Profibus BLOB-Profil: IO-Link überträgt „Großes“

Neue Möglichkeiten für die Diagnose: Müssen größere Datenmengen aus IO-Link-Devices herausgelesen werden, 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 kontrolliert über den bestehenden ISDU (Indexed Service Data Unit) Kommunikationsmechanismus zu übertragen. Hierbei handelt es sich um eine standardisierte Übertragung sogenannter Binary Large Objects (BLOBs) vom IO-Link Device zu einem Hostcontroller bzw. umgekehrt.

Mit dem neuen IO-Link Profil können jetzt auch größeren Datenmengen segmentiert und übertragen werden. Dies ist ein weiterer entscheidender Schritt für zukünftige Industrie 4.0-Anwendungen. (Bild: Festo)

Mit dem neuen IO-Link Profil können jetzt auch größeren Datenmengen segmentiert und übertragen werden. Dies ist ein weiterer entscheidender Schritt für zukünftige Industrie 4.0-Anwendungen. (Bild: Festo)

Der Trick: IO-Link wird „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. 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.

Ein weiterer entscheidender Schritt für zukünftige Industrie 4.0-Anwendungen ist somit getan: Denn nun lassen sich auch große Datenpakete, wie sie beispielsweise bei Bilderkennungen entstehen können, für eine detaillierte Datenanalyse aus den letzten Metern im Feld herauslesen.

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