DeepSeek, com a gran model general desenvolupat independentment pel meu país, està remodelant el camp de l’automatització industrial amb una forta influència, especialment en el mode de treball, els requisits d’habilitats i la ruta de desenvolupament de carrera de PLC (controlador de lògica programable). Combinant la tendència de desenvolupament de la tecnologia amb l’aplicació real de la indústria, el seu impacte es reflecteix principalment en els aspectes clau següents:
1. Millora significativa de l’eficiència i la innovació completa en els mètodes de treball:
L’eficiència de la programació ha aconseguit un creixement del salt: DeepSeek utilitza el processament del llenguatge natural i els algoritmes d’aprenentatge profund per generar un codi de PLC ràpidament en funció dels requisits dels paràmetres introduïts pels enginyers. Per exemple, solia trigar diverses hores a escriure blocs complexos de funció de control del braç de robot (FBS). Ara, amb l’ajuda de DeepSeek, el codi optimitzat es pot generar en només 1 minut, i alguns detalls són fins i tot millors que l’escriptura manual. Aquest canvi allibera els enginyers del treball de depuració del codi tediós, de manera que puguin dedicar més energia al disseny del sistema i a l’optimització de processos.
Doneu al sistema potents capacitats de presa de decisions dinàmiques: els PLC tradicionals només poden executar programes preestablerts, mentre que DeepSeek li dóna la possibilitat d’adaptar-se en temps real. En l’escenari de producció de línia mixta d’automòbils, el PLC equipat amb DeepSeek pot optimitzar de forma autònoma la ruta de moviment del robot, reduir el temps de canvi en un 40%i augmentar la capacitat de producció un 30%. El paper dels enginyers també ha canviat d'un simple "executor lògic" a un "dissenyador d'estratègia", amb més èmfasi en l'afinació de l'algoritme i l'adaptació de l'escenari.
Manteniment predictiu intel·ligent: DeepSeek pot predir les falles amb antelació i generar plans de manteniment corresponents analitzant la vibració, la temperatura i altres dades dels equips. Després que una empresa petroquímica la va aplicar, la precisió de la predicció de la fallida de la bomba era fins al 92%i el temps d’inactivitat no previst es va reduir en un 70%. Això requereix que els enginyers dominin les eines d’anàlisi de dades i es transformin del manteniment passiu a la gestió activa de la salut.
2. Actualització estructural dels requisits d’habilitats:
Les capacitats compostes es converteixen en competitivitat bàsica: els requisits bàsics de programació han disminuït, mentre que la comprensió dels algoritmes de l’IA, la ciència de dades i la fusió multimodal ha esdevingut crucial. Foxconn requereix que els enginyers dominin els algoritmes d’aprenentatge de reforç profund (DRL) per optimitzar la programació del braç de robot. Els enginyers elèctrics tradicionals han de transformar-se en talents compostos de la "indústria AI+" i tenir la capacitat d'integrar el coneixement del domini creuat.
Enfortir la interacció del llenguatge natural i les capacitats de disseny del sistema: DeepSeek admet la generació de codis naturals del llenguatge. Per exemple, la plataforma ABB pot convertir directament les instruccions en codi ST, reduint el cicle de desenvolupament un 45%. Els enginyers han de descriure els requisits amb més precisió i conduir el disseny de l'arquitectura del sistema. Al mateix temps, també han de familiaritzar -se amb les noves tecnologies com els bessons digitals i la informàtica de vora per construir un sistema de producció coordinat a nivell mundial.
Aprendre ràpidament i adaptar-se a les noves cadenes d’eines: els models de codi obert de DeepSeek i l’adaptació del protocol Middleware (com Profibus i EtherCAT) redueixen la dificultat de la integració d’equips de marca creuada, però els enginyers han de dominar la configuració i l’optimització de les cadenes d’eines. Per exemple, després que el PLC Siemens S 7-1500 integri el model lleuger, ha de reduir el retard d’inferència de depuració localitzada a menys de 500 microsegons.
3. Reacció en cadena en l’ecologia del sector:
Redistribució del valor de la cadena industrial: els fabricants de PLC i les empreses d’AI han llançat una cooperació en profunditat, com Siemens i DeepSeek, i els integradors del sistema s’han transformat en proveïdors de solucions intel·ligents, promovent el naixement de noves empreses d’unicorn a la pista de programari industrial.
Canvis en el sistema d’educació i formació: els col·legis i les institucions de formació han accelerat l’obertura de cursos de “AI + Automatització Industrial”, destacant els fonaments matemàtics i la pràctica interdisciplinària. Un professor de la Universitat de Tsinghua va assenyalar que "dominar els algorismes d'aprenentatge profund i l'optimització col·laborativa de maquinari és un curs obligatori per a futurs enginyers".
Afrontar la seguretat de les dades i els reptes ètics: l’aplicació de DeepSeek ha agreujat el risc de flux de dades industrials. Els enginyers han de familiaritzar -se amb la tecnologia de xifratge i els mecanismes de gestió de permisos per assegurar la seguretat de les dades de producció durant la transmissió i l’emmagatzematge.
4. Estratègies de resposta i resposta futures:
Abraça activament la iteració tecnològica: els enginyers han de continuar aprenent les cadenes d’eines d’AI, com la tecnologia de destil·lació del model de DeepSeek, participen en les contribucions de la comunitat de codi obert i milloren la seva pròpia sensibilitat tècnica. Demostreu algoritmes d’optimització mitjançant GitHub o participeu en papers de la Conferència Top Internacional per millorar la competitivitat professional.
Centreu-vos en enllaços d’alt valor: centreu-vos en àrees amb una forta planificació com ara l’anàlisi de la demanda, el disseny d’arquitectura del sistema i l’afinació del model d’AI. Dirigir la construcció de biblioteques bessones digitals o participar en el desenvolupament de models específics de la indústria, com ara models d’inspecció visual d’alta precisió per a la indústria de la fabricació d’electrònica.
Construir una xarxa col·laborativa transfronterera: formar un equip col·laboratiu amb científics de dades i enginyers d’algoritmes per resoldre conjuntament problemes industrials complexos. En l’optimització de control dinàmic, els enginyers proporcionen coneixement de processos i els experts de la IA dissenyen algoritmes d’aprenentatge de reforç per aconseguir una reducció del 18% de la taxa de fissura de la llosa.