Definition und Zweck:
Die Fehlererkennung (Fault Detection) ist der Prozess, bei dem ein Automatisierungssystem oder eine übergeordnete Software (Alarmmanagement, SCADA, Predictive Maintenance-System) Abweichungen vom Normalzustand, Fehlfunktionen oder defekte Komponenten automatisch identifiziert und signalisiert.
Das Hauptziel ist die Minimierung von Schäden und die Reduzierung von Stillstandszeit durch frühzeitiges Eingreifen.
Methoden und Technologien:
- Diagnose in der SPS: Überwachung von Eingängen, Ausgängen und internen Variablen (Datenintegrität, Bereichsprüfung) auf Fehler.
- Diagnose durch Geräte:Intelligente Feldgeräte (Sensoren, Antriebe) melden Fehler über den Feldbus (z.B. EDD-Informationen).
- Fehlerstromschutzschalter: Detektieren Fehlerströme.
- Fehlermanagement: Organisation und Klassifizierung erkannter Fehler (Alarmmanagement).
- Anomalieerkennung: KI-gestützte Fehlererkennung durch Analyse von Big Data (Data Analytics), um subtile Abweichungen zu identifizieren, die auf Verschleiß hindeuten.
- Prüfsummen/Protokoll: Erkennung von Datenübertragung-Fehlern (Black Channel).
Fehlererkennung ist der erste Schritt zur Fehlersuche und Grundlage für Fehlermanagement und proaktive Wartungsstrategien (Predictive Maintenance).
→ Siehe auch: Fehlermanagement, Predictive Maintenance, Alarmmanagement, Anlagenverfügbarkeit, Fehlersuche, Datenintegrität
