Echtzeitlokalisierung

Der Begriff „Echtzeitlokalisierung“ stammt aus der Funknavigation und Funkortung. Echtzeitlokalisierung oder Echtzeitortung bezieht sich auf die Fähigkeit, die aktuelle Position eines Objekts oder einer Person in Echtzeit zu verfolgen und zu bestimmen.

Im Zusammenhang mit der Echtzeitlokalisierung sind sowohl die Positionierung als auch die Lokalisierung entscheidend für die genaue Verfolgung der Bewegung und des Standorts von Objekten oder Personen.

Real-Time-Locating-Systeme (RTLS) verwenden eine Kombination aus Ortungs- und Lokalisierungstechniken, um die Echtzeitposition von Zielobjekten kontinuierlich zu überwachen und zu aktualisieren. Diese Systeme verwenden häufig eine Vielzahl von Sensoren wie GPS, Radio Frequency Identification (RFID), Wi-Fi oder Trägheitssensoren sowie hochentwickelte Algorithmen, um eine genaue und zuverlässige Lokalisierung in Echtzeit zu ermöglichen.

Die Echtzeit-Lokalisierung wird in vielen Industriezweigen eingesetzt. In Fabriken wird der Standort von Werkzeugen und Maschinen in Echtzeit verfolgt, um Ausfallzeiten zu minimieren. Durch die Einführung von RTLS können Unternehmen ihre Gabelstaplerflotte genau verfolgen und so sicherstellen, dass jedes Gerät optimal genutzt und in großen Lagern oder Produktionsstätten schnell gefunden wird. Diese Technologie steigert die betriebliche Effizienz, reduziert Ausfallzeiten und verbessert die Gesamtproduktivität durch die Bereitstellung von Echtzeitdaten über Standort und Status aller Transporteinheiten. Auch die Sicherheit der Mitarbeiter wird durch RTLS-Tracking optimiert. Nur autorisiertes Personal darf Gefahrenbereiche betreten.

Diese Anwendungen sind ein Beispiel für die Digitalisierung in Industrie und Produktion und vergleichbar mit den Digitalisierungsanwendungen in der Baubranche. Auf Baustellen überwachen Echtzeitlokalisierungssysteme den Standort von Geräten und Personal, verhindern die unbefugte Nutzung von Maschinen und erhöhen die Arbeitssicherheit, indem sie sicherstellen, dass sich das Personal in sicheren Bereichen aufhält.

In einem Distributionszentrum wird der Standort von Paletten und Waren vom Eingang bis zum Versand in Echtzeit verfolgt, wodurch Warenverluste reduziert und die Bestandsverwaltung optimiert werden. Dies ist ein Beispiel für die Digitalisierung in der Logistik.

Auch bei der Digitalisierung der Landwirtschaft kommt die Echtzeitlokalisierung zum Einsatz. Dabei geht es zum Beispiel um die Ortung von Traktoren und anderen landwirtschaftlichen Geräten. Auch der Aufenthaltsort von Nutztieren kann in Echtzeit verfolgt werden.

Im Rahmen der Digitalisierung des Gesundheitswesens werden Echtzeitortungssysteme häufig eingesetzt, um medizinische Geräte, Patienten und Personal zu verfolgen. Dadurch wird sichergestellt, dass wichtige medizinische Geräte bei Bedarf verfügbar sind, und die Sicherheit von Patienten und Personal wird erhöht.

In einer Smart City wird die Echtzeitlokalisierung unter anderem zur Verfolgung von Personen und Objekten in intelligenten Gebäuden eingesetzt. Echtzeitlokalisierungssysteme werden eingesetzt, um eine schnelle Reaktion auf sicherheitsrelevante Vorfälle zu ermöglichen.

Echtzeitdaten beziehen sich auf Informationen, die unmittelbar nach der Datengenerierung und -erfassung ohne Verzögerung übermittelt und den Nutzern zur Verfügung gestellt werden. Es gibt zwei Arten von Echtzeitdaten: Ereignisdaten und Streaming-Daten.

