ИМХО, оценивают и прогнозируют не отказ ПЛК по внутренним причинам, а влияние окружающего мира на надёжность работы ПЛК. Например анализируют онлайн схему электроснабжения и генерят аларм, если из-за переключений снижается теоретическая надёжность и так далее, фантазировать можно бесконечно.
Мы, например, моделируя поведение установки автоматически включаем и модель контроллеров с их алгоритмами. Помогает комплексно анализировать аварии и пограничные режимы работы оборудования, ну и операторов обучать максимально близко к реальности. Но прогнозов по отказам не даём - шаманство это.
Согласен, если есть данные с внутренней диагностики контроллера почему и их не использовать. Есть данные по температуре, влажности, системе питания, ошибки с модулей ПЛК, информация о прохождение сигналов до оборудования а так же многое другое что можно собрать для анализа. На сколько реально построить математическую модель и прогнозировать наработку на отказ контроллера и модулей имея все эти данные? Ведь производитель дает тока время на отказ для ПЛК и модулей, но модель по которой происходит этот расчет отсутствует, а хотелось бы понимать такое вообще возможно сделать если имеются параметры окружающей среды ПЛК и данные с него о ошибках.