L’intelligenza artificiale sta penetrando profondamente negli scenari chiave dell’automazione industriale partendo da “concetti tecnici”, promuovendo la transizione del settore dal controllo logico tradizionale al processo decisionale autonomo e intelligente.
Questo cambiamento non è una semplice sovrapposizione tecnologica, ma un rimodellamento sistematico dell’architettura dell’automazione, dell’ecologia industriale e del sistema dei talenti.
I giganti del settore rappresentati da Siemens, Schneider e Zhejiang University Central Control stanno costruendo nuove barriere competitive attraverso posizioni strategiche legate all’intelligenza artificiale; mentre gli ingegneri dell’automazione si trovano ad affrontare la duplice sfida di “sostituire il lavoro di base e ricostruire le capacità fondamentali” – l’intelligenza artificiale non eliminerà gli ingegneri, ma eliminerà gli ingegneri che non possono utilizzare l’intelligenza artificiale.
Il nucleo dell’automazione tradizionale è l’esecuzione logica deterministica, che si basa su programmi preimpostati e processi fissi e può far fronte solo a scenari standardizzati; mentre il nucleo dell’automazione basata sull’intelligenza artificiale è il processo decisionale autonomo incerto, che si adatta a scenari industriali complessi e in continua evoluzione attraverso l’apprendimento dei dati, il ragionamento dei modelli e l’ottimizzazione dinamica e raggiunge un funzionamento autonomo a circuito chiuso di “percezione-analisi-decisione-esecuzione”.
In termini di architettura tecnica, c’è stato un enorme cambiamento da “cablaggio fisico + PLC” a “AI + digital twin + collaborazione cloud-edge”. Nella trasformazione del livello di controllo, il PLC è stato aggiornato da “esecutore logico” a “nodo intelligente periferico”, dotato di un modello AI leggero per ottenere una regolazione dei parametri in tempo reale a livello di millisecondo e avvisi anomali. La ricostruzione del livello della piattaforma rende la piattaforma cloud industriale il vettore principale della formazione e dell’implementazione dell’intelligenza artificiale, accumula librerie di modelli specifici del settore e supporta il riutilizzo tra scenari.
L’apertura del livello dati consente una profonda integrazione dei dati OT e IT e la gestione unificata dei dati delle serie temporali, dei dati delle apparecchiature e dei dati di qualità, fornendo materiali di formazione di alta qualità per l’intelligenza artificiale.
In termini di valore industriale, l’intelligenza artificiale ha apportato miglioramenti in termini di efficienza, riduzioni dei costi e innovazioni di modelli.
In termini di miglioramento dell’efficienza, la manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale può ridurre i tempi di inattività non pianificati del 30%-50%;
gli algoritmi di ottimizzazione intelligente possono migliorare l’efficienza complessiva delle apparecchiature (OEE) del 10%-20%.
In termini di ottimizzazione dei costi, l’intelligenza artificiale generativa accorcia il ciclo di progettazione ingegneristica automatizzata del 40%-60%, aumenta l’efficienza di generazione del codice di tre volte e riduce significativamente i costi di manodopera. L’innovazione del modello si riflette nella trasformazione dalla “vendita di hardware” alla “vendita di soluzioni AI + servizi in abbonamento”, con l’abbonamento al software industriale che diventa un nuovo motore di crescita.
In termini di gigantesche posizioni strategiche dell’IA, Siemens utilizza gemelli digitali + intelligenza industriale per costruire un ecosistema AI dell’intera catena del valore.
Il suo prodotto principale, Industrial Copilot (Industrial AI Assistant), supporta la generazione del linguaggio naturale del codice PLC, la progettazione dell’interfaccia HMI e la diagnosi dei guasti;
l’agente AI può eseguire autonomamente attività dell’intero processo senza intervento manuale. In termini di barriere tecniche, il mondo conta oltre 1.500 esperti di intelligenza artificiale, oltre 3.700 brevetti di intelligenza artificiale, oltre 300 modelli di intelligenza artificiale industriale e una profonda integrazione della tecnologia dei gemelli digitali per ottenere il debug virtuale e l’ottimizzazione predittiva. Nel caso dell’implementazione, l’OEE della linea di stampaggio dello stabilimento BMW di Shenyang è aumentato al 91,2%;
il sistema di ottimizzazione del processo di fusione ha ottenuto una produzione indipendente di alta qualità e a basso consumo energetico.
Schneider Electric utilizza la definizione del software e l’intelligenza artificiale per l’efficienza energetica per concentrarsi sull’intelligenza ecologica e sull’implementazione leggera.
Il prodotto principale EcoStruxure Automation Expert Copilot (in collaborazione con Microsoft) supporta la generazione in linguaggio naturale di codice industriale, progettazione di blocchi funzione e debug intelligente; Il PLC Modicon M262 integra modelli di previsione del consumo energetico per ottenere l’ottimizzazione dell’efficienza energetica in tempo reale.
