A IA está penetrando profundamente nos principais cenários da automação industrial a partir de “conceitos técnicos”, promovendo a transição da indústria do controle lógico tradicional para a tomada de decisões autônoma e inteligente.
Esta mudança não é uma simples superposição tecnológica, mas uma remodelação sistemática da arquitetura de automação, da ecologia industrial e do sistema de talentos.
Os gigantes da indústria representados pela Siemens, Schneider e o Controlo Central da Universidade de Zhejiang estão a construir novas barreiras à concorrência através de posições estratégicas de IA; enquanto os engenheiros de automação enfrentam o duplo desafio de “o trabalho básico ser substituído e as capacidades essenciais precisarem ser reconstruídas” – A IA não eliminará os engenheiros, mas eliminará os engenheiros que não podem usar a IA.
O núcleo da automação tradicional é a execução lógica determinística, que depende de programas predefinidos e processos fixos e só pode lidar com cenários padronizados; enquanto o núcleo da automação orientada por IA é a tomada de decisão autônoma e incerta, que se adapta a cenários industriais complexos e em constante mudança por meio de aprendizado de dados, raciocínio de modelo e otimização dinâmica, e alcança operação autônoma em circuito fechado de “percepção-análise-execução de decisão”.
Em termos de arquitetura técnica, houve uma grande mudança de “fiação física + PLC” para “IA + gêmeo digital + colaboração na borda da nuvem”. Na transformação da camada de controle, o PLC foi atualizado de um “executor lógico” para um “nó inteligente de ponta”, equipado com um modelo de IA leve para obter ajuste de parâmetros em tempo real em nível de milissegundos e avisos anormais.
A reconstrução da camada de plataforma torna a plataforma de nuvem industrial o principal transportador de treinamento e implantação de IA, acumula bibliotecas de modelos específicos do setor e oferece suporte à reutilização entre cenários.
A abertura da camada de dados permite a integração profunda de dados de TO e TI e o gerenciamento unificado de dados de séries temporais, dados de equipamentos e dados de qualidade, fornecendo materiais de treinamento de alta qualidade para IA.
Em termos de valor industrial, a IA trouxe melhorias de eficiência, reduções de custos e inovações de modelo.
Em termos de melhoria de eficiência, a manutenção preditiva orientada por IA pode reduzir o tempo de inatividade não planejado em 30%-50%; algoritmos de otimização inteligentes podem melhorar a eficiência geral do equipamento (OEE) em 10%-20%.
Em termos de otimização de custos, a IA generativa encurta o ciclo de projeto de engenharia automatizado em 40%-60%, aumenta a eficiência da geração de código em três vezes e reduz significativamente os custos de mão de obra.
A inovação do modelo reflete-se na transformação da “venda de hardware” para a “venda de soluções de IA + serviços de subscrição”, com a subscrição de software industrial a tornar-se um novo motor de crescimento.
Em termos de posições estratégicas gigantes de IA, a Siemens usa gêmeos digitais + inteligência industrial para construir um ecossistema de IA de cadeia de valor completa. Seu produto principal, Industrial Copilot (Industrial AI Assistant), suporta geração de linguagem natural de código PLC, design de interface HMI e diagnóstico de falhas; o agente de IA pode executar tarefas de processo completo de forma autônoma, sem intervenção manual.
Em termos de barreiras técnicas, o mundo tem mais de 1.500 especialistas em IA, mais de 3.700 patentes de IA, mais de 300 modelos industriais de IA e integração profunda da tecnologia de gêmeos digitais para alcançar depuração virtual e otimização preditiva.
No caso de implementação, o OEE da linha de estamparia da fábrica BMW Shenyang aumentou para 91,2%; o sistema de otimização do processo de fundição alcançou uma produção independente de alta qualidade e baixo consumo de energia.
A Schneider Electric usa definição de software + IA de eficiência energética para se concentrar em inteligência verde e implementação leve.
