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Predictive Maintenance

Dezentrales Feldbussystem findet Fehler schneller

Ein Diagnose-Gateway von Murrelektronik erlaubt den Zugriff auf Sensordaten ohne zusätzlichen Programmieraufwand. Auf diese Weise kann es potenzielle Fehlerquellen schneller lokalisieren.

19.07.2018
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Dezentrales Feldbussystem findet Fehler schneller (Foto: Murrelektronik GmbH)

Aufgrund ihres modularen Aufbaus bieten die Cube-Feldbussysteme Erweiterungsmöglichkeiten für unterschiedliche Eingangs-, Ausgangs- sowie gemischte Module und Funktionserweiterungen etwa via IO-Link oder eine RS-485-Schnittstelle. Kommunikationsdaten und Versorgungsspannung werden über eine Systemleitung gesendet. Dabei ermöglicht das Gerät den Anschluss von jeweils bis zu 32 Modulen an vier Strängen, um Diagnosedaten über verschiedenste Sensoren zu sammeln und auszuwerten. Das neue Cube67-Diagnose-Gateway liest die anfallenden Daten ohne zusätzlichen Programmieraufwand direkt aus dem Cube-System aus und bereitet sie im Rahmen eines einheitlichen Funktionsprogramms zur vorausschauenden Wartung visuell auf, das unabhängig von sonstiger Software und der Steuerungsform arbeitet.

Dabei erfasst das Vollverguss-Gateway die komplette Prozesskommunikation und jegliche Diagnosemeldungen. Eine übersichtliche, browserbasierte Darstellung ist auf allen zugangsberechtigten Endgeräten möglich, auf Tablets ebenso wie auf fest installierten Computern: Die Anzeige einzelner Module und der zugehörigen Diagnosedaten erfolgt in Form einer topologischen Darstellung oder als tabellarische Auflistung, auch vereinzelt auftauchende Fehlermeldungen werden im Diagnosespeicher erfasst und geben Aufschluss über unerwartete Fehlerquellen wie beispielsweise einen Kabelbruch an einer Anlage oder Maschine, der sich nur gelegentlich bemerkbar macht. Einmal im Klartext benannte Fehlermeldungen erhalten bei künftigem Auftreten automatisch dieselbe Bezeichnung und können mit einem Lösungsvorschlag kombiniert werden. Ein Austauschformat erlaubt das Weiterreichen der Daten an ERP- oder Cloud-Systeme. Gegenwärtig forciert aber nicht nur die verarbeitende Industrie die Einführung von Predictive-Maintenance-Lösungen: Der Stromanbieter E.ON verknüpft sie bereits mit einer künstlichen Intelligenz , um künftig Ausfälle im eigenen Stromnetz vorhersagen zu können.