, Sensorik-Drift sowie Kalibrierung. Datenqualität, Fehlertoleranz, Synchronisation und Datenschutz müssen berücksichtigt werden. Standards und Normen unterstützen Interoperabilität, während robuste Architekturen Fehlertoleranz und Wiederherstellbarkeit verbessern.