Messdatenerfassungssystem

Ein Messdatenerfassungssystem (MDE-System) ist ein System zur Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Messdaten aus Sensoren und Messgrößen in industriellen, wissenschaftlichen oder infrastrukturellen Anwendungen. Es dient der Dokumentation, Überwachung und Analyse von Prozessen, indem physikalische Größen wie Temperatur, Druck, Durchfluss, Feuchte, Spannung oder Schall in digitale Signale umgewandelt und zeitlich zugeordnet werden.

Zu den Hauptkomponenten gehören Sensoren und Sensorik, Signalaufbereitung (Rauschunterdrückung, Verstärkung, Filterung), die Datenerfassungshardware (DAQ), Software zur Datenerfassung, Visualisierung, Alarmierung und Datenspeicherung sowie Kommunikationsinfrastruktur (lokales Netzwerk, Datenbanken, Archivsysteme). Optional sind Referenz- und Kalibrierungseinrichtungen. Eine zuverlässige Zeitstempelung und Synchronisation über Netzwerkzeit oder Präzisionszeitprotokolle ist oft entscheidend.

Der Arbeitsablauf umfasst die Erfassung von Messgrößen in definierten Abtastraten, ggf. Mehrkanal-Erfassung, ergänzt durch Kalibrierung, Validierung und Qualitätskennzahlen. Die Rohdaten werden gespeichert, verarbeitet (Filterung, Trend- und Spektralanalysen) und mit Metadaten wie Sensor-ID, Standort und Kalibrierdaten angereichert. Alarmregeln und Ereignisprotokolle unterstützen die unmittelbare Reaktion auf Grenzwerte oder Anomalien.

Architektur und Einsatzgebiete variieren: MDE-Systeme können als Edge-Lösungen lokal vor Ort oder zentral in Server- bzw. Cloud-Umgebungen betrieben werden, oft auch als Hybrid. Sie liefern Echtzeit- oder Near-Echtzeit-Analytik, Streaming- oder Batch-Verarbeitung und Schnittstellen zu MES, SCADA oder Analytics-Plattformen. Typische Protokolle und Standards sind OPC UA, Modbus, CAN, Profinet, Ethernet/IP sowie MQTT; Datenformate umfassen CSV, HDF5 oder Parquet und Anbindungen an SQL- oder NoSQL-Datenbanken.

Anwendungsbereiche reichen von Fertigung und Energie über Umweltüberwachung bis hin zu Labor- und Prüfstands-Experimenten. Herausforderungen umfassen Datenvolumen, Synchronisation, Kalibrierung, Datenqualität, Sicherheit und regulatorische Anforderungen. Zukünftig gewinnen Cloud-Integration, Edge-Computing und KI-gestützte Anomalieerkennung an Bedeutung.