O produto principal EcoStruxure Automation Expert Copilot (em cooperação com a Microsoft) oferece suporte à geração de código industrial em linguagem natural, design de blocos de funções e depuração inteligente;
O Modicon M262 PLC integra modelos de previsão de consumo de energia para obter otimização da eficiência energética em tempo real. A característica técnica é o cultivo profundo da IA de gerenciamento de eficiência energética, alcançando um erro de previsão da vida útil do catalisador inferior a 3% nas refinarias;
o modelo leve de IA se adapta a cenários de pequeno e médio porte, reduzindo o limite de implementação.
No caso de implementação, a fábrica de Shanghai Putuo possui cobertura total de IA, aumentando a eficiência da produção em 25% e reduzindo o consumo de energia em 18%.
A SUPCON da Universidade de Zhejiang construiu uma base sólida para IA da indústria de processos com modelos industriais grandes e controláveis independentes.
Sua arquitetura de IA industrial “1 + 2 + N” inclui um sistema operacional de fábrica (integração unificada de dados), dois grandes modelos principais (modelo grande de série temporal TPT + modelo grande industrial multimodal) e N cenários de aplicação da indústria.
O principal avanço é o grande modelo de série temporal TPT autodesenvolvido, que se adapta às características dos dados de série temporal industrial e foi implementado em mais de 100 grandes instalações industriais. A DCS tem uma participação no mercado doméstico de 40,4% (a primeira em 14 anos consecutivos), fornecendo suporte massivo de dados industriais para IA.
O objetivo estratégico é tornar-se um líder global em IA industrial e usar a IA para impulsionar os quatro valores de segurança, qualidade, baixo carbono e eficiência.
A IA também tem um impacto duplo nos engenheiros de automação.
Na camada de substituição, o trabalho básico, repetitivo e regular é eficientemente substituído pela IA, como programação básica, depuração de rotina, entrada de dados e relatórios, etc. Engenheiros juniores, pessoal de operação e manutenção no local e programadores básicos enfrentam o risco de redução de empregos.
Mas, no nível central, capacidades de alto valor que não podem ser substituídas pela IA, como design de arquitetura de sistemas complexos, integração profunda e inovação de processos, treinamento e ajuste de modelos de IA, gerenciamento de projetos e colaboração entre domínios, tornaram-se um novo fosso para os engenheiros.
Na era da IA, a fórmula de competência central dos engenheiros de automação foi atualizada para: 40% de experiência em linha de produção + 30% de pensamento algorítmico + 20% de tecnologia de comunicação + 10% de estética de design.
Em termos de sobrevivência e avanço dos engenheiros, no curto prazo (1-2 anos), eles devem adotar ferramentas de IA, melhorar a eficiência básica, ser proficientes no uso de ferramentas de IA generativas e aprender conceitos básicos de análise de dados de séries temporais e IA industrial.
A médio prazo (3-5 anos), é necessário cultivar profundamente os processos da indústria, dominar as competências essenciais da IA, enraizar-se nas indústrias subdivididas, acumular experiência profunda em processos e aprender sistematicamente a aprendizagem automática e outras competências.
A longo prazo (5 anos ou mais), devemos nos transformar em especialistas abrangentes, liderar a inovação da indústria, crescer nos “arquitetos industriais” e “especialistas em soluções de IA” e promover a integração profunda da tecnologia de IA e dos cenários industriais.
Resumindo, as mudanças da IA na indústria de automação são disruptivas e irreversíveis. A indústria está a passar da “automação” para a “inteligência” e os gigantes estão a remodelar o cenário competitivo através da IA; os engenheiros estão passando de “executores técnicos” a “criadores de valor”, e as capacidades compostas tornaram-se a chave para a sobrevivência.
Para a indústria, a IA não substitui os humanos, mas liberta a criatividade humana, libertando os engenheiros do trabalho repetitivo e concentrando-se na inovação e na resolução de problemas complexos. Para os engenheiros, a ansiedade é inútil. Somente abraçando ativamente a IA, reconstruindo o sistema de capacidades e cultivando profundamente o valor da indústria poderemos ganhar uma posição firme na era da IA e alcançar o avanço na carreira.
