장치 프로필/기기 프로필/IO-Link 버전
스마트 센서 프로필에는 IO-Link 장치의 표준 기능이 포함되어 있어 제조사와 무관하게 동일한 인덱스에서 특정한 기능을 찾을 수 있습니다. 
 
IO-Link 사양은 지속적으로 개발되고 있습니다. 원래의 버전(버전 1.0)을 기반으로 추가 개발 및 기능 확장(버전 1.1)이 수행되었습니다.

포트 유형/소비전력/케이블 길이

Ports는 기기와 마스터 간의 IO-Link 통신 채널입니다. 일반적으로 IO-Link 마스터 사양에는 Part Class A(A 유형), Port Class B(B 유형)와 같은 두 가지 포트 유형이 있습니다. 마스터와 IO-Link 기기는 최대 20m의 비차폐 3선, 4선 또는 5선 표준 라인에 의해 연결됩니다. IO-Link에는 각각 3선만 필요합니다. 핀 1 및 3에는 공급 전압(24V, 최대 200mA)이 흐르고, 핀 4는 통신 출력부입니다.


전송 속도/사이클 시간/공정 데이터 크기
IO-Link 기기는 IO-Link 사양에서 지정된 데이터 전송 속도 중 하나만 지원합니다. IO-Link V1.1에는 다음 데이터 전송 속도가 지정됩니다. COM1 = 4,8kBaud, COM2 = 38,4kBaud, COM3 = 230,4kBaud.
 
사이클 시간은 마스터가 어떤 시간 간격으로 기기에 반응할 수 있는지에 대한 정보를 제공합니다. 센서 기술(물리적 원칙)은 사이클 시간에 큰 영향을 미칩니다. 최소 사이클 시간은 IODD에 저장되어 있습니다. 마스터에서는 다양한 최소 사이클 시간으로 기기를 구성할 수 있습니다.
 
데이터 텔레그램 형태로 공정 데이터는 주기적으로 전송됩니다. 이때 공정 데이터 크기는 기기에 의해 결정됩니다.

SIO 모드/DI 모드

IO-Link 마스터의 각 포트는 선택적으로 SIO 모드(표준 In-Out 모드: 최신 사양에 따름, 센서의 경우 DI 모드, 액추에이터의 경우 DQ 모드) 또는 IO-Link 모드에서 작동 할 수 있어 모든 센서의 정보를 처리할 수 있습니다. SIO 모드는 센서의 바이너리 스위칭 출력(NPN 또는 PNP, 푸시풀)을 사용합니다. IO-Link 모드에서 센서 출력(핀 4)은 측정 및 진단 정보 모두를 교환하기 위해 양방향 디지털 인터페이스로 사용됩니다.


듀얼 채널

듀얼 채널은 추가적으로 IO 채널과 함께 출력 및 입력 신호를 전송합니다. 센서는 유연하게 하나의 채널 또는 두 채널을 동시에 작동시킬 수 있습니다. 이는 센서에 여러 개의 듀얼 채널이 있을 때도 적용됩니다.


제어 콘셉트에 따라 듀얼 센서는 다양한 목적을 이행합니다. 실시간 요구 사항이 매우 높은 사용 분야에서는 제어 장치의 사이클 시간으로 인한 지연이 수용되지 않도록 듀얼 채널을 액추에이터 입력에 직접 연결하는 것이 유리할 수 있습니다. 이를 통해 IO-Link 통신을 통해 자동 포맷 변경이 동시에 트리거링되거나 추가 데이터가 평가될 수 있습니다.
 

아날로그 듀얼 채널이 공정을 주로 제어하는 경우 IO-Link 인터페이스는 특히 시운전 시의 매개변수화 또는 정지 시의 모니터링을 지원할 수 있습니다. 그러나 언제든지 제어에서 디지털 연결로 전환될 수 있습니다.


