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ZVEI treibt Kompatibilität von Sensoren und Aktoren voran

Verantwortlicher Redakteur:in: Andreas Müller 1 min Lesedauer

Eine Empfehlung des ZVEI zur Klassifizierung von 24-V-Schnittstellen soll die Auswahl von kompatiblen Komponenten und Systemen vereinfachen.

(Quelle: asharkyu/Shutterstock.com)
(Quelle: asharkyu/Shutterstock.com)

  • Die Empfehlung des Zentralverbands Elektrotechnik- und Elektronikindustrie e. V. ZVEI zur Klassifizierung von binären 24-V-Schnittstellen soll Industrie 4.0-Konzepte voranbringen.

  • Als nächster Schritt ist die Verankerung in eine internationale Norm vorgesehen.

„Mit der Klassifizierung binärer 24-V-Schnittstellen haben wir einen Meilenstein für Industrie 4.0 geschaffen“, sagt Dr. Markus Winzenick, Geschäftsführung ZVEI-Fachverband Automation. Die vorgeschlagene Klassifizierung und Kennzeichnung macht erstmals kenntlich, welche Aktoren und Sensoren in der funktionalen Sicherheit von unterschiedlichen Herstellern für eine jeweilige Applikation miteinander kompatibel sind. Dies führt zu einer erheblichen Zeitersparnis im gesamten Engineering-Prozess, was vor dem Hintergrund hochflexibler Anlagen im Industrie-4.0-Umfeld von entscheidender Bedeutung sei. „Aufwändige Funktionstests im Vorfeld werden dadurch überflüssig“, so Winzenick.

Empfehlung des ZVEI: Nutzen für Hersteller und Anwender

Mit der herstellerunabhängigen Verständigung von Produkten ändert sich die Herangehensweise an die Herstellung eines Produkts: Galt es bislang, Produktionen vorzuplanen, wandelt es sich im Industrie-4.0-Kontext hin zu flexiblen, teilautonomen Produktionseinheiten. Der Nutzen der ZVEI-Empfehlung liegt dabei sowohl beim Hersteller als auch dem Anwender, für den die Auswahl von kompatiblen Komponenten und Systemen deutlich vereinfacht wird. „Wir schließen hiermit eine Lücke zum Vorteil von beiden Seiten. Ziel sei nun, diese Quasi-Norm in vielen Unternehmen zu etablieren und in einer internationalen Norm festzuschreiben.

Weitere Informationen finden Sie hier.

Erfahren Sie hier mehr über die automatisierte Analyse von Maschinendaten.

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