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與傳統(tǒng)的基于規(guī)則和專家知識的人工智能方法相比，近期爆火的名為 “ChatGPT”的AI模型基于文本生成的深度學(xué)習(xí)算法，在多個領(lǐng)域都有不錯的表現(xiàn)，許多企業(yè)都開始嘗試將 ChatGPT引入制造業(yè)。其中，全球制造業(yè)中的龍頭企業(yè)西門子近日與微軟達成合作，準(zhǔn)備將ChatGPT運用在工業(yè)領(lǐng)域，打算借助 ChatGPT 以及其它 Azure AI 服務(wù)來增強西門子的工業(yè)自動化工程解決方案，包括工程設(shè)計團隊如何使用自然語言輸入生成 PLC 代碼，從而減少時間成本并降低錯誤率。這一舉動代表著人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用越來越成熟，包括自然語言處理在內(nèi)的AI技術(shù)正逐漸走向制造業(yè)本身，而頭部企業(yè)的引領(lǐng)勢必會使更多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型路上得到方向指引。

01

ChatGPT在工業(yè)自動化領(lǐng)域的探索

PLC(Programmable Logic Controller)，全稱可編程控制器，相當(dāng)于微型計算機，通過接收指令控制各種類型的機械或生產(chǎn)過程，是制造業(yè)在工業(yè)自動化時代進行轉(zhuǎn)型升級的核心設(shè)備，其應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋了整個工業(yè)自動化過程的方方面面。

PLC在制造業(yè)中的應(yīng)用領(lǐng)域

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

ChatGPT與專業(yè)的PLC編程人員比，優(yōu)勢在什么地方呢？為何西門子選擇PLC編程作為ChatGPT與工業(yè)自動化結(jié)合的突破口呢？

首先我們先來對PLC編程進行一個簡單的了解，假設(shè)我們要控制一盞臺燈在按下按鈕后亮起來，再按一次燈就會熄滅，這時用PLC編寫一個控制燈的程序就可以實現(xiàn)這個功能。

PLC編程主要步驟

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

如上圖所示，PLC編程是為了讓PLC可以根據(jù)輸入的信息或控制指令去執(zhí)行對應(yīng)的控制和操作任務(wù)，也就是由過程狀態(tài)控制向過程操作控制。ChatGPT自橫空出世以來，各行各業(yè)對其褒貶不一，但其背后的巨型數(shù)據(jù)庫以及強大的學(xué)習(xí)算法是不可否認(rèn)的。早在兩家公司公開合作之前，一些業(yè)內(nèi)用戶就曾嘗試過利用ChatGPT生成PLC代碼，發(fā)現(xiàn)目前ChatGPT已經(jīng)能夠進行簡單的代碼編寫，隨后我們也進行測試，讓ChatGPT用梯形語言生成西門子的S7-200PLC的程序，效果如下。

ChatGPT不僅根據(jù)指令寫出了完整的邏輯結(jié)構(gòu)，而且還在最后給了用戶提示：需要根據(jù)不同需求進行更改。雖然問題比較簡單，但ChatGPT回答的速度很快，寫出的程序結(jié)果也是我們所需要的，這說明ChatGPT是具有PLC編程能力的一款A(yù)I。根據(jù)西門子和微軟的理想成果，未來ChatGPT在PLC編程上能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)自然語言生成PLC代碼，并且只需對其生成的程序進行檢查測試，節(jié)省編寫時間，并大大降低代碼錯誤概率，節(jié)省代碼修改時間。

在工業(yè)生產(chǎn)中，PLC編程是一項非常重要的工作。但是，目前PLC編程的軟件相互不兼容，不同的廠商所使用的軟件也不同，因此相互之間無法直接進行通信，這使得編程這項工作變得非常繁瑣且費時費力。這種軟件不兼容的問題已經(jīng)成為許多PLC編程工程師面對的挑戰(zhàn)之一。具體表現(xiàn)為PLC編程工程師需要在不同的軟件平臺之間轉(zhuǎn)換，需要額外的配置和接口工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和溝通。這不僅增加了操作過程中的復(fù)雜性，也會增加項目的成本和時間，降低生產(chǎn)效率。

主流PLC編程軟件

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

基于OPEN AI的技術(shù)，企業(yè)有望實現(xiàn)PLC編程的自動化，并且提高PLC編程的效率，同時也會大大降低PLC編程的門檻。但是，需要明確的一點是，自動化編程技術(shù)需要有一個合理的框架和算法體系，才能在實際應(yīng)用中發(fā)揮良好的效果。畢竟PLC編程涉及到許多細(xì)節(jié)問題，這些仍需要工程師付出一定的時間和精力去解決，自動化技術(shù)目前只是對人工編程過程的協(xié)助和助力，所以在實際應(yīng)用中企業(yè)需要結(jié)合工程實踐去設(shè)計和優(yōu)化，以達到最好的效果。

02

ChatGPT在數(shù)字化工廠節(jié)能領(lǐng)域的探索

中國制造業(yè)生產(chǎn)體系正面臨消費持續(xù)升級的挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)為消費者需求越來越多元化、個性化，不滿足于市場上批量生產(chǎn)的同質(zhì)化產(chǎn)品；傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)廠商缺少創(chuàng)新，對市場缺乏敏感度、追求同質(zhì)化競爭、產(chǎn)能不斷擴大，各種資源浪費現(xiàn)象嚴(yán)重。數(shù)字化的出現(xiàn)將無形的市場轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢钥吹降臄?shù)據(jù)，對市場供需數(shù)據(jù)進行分析處理，及時調(diào)整現(xiàn)有產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量更好滿足市場需求，從而減少無效的成本付出，達到節(jié)能的目的。數(shù)字化帶來的成果是理想的，但在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中存在著一定挑戰(zhàn)。

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

ChatGPT的出現(xiàn)為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要思路，這也是西門子與微軟合作探索的另一條道路。在工廠數(shù)字化和節(jié)能領(lǐng)域，ChatGPT可應(yīng)用于以下方面：

ChatGPT在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

由于ChatGPT是一個機器學(xué)習(xí)模型，其能力可以隨著數(shù)據(jù)量的增加而逐漸提高。因此企業(yè)要充分利用ChatGPT對話交流，向其提供更多的語料庫和相關(guān)語言數(shù)據(jù)，以幫助ChatGPT更好地理解企業(yè)的需求和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體情況。

總的來說，ChatGPT利用自然語言處理技術(shù)，可以為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的一些挑戰(zhàn)提供一些解決方案，幫助企業(yè)更好地應(yīng)對挑戰(zhàn)，提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率和效果，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供強有力的支持。

部分自動化公司對AI技術(shù)的引用

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

這張表格列出了許多在自動化和數(shù)字化領(lǐng)域頗有影響力的公司，并列出了它們在人工智能（AI）技術(shù)的具體應(yīng)用方面。這些頂尖公司在AI技術(shù)應(yīng)用方面的進展表明了AI在自動化和數(shù)字化領(lǐng)域的重要性，并且它們的應(yīng)用覆蓋面更加注重在提高效率、優(yōu)化流程、提前預(yù)警故障等方面，這也為其他公司在AI技術(shù)應(yīng)用上提供了深刻的啟示和借鑒。

03

ChatGPT隱藏的風(fēng)險與挑戰(zhàn)

企業(yè)在享受人工智能帶來的利益的同時，也承擔(dān)著其隱藏的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。

信息安全挑戰(zhàn)

自3月11日韓國三星電子允許部分半導(dǎo)體業(yè)務(wù)部門員工使用ChatGPT開始，在短短20天內(nèi)便爆出了三起機密資料外泄事件。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢與人工智能火熱帶來的企業(yè)需求爆發(fā)背后是隱藏的信息安全泄露，ChatGPT在釋放企業(yè)勞動力和提高工作效率同時所帶來的風(fēng)險與挑戰(zhàn)也是不可忽略的。具體表現(xiàn)在以下幾方面：

成本挑戰(zhàn)

除了信息安全外，運行成本也是企業(yè)使用ChatGPT前需要考慮的重要條件之一。下面例舉了三項主要成本僅供參考。

人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)并存，企業(yè)需要充分評估自身技術(shù)和資源優(yōu)劣勢，結(jié)合實際情況做出科學(xué)的決策，需要持續(xù)關(guān)注技術(shù)的升級，為企業(yè)的發(fā)展提供各種可能的工具和解決方案，進一步推動工業(yè)領(lǐng)域技術(shù)的升級和轉(zhuǎn)型。

END

在2021年人工智能經(jīng)典案例Top100中，工業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)案例僅占20%，非工業(yè)領(lǐng)域站80%。其中在工業(yè)領(lǐng)域中，汽車、油氣、船舶和醫(yī)藥是其主要的四個下游應(yīng)用市場。這表明人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級階段，這也意味著 ChatGPT 和其它人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中有著廣闊的發(fā)展前景。

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

許多企業(yè)依靠人工智能成功進行了工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在企業(yè)管理、生產(chǎn)各環(huán)節(jié)上都真正實現(xiàn)了降本增效。

AI數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功案例

（數(shù)據(jù)來源：MIR 睿工業(yè)根據(jù)公開資料整理）

總的來說，人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用正在逐步深入，不斷拓寬著企業(yè)和消費者的應(yīng)用場景，推動制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，也成為促進經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。