La caratteristica tecnica è lo sviluppo approfondito dell’intelligenza artificiale per la gestione dell’efficienza energetica, ottenendo un errore di previsione della vita del catalizzatore inferiore al 3% nelle raffinerie;
il modello di IA leggero si adatta a scenari di piccole e medie dimensioni, abbassando la soglia di implementazione.
Nel caso dell’implementazione, lo stabilimento di Shanghai Putuo ha una copertura completa dell’intelligenza artificiale, aumentando l’efficienza produttiva del 25% e riducendo il consumo energetico del 18%.
La SUPCON dell’Università di Zhejiang ha costruito solide basi per l’intelligenza artificiale dell’industria di processo con modelli industriali controllabili e di grandi dimensioni indipendenti.
La sua architettura di intelligenza artificiale industriale “1+2+N” include un sistema operativo di fabbrica (integrazione unificata dei dati), due modelli principali di grandi dimensioni (modello di grandi dimensioni con serie temporali TPT + modello di grandi dimensioni industriale multimodale) e N scenari di applicazioni industriali.
La svolta fondamentale è il modello di grandi dimensioni delle serie temporali TPT sviluppato internamente, che si adatta alle caratteristiche dei dati delle serie temporali industriali ed è stato implementato in più di 100 grandi installazioni industriali.
DCS ha una quota di mercato nazionale del 40,4% (la prima per 14 anni consecutivi), fornendo un massiccio supporto di dati industriali per l’intelligenza artificiale. L’obiettivo strategico è diventare un leader globale nell’intelligenza artificiale industriale e utilizzare l’intelligenza artificiale per promuovere i quattro valori di sicurezza, qualità, basse emissioni di carbonio ed efficienza.
L’intelligenza artificiale ha anche un duplice impatto sugli ingegneri dell’automazione. A livello di sostituzione, il lavoro di base, ripetitivo e regolare viene sostituito in modo efficiente dall’intelligenza artificiale, come la programmazione di base, il debug di routine, l’immissione e il reporting dei dati, ecc.
Gli ingegneri junior, il personale operativo e di manutenzione in loco e i programmatori di base corrono il rischio di riduzione del lavoro.
Ma a livello centrale, le capacità di alto valore che non possono essere sostituite dall’intelligenza artificiale, come la progettazione di architetture di sistemi complessi, la profonda integrazione e innovazione dei processi, la formazione e la messa a punto dei modelli di intelligenza artificiale, la gestione dei progetti e la collaborazione interdominio, sono diventate un nuovo fossato per gli ingegneri.
Nell’era dell’intelligenza artificiale, la formula delle competenze chiave degli ingegneri dell’automazione è stata aggiornata a: 40% esperienza sulla linea di produzione + 30% pensiero algoritmico + 20% tecnologia di comunicazione + 10% estetica del design.
In termini di sopravvivenza e percorso di avanzamento degli ingegneri, a breve termine (1-2 anni), dovrebbero abbracciare gli strumenti di intelligenza artificiale, migliorare l’efficienza di base, essere abili nell’uso di strumenti di intelligenza artificiale generativa e apprendere i concetti di base dell’analisi dei dati delle serie temporali e dell’intelligenza artificiale industriale.
Nel medio termine (3-5 anni), è necessario coltivare profondamente i processi industriali, padroneggiare le competenze chiave dell’intelligenza artificiale, mettere radici in settori suddivisi, accumulare un’esperienza approfondita dei processi e apprendere sistematicamente l’apprendimento automatico e altre competenze.
Nel lungo termine (5 anni +), dobbiamo trasformarci in un esperto completo, guidare l’innovazione del settore, crescere in un “architetto industriale” ed “esperto di soluzioni AI” e promuovere la profonda integrazione della tecnologia AI e degli scenari industriali.
In breve, i cambiamenti apportati dall’intelligenza artificiale al settore dell’automazione sono dirompenti e irreversibili.
L’industria si sta spostando dall’“automazione” all’”intelligenza” e i giganti stanno rimodellando il panorama competitivo attraverso l’intelligenza artificiale; gli ingegneri si stanno trasformando da “esecutori tecnici” a “creatori di valore” e le capacità composite sono diventate la chiave per la sopravvivenza.
Per l’industria, l’intelligenza artificiale non sostituisce gli esseri umani, ma libera la creatività umana, liberando gli ingegneri dal lavoro ripetitivo e concentrandosi sull’innovazione e sulla risoluzione di problemi complessi. Per gli ingegneri l’ansia è inutile. Solo abbracciando attivamente l’intelligenza artificiale, ricostruendo il sistema di capacità e coltivando profondamente il valore del settore possiamo ottenere un solido punto d’appoggio nell’era dell’intelligenza artificiale e ottenere avanzamenti di carriera.
