DeepSeek, як загальна велика модель, незалежно розроблена моєю країною, переробляє поле промислової автоматизації з сильним впливом, особливо на режим роботи, вимоги до навичок та шляху розвитку кар’єри (програмованого логічного контролера). Поєднуючи тенденцію розвитку технології з фактичним застосуванням галузі, його вплив в основному відображається на таких ключових аспектах:
1. Значне підвищення ефективності та повне інновації в методах роботи:
Ефективність програмування досягла зростання вперед: DeepSeek використовує алгоритми обробки природних мов та глибоке навчання для швидкого генерування коду PLC на основі вимог параметрів, введених інженерами. Наприклад, для запису складних функціональних блоків управління руками (FBS) потрібно було кілька годин. Тепер, за допомогою DeepSeek, оптимізований код може бути створений всього за 1 хвилину, а деякі деталі навіть кращі, ніж написання вручну. Ця зміна звільняє інженерів з нудної роботи з налагодження коду, щоб вони могли присвятити більше енергії розробці системи та оптимізації процесів.
Дайте системі потужні можливості для прийняття рішень: традиційні ПЛК можуть виконувати лише попередньо встановлені програми, тоді як DeepSeek надає йому можливість адаптуватися в режимі реального часу. У сценарії виробництва змішаної лінії автомобілів PLC, оснащений DeepSeek, може автономно оптимізувати шлях руху робота, скоротити час переходу на 40%та збільшити виробничу потужність на 30%. Роль інженерів також змінилася від простого "логічного виконавця" на "дизайнер стратегії", з більшим акцентом на налаштування алгоритму та адаптацію сценаріїв.
Інтелектуальне обслуговування прогнозування: DeepSeek може заздалегідь передбачити несправності та генерувати відповідні плани технічного обслуговування, аналізуючи вібрацію, температуру та інші дані обладнання. Після того, як нафтохімічне підприємство застосовувало його, точність прогнозування відмови насоса становила до 92%, а незапланований час простою було скорочено на 70%. Це вимагає від інженерів освоїти інструменти аналізу даних та перетворитись з пасивного обслуговування в активне управління охороною здоров'я.
2. Структурне оновлення вимог до навичок:
Складні можливості стають основними конкурентоспроможними: основні вимоги до програмування зменшилися, тоді як розуміння алгоритмів AI, науки про дані та мультимодального синтезу стало вирішальним. Foxconn вимагає від інженерів, щоб освоїти алгоритми глибокого підкріплення (DRL) для оптимізації планування руки роботи. Традиційні інженери-електрики повинні перетворитися на складні таланти "промисловості AI+" та мати можливість інтегрувати знання між доменом.
Зміцнюйте взаємодію природної мови та можливості дизайну системи: DeepSeek підтримує генерацію коду природного мови. Наприклад, платформа ABB може безпосередньо перетворити інструкції в код ST, скорочуючи цикл розробки на 45%. Інженери повинні більш точно описати вимоги та очолити дизайн архітектури системи. У той же час, вони також повинні бути знайомі з новими технологіями, такими як цифрові близнюки та обчислення Edge для створення глобально координованої виробничої системи.
Швидко вивчайте та адаптуйте до нових мереж інструментів: моделі з відкритим кодом DeepSeek та проміжне забезпечення адаптації протоколу (наприклад, Profibus та Ethercat) зменшують труднощі інтеграції між брендами, але інженерам потрібно освоїти конфігурацію та оптимізацію ланцюгів інструментів. Наприклад, після того, як Siemens S 7-1500 PLC інтегрує легку модель, вона повинна зменшити локалізовану затримку висновку про налагодження до менше 500 мікросекунд.
3. Ланцюгова реакція в галузевій екології:
Перерозподіл вартості промислової ланцюга: виробники PLC та компанії AI запустили глибоку співпрацю, такі як Siemens та DeepSeek, та системні інтегратори перетворилися на постачальників інтелектуальних рішень, сприяючи народженням нових компаній-єдиноріг у промисловому програмному забезпеченні.
Зміни в системі освіти та навчання: коледжі та навчальні установи прискорили відкриття курсів "AI + Industrial Automation", підкреслюючи математичні основи та міждисциплінарну практику. Професор університету Цінхуа зазначив, що "оволодіння алгоритмами глибокого навчання та оптимізації спільної роботи апаратного забезпечення є обов'язковим курсом для майбутніх інженерів".
Зіткнувшись із безпекою даних та етичними проблемами: Застосування DeepSeek посилило ризик виникнення промислових даних. Інженери повинні бути ознайомлені з технологіями шифрування та механізмами управління дозволом, щоб забезпечити безпеку виробничих даних під час передачі та зберігання.
4. Майбутні стратегії прогнозів та реагування:
Активно охоплює ітерації технологій: інженерам потрібно продовжувати вивчати мережі інструментів AI, такі як технологія дистиляції моделі Deepseek, брати участь у внесках спільноти з відкритим кодом та покращити власну технічну чутливість. Продемонструйте алгоритми оптимізації через Github або беруть участь у міжнародних робітах з провідної конференції для підвищення професійної конкурентоспроможності.
Зосередьтеся на високоцінних посиланнях: зосередьтеся на областях із сильною незрозумілою, такою як аналіз попиту, дизайн архітектури системи та налаштування моделі AI. Очоліть побудову цифрових бібліотек-близнюків або беруть участь у розробці галузевих моделей, таких як високоточні моделі візуального огляду для виробничої галузі електроніки.
Створіть транскордонну мережу спільної роботи: Створіть команду спільної роботи з науковцями з даних та інженерами алгоритму для спільного вирішення складних промислових проблем. У динамічному оптимізації контролю інженери забезпечують знання про процеси, а експерти AI проектують алгоритми навчання підкріплення для досягнення на 18% зниження швидкості тріщин плит.