Definition und Zweck:
Diagnose in der Automatisierungstechnik bezeichnet den systematischen Prozess der Fehlersuche, Fehlererkennung und Zustandsüberwachung von Maschinen, Anlagen und deren Komponenten. Das Hauptziel der Diagnose ist es, den Zustand eines Systems zu bewerten, Abweichungen vom Normalzustand zu identifizieren und die Ursache von Störungen schnell und effizient zu lokalisieren, um Stillstandszeiten zu minimieren und die Betriebssicherheit zu gewährleisten.
Diagnose geht über die reine Fehlererkennung hinaus; sie liefert auch Informationen über die Art und den Ort des Fehlers, um gezielte Maßnahmen zur Behebung zu ermöglichen.
Methoden und Tools für die Diagnose:
Moderne Automatisierungssysteme bieten eine Vielzahl von Diagnosemöglichkeiten:
- Visuelle Anzeigen (LEDs): Status-LEDs an SPS-Modulen, Sensoren, Aktoren und Feldbus-Teilnehmern signalisieren Betriebsbereitschaft, Fehler oder Kommunikationszustände.
- Fehlerspeicher / Diagnosepuffer: Interne Speicherbereiche in der SPS, die chronologisch Fehlermeldungen, Alarme und Systemereignisse mit Zeitstempel aufzeichnen.
- Online-Überwachung: Über die Programmiersoftware können SPS-Variablen, Eingangs- und Ausgangszustände in Echtzeit überwacht und verglichen werden.
- Diagnosedaten: Feldgeräte senden über den Bus detaillierte Diagnosedaten (z.B. Kurzschluss, Drahtbruch, Übertemperatur).
- HMI/SCADA-Visualisierung: Alarm- und Meldesysteme visualisieren Fehler und geben oft Hinweise zur Fehlerursache und Behebung.
- Oszilloskop-Funktionen (Trace): Aufzeichnung von Signalverläufen für die Analyse dynamischer Prozesse.
- Webserver in Geräten: Viele moderne Komponenten haben integrierte Webserver für den Remote-Zugriff auf Diagnoseinformationen.
- Asset Performance Management (APM): Umfassende Systeme, die Diagnose- und Zustandsdaten zur vorausschauenden Wartung nutzen.
Bedeutung in der Automatisierung:
Eine effektive Diagnose ist von höchster Bedeutung für die Verfügbarkeit und Effizienz industrieller Anlagen:
- Reduzierung von Stillstandszeiten: Schnelle Fehlerlokalisierung und -behebung.
- Vermeidung von Folgeschäden: Frühzeitige Erkennung von Problemen verhindert größere Schäden.
- Verbesserung der Wartung: Ermöglicht eine effizientere, zustandsbasierte Wartung.
- Erhöhung der Betriebssicherheit: Schnelle Reaktion auf sicherheitsrelevante Fehler.
- Optimierung von Prozessen: Analyse von Diagnose-Daten zur Identifizierung von Ineffizienzen.
Das Design von Automatisierungssystemen mit umfassenden Diagnosefunktionen ist ein Schlüssel für die Smart Factory von Industrie 4.0.
→ Siehe auch: Diagnose-Puffer, Fehlersuche, Online-Diagnose, HMI (Human Machine Interface), SPS, Condition Monitoring
