ChatGPT在制造業應用的最新研究和探索
http://www.debgrams.com 2023-09-05 09:47 來源：MIR
與傳統的基于規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，許多企業都開始嘗試將 ChatGPT引入制造業。其中，全球制造業中的龍頭企業西門子近日與微軟達成合作，準備將ChatGPT運用在工業領域，打算借助 ChatGPT 以及其它 Azure AI 服務來增強西門子的工業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本身，而頭部企業的引領勢必會使更多企業在數字化轉型路上得到方向指引。
01
ChatGPT在工業自動化領域的探索
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，是制造業在工業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自動化過程的方方面面。
PLC在制造業中的應用領域
（數據來源：MIR 睿工業根據公開資料整理）
ChatGPT與專業的PLC編程人員比，優勢在什么地方呢？為何西門子選擇PLC編程作為ChatGPT與工業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行對應的控制和操作任務，也就是由過程狀態控制向過程操作控制。ChatGPT自橫空出世以來，各行各業對其褒貶不一，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，一些業內用戶就曾嘗試過利用ChatGPT生成PLC代碼，發現目前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，節省編寫時間，并大大降低代碼錯誤概率，節省代碼修改時間。
在工業生產中，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 睿工業根據公開資料整理）
基于OPEN AI的技術，企業有望實現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揮良好的效果。畢竟PLC編程涉及到許多細節問題，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助和助力，所以在實際應用中企業需要結合工程實踐去設計和優化，以達到最好的效果。
02
ChatGPT在數字化工廠節能領域的探索
中國制造業生產體系正面臨消費持續升級的挑戰，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；傳統制造業生產廠商缺少創新，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為可以看到的數據，對市場供需數據進行分析處理，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，達到節能的目的。數字化帶來的成果是理想的，但在制造業數字化轉型過程中存在著一定挑戰。
制造業數字化轉型面臨的挑戰
（數據來源：MIR 睿工業根據公開資料整理）
ChatGPT的出現為制造業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，可以為制造業數字化轉型過程中的一些挑戰提供一些解決方案，幫助企業更好地應對挑戰，提高數字化轉型的效率和效果，為企業的可持續發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
企業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。
信息安全挑戰
自3月11日韓國三星電子允許部分半導體業務部門員工使用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需求爆發背后是隱藏的信息安全泄露，ChatGPT在釋放企業勞動力和提高工作效率同時所帶來的風險與挑戰也是不可忽略的。具體表現在以下幾方面：
成本挑戰
除了信息安全外，運行成本也是企業使用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。
人工智能在工業領域的發展機遇與挑戰并存，企業需要充分評估自身技術和資源優劣勢，結合實際情況做出科學的決策，需要持續關注技術的升級，為企業的發展提供各種可能的工具和解決方案，進一步推動工業領域技術的升級和轉型。
END
在2021年人工智能經典案例Top100中，工業領域的相關案例僅占20%，非工業領域站80%。其中在工業領域中，汽車、油氣、船舶和醫藥是其主要的四個下游應用市場。這表明人工智能在工業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領域中有著廣闊的發展前景。
（數據來源：MIR 睿工業根據公開資料整理）
許多企業依靠人工智能成功進行了工業數字化轉型，在企業管理、生產各環節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 睿工業根據公開資料整理）
總的來說，人工智能在制造業中的應用正在逐步深入，不斷拓寬著企業和消費者的應用場景，推動制造業的數字化轉型進程，也成為促進經濟發展的新引擎。
編輯精選
