هوش مصنوعی در PLC و اتوماسیون صنعتی؛ از نوشتن کد تا پیشبینی خرابی
هوش مصنوعی در PLC فقط یک ترند جذاب نیست، بلکه به یکی از ابزارهای جدی مهندسان اتوماسیون صنعتی تبدیل شده است.
در کارخانههایی که همه چیز با PLC و سیستمهای کنترل صنعتی مدیریت میشود، AI میتواند از تولید کد و مستندسازی منطق کنترلی تا
پیشبینی خرابی تجهیزات و بهینهسازی فرآیند تولید، به مهندسان قدرت تازهای بدهد.
در این مقاله نگاه عملی به این موضوع داریم که هوش مصنوعی چگونه در کنار PLC قرار میگیرد و به جای این که جای آن را بگیرد،
نقش یک دستیار هوشمند برای مهندسان کنترل و اتوماسیون بازی میکند.
هوش مصنوعی و PLC؛ ایده اصلی چیست؟
در معماری کلاسیک اتوماسیون، PLC مغز خط تولید است و وظیفه اجرای منطق کنترلی را بر اساس ورودی سنسورها و فرمان به عملگرها بر عهده دارد.
هوش مصنوعی در این میان روی لایه بالاتر کار میکند: روی دادهها، لاگها، رفتار تجهیزات و توضیحات مهندسان.
نتیجه این ترکیب این است که مهندس به جای درگیر شدن با کارهای تکراری، بیشتر روی طراحی و تصمیمگیری تمرکز میکند و بسیاری از کارهای روتین
را به مدلهای هوش مصنوعی میسپارد.
کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در PLC و اتوماسیون صنعتی
۱) تولید خودکار کد PLC از روی توضیح متنی
یکی از جذابترین کاربردهای هوش مصنوعی در PLC، تبدیل توضیح متنی به منطق کنترلی است.
مهندس فقط سناریو را به زبان طبیعی توضیح میدهد و مدل AI کد مورد نیاز را در قالب Ladder Logic یا Structured Text تولید میکند.
این کار مخصوصا در شروع پروژهها و توسعه نمونه اولیه به شدت زمان را کاهش میدهد.
مثال سناریو:
«کنترل سیستم پر کردن مخزن با دو سنسور سطح و یک پمپ، شروع در سطح پایین و توقف در سطح بالا.»
یک مدل مناسب میتواند منطق روشن، همراه با توضیح ردیف به ردیف و حتی پیشنهاد تایمرها و اینترلاکها تولید کند.
۲) تحلیل و مستندسازی کدهای قدیمی
بسیاری از کارخانهها با کدهای قدیمی روبهرو هستند که مستندات مناسبی ندارند. مهندس جدید برای درک این منطق کنترلی زمان زیادی صرف میکند.
هوش مصنوعی میتواند کد را بخواند، ورودیها و خروجیها را لیست کند، منطق هر بلوک را توضیح دهد و پیشنهادهایی برای سادهسازی بدهد.
۳) نگهداری پیشگویانه و کاهش توقفات تولید
دادههای سنسور، لاگهای PLC و رویدادهای خط تولید، منبع طلایی اطلاعات هستند.
با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی، این دادهها تحلیل میشوند تا الگوهای منجر به خرابی تجهیزات یا توقف خط شناسایی شود.
به این روش، مهندس میتواند قبل از وقوع خرابی، هشدار بگیرد و برنامه نگهداری پیشگیرانه را تنظیم کند.
۴) بهینهسازی منطق کنترلی و کاهش زمان اسکن
در کدهای پیچیده، منطقهای تکراری و شرطهای اضافی میتوانند زمان اسکن PLC را بالا ببرند.
هوش مصنوعی میتواند ساختار منطقی برنامه را تحلیل کند، بخشهای تکراری را شناسایی کند و نسخههای سادهتر و کارآمدتر پیشنهاد دهد.
این کار به افزایش ظرفیت سیستم و پاسخگویی سریعتر تجهیزات کمک میکند.
۵) شبیهسازی و آموزش اپراتورها و مهندسان تازهکار
قبل از آنکه برنامه روی PLC واقعی بارگذاری شود، میتوان فرآیند را در محیط شبیهسازی بررسی کرد.