Echtzeit-Ereignisdaten beziehen sich auf einzelne Daten, die bestimmte Ereignisse oder Zustandsänderungen innerhalb eines Systems darstellen. Jedes Ereignis ist eine separate Dateneinheit, die durch eine Aktion oder ein Ereignis erzeugt wird. Ereignisse werden in der Regel mit einem Zeitstempel versehen, um den genauen Zeitpunkt ihres Auftretens zu kennzeichnen, und unmittelbar nach ihrem Eintreten verarbeitet, um sofortige Aktionen oder Reaktionen auszulösen (z. B. das Senden einer Benachrichtigung, wenn ein Schwellenwert überschritten wird).

Zu den Anwendungen, die Echtzeit-Ereignisdaten nutzen, gehören Überwachung und Warnung (z. B. Betrugserkennung, Systemzustandsüberwachung) sowie ereignisgesteuerte Architekturen.

Im Zusammenhang mit der Echtzeitlokalisierung werden Echtzeit-Ereignisdaten verwendet, um bestimmte Ereignisse oder Zustandsänderungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Wenn beispielsweise ein Objekt eine vordefinierte Zone betritt oder verlässt, wird ein Ereignis generiert, das einen Alarm oder eine Aktion auslöst.

Echtzeit-Streamingdaten sind ein kontinuierlicher Datenstrom, der fortlaufend erzeugt und in einer bestimmten Reihenfolge geliefert wird. Diese Daten werden in Echtzeit erfasst, verarbeitet und analysiert. Der Datenstrom kann kontinuierlich aggregiert, gefiltert und analysiert werden, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen. Zu den Anwendungen, die Echtzeit-Streaming-Daten nutzen, gehören Echtzeit-Analysen (z. B. Business Intelligence in Echtzeit, operative Dashboards), Daten-Pipelines (z. B. Extraktions-, Transport- und Ladeprozesse (ETL) für Big-Data-Umgebungen) und Live-Datenströme (z. B. Nachrichtenströme, Live-Sportergebnisse).

Bei der Echtzeit-Lokalisierung werden Echtzeit-Streaming-Daten verwendet, um die Position von Objekten, Personen oder Fahrzeugen kontinuierlich zu überwachen. Auf diese Weise kann eine Live-Karte erstellt werden, die die aktuellen Positionen aller georteten Einheiten anzeigt.

Es gibt vier Hauptschritte, die Echtzeitdaten durchlaufen:

1. Datenerfassung

Unternehmen erfassen Echtzeitdaten mit Hilfe verschiedener Technologien und Methoden. Die Informationen werden erfasst, während sie entstehen. Zu diesen Technologien und Methoden gehören Sensoren und IoT-Geräte, Web-Tracking und -Analyse, mobile Anwendungen, Social-Media-Monitoring-Tools, Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Datenströme, vernetzte Systeme und Edge-Computing-Geräte, Tools für Kundenfeedback sowie Tools zur Datenaggregation und -visualisierung.

Bei einer Echtzeit-Lokalisierungsanwendung beginnt der Prozess mit der Generierung von Daten aus verschiedenen Quellen wie RFID-Tags, GPS-Geräten und BLE-Beacons, die an Anlagen, Personen oder Fahrzeugen angebracht sind. Diese Geräte senden kontinuierlich Positionsdaten, die über Datenströme oder APIs in das System eingespeist werden.

2. Data-Streaming

Streaming-Plattformen und -Technologien wie Apache Kafka, RabbitMQ oder Amazon Kinesis werden zur Übertragung von Echtzeit-Standortdaten in Form von Datenströmen oder Nachrichten verwendet.

3. Datenverarbeitung

Stream Processing Engines wie Apache Flink, Apache Storm und Apache Spark Streaming verarbeiten Daten in Echtzeit, während Rules Engines wie Drools Geschäftsregeln und Logik auf die Daten anwenden. Dazu gehören das Herausfiltern unerwünschter Daten, das Aggregieren von Daten zu aussagekräftigen Metriken und das Hinzufügen von zusätzlichem Kontext wie Geolokalisierung oder Nutzerdetails.

