Das Ergebnis eines typischen Monitorings sind im Allgemeinen experimentelle Kennwerte, die bestimmten Zeitpunkten zugeordnet werden können. Auf Basis dieser Zeitreihe erhält man eine Vorstellung über den aktuellen Zustand des Überwachungsobjekts. Generell handelt es sich dabei um das Ermitteln von außergewöhnlichen Ereignissen bzw. signifikanten Abweichungen vom „Normalverhalten“. Dies stellt prinzipiell eine Aufgabe dar, in einer Menge von Daten bestimmte Regelmäßigkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Da neben der Alarmierung nach dem Überschreiten zuvor definierter Schwellenwerte oftmals das Ziel darin besteht, bei einem erfassten Prozess steuernd einzugreifen, handelt es sich grundsätzlich um eine Echtzeitanalyse. In diesem Beitrag werden die Möglichkeiten einer passenden Klassifizierung der gesuchten Änderungen bzw. Deformationen sowie exemplarisch die Algorithmen für eine weitgehend automatische Bestimmung von ausgewählten Mustern in dieser Art behandelt.