Deepseek, en tant que grand modèle général développé indépendamment par mon pays, remodèle le domaine de l'automatisation industrielle avec une forte influence, en particulier sur le mode de travail, les exigences des compétences et le chemin de développement de carrière des ingénieurs de PLC (contrôleur logique programmable). Combinant la tendance de développement de la technologie avec l'application réelle de l'industrie, son impact se reflète principalement dans les aspects clés suivants:
1. Amélioration significative de l'efficacité et innovation complète dans les méthodes de travail:