Definition und Zweck:
Diagnosedaten sind strukturierte Informationen, die von Automatisierungskomponenten (z.B. Sensoren, Aktoren, Antrieben, I/O-Modulen, SPSen) erzeugt und über Kommunikationsnetzwerke bereitgestellt werden. Diese Daten geben Aufschluss über den aktuellen Gerätezustand, aufgetretene Fehler, Warnungen oder spezifische Betriebsparameter.
Das Hauptziel der Bereitstellung von Diagnosedaten ist es, die Fehlersuche zu erleichtern, die Anlagenverfügbarkeit zu erhöhen und die Umsetzung von Konzepten wie Condition Monitoring und Predictive Maintenance zu ermöglichen.
Inhalte und Standardisierung:
Diagnosedaten können eine Vielzahl von Informationen umfassen:
- Fehlercodes: Eindeutige Codes, die auf spezifische Fehler hinweisen (z.B. Kurzschluss, Übertemperatur, Drahtbruch).
- Statusbits/Statuswörter: Kompakte Informationen über den Betriebs- oder Fehlerzustand eines Geräts.
- Zustandsinformationen: Detaillierte Angaben über den internen Zustand von Modulen (z.B. Spannungswerte, Temperatur des Leistungsteils im Umrichter).
- Statistiken: Betriebsstunden, Schaltspiele, Kommunikationsfehlerzähler.
- Verschleißindikatoren: Informationen, die auf den Verschleiß von mechanischen oder elektrischen Komponenten hinweisen.
Viele Feldbus- und Industrial Ethernet-Protokolle (z.B. PROFIBUS und PROFINET) definieren standardisierte Profile für Diagnosedaten, die eine herstellerübergreifende Interpretation ermöglichen. Dies bedeutet, dass ein Gerät eines Herstellers Diagnosedaten in einem Format bereitstellen kann, das von einer Steuerung eines anderen Herstellers verstanden wird.
Relevanz in der Automatisierung:
Diagnosedaten sind unverzichtbar für die moderne Automatisierung:
- Effiziente Fehlersuche: Techniker können Probleme schneller lokalisieren und beheben.
- Reduzierung von Stillstandszeiten: Die frühzeitige und präzise Fehlererkennung minimiert die Dauer von Ausfällen.
- Predictive Maintenance: Diagnosedaten sind die Grundlage für Algorithmen, die den Zeitpunkt eines Ausfalls vorhersagen.
- Prozessoptimierung: Analyse von Diagnosedaten kann Hinweise auf Ineffizienzen im Prozess geben.
- Fernwartung: Diagnosedaten können über Netzwerke an zentrale Wartungsstellen übertragen werden.
Die Bereitstellung und Nutzung umfangreicher Diagnosedaten ist ein Kennzeichen von intelligenten Feldgeräten und ein wichtiger Aspekt von Industrie 4.0.
→ Siehe auch: Diagnose, Predictive Maintenance, Condition Monitoring, Feldbus, Industrial Ethernet, SPS
