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# Pair-Check & weitere Checks

### Physikalische Plausibilität

Neben Interlocks (`i`) und CMZ existieren weitere Überwachungsmechanismen, die nicht den Ablauf steuern und nicht die Systemintegrität absichern, sondern die **physikalische Plausibilität von Zuständen überwachen**.

Diese Checks sorgen dafür, dass **unmögliche oder widersprüchliche Zustände** erkannt und eindeutig diagnostiziert werden.

***

### Ziel physikalischer Plausibilitätschecks

Plausibilitätschecks beantworten die Frage:

> **Kann dieser Signalzustand in der realen Welt überhaupt existieren?**

Sie dienen dazu:

* fehlerhafte Sensorik zu erkennen
* Verdrahtungsfehler aufzudecken
* mechanische Defekte sichtbar zu machen
* implizite Annahmen explizit zu prüfen

Dabei gilt:

> **Ein physikalisch unmöglicher Zustand**\
> **ist immer ein Fehler – unabhängig vom Ablauf.**

***

### Pair-Check

#### Grundprinzip

Der **Pair-Check** überwacht **zusammengehörige Signale**,\
deren gleichzeitiges Auftreten physikalisch nicht möglich ist.

Typische Beispiele:

* Zylinder **Endlage vorne** und **Endlage hinten** gleichzeitig aktiv
* Ventil **auf** und **zu** gleichzeitig gemeldet
* Achse **Position erreicht links** und **rechts** gleichzeitig

Diese Signale werden als **Paar** definiert.

***

#### Verhalten des Pair-Checks

Wenn ein unmöglicher Zustand erkannt wird:

* der Ablauf wird nicht fortgesetzt
* der Zustand wird als fehlerhaft erkannt
* eine **eindeutige Diagnose** wird erzeugt

Der Pair-Check:

* interpretiert nichts
* korrigiert nichts
* entscheidet nicht über den Ablauf

> **Er stellt lediglich fest,**\
> **dass die Realität dem Modell widerspricht.**

***

### Pair-Check im Modellkontext

Der Pair-Check ist:

* an **Zonen** gebunden
* unabhängig vom aktuellen Zustand
* nicht zustandsabhängig wie ein Interlock
* nicht systemweit wie eine CMZ

Er ergänzt damit:

* Interlock → logische Konsistenz
* CMZ → Systemintegrität
* Pair-Check → **physikalische Plausibilität**

***

### Weitere Plausibilitätschecks

Neben dem Pair-Check können weitere Checks definiert werden, z. B.:

#### Bear-Check

Überwachung, dass ein Bearbeitungsprozess nur unter physikalisch sinnvollen Bedingungen stattfindet.

Beispiele:

* Bearbeitung nur bei erreichter Position
* Bearbeitung nur bei aktivem Werkzeug
* Bearbeitung nicht bei Stillstand des Mediums

***

#### Konsistenz-Checks

Überwachung logischer Zusammenhänge zwischen Signalen.

Beispiele:

* Rückmeldung ohne vorherige Ansteuerung
* Zustandsänderung ohne mögliche Ursache
* Signalwechsel außerhalb physikalischer Zeitgrenzen

***

### Automatische Diagnose

Alle Plausibilitätschecks erzeugen **automatisch Diagnose**.

Diese Diagnose:

* verweist auf die betroffene Zone
* beschreibt den widersprüchlichen Zustand
* ist unabhängig vom Bediener
* ist nicht interpretationsabhängig

Es gibt:

* keine Sammelmeldungen
* keine manuelle Fehlerzuordnung
* keine stillschweigenden Korrekturen

> **Die Diagnose benennt den unmöglichen Zustand –**\
> **nicht eine vermutete Ursache.**

***

### Abgrenzung zu anderen Sicherheitsmechanismen

Zur klaren Einordnung:

* **Pair-Check & weitere Checks**
  * prüfen physikalische Plausibilität
  * wirken unabhängig vom Ablauf
  * erzeugen Diagnose
* **Interlock (`i`)**
  * prüft Ablaufbedingungen
  * wirkt zustandsabhängig
* **CMZ**
  * schützt Systemintegrität
  * verhindert jede Bewegung

Plausibilitätschecks:

* ersetzen keine Sicherheit
* ersetzen keine Interlocks
* ersetzen keine CMZ

Sie **ergänzen** das Modell um überprüfbare Realität.

***

### Typische Fehler im Umgang mit Plausibilitätschecks

Häufige Fehler sind:

* Plausibilitätschecks als Ablaufsteuerung nutzen
* fehlende Checks durch Logik kompensieren
* unmögliche Zustände tolerieren
* Diagnose unterdrücken oder zusammenfassen

Faustregel:

> **Was physikalisch unmöglich ist,**\
> **darf im Modell nicht stillschweigend akzeptiert werden.**

***

### Zusammenfassung

Pair-Check & weitere Plausibilitätschecks:

* erkennen unmögliche Zustände
* machen physikalische Widersprüche sichtbar
* erzeugen automatische, eindeutige Diagnose
* erhöhen Robustheit und Erklärbarkeit

> **Plausibilitätschecks sorgen dafür,**\
> **dass das Modell zur Realität passt –**\
> **oder die Abweichung klar benannt wird.**


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