Echtzeitanwendungen in Industrie, Handel und Alltag
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Die reale Welt wartet nicht

Ob in der Industrie, im Handel oder im persönlichen Alltag: Echtzeitanwendungen umgeben uns. Sie stellen verschiedene Ansprüche hinsichtlich der erlaubten Verzögerung und reagieren unterschiedlich kritisch, wenn die tatsächliche größer ist.
Autor: Heinz-Jürgen Köhler
Fotos: iStockphoto


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Badamm, badamm, babadamm. Arrhythmisch sieht man das Herz auf dem Monitor schlagen. Eine technologische Innovation eröffnet neue Möglichkeiten in der Untersuchung von Herzrhythmusstörungen: das Echtzeit-MRT. Die Magnetresonanztomografie ist ein bildgebendes medizinisches Untersuchungsverfahren. Dank der Entwicklung des Göttinger Physikers Jens Frahm sind Bewegtbilder aus dem Inneren des Körpers in Echtzeit möglich. Frahms mit dem Europäischen Erfinderpreis ausgezeichnetes Verfahren kommt mit einer speziellen Technologie auf eine Aufzeichnungsgeschwindigkeit von bis zu 50 Bildern pro Sekunde: Nur ein Teil dieser 50 Bilder beruht auf Messungen; Rekonstruktionsalgorithmen berechnen die Unterschiede zwischen den gemessenen Bildern und füllen die Lücken dazwischen aus.
Von solchen Hightechanwendungen bis hin zur Nahverkehrs-App auf dem Smartphone: Überall sind wir von Echtzeitanwendungen umgeben. „Wo immer Computer mit der realen Welt interagieren, steckt heute in der Regel Echtzeit dahinter“, betont Björn Brandenburg vom Max-Planck-Institut für Softwaresysteme. Einen starken Real-World-Impact nennt das der Leiter der dortigen Real-Time Systems Group. Doch die Echtzeit wird in diesen verschiedenen Bereichen unterschiedlich definiert, und sie nicht einzuhalten hat unterschiedlich starke Konsequenzen. Echtzeit wird gemeinhin in harte und weiche Echtzeit unterschieden, bei der ersten hat die Überschreitung des Zeitlimits erhebliche Konsequenzen, bei der zweiten wird nur die Qualität einer Leistung gemindert. Bei dieser Unterscheidung findet Brandenburg zumindest die Absolutheit der Aussage fragwürdig. „Es gibt härtere und weichere Echtzeit“, so der Softwarespezialist. Ob die Nahverkehrs-App die fünfminütige Verspätung der S-Bahn 30 oder 60 Sekunden verzögert anzeigt, ist kaum relevant. Beim Echtzeit-MRT kommt es auch eher auf die Flüssigkeit der Bewegung an und nicht darauf, ob diese mit einer Minute Verspätung übertragen wird. 
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Wenn Amazon indes meldet, eine Verzögerung des Seitenaufbaus der Homepage um 100 Millisekunden koste ein Prozent Umsatz, geht es um einen deutlichen wirtschaftlichen Schaden. Und wenn ein Airbag bei einem Unfall oder ein Flugzeug bei einem automatischen Landevorgang zeitversetzt auf Befehle reagiert, kann das Konsequenzen für Leib und Leben von Menschen haben. Die Übergänge, so Brandenburg, zwischen hart und weich sind fließend. „Ich muss immer schauen, welche Restriktionen ich hinnehmen kann und welche Maßnahmen ich gegebenenfalls bereit wäre umzusetzen, um die Restriktionen zu beseitigen.“

Immer latente Verzögerungen

Echtzeitsysteme unterliegen immer einer latenten Verzögerung. „Und diese Verzögerung ist ein additives Phänomen“, betont Brandenburg. Beispiel: das Antiblockiersystem eines Autos. Die Sensoren prüfen die Traktion an den Reifen, geben dann Informationen an die Räder, die Aktuatoren und schließlich an die zentrale Steuerungseinheit des Fahrzeugs, die dann gegebenenfalls Maßnahmen initiiert. Bei all diesen Vorgängen entstehen latente Verzögerungen, die sich zu einer End-to-End-Delay summieren. Um diese zu minimieren, müssen alle Schritte einzeln analysiert und optimiert werden. Eine große Rechnerkapazität, wie sie etwa Quantencomputer bieten, ist dabei sicher hilfreich. Auch Edgecomputing, bei dem gewisse Daten an den Rändern des Systems verarbeitet werden und nicht erst in die Zentraleinheit geschickt werden müssen, kann die Performance verbessern.
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Entscheidend ist nicht zuletzt auch der Weg, den Daten zurücklegen müssen. Die Entfernung und die Anzahl der Zwischenstationen beeinflussen die Übertragungsgeschwindigkeit. Flächendeckende Umsetzung von Industrie 4.0, autonomem Fahren und dem Internet of Things, bei dem große Volumina über weite Strecken geschickt werden müssen, werden nur mit dem leistungsfähigen 5G-Mobilfunk standard umzusetzen sein, sind sich Experten sicher. Auf einen besonders weiten Weg schickt EarthNow Daten: Das 2017 gegründete amerikanische Start-up kündigt eine Erdbeobachtung per Satelliten in Echtzeit an. Ein flächendeckendes Netz von Hightechsatelliten und ein hoch performantes Übertragungssystem sollen garantieren, dass User etwa illegalen Fischfang oder entstehende Umweltkatastrophen in Echtzeit wahrnehmen. Der Luft- und Raumfahrtgigant Airbus, der auch die Satelliten produzieren will, und Bill Gates haben in das Unternehmen investiert. Wann dieser Service zur Verfügung stehen wird, sagt das Unternehmen bisher indes nicht.
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Das Worst-Case-Verhalten vorhersagen

Am Max-Planck-Institut für Softwaresysteme in Kaiserslautern untersucht Björn Brandenburg das Worst-Case-Verhalten von Echtzeitsystemen. Sind große Rechnerkapazitäten Garanten für verlässliches Echtzeitverhalten? „Jein“, sagt der Forscher. Große Kapazitäten bieten im Mittel sicher eine gute Performance, sind aber nicht gegen Ausschläge nach unten gefeit. „Weist ein System gute Durchschnittswerte auf, habe ich oftmals viele sehr gute und einige wenige sehr schlechte Werte“, erklärt Brandenburg. Diese schlechten Werte dürfen aber beim Auslösen eines Airbags nicht vorkommen. Deshalb betreibt der Forscher sogenannte Worst-Case-Execution-Time-Analysen. Was sind die schlechtestmöglichen Werte eines Systems bei der Ausführung eines Befehls? Dazu untersucht er auf Programmierungsebene den längsten Pfad und unterzieht ihn Tests. „Viel Last generieren, Bottlenecks feststellen und Stress draufgeben. Das ist ein ziemlich aufwendiges Verfahren.“ Das alles dient der Optimierung von härteren Echtzeitsystemen wie Airbags oder Flugzeugsteuerungen, bei denen Verzögerungen erhebliche Konsequenzen haben. Denn, wie Björn Brandenburg lakonisch sagt: „Die reale Welt wartet nicht, bis der Computer fertig ist.“

Kontaktieren Sie gerne: bestpractice@t-systems.com