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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習算法，在多個領域都有不錯的表現，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，準備將ChatGPT運用在工業(yè)領域，打算借助 ChatGPT 以及其它 Azure AI 服務來增強西門子的工業(yè)自動化工程解決方案，包括工程設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在制造業(yè)中的應用越來越成熟，包括自然語言處理在內的AI技術正逐漸走向制造業(yè)本身，而頭部企業(yè)的引領勢必會使更多企業(yè)在數字化轉型路上得到方向指引。

01

ChatGPT在工業(yè)自動化領域的探索

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

PLC在制造業(yè)中的應用領域

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

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這個功能。

PLC編程主要步驟

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

如上圖所示，PLC編程是為了讓PLC可以根據輸入的信息或控制指令去執(zhí)行對應的控制和操作任務，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，但其背后的巨型數據庫以及強大的學習算法是不可否認的。早在兩家公司公開合作之前，一些業(yè)內用戶就曾嘗試過利用ChatGPT生成PLC代碼，發(fā)現目前ChatGPT已經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不僅根據指令寫出了完整的邏輯結構，而且還在最后給了用戶提示：需要根據不同需求進行更改。雖然問題比較簡單，但ChatGPT回答的速度很快，寫出的程序結果也是我們所需要的，這說明ChatGPT是具有PLC編程能力的一款AI。根據西門子和微軟的理想成果，未來ChatGPT在PLC編程上能夠實現根據自然語言生成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成為許多PLC編程工程師面對的挑戰(zhàn)之一。具體表現為PLC編程工程師需要在不同的軟件平臺之間轉換，需要額外的配置和接口工具來實現數據傳輸和溝通。這不僅增加了操作過程中的復雜性，也會增加項目的成本和時間，降低生產效率。

主流PLC編程軟件

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

基于OPEN AI的技術，企業(yè)有望實現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，自動化編程技術需要有一個合理的框架和算法體系，才能在實際應用中發(fā)揮良好的效果。畢竟PLC編程涉及到許多細節(jié)問題，這些仍需要工程師付出一定的時間和精力去解決，自動化技術目前只是對人工編程過程的協(xié)助和助力，所以在實際應用中企業(yè)需要結合工程實踐去設計和優(yōu)化，以達到最好的效果。

02

ChatGPT在數字化工廠節(jié)能領域的探索

中國制造業(yè)生產體系正面臨消費持續(xù)升級的挑戰(zhàn)，主要表現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的同質化產品；傳統(tǒng)制造業(yè)生產廠商缺少創(chuàng)新，對市場缺乏敏感度、追求同質化競爭、產能不斷擴大，各種資源浪費現象嚴重。數字化的出現將無形的市場轉變?yōu)榭梢钥吹降臄祿瑢κ袌龉┬钄祿M行分析處理，及時調整現有產品生產數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。數字化帶來的成果是理想的，但在制造業(yè)數字化轉型過程中存在著一定挑戰(zhàn)。

制造業(yè)數字化轉型面臨的挑戰(zhàn)

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

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

ChatGPT在數字化轉型中的應用

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

由于ChatGPT是一個機器學習模型，其能力可以隨著數據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語言數據，以幫助ChatGPT更好地理解企業(yè)的需求和數字化轉型的具體情況。

總的來說，ChatGPT利用自然語言處理技術，可以為制造業(yè)數字化轉型過程中的一些挑戰(zhàn)提供一些解決方案，幫助企業(yè)更好地應對挑戰(zhàn)，提高數字化轉型的效率和效果，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技術的引用

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

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

03

ChatGPT隱藏的風險與挑戰(zhàn)

企業(yè)在享受人工智能帶來的利益的同時，也承擔著其隱藏的風險與挑戰(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體業(yè)務部門員工使用ChatGPT開始，在短短20天內便爆出了三起機密資料外泄事件。這表明數字化轉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險與挑戰(zhàn)也是不可忽略的。具體表現在以下幾方面：

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和資源優(yōu)劣勢，結合實際情況做出科學的決策，需要持續(xù)關注技術的升級，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)領域技術的升級和轉型。

END

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

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

許多企業(yè)依靠人工智能成功進行了工業(yè)數字化轉型，在企業(yè)管理、生產各環(huán)節(jié)上都真正實現了降本增效。

AI數字化轉型成功案例

（數據來源：MIR 睿工業(yè)根據公開資料整理）

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