전송 품질 안전성
아날로그 데이터의 전송과 변환은 디지털 데이터를 제어로 직접 전송하여 교체될 수 있습니다. 이를 통해 높고 손실이 없는 데이터 품질이 보장됩니다. IO-Link는 매우 견고한 통신 시스템입니다.
이 통신 시스템은 24V 레벨에서 작동합니다. 전송에 실패하면 텔레그램은
2번 더 반복합니다. 두 번째 반복이 실패한 후 IO-Link 마스터는 통신 중단을 감지하고 이를 상위 제어 장치에 보고합니다.

IODD identification data

Each IO-Link Device has a device description file, the so-called IODD (IO Device Description). This contains data about the manufacturer, article number, functionality, software version etc., which can be easily read out and further processed by the automation system. Each device, i.e. each sensor, can be uniquely identified both via the IODD and via an internal device ID. The identification data of the sensor also includes device or application descriptions that can be freely assigned by the user. The IODD consists of several files: a main file and optional external language files (both in XML format), as well as image files (in PNG format).


Adjustable switching sensor

Sensors with IO-Link 1.1 can be operated as “Adjustable Switching Sensor (AdSS)” or “Digital Measuring Sensor (DMS)” according to the Smart Sensor Profile. When treated as AdSS or DMS the Sensors-Master communications happens via a fully standardized command set. Thus, operation without IODD file is possible. This can reduce integration cost tremendously. Please consult the datasheet, to find out if a specific sensor has AdSS or DMS.


Off-line parameterization

Off-line sensor parameter adjustment via convenient user interfaces in the PC (via USB Master) or via Wireless App (via Wireless Master). Sensors can  be conveniently configured at the desk and installed without further teach-in.

Even if IO-Link is not implemented in the machine control, sensors can be operated in SIO mode and use this advantage.


Parameterization via the control engineering tool

Programmable logic controllers (PLC) are programmed using so-called engineering tools (PC software). IO-Link sensors can be integrated directly into engineering tools. Parameter adjustment of the integrated sensor is also possible via the engineering tool.


Parameter memory during sensor exchange

If a sensor already integrated in an automation system has to be replaced (defect), an unconfigured replacement sensor can simply be integrated in the system and is automatically assigned the parameter data of the defective sensor by the master (parameter server of the master). Parameter data is stored both in the sensor and in the master (data storage).


Automatic recipe/format change

Machines must be re-parameterized more frequently during operation in order to produce new recipes or formats. Sensors with IO-Link can automatically accept parameter sets stored in the control program for individual formats. This enables minimal changeover times.


Find-me

Signalling e.g. by flashing LEDs on the sensor to locate and physically identify a sensor in a machine or system. The signalling can be triggered, for example, from the engineering tool of the controller.


Extensive setting options

To solve applications reliably and efficiently, sensors can be taught-in to the respective process conditions. The range of teach options on the sensor is limited but IO-Link opens up deeper options. In addition to the classic teach options, greatly enhanced settings such as filter functions, switching hysteresis, switching window or temperature compensation are also available via IO-Link. User interfaces on PC or mobile devices make them user-friendly. A programmable access lock (qTeach Lock) also prevents manipulation directly at the sensor.


Cyclically transmitted process data

Unlike conventional sensors, several process data (e.g. switching signal + distance + frequency) can be output simultaneously via the same channel via IO-Link. Process data are cyclic data which are transmitted regularly and quickly (maximum realizable speed corresponds to the cycle time of the automation system). These are used for process control in the automation system. Via the IO-Link master and protocols such as OPC UA or JSON, they can not only be transferred to the controller, but also to other IT systems (cloud).


Additional data, acyclically available

Baumer sensors with IO-Link can realize and output additional evaluations in the sensor beyond the standard. These analysis functions do not have to be programmed separately in the controller and are acyclically available for evaluation if required. Examples are: Number of switching cycles, operating time, boot cycles, histograms of process data, as well as the operating voltage or device temperature. This additional data is also called diagnostic data and can be used, for example, to implement predictive maintenance.

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