poiuylkjhg
級別: 正式會員
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"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(zhàn)經(jīng)驗告訴你:與其擔心失業(yè),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(fā)生件趣事:讓AI生成西門子S7-1200的配方管理系統(tǒng),結(jié)果發(fā)現(xiàn)生成的DB塊結(jié)構(gòu)連基本的數(shù)據(jù)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(diào)節(jié)參數(shù),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(zhì)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(fā)三菱Q系列程序,結(jié)果設備在連續(xù)運行48小時后出現(xiàn)寄存器溢出。事后發(fā)現(xiàn),AI根本沒考慮生產(chǎn)節(jié)拍與存儲空間的動態(tài)平衡——這種工業(yè)現(xiàn)場才懂的"潛規(guī)則",AI永遠學不會! 💡生存法則:把你的工藝經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為"AI提問說明書",比如:"設計滿足300次/小時沖壓節(jié)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(tǒng)?結(jié)果就像讓新手拼高達模型——零件都對,但關節(jié)死活接不上!因為AI根本不懂: 1)產(chǎn)線設備聯(lián)鎖的"暗語" 2)不同品牌PLC的"方言差異" 3)現(xiàn)場突發(fā)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(chǎn)線數(shù)據(jù)丟失。最后還得老工程師手動添加"異常狀態(tài)數(shù)據(jù)暫存區(qū)"。 🔧實戰(zhàn)錦囊:用AI當你的"代碼生成器",但必須親自把控: ① 設備聯(lián)鎖的"安全結(jié)界" ② 多品牌通訊的"協(xié)議轉(zhuǎn)換橋" ③ 工藝參數(shù)的"動態(tài)緩沖區(qū)" 💥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(xiàn)實車間要的是: √ 能扛住電壓波動的"抗干擾體質(zhì)" √ 兼容老設備PLC的"混血代碼" √ 預留技改空間的"彈性架構(gòu)" 就像某汽車廠新上的AI編程產(chǎn)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(zhàn)場:比的是"人機協(xié)同作戰(zhàn)速度" 現(xiàn)在頂尖工程師都在修煉三大神技: AI指令工程(把經(jīng)驗轉(zhuǎn)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(qū)曬出你的"AI翻車現(xiàn)場",點贊前三名送《工控人AI馴化手冊》電子版! |
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jcx168
人生如戲,個性演繹,每一筆都是我自己
級別: 探索解密
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AI不是用在我們這種牛馬行業(yè)的,有些非標,到現(xiàn)場還各種改,AI知道嗎,所以老老實實繼續(xù)當牛馬,AI用在那么些個么機器狗,無人機,自動駕駛,視覺算法這些和C語言類的多 |
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layer83
級別: 略有小成
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昨天測試了deepseek ,網(wǎng)絡上吹噓的最好的替代PLC編程AI ,經(jīng)過測試,寫出來的程序狗屁不通 |
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libin520
雖然沒什么突破和進步,卻還是每天在堅持著。
級別: 工控俠客
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AI改變了游戲規(guī)則。把廉價變得更白菜。 |
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用心15
干就完了,不干就廢了。。。
級別: 探索解密
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感覺他跟其他AI比起來,比如:kimi,豆包這些。就是拿響應時間做一堆免責聲明啥的,其他的也沒啥不一樣。有時候做的AI程序還沒豆包的好。不知道優(yōu)勢在哪,這么多人夸 ![]()
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ljb6688
級別: 論壇先鋒
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自動駕駛永遠不會替代司機一個道理,因為影響因素因素太多:雨雪天,霧天,山地,乘客的特殊因素等 |
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開心超人
級別: 正式會員
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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(wǎng)上搜資料得磨一天還不一定學會,他只要20S閱覽全網(wǎng)資料就能學會。你學習是單線程的,但AI瀏覽網(wǎng)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(jié)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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