Die Erfassung und Verarbeitung von Ereignissen aus cyber-physischen Systemen bietet Anwendern die Möglichkeit, kontinuierlich über Leistungsdaten und aufkommende Probleme unterrichtet zu werden (Situational Awareness) oder Wartungsprozesse zustandsabhängig zu optimieren (Condition-based Maintenance). Derartige Szenarien verlangen aufgrund der Vielzahl und Frequenz der Daten sowie der Anforderung einer echtzeitnahen Auswertung den Einsatz geeigneter Technologien. Unter dem Namen Event Processing haben sich dabei Technologien etabliert, die in der Lage sind, Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten und komplexe Ereignismuster auf Basis räumlicher, zeitlicher oder kausaler Zusammenhänge zu erkennen.
Gleichzeitig sind heute in diesem Bereich verfügbare Systeme jedoch noch durch eine hohe technische Komplexität der zugrunde liegenden deklarativen Sprachen gekennzeichnet, die bei der Entwicklung echtzeitfähiger Anwendungen zu langsamen Entwicklungszyklen aufgrund notwendiger technischer Expertise führt. Gerade diese Anwendungen weisen allerdings häufig eine hohe Dynamik in Bezug auf Veränderungen von Anforderungen der zu erkennenden Situationen, aber auch der zugrunde liegenden Sensordaten hinsichtlich ihrer Syntax und Semantik auf.
Der primäre Beitrag dieser Arbeit ermöglicht Fachanwendern durch die Abstraktion von technischen Details, selbständig verteilte echtzeitfähige Anwendungen in Form von sogenannten Echtzeit-Verarbeitungspipelines zu erstellen, zu bearbeiten und auszuführen. Die Beiträge der Arbeit lassen sich wie folgt zusammenfassen:
1. Eine Methodik zur Entwicklung echtzeitfähiger Anwendungen unter Berücksichtigung von Erweiterbarkeit sowie der Zugänglichkeit für Fachanwender.
2. Modelle zur semantischen Beschreibung der Charakteristika von Ereignisproduzenten, Ereignisverarbeitungseinheiten und Ereigniskonsumenten.
3. Ein System zur Ausführung von Verarbeitungspipelines bestehend aus geographisch verteilten Ereignisverarbeitungseinheiten.
4. Ein Software-Artefakt zur graphischen Modellierung von Verarbeitungspipelines sowie deren automatisierter Ausführung.
Die Beiträge werden in verschiedenen Szenarien aus den Bereichen Produktion und Logistik vorgestellt, angewendet und evaluiert