4. Datenvisualisierung & Aktion

Echtzeitanalysetools wie Grafana oder Power BI visualisieren die Standortdaten auf Dashboards und zeigen die Echtzeitpositionen von Anlagen, Personen oder Fahrzeugen an. Diese Dashboards werden dynamisch aktualisiert, um die neuesten Daten widerzuspiegeln und den Benutzern einen sofortigen und genauen Überblick über die Situation zu geben. Sie enthalten häufig interaktive Karten, Diagramme und Warnmeldungen, die es den Nutzern ermöglichen, bestimmte Details zu vertiefen, Bewegungsmuster zu überwachen und Probleme sofort zu erkennen.

Hier ein Beispielszenario:
In einem großen Lagerhaus wird ein Lokalisierungssystem eingesetzt, um den Standort der mit RFID-Tags ausgestatteten Gabelstapler in Echtzeit zu verfolgen. Das Dashboard zeigt die aktuellen Positionen aller Gabelstapler auf einer interaktiven Karte des Lagers an und hebt die Bereiche hervor, in denen Gabelstapler im Einsatz sind.

Wenn ein Gabelstapler in einen gesperrten Bereich einfährt, wird sofort eine Warnung an den Lagerverwalter gesendet, sowohl über das Dashboard als auch über Benachrichtigungen. Das Dashboard kann auch historische Bewegungsmuster anzeigen, die den Verantwortlichen helfen, Routen zu optimieren und die Betriebseffizienz zu verbessern.

Dieses Echtzeit-Visualisierungs- und Warnsystem gewährleistet einen sicheren und effizienten Lagerbetrieb und demonstriert die dynamische und reaktionsschnelle Natur der Echtzeit-Datenverarbeitung in Echtzeit-Lokalisierungsanwendungen.

Ein Echtzeitlokalisierungssystem bezieht sich nicht auf eine bestimmte Technologie oder ein bestimmtes System. Es handelt sich um eine Kombination von Systemen, deren Zweck es ist, Objekte zu lokalisieren und zu verwalten. Echtzeitpositionierungssysteme verwenden häufig eine oder eine Kombination der folgenden Technologien.

Global Positioning System (GPS)

GPS ist ein satellitengestütztes Navigationssystem, das genaue Positionsdaten im Freien liefert, in der Regel mit einer Genauigkeit von wenigen Metern. Es wird häufig zur Echtzeit-Ortung im Freien verwendet, wo eine Sichtverbindung zu den Satelliten besteht.

Radio-Frequency-Identification (RFID) Systeme

RFID nutzt Funkwellen zur Identifizierung und Verfolgung von Etiketten, die an Gegenständen oder Personen angebracht sind. Sie wird häufig zur Echtzeitlokalisierung in Gebäuden eingesetzt und findet Anwendung bei der Verfolgung von Objekten, der Bestandsverwaltung und der Zugangskontrolle.

Wi-Fi-Positionierungssysteme

Bei der Wi-Fi-Positionierung werden Wi-Fi-Zugangspunkte verwendet, um den Standort von Geräten in Reichweite zu bestimmen. Durch Triangulation der Signale von mehreren Zugangspunkten können Wi-Fi-Positionierungssysteme Navigation und Ortsbestimmung (Positionsbestimmung) in Innenräumen mit ausreichender Genauigkeit ermöglichen.

Bluetooth Low Energy (BLE) Systeme

BLE-Beacons sind kleine Geräte, die Signale an Bluetooth-fähige Geräte in der Umgebung senden. Durch die Messung der Signalstärke und die Triangulation der Standorte der Beacons können BLE-basierte Systeme die Navigation und Positionierung in Gebäuden sowie die Erkennung von Annäherungen in Echtzeit ermöglichen.

Ultra-Wideband (UWB) Systeme

Die UWB-Technologie verwendet kurze Funkwellenimpulse, um die Zeit zu messen, die Signale für die Übertragung zwischen Geräten benötigen. Durch die genaue Berechnung dieser Laufzeitmessungen können UWB-Systeme eine hochgenaue Positionsbestimmung in Echtzeit ermöglichen, insbesondere in Innenräumen.

Systeme mit Trägheitsmessgeräten (IMUs)

IMUs bestehen aus Sensoren wie Beschleunigungsmessern und Gyroskopen, die Beschleunigungs- und Orientierungsänderungen messen. Durch die Integration dieser Messungen über die Zeit können IMUs die Position und Bewegung von Objekten in Echtzeit schätzen, insbesondere in dynamischen Umgebungen wie Robotik oder Sportverfolgung.

Mobilfunknetze

Mobilfunknetze können ebenfalls für die Echtzeit-Positionsbestimmung genutzt werden, z. B. durch Triangulation auf der Grundlage von Signalstärke und Zeitversatz. Obwohl die Genauigkeit im Vergleich zu GPS oder anderen speziellen Ortungstechnologien geringer ist, kann die funkbasierte Ortung grobe Schätzungen der Position in städtischen oder vorstädtischen Gebieten mit Mobilfunkabdeckung liefern.

Omlox Systeme

Omlox ist ein offener, interoperabler Standard für die Positionsbestimmung und -verfolgung in industriellen Umgebungen. Ziel ist die Standardisierung und Vereinfachung der Integration verschiedener Ortungstechnologien wie RFID, UWB, 5G, BLE und GPS in ein einheitliches System. Omlox bietet einen gemeinsamen Rahmen für die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen verschiedenen Ortungsgeräten und -systemen. Dies ermöglicht eine nahtlose Interoperabilität und Integration in verschiedenen industriellen Umgebungen.

Ein Echtzeit-Ortungssystem besteht aus drei grundlegenden Komponenten: Transponder, Empfänger und Software zur Auswertung der Daten. Je nach verwendeter Ortungstechnologie werden unterschiedliche Hardware (Transponder und Empfänger) und Software benötigt.

Transponder sind Datenträger, die entweder an Gegenständen oder Personen angebracht oder an festen Orten platziert werden. Beispiele für Transponder sind RFID-Tags, Bluetooth LE-Beacons, Wi-Fi-Tags, GPS-Tags, Ultraschall- und Infrarot-Tags sowie andere intelligente Geräte.

Empfänger sind mit einem Netzwerk verbunden. Sie senden und empfangen Signale von Transpondern und verfügen in der Regel über eine eigene Stromversorgung. Die gesammelten Daten werden dann an Back-End-Datenbanken oder Host-Computer weitergeleitet. Beispiele für Empfänger sind Lesegeräte, Standortsensoren, Zugangspunkte und Beacons.

Es gibt drei Hauptarten von Software, die für Echtzeit-Lokalisierungsanwendungen verwendet werden. Diese sind Firmware, Anwendungssoftware und Middleware. Firmware ist die Software, die sich in der Hardware befindet. Die Anwendungssoftware befindet sich auf dem Back-End-Server oder -Computer. Die Middleware verbindet die Anwendungssoftware mit der Firmware.

Technologien wie RFID sind für Echtzeitlokalisierungslösungen kosteneffizienter als andere Technologien wie z. B. GPS. Einem Bericht des Marktforschungs- und Unternehmensberatungsunternehmens „Global Market Insights“ zufolge hatte das RFID-Segment des globalen Marktes für Echtzeitlokalisierungssysteme im Jahr 2022 einen Anteil von 30 Prozent am Gesamtmarkt. Im Vergleich zu alternativen Ortungstechnologien war dies der höchste Anteil.

Bei den Komponenten hatte das Hardwaresegment mit rund 50 Prozent den höchsten Marktanteil. Regional hatte Nordamerika mit über 45 Prozent den höchsten Marktanteil am Markt für Echtzeit-Ortungssysteme.

