DeepSeek, in quanto grande modello generale sviluppato indipendentemente dal mio paese, sta rimodellando il campo dell'automazione industriale con una forte influenza, in particolare sulla modalità di lavoro, i requisiti di abilità e il percorso di sviluppo della carriera degli ingegneri del controller logico PLC (programmazione programmabile). Combinando la tendenza allo sviluppo della tecnologia con l'applicazione effettiva del settore, il suo impatto si riflette principalmente nei seguenti aspetti chiave:
1. Miglioramento significativo dell'efficienza e completa innovazione nei metodi di lavoro:
L'efficienza di programmazione ha raggiunto una crescita del salto: DeepSeek utilizza elaborazioni in linguaggio naturale e algoritmi di apprendimento profondo per generare rapidamente codice PLC in base ai requisiti dei parametri inseriti dagli ingegneri. Ad esempio, impiegavano diverse ore per scrivere complessi blocchi di funzione di controllo del braccio robot (FBS). Ora, con l'aiuto di DeepSeek, il codice ottimizzato può essere generato in appena 1 minuto e alcuni dettagli sono persino migliori della scrittura manuale. Questa modifica libera gli ingegneri dal noioso lavoro di debug del codice, in modo che possano dedicare più energia alla progettazione del sistema e all'ottimizzazione del processo.
Dare al sistema potenti capacità decisionali dinamiche: i PLC tradizionali possono eseguire solo programmi preimpostati, mentre DeepSeek gli dà la possibilità di adattarsi in tempo reale. Nello scenario di produzione a linea mista di automobili, il PLC dotato di DeepSeek può ottimizzare autonomamente il percorso di movimento del robot, ridurre il tempo di cambio del 40%e aumentare la capacità di produzione del 30%. Il ruolo degli ingegneri è anche cambiato da un semplice "esecutore logico" a un "designer di strategie", con maggiore enfasi sulla messa a punto dell'algoritmo e sull'adattamento dello scenario.
Manutenzione predittiva intelligente: DeepSeek può prevedere in anticipo i guasti e generare corrispondenti piani di manutenzione analizzando le vibrazioni, la temperatura e altri dati dell'apparecchiatura. Dopo che un'impresa petrolchimica lo ha applicato, l'accuratezza della previsione del fallimento della pompa è stata alta fino al 92%e il tempo di inattività non pianificato è stato ridotto del 70%. Ciò richiede agli ingegneri di padroneggiare gli strumenti di analisi dei dati e trasformarsi dalla manutenzione passiva alla gestione della salute attiva.
2. Aggiornamento strutturale dei requisiti di abilità:
Le capacità composte diventano competitività di base: i requisiti di programmazione di base sono diminuiti, mentre la comprensione degli algoritmi di intelligenza artificiale, della scienza dei dati e della fusione multimodale è diventata cruciale. FoxConn richiede agli ingegneri di padroneggiare gli algoritmi di apprendimento del rinforzo profondo (DRL) per ottimizzare la pianificazione del braccio robotico. Gli ingegneri elettrici tradizionali devono trasformarsi in talenti composti dell '"industria AI+" e avere la capacità di integrare la conoscenza incrociata.
Rafforzare l'interazione del linguaggio naturale e le capacità di progettazione del sistema: DeepSeek supporta la generazione di codice in linguaggio naturale. Ad esempio, la piattaforma ABB può convertire direttamente le istruzioni in codice ST, accorciando il ciclo di sviluppo del 45%. Gli ingegneri devono descrivere i requisiti in modo più accurato e guidare la progettazione dell'architettura del sistema. Allo stesso tempo, devono anche avere familiarità con nuove tecnologie come Twins Digital e Edge Computing per costruire un sistema di produzione coordinato a livello globale.
Impara e adattarsi rapidamente alle nuove catene di strumenti: i modelli open source di DeepSeek e il middleware di adattamento del protocollo (come Profibus ed Ethercat) riducono la difficoltà dell'integrazione delle apparecchiature incrociate, ma gli ingegneri devono padroneggiare la configurazione e l'ottimizzazione delle catene degli strumenti. Ad esempio, dopo che Siemens S 7-1500 PLC integra il modello leggero, deve ridurre il ritardo di inferenza di debug localizzato a meno di 500 microsecondi.
3. Reazione a catena nell'ecologia del settore:
Ridistribuzione del valore della catena industriale: i produttori di PLC e le società di intelligenza artificiale hanno lanciato una cooperazione approfondita, come Siemens e DeepSeek, e gli integratori di sistemi si sono trasformati in fornitori di soluzioni intelligenti, promuovendo la nascita di nuove aziende di unicorno nella pista software industriale.
Cambiamenti nel sistema di istruzione e formazione: i college e gli istituti di formazione hanno accelerato l'apertura dei corsi "AI + Industrial Automation", enfatizzando le basi matematiche e la pratica interdisciplinare. Un professore all'Università di Tsinghua ha sottolineato che "padroneggiare algoritmi di apprendimento profondo e ottimizzazione collaborativa hardware è un corso obbligatorio per i futuri ingegneri".
Affrontare la sicurezza dei dati e le sfide etiche: l'applicazione di DeepSeek ha esacerbato il rischio di flusso di dati industriali. Gli ingegneri devono avere familiarità con la tecnologia di crittografia e i meccanismi di gestione delle autorizzazioni per garantire la sicurezza dei dati di produzione durante la trasmissione e lo stoccaggio.
4. Strategie di prospettive e di risposta future:
Abbracciare attivamente l'iterazione tecnologica: gli ingegneri devono continuare a imparare le catene degli strumenti di intelligenza artificiale, come la tecnologia di distillazione del modello di DeepSeek, partecipare ai contributi della comunità open source e migliorare la propria sensibilità tecnica. Dimostrare algoritmi di ottimizzazione tramite GitHub o partecipare ai migliori documenti della conferenza internazionale per migliorare la competitività professionale.
Concentrati su collegamenti di alto valore: concentrati su aree con forte irregoabilità come analisi della domanda, progettazione dell'architettura del sistema e messa a punto del modello di intelligenza artificiale. Condurre la costruzione di biblioteche gemelle digitali o partecipare allo sviluppo di modelli specifici del settore, come modelli di ispezione visiva ad alta precisione per l'industria manifatturiera elettronica.
Costruisci una rete collaborativa transfrontaliera: forma un team di collaborazione con data scientist e ingegneri di algoritmo per risolvere congiuntamente problemi industriali complessi. Nell'ottimizzazione del controllo dinamico, gli ingegneri forniscono conoscenze di processo e esperti di intelligenza artificiale progettano algoritmi di apprendimento del rinforzo per ottenere una riduzione del 18% del tasso di crack di lastre.