W świecie automatyki nieustannie coś się zmienia, a najbardziej odczuwamy to w sferze programowania. Jeszcze kilka lat temu praca ze sterownikami PLC wymagała manualnego kodowania każdej funkcji od zera. Dziś coraz głośniej mówi się o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do automatyzacji tych procesów. Czy AI rzeczywiście przejmie programowanie sterowników PLC? A może to tylko techniczna ciekawostka? Z mojego doświadczenia wynika, iż granica między tym, co możliwe a tym, co praktyczne, właśnie zaczyna się zacierać.
Czy sztuczna inteligencja może przejąć programowanie sterowników PLC?
Tak, ale w ograniczonym zakresie. Sztuczna inteligencja coraz częściej wspiera inżynierów automatyki w projektowaniu i testowaniu kodu sterowników PLC, ale nie zastępuje jeszcze człowieka całkowicie.
W wielu zakładach produkcyjnych już dziś wykorzystuje się AI do automatycznego generowania fragmentów kodu lub przewidywania błędów logicznych. Umożliwia to przyspieszenie wdrożeń i eliminację rutynowych czynności. przez cały czas jednak niezbędna jest ekspercka wiedza programisty – przynajmniej na etapie finalnej weryfikacji.
Algorytmy AI analizują setki podobnych przypadków z przeszłości, by stworzyć optymalną sekwencję sterowania. W praktyce oznacza to mniej powtarzalnych błędów i szybsze rozruchy linii. Ale uwaga – taka automatyzacja wymaga starannie dobranych danych treningowych.
Warto też pamiętać, iż systemy AI potrafią dziś automatycznie mapować logikę procesów, co wcześniej było domeną wyłącznie doświadczonych inżynierów.
Korzyści z AI w programowaniu PLC:
- redukcja błędów i testów ręcznych
- przyspieszenie projektowania aplikacji
- inteligentna analiza logiki sterowania
- automatyczne generowanie fragmentów kodu
Jak wygląda integracja AI z tradycyjnymi środowiskami PLC?
Współpraca AI z klasycznym środowiskiem PLC jest możliwa, choć wymaga kilku istotnych kroków. Kluczową rolę odgrywa tutaj interfejs komunikacyjny i bezpieczeństwo danych.
Najczęściej AI działa jako zewnętrzny moduł, który analizuje dane z PLC i sugeruje zmiany w kodzie. Po stronie użytkownika odbywa się ich weryfikacja i akceptacja. Taki model pracy nie tylko zwiększa efektywność, ale też pozostawia kontrolę nad końcowym rozwiązaniem.
Popularne środowiska jak TIA Portal czy Codesys zaczynają oferować wtyczki umożliwiające podstawową integrację z narzędziami opartymi na AI. Dzięki temu cały proces odbywa się bez konieczności przeskakiwania między systemami.
Wyzwania? Jasne, jest ich sporo. AI musi operować na danych aktualnych, dobrze opisanych i zgodnych ze strukturą kodu. Bez tego – trudno mówić o efektywności.
Etapy integracji AI z PLC:
- zebranie danych operacyjnych z systemów sterowania
- analiza logiki i zależności przez AI
- generowanie rekomendacji lub fragmentów kodu
- ręczna weryfikacja i zatwierdzenie zmian przez programistę
Industrial factory worker standing on high metal construction of production plant.Czy automatyzacja programowania PLC to przyszłość branży?
Automatyzacja staje się nieunikniona, ale człowiek przez cały czas gra główną rolę. Widzimy wyraźny trend w kierunku zwiększania automatyzacji programowania, szczególnie tam, gdzie mamy do czynienia z powtarzalnymi procesami.
Coraz częściej mówi się o koncepcji „no-code” dla automatyki, czyli środowisk, które generują kod PLC na podstawie schematów blokowych lub języka naturalnego. To rozwiązania przyszłości, które mają potencjał zrewolucjonizować sposób pracy w zakładach przemysłowych.
Nie oznacza to jednak, iż klasyczni programiści odejdą do lamusa. Wręcz przeciwnie – ich rola się zmienia. Zamiast pisać każdą linijkę kodu, stają się architektami logiki i nadzorcami jakości.
Sztuczna inteligencja świetnie radzi sobie z prostymi procesami. Ale przy bardziej złożonych systemach – przez cały czas liczy się kreatywność i doświadczenie inżyniera.
Przyszłość programowania PLC z AI:
- rozwój środowisk „low-code” i „no-code”
- większy nacisk na projektowanie logiki niż kodowanie
- współpraca AI z inżynierem, nie jego zastąpienie
- nowe kompetencje: analiza danych, AI, cyberbezpieczeństwo
Jak przygotować się na nową erę programowania PLC?
Najważniejsze to nie zostać w tyle. Warto już dziś śledzić trendy i uczyć się pracy z AI, by nie tylko nadążać, ale też zyskać przewagę.
Podstawą będzie znajomość klasycznych języków PLC (LD, ST, FBD), ale również umiejętność analizy danych oraz logiki procesów z użyciem algorytmów. To połączenie otwiera drzwi do automatyki nowej generacji.
Warto też wdrażać AI najpierw jako narzędzie wspomagające, a nie zastępujące – np. do analizowania logów, sugerowania zmian, optymalizacji kodu.
Firmy, które zaczną wcześniej, zyskają przewagę nie tylko w szybkości realizacji projektów, ale też w jakości i niezawodności systemów sterowania.
Co warto zrobić już teraz?
- szkolić się z integracji AI i PLC
- poznawać narzędzia wspomagające kodowanie
- testować AI w mniej krytycznych procesach
- inwestować w rozwój kompetencji programistycznych i analitycznych
FAQ – najczęściej zadawane pytania
Czy AI naprawdę potrafi pisać kod PLC?
Tak, ale najczęściej tylko jego fragmenty – głównie te powtarzalne. Końcową logikę wciąż tworzy człowiek.
Czy AI zastąpi programistów automatyki?
Nie. Zmieni się tylko zakres ich pracy – mniej manualnego kodowania, więcej nadzoru i projektowania logiki.
Jakie środowiska PLC wspierają AI?
Najczęściej TIA Portal (Siemens), Codesys, Beckhoff – z dodatkowymi modułami lub integracjami z zewnętrznymi narzędziami.
Czy warto inwestować w naukę AI jako automatyk?
Zdecydowanie tak. Pozwoli to nie tylko lepiej rozumieć nowe narzędzia, ale też szybciej i skuteczniej wdrażać je w projektach.
Podsumowanie
Chcesz zautomatyzować swoje linie produkcyjne z pomocą AI i sterowników PLC? Sprawdź ofertę na naszej stronie – pokażemy Ci jak to zrobić krok po kroku.