ترکیب شبیهسازی فرآیند با مدلهای هوش مصنوعی این امکان را میدهد که سناریوهای خطا، تأخیر سنسور، خرابی عملگر یا تغییرات ناگهانی بار
را آزمایش کنیم و همزمان برای اپراتورها آموزش طراحی کنیم.
نمونههایی از ابزارها و روندهای جدید
چند نمونه از جهتگیری صنعت در ترکیب هوش مصنوعی در PLC و اتوماسیون:
- Siemens Industrial Copilot که به مهندسان کمک میکند کدهای اتوماسیون را سریعتر تولید و دیباگ کنند و میان TIA Portal و مدلهای زبانی ارتباط برقرار کنند.
برای آشنایی بیشتر میتوانید صفحه رسمی آن را ببینید:
Siemens Industrial Copilot. - FactoryTalk Design Studio Copilot از Rockwell Automation که به عنوان دستیار هوشمند در طراحی منطق کنترل و استفاده از Studio 5000 معرفی شده است.
جزئیات در مستندات رسمی آمده است:
FactoryTalk Design Studio Copilot. - پلتفرمهایی مثل PTC ThingWorx و Siemens MindSphere که دادههای صنعتی را جمعآوری و برای مدلهای یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ استفاده میکنند.
هوش مصنوعی در PLC از نگاه مهندس اتوماسیون
برای مهندس اتوماسیون، مهمترین نکته این است که کنترل نهایی همچنان در اختیار او باقی میماند.
هوش مصنوعی فقط پیشنهاد میدهد، تحلیل میکند و کد نمونه تولید میکند.
تصمیم نهایی در مورد پذیرش تغییر، انتقال به محیط واقعی، یا اعمال روی خط تولید، همچنان با تیم مهندسی است.
در عمل، بهترین نتیجه زمانی به دست میآید که تجربه مهندس PLC با تحلیل داده و توان مدلهای AI کنار هم قرار بگیرد.
در این حالت، هم زمان توسعه سیستم کاهش مییابد و هم کیفیت و قابلیت اطمینان بالاتر میرود.
پرامپتهای کاربردی برای مهندسان PLC و اتوماسیون
اگر میخواهید از هوش مصنوعی در پروژههای واقعی استفاده کنید، میتوانید از ساختار پرامپتهای زیر در ابزارهایی مثل ChatGPT یا دستیارهای صنعتی استفاده کنید:
- تولید کد PLC از روی توضیح متنی سناریو
- تحلیل و مستندسازی کدهای موجود
- تحلیل لاگها و سیگنالها برای پیشبینی خرابی
- پیشنهاد بهینهسازی برای کاهش زمان اسکن
- طراحی معماری ادغام AI با PLC، SCADA و سیستمهای ابری
نکته مهم این است که در پرامپت خود حتما نوع PLC، پلتفرم (مثلا TIA Portal یا Studio 5000)، ساختار کلی فرآیند و محدودیتهای ایمنی را به طور شفاف توضیح دهید.
مطالب تکمیلی از وبلاگ Civyo درباره هوش مصنوعی
اگر به کاربردهای دیگر هوش مصنوعی در کسبوکار و تکنولوژی علاقه دارید، پیشنهاد میکنیم این مقالات را هم بخوانید:
تحلیل ریسک مالی و پیشبینی بازار با کمک هوش مصنوعی
بهینهسازی سئو با تحلیل هوشمند کلمات کلیدی توسط هوش مصنوعی
بازسازی شهرها و زبانهای گمشده با هوش مصنوعی
جمعبندی و دعوت به اقدام
هوش مصنوعی در PLC و اتوماسیون صنعتی به این معنا است که مهندس دیگر تنها نیست.
از نوشتن منطق کنترلی و مستندسازی گرفته تا نگهداری پیشگویانه و شبیهسازی سناریوها، AI میتواند سرعت، دقت و ایمنی پروژههای صنعتی را بالاتر ببرد.
اگر در سازمان شما خطوط تولید، PLC، SCADA یا پروژههای اتوماسیون فعال است و میخواهید بدانید عملا چطور میتوان از هوش مصنوعی در کنار این زیرساخت استفاده کرد،
تیم Civyo میتواند در طراحی استراتژی، انتخاب ابزار و اجرای پایلوتهای هوشمند همراه شما باشد.