Laut einem Bericht von Grand View Research, der den weltweiten Markt für Echtzeitlokalisierungssysteme speziell im Gesundheitswesen untersucht, hat das Segment der Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen mit rund 88 Prozent den größten Marktanteil. In den USA nutzen etwa 25 bis 30 Prozent der Gesundheitssysteme irgendeine Form von Asset-Tracking. Dies zeigt, dass RTLS zunehmend in Krankenhäusern eingesetzt wird.

Wie in den vorangegangenen Abschnitten beschrieben, werden Echtzeitlokalisierungssysteme in nahezu allen Branchen eingesetzt. Dazu gehören beispielsweise Fertigung und Industrie 4.0, Logistik, Bauwesen, Landwirtschaft, Gesundheitswesen, Sport und Smart Cities.

Im Folgenden werden Lösungen anhand von Erfolgsgeschichten aus den Bereichen Industrie, Gesundheitswesen und Logistik vorgestellt.

Der Markt für Echtzeitlokalisierungssysteme ist in den letzten Jahren stark gewachsen. Dieser Aufwärtstrend wird sich weiter verstärken und entwickeln. Mit dem Aufkommen von digitalen Zwillingen und IoT-Technologien werden neue Anwendungen und Technologien entstehen. Die Integration fortschrittlicher Technologien wie IoT-Sensoren und KI-Algorithmen verbessert beispielsweise die Genauigkeit und Effizienz der Echtzeitverfolgung von Objekten und Personen. Dieser technologische Fortschritt ist entscheidend, um den immer komplexeren Anforderungen der modernen Industrie gerecht zu werden.

Echtzeitlokalisierungssysteme werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt. Diese Systeme sind wichtig für die Verfolgung von medizinischen Geräten, Patienten und Personal. Dadurch werden die betriebliche Effizienz und die Patientenversorgung verbessert. Die Möglichkeit, Standortinformationen in Echtzeit bereitzustellen, ist von unschätzbarem Wert für die Verbesserung der Gesamtfunktionalität und Sicherheit von Gesundheitseinrichtungen.

Die steigende Nachfrage nach Sicherheit in vielen Branchen wie der Öl- und Gasindustrie, der verarbeitenden Industrie und dem Gesundheitswesen wird zum Wachstum des Marktes für Echtzeitlokalisierungssysteme beitragen. Genaue Standortdaten sind für die Sicherheit von Personen von entscheidender Bedeutung.

Darüber hinaus gibt es einen zunehmenden Trend zu Cloud-basierten Echtzeitlokalisierungslösungen. Diese Lösungen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz, was sie für eine Vielzahl von Branchen attraktiv macht. Die Möglichkeit, Daten über die Cloud aus der Ferne zu verwalten und auf sie zuzugreifen, erhöht die Attraktivität dieser Lösungen, insbesondere für Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren möchten, ohne vorab große Investitionen in die Infrastruktur tätigen zu müssen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt, der den Markt für Echtzeitlokalisierungssysteme vorantreibt, ist der Fokus auf Interoperabilität und Standardisierung. Derzeit werden Fortschritte erzielt, um sicherzustellen, dass Echtzeit-Lokalisierungssysteme nahtlos in andere Technologien integriert werden können, um eine besser vernetzte und effizientere Umgebung zu schaffen. Diese Standardisierung ist die Voraussetzung für eine breite Akzeptanz und die Entwicklung umfassenderer Lösungen.

Die Echtzeit-Lokalisierung bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich.

Die erste Herausforderung sind die hohen Investitionskosten für die Anschaffung der erforderlichen Hardware, Software und RTLS-Infrastruktur. Diese Kosten können kleinere Unternehmen davon abhalten, Echtzeitlokalisierungslösungen einzuführen. RTLS-Infrastrukturanbieter sollten vor der Installation konsultiert werden.

Zu den Kosten kommt die Komplexität der Integration hinzu. Echtzeit-Lokalisierungssysteme müssen möglicherweise in bestehende Systeme integriert werden, ein Prozess, der sehr komplex sein kann. Ein Echtzeit-Ortungssystem benötigt Anker, die mit Strom versorgt werden müssen. Dies geschieht in der Regel über Power over Ethernet (POE). Die bestehende IT-Infrastruktur einer Einrichtung muss in der Lage sein, die RTLS-Anker mit Strom und Signalen zu versorgen.

Die nächste Herausforderung betrifft die Datensicherheit und den Datenschutz. Ein Hauptproblem ist die Möglichkeit des unautorisierten Trackings, bei dem Personen oder Institutionen unberechtigt Zugang zu sensiblen Positionsdaten erhalten. Dies kann zu Missbrauch wie Stalking oder unerlaubter Überwachung führen, was die Privatsphäre und Sicherheit von Personen gefährdet.

Darüber hinaus beinhaltet ein RTLS-System häufig die Erfassung und Verarbeitung sensibler personenbezogener Daten, einschließlich der Bewegungen und Standorte von Personen, was ernsthafte Bedenken hinsichtlich des Schutzes und der Nutzung dieser Daten aufwirft. Die Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa, des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in den USA und des California Consumer Privacy Act (CCPA) ist ein weiterer komplexer Faktor. Diese Vorschriften verlangen robuste Datenschutzmaßnahmen und sehen erhebliche Strafen bei Nichteinhaltung vor.

Faktoren wie Wände, Böden und andere Hindernisse stören die Signale und verringern die Genauigkeit der Standortdaten. Geräte, die im gleichen Frequenzbereich arbeiten, wie Wi-Fi-Netzwerke, Bluetooth-Geräte und andere IoT-Geräte, verursachen Signalstörungen. Dadurch wird die Leistung der Echtzeitlokalisierung beeinträchtigt. Diese Interferenzen können zu einer Verschlechterung oder zum Verlust des Signals führen, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Standortdaten beeinträchtigt wird.

Darüber hinaus tragen Umgebungsfaktoren wie Metallstrukturen, elektronisches Rauschen und sogar Wetterbedingungen zu Signalstörungen bei. Diese Herausforderungen sind in industriellen Umgebungen besonders ausgeprägt, wo viele elektronische Geräte und Maschinen gleichzeitig in Betrieb sind, was zu einer verrauschten und komplexen Signalumgebung führen kann.

Die Zukunft der Echtzeitlokalisierung umfasst digitale Zwillinge, Edge Computing und künstliche Intelligenz. Das Ziel: schnellere und bessere Entscheidungsfindung und Prognosefähigkeit.

Die Integration von Echtzeitlokalisierung und digitalen Zwillingen verändert verschiedene Branchen durch die Erstellung virtueller Repliken physischer Anlagen und Umgebungen. Dadurch wird Echtzeit-Überwachung, -Simulation und -Optimierung von Betriebsabläufen ermöglicht, was die Entscheidungsfindung und die vorausschauende Wartung verbessert. Digitale Zwillinge nutzen präzise Standortdaten, um Echtzeiteinblicke in die Anlagenleistung und -auslastung zu erhalten.

Edge Computing verbessert die Echtzeitlokalisierung, indem Daten näher an der Quelle verarbeitet werden, wodurch Latenzzeiten und Bandbreitennutzung reduziert werden. Dies ermöglicht eine schnellere und effizientere Entscheidungsfindung und eine Echtzeitreaktion auf Veränderungen in der Umgebung. Edge-Server und Gateways ermöglichen es Unternehmen, Standortdaten in Echtzeit zu analysieren. Dies führt zu einer höheren Zuverlässigkeit und Leistung datenintensiver Anwendungen.

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in Echtzeitlokalisierungssysteme integriert, um die Genauigkeit und Vorhersagefähigkeiten zu optimieren. KI-Algorithmen analysieren große Mengen von Standortdaten, um Muster zu erkennen, Routen zu optimieren und Wartungsbedarf vorherzusagen und so die Betriebseffizienz zu verbessern. Durch die Integration von KI in Echtzeit-Ortungssysteme können Logistikunternehmen beispielsweise Lieferzeiten minimieren und Versandrouten optimieren. KI ermöglicht die Vorhersage von Lieferverzögerungen.