Deepseek kot splošni velik model, ki ga je neodvisno razvila moja država, preoblikuje področje industrijske avtomatizacije z močnim vplivom, zlasti na delovni način, potrebe po spretnosti in karierno razvojno pot inženirjev PLC (programabilni logični krmilnik). Z združevanjem razvojnega trenda tehnologije z dejansko uporabo industrije se njen vpliv odraža predvsem v naslednjih ključnih vidikih:
1. Pomembno izboljšanje učinkovitosti in popolne inovacije v delovnih metodah:
Učinkovitost programiranja je dosegla rast preskoka: Deepseek uporablja algoritme za obdelavo naravnega jezika in globoko učenje za hitro ustvarjanje kode PLC na podlagi zahtev parametrov, ki jih vnesejo inženirji. Na primer, trajalo je nekaj ur za pisanje zapletenih funkcijskih blokov krmiljenja robota (FBS). Zdaj lahko s pomočjo Deepseeka optimizirano kodo ustvarite v samo 1 minuti, nekatere podrobnosti pa so še boljše od ročnega pisanja. Ta sprememba osvobodi inženirje iz dolgočasnega kode za odpravljanje napak, tako da lahko namenijo več energije za oblikovanje sistema in optimizacijo procesov.
Dajte sistemu močne dinamične zmogljivosti odločanja: Tradicionalni PLC-ji lahko izvajajo le predhodno nastavljene programe, Deepseek pa mu daje možnost prilagajanja v realnem času. V proizvodnem scenariju z mešano linijo avtomobilov lahko PLC, opremljen z Deepseekom, samostojno optimizira pot gibanja robota, skrajša čas prehoda za 40%in poveča proizvodno zmogljivost za 30%. Vloga inženirjev se je spremenila tudi iz preprostega "logičnega izvajalca" v "oblikovalca strategije", z večjim poudarkom na uglaševanju algoritmov in prilagajanju scenarija.
Inteligentno napovedno vzdrževanje: Deepseek lahko vnaprej napoveduje napake in ustvari ustrezne načrte vzdrževanja z analizo vibracij, temperature in drugih podatkov opreme. Po uporabi petrokemijskega podjetja je bila natančnost napovedovanja okvare črpalke kar 92%, nenačrtovani izpadi pa se je zmanjšala za 70%. To zahteva, da inženirji obvladajo orodja za analizo podatkov in se preoblikujejo iz pasivnega vzdrževanja v aktivno upravljanje zdravja.
2. Strukturna nadgradnja potreb po spretnosti:
Spojinske zmogljivosti postanejo temeljna konkurenčnost: osnovne programske zahteve so se zmanjšale, medtem ko je razumevanje algoritmov AI, podatkovne znanosti in multimodalne fuzije postalo ključnega pomena. Foxconn od inženirjev zahteva, da obvladajo algoritme za globoko okrepitev (DRL) za optimizacijo načrtovanja robotskih rok. Tradicionalni inženirji elektrotehnike se morajo preoblikovati v sestavljene talente "AI+industrije" in imeti možnost vključevanja znanja med domeno.
Okrepite interakcijo med naravnim jezikom in zmogljivosti oblikovanja sistema: Deepseek podpira ustvarjanje kode naravnega jezika. Na primer, platforma ABB lahko neposredno pretvori navodila v kodo ST, kar skrajša razvojni cikel za 45%. Inženirji morajo natančneje opisati zahteve in voditi oblikovanje sistemske arhitekture. Hkrati morajo biti seznanjeni tudi z novimi tehnologijami, kot so digitalni dvojčki in Edge Computing, da bi zgradili globalno usklajeni proizvodni sistem.
Hitro se naučite in se prilagodite novim verigam orodij: Deepseekov odprtokodni modeli in protokola prilagajanja protokola (kot sta profibus in Ethercat) zmanjšujejo težave integracije opreme za navzkrižno blagovno znamko, vendar morajo inženirji obvladati konfiguracijo in optimizacijo verig orodij. Na primer, potem ko Siemens S 7-1500 plc integrira lahek model, mora zmanjšati lokalizirano zamudo odpravljanja napak na manj kot 500 mikrosekund.
3. Verižna reakcija v industrijski ekologiji:
Prerazporeditev vrednosti industrijske verige: Proizvajalci PLC in podjetja AI so začeli poglobljeno sodelovanje, kot sta Siemens in Deepseek, sistemski integratorji pa so se spremenili v ponudnike inteligentnih rešitev, s čimer so spodbujali rojstvo novih samorodnih podjetij v industrijski programski opremi.
Spremembe v sistemu izobraževanja in usposabljanja: Visoke šole in ustanove za usposabljanje so pospešile odprtje tečajev "AI + Industrial Automation", s poudarkom na matematičnih fundacijah in interdisciplinarni praksi. Profesor na univerzi Tsinghua je poudaril, da je "obvladovanje algoritmov poglobljenega učenja in optimizacija strojne opreme obvezen tečaj za bodoče inženirje."
Soočanje z varnostjo podatkov in etičnimi izzivi: uporaba Deepseeka je še poslabšala tveganje za pretok industrijskih podatkov. Inženirji morajo biti seznanjeni s tehnologijo šifriranja in mehanizmi upravljanja dovoljenj, da bi zagotovili varnost proizvodnih podatkov med prenosom in shranjevanjem.
4. prihodnje strategije obeta in odzivanja:
Aktivno sprejemanje tehnološke iteracije: Inženirji se morajo še naprej učiti verige orodij AI, kot je tehnologija destilacije Deepseek, sodelovati v prispevkih odprtokodne skupnosti in izboljšati svojo tehnično občutljivost. Dokažite algoritme optimizacije prek GitHuba ali sodelujte v mednarodnih dokumentih najvišjih konferenc, da bi izboljšali profesionalno konkurenčnost.
Osredotočenost na povezave z visoko vrednostjo: Osredotočite se na območja z močno nenadomestljivostjo, kot so analiza povpraševanja, oblikovanje sistemske arhitekture in uglaševanje modela AI. Vodite konstrukcijo digitalnih knjižnic dvojčkov ali sodelujte pri razvoju modelov, specifičnih za industrijo, kot so visoko natančni modeli vizualnih pregledov za industrijo proizvodnje elektronike.
Zgradite čezmejno mrežo za sodelovanje: oblikujte skupno skupino z znanstveniki podatkov in inženirji algoritmov, da skupaj rešijo zapletene industrijske težave. Pri dinamični optimizaciji nadzora inženirji zagotavljajo procesno znanje, strokovnjaki AI pa oblikujejo algoritme za učenje okrepitve, da dosežejo 18 -odstotno znižanje hitrosti razpok plošč.