Echtzeitmonitoring & Embedded Systems

Das Themenfeld „Echtzeitmonitoring & Embedded Systems“ befasst sich mit kontinuierlichen und aktuellen Sensordaten: physische und chemische Systeme überwachen, Prozesse optimieren und Abweichungen erkennen.

Definition

Unter Echtzeitmonitoring versteht man die fortlaufende Erfassung und Analyse von Prozess-, Zustands-, Umwelt- oder sonstigen Daten mit geringer Latenz und in einer vorher definierten Zeitspanne. So kann frühzeitig auf Abweichungen, Ineffizienzen oder Störungen reagiert werden.
Embedded Systems bezeichnen Computersysteme, die in ein übergeordnetes Produkt oder System eingebettet werden und auf einen bestimmten Zweck spezialisiert sind. Sie werden beispielsweise eingesetzt, um auf Basis von Sensordaten Regelungen umzusetzen und Funktionen automatisiert auszuführen. Relevante Informationen können dabei auch gezielt an Nutzer oder in die Cloud übermittelt werden.

Herkunft / Kontext

Konzepte aus der Sensor- sowie Elektro- und Informationstechnik. Fachgebiete sind u. a. Informationstechnik, Elektrotechnik, Automatisierungs- und Regelungstechnik, Mechatronik sowie Ingenieurwissenschaften und Technik allgemein.
Sensoren und Signalverarbeitung erfassen Informationen über physische oder chemische Zustände ihrer Umgebung. Durch fortschreitende Miniaturisierung, Leistungsfähigkeit und Wirtschaftlichkeit von komplexen elektronischen Bauteilen wie Sensoren und Embedded Systems können in zunehmendem Umfang kontinuierlich und nahezu verzögerungsfrei entscheidende Daten gewonnen werden. Beispielsweise liefert Echtzeitmonitoring die Antwort, ob ein Bauteil noch einsetzbar ist oder ob es ausgetauscht werden sollte, oder ob ein Prozess noch wie geplant abläuft. Grundlegende Fragen wie diese sind für alle Bereiche von der Industrie über die Bauwirtschaft bis hin zum Gesundheitswesen relevant.

Kernelemente / Merkmale:

• Miniaturisierte, hochintegrierte Low-Cost-Sensorik
• Embedded Systems, direkt mit der Datenquelle (Sensoren) verbunden, ermöglichen schnelle, lokale Datenverarbeitung (Edge-Computing).
• Erweiterte Möglichkeiten durch datenorientierte Algorithmen, insbesondere das maschinelle Lernen (Künstliche Intelligenz).

Vorteile / Nutzen

• Anomalien frühzeitig erkennen und Störungen sowie Ineffizienzen vermeiden
• Prozesse datenbasiert verbessern
• System- und Betriebssicherheit durch kontinuierliche Zustandsüberwachung steigern
• Wartungs- und Betriebskosten senken (Predictive Maintenance)
• Automatisierungsgrad von Prozessen steigern
• Flächendeckende Überwachung durch wirtschaftliche Sensorsysteme ermöglichen

Projektpartner

Westfälische Hochschule
Neidenburger Straße 43
45877 Gelsenkirchen

Prof. Dr. Marion Gebhard
Telefon: 0209 9596-378
E-Mail: marion.gebhard@w-hs.de
www.w-hs.de/elektrotechnik-naturwissenschaften/gebhard/

Projektorganisation

WiN Emscher-Lippe Gesellschaft zur Strukturverbesserung mbH
EQUIT – Campus2Company
Herner Str. 10
45699 Herten

Trang Le-Klumbies
E-Mail: trang.le-klumbies@emscher-lippe.de
Telefon: 02366 1098-26
Mobil: 0173 6922104