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poiuylkjhg
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樓主  發表于: 15天前
"聽說AI要搶我們飯碗?"這是最近在我們工控圈炸開的熱議話題,讓我想起多年前第一次接觸PLC時的恐慌。今天我要用多年摸爬滾打的實戰經驗告訴你:與其擔心失業,不如學會騎在AI背上奔跑!

🔥真相一:AI是"鏡像天才",你的天花板決定它的極限
上周幫測試AI編程時發生件趣事:讓AI生成西門子S7-1200的配方管理系統,結果發現生成的DB塊結構連基本的數據類型都沒對齊。這印證了工控圈的"AI鏡像定律"——AI的編程水平永遠=提問者水平×1.5!

就像電工小白永遠問不出完美的PID調節參數,真正的技術壁壘在于:你能否精準描述工藝需求?是否具備判斷代碼質量的火眼金睛?這才是工程師最值錢的"元能力"。

🚨真實案例:某日企用AI開發三菱Q系列程序,結果設備在連續運行48小時后出現寄存器溢出。事后發現,AI根本沒考慮生產節拍與存儲空間的動態平衡——這種工業現場才懂的"潛規則",AI永遠學不會!

💡生存法則:把你的工藝經驗轉化為"AI提問說明書",比如:"設計滿足300次/小時沖壓節拍的歐姆龍CJ2M程序,需預留15%寄存器冗余,氣缸動作間隔誤差<0.05秒"



⚡真相二:AI是"程序裁縫",永遠拼不出工藝藍圖
嘗試讓AI把鎖機程序整合到全局設備管理系統?結果就像讓新手拼高達模型——零件都對,但關節死活接不上!因為AI根本不懂:
1)產線設備聯鎖的"暗語"
2)不同品牌PLC的"方言差異"
3)現場突發狀況的"應急預案"

又如富士康的教訓就是鐵證:AI生成的AB羅克韋爾程序看似完美,卻在設備急停時導致整條SMT產線數據丟失。最后還得老工程師手動添加"異常狀態數據暫存區"。

🔧實戰錦囊:用AI當你的"代碼生成器",但必須親自把控:
① 設備聯鎖的"安全結界"
② 多品牌通訊的"協議轉換橋"
③ 工藝參數的"動態緩沖區"



💥真相三:AI是"理論派學霸",永遠過不了車間大考
讓AI寫個倍福TwinCAT的框架?它可能給出教科書式的答案。但現實車間要的是:
√ 能扛住電壓波動的"抗干擾體質"
√ 兼容老設備PLC的"混血代碼"
√ 預留技改空間的"彈性架構"

就像某汽車廠新上的AI編程產線,明明程序邏輯完美,卻因為沒考慮車間溫度對光電傳感器的影響,導致每天早班前2小時誤檢率飆升30%!



🎯未來戰場:比的是"人機協同作戰速度"
現在頂尖工程師都在修煉三大神技:

AI指令工程(把經驗轉化為精準提示詞)

代碼外科手術(快速修正AI生成程序)

多項目分身術(用AI同時推進3-5個項目)



💬互動時間:
你在用AI編程時踩過哪些坑?歡迎在評論區曬出你的"AI翻車現場",點贊前三名送《工控人AI馴化手冊》電子版!
開心超人
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1樓  發表于: 11天前
AI犯錯是肯定會的,跟人一樣,不犯錯你都不知道有這種錯誤。
你只要告訴他為什么會出錯,他的學習成本可比你低得多,你網上搜資料得磨一天還不一定學會,他只要20S閱覽全網資料就能學會。你學習是單線程的,但AI瀏覽網頁學習可是多線程的。
像你說的寄存器溢出實例,我有次做項目也是出了這個錯,但你不出錯事先哪里會考慮這個問題,只會在乎程序能不能跑起來,細節是后面再補充的。
AI當你喂得足夠多的資料后,學習能力是很強的。

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