Neue Möglichkeiten für die Diagnose IO-Link ermöglicht jetzt das Übertragen von großen Datenmengen - wirautomatisierer

Neue Möglichkeiten für die Diagnose

IO-Link ermöglicht jetzt das Übertragen von großen Datenmengen

Entwicklung von IO-Link bis 2015 Bild: PNO/PI
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Müssen größere Datenmengen aus IO-Link-Devices z. B. zu Diagnosezwecken herausgelesen werden, wie etwa Bilder aus optischen Sensoren oder Langzeitverläufe, gelang dies bisher nur proprietär. Das durch die IO-Link Community neu entwickelte BLOB-Profil schafft nun eine einheitliche Möglichkeit, die größeren Datenmengen zu segmentieren und diese dann kontrolliert über den bestehenden ISDU (Indexed Service Data Unit) Kommunikationsmechanismus zu übertragen. Hierbei handelt es sich um eine standardisierte Übertragung von großen Datenmengen (typisch mehrere kByte), den sogenannten BLOBs (Binary Large Objects), vom IO-Link Device zu einem Hostcontroller bzw. umgekehrt (bidirektional). Der Hostcontroller kann hierbei z. B. eine SPS oder auch ein Computer-Tool sein. Der Trick: IO-Link wird hier „nur“ als Datenkanal verwendet. Die eigentliche Segmentierung und Flusssteuerung findet jeweils im Device bzw. in der SPS oder dem PC-Programm statt. Dies hat den großen Vorteil, dass die IO-Link-Master und die Feldebene nicht betroffen sind. Damit ist keine Modifikation der bestehenden Anlage notwendig, bzw. es können an jede bestehende IO-Link-Applikation solche Devices, die den BLOB-Transfer unterstützen, angeschlossen werden. Auf Host-Seite kann der BLOB-Ablauf z. B. in einem Funktionsblock für die SPS implementiert sein. Dies ist vor allem dann sinnvoll, wenn das SPS-Programm die Daten für die Weiterverarbeitung benötigt, wie z. B. beim Auslesen von RFID-Tags mit IO-Link RFID-Readern oder dem Auslesen gesammelter Protokollinformationen aus einem Device zur Diagnose. Sollten die Daten nur für Service-Zwecke benötigt werden, können diese z. B. auch über einen normalen USB-Master und einer speziellen Software ausgelesen oder geschrieben werden. Damit sind die Möglichkeiten geschaffen, auch große Datenpakete, wie sie etwa bei Bilderkennungen entstehen können, für eine detaillierte Datenanalyse aus den letzten Metern im Feld heraus zu lesen. Dies ist ein weiterer entscheidender Schritt für zukünftige Industrie 4.0-Anwendungen.

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