Trong nhiều thập kỷ, bộ điều khiển logic lập trình (PLC) đã là nền tảng của tự động hóa công nghiệp, điều phối dây chuyền lắp ráp, nhà máy hóa chất và hệ thống năng lượng. Tuy nhiên, mặc dù các hệ thống công nghiệp đã phát triển, lập trình PLC phần lớn vẫn giữ nguyên – thủ công, tốn thời gian và phụ thuộc nhiều vào kiến thức chuyên môn. Kết quả là, các nhóm kỹ thuật phải đối mặt với tình trạng tồn đọng ngày càng tăng và áp lực ngày càng lớn trong việc hoàn thành nhiều việc hơn với ít nguồn lực hơn.
Đồng thời, thực trạng lực lượng lao động đang tạo ra một cuộc khủng hoảng về khả năng mở rộng. Các kỹ sư kỳ cựu đang nghỉ hưu, việc tuyển dụng nhân viên mới mất quá nhiều thời gian, và ngay cả những cập nhật nhỏ cũng đòi hỏi nhiều năm thiết kế ngược lại logic cũ. Trong nhiều môi trường OEM, có tới 80% ứng dụng máy móc được giữ nguyên từ dự án này sang dự án khác. Tuy nhiên, các kỹ sư vẫn dành phần lớn thời gian để giải mã mã hiện có thay vì triển khai 20% thực sự thay đổi . Mô hình này không thể theo kịp nhu cầu hiện đại.
Để tiến nhanh hơn, chúng ta cần một phương pháp tiếp cận mới. Phương pháp này giúp giảm sự phụ thuộc vào kiến thức cũ, tăng tốc độ tùy chỉnh và giúp việc phát triển PLC trở nên dễ dàng và thông minh hơn. Với sự tiến bộ nhanh chóng của tự động hóa và AI, chúng ta có thể hình dung lại cách thức tạo ra, hiểu và phân phối logic điều khiển.
Giải quyết khủng hoảng khả năng mở rộng trong kỹ thuật PLC
Vậy làm thế nào để chúng ta giải quyết những điểm yếu về khả năng mở rộng này? Thay vì phải viết mã thủ công cho từng chuỗi, giờ đây các kỹ sư có thể sử dụng AI Copilot: Các công cụ biến một mô tả ý định đơn giản thành một hệ thống hoạt động.
Sau đó, kỹ thuật hỗ trợ AI và tự động hóa thông minh có thể gánh vác trọng trách nặng nề là tạo ra logic cơ bản. Phương pháp tiếp cận mới này thu hẹp khoảng cách kỹ năng, giảm thiểu việc phát triển rập khuôn và cho phép các chuyên gia có thể xem xét, xác thực và triển khai chỉ trong một phần nhỏ thời gian.
Tuy nhiên, tự động hóa PLC có một yêu cầu đặc thù: Sự tin cậy, một mô hình AI chung chung không thể đáp ứng được yêu cầu này. Các thử nghiệm ban đầu với các công cụ tạo mã chung đã chứng minh rằng LLM có thể tạo mã, nhưng đầu ra thiếu bối cảnh phần cứng PLC và các biện pháp bảo vệ độ tin cậy, tạo ra mã mẫu chung chung không thể sử dụng trong môi trường công nghiệp thực tế.
Hệ thống PLC thời gian thực đòi hỏi logic có thể dự đoán và kiểm tra được, và không thể chỉ dựa vào suy luận xác suất. Do đó, AI chỉ khả thi trong tự động hóa khi nó dựa trên kiến thức chuyên ngành, tiêu chuẩn an toàn và kiểm soát.
Tại Schneider Electric, phương pháp của chúng tôi bao gồm nhiều lớp rào cản – thư viện PLC đã được xác thực, các phương pháp mã hóa tốt nhất, các ràng buộc cụ thể về phần cứng và thậm chí cả kiến thức ứng dụng ở cấp độ khách hàng – để hạn chế ảo giác và đảm bảo chất lượng đầu ra cao nhất.
Một trong những đột phá có tác động mạnh mẽ nhất do AI mang lại không chỉ nằm ở khả năng tạo mã, mà còn ở khả năng hiểu mã. Bằng cách lập bản đồ trực quan quy trình làm việc của chương trình, các kỹ sư có thể nhanh chóng hiểu được cách logic cũ hoạt động, xác định vị trí cần tùy chỉnh và chỉ sửa đổi những gì quan trọng – giảm giờ làm việc kỹ thuật và thời gian đào tạo cho các thành viên mới trong nhóm.
Ngoài ra, chúng tôi áp dụng vòng phản hồi Tạo → Xác thực → Đào tạo. Tại đây, các chuyên gia con người sẽ xem xét logic do AI tạo ra, xác thực tài liệu tham khảo và đưa các chỉnh sửa trở lại kho lưu trữ để liên tục nâng cao chất lượng theo thời gian.
Mặc dù những tiến bộ này giúp tiết kiệm thời gian và năng lượng, nhưng sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng. Dưới đây là ba nguyên tắc chúng tôi sử dụng để định nghĩa và xây dựng AI công nghiệp đáng tin cậy:
- Chủ nghĩa quyết định hơn xác suất
- Lan can bảo vệ thế hệ mở
- Giám sát tự động hóa
Kết quả không phải là mã hóa AI tự động. Đó là một quy trình làm việc được AI hỗ trợ, đảm bảo sự kiểm soát của con người.
Giới thiệu về PLC Code Generation Copilot
Phần mềm Copilot Tạo Mã PLC của Schneider Electric áp dụng các nguyên tắc này vào thực tế. Được xây dựng bên trong Nền tảng Chuyên gia Tự động hóa EcoStruxure, phần mềm copilot này tạo, giải thích và kiểm tra mã PLC bằng các thư viện đáng tin cậy và các lớp bảo vệ đa lớp của Schneider. Phần mềm có thể giảm thời gian phát triển tới 30–50% bằng cách giúp các kỹ sư:
- Tự động tạo mã PLC có cấu trúc, liên quan đến phần cứng
- Hiểu và ghi lại các ứng dụng cũ
- Tạo các trường hợp kiểm tra thông minh để xác thực
- Bản đồ và trực quan hóa quy trình làm việc của chương trình
- Tăng tốc quá trình hòa nhập cho các thành viên mới trong nhóm
Vì được tích hợp vào EcoStruxure, copilot có thể hỗ trợ quy trình làm việc toàn diện – từ logic đến HMI đến thử nghiệm – trong một môi trường kỹ thuật thống nhất.
PLC Code Generation Copilot đánh dấu một bước ngoặt cho tự động hóa công nghiệp. Nó chứng minh rằng AI tạo sinh, khi được xây dựng dựa trên chuyên môn sâu rộng và các tiêu chuẩn an toàn nghiêm ngặt, có thể trở thành một công cụ kỹ thuật hàng ngày. Khi ngành công nghiệp tiếp tục vật lộn với khoảng cách kỹ năng, Copilot cung cấp một lộ trình rõ ràng với chu kỳ phát triển nhanh hơn, chất lượng mã nguồn tốt hơn và khả năng mở rộng để chuyển giao kiến thức giữa các nhóm.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy theo dõi tập AI At Scale với Malini Nambiar về cách AI đang thay đổi kỹ thuật công nghiệp.
Nguồn: blog.se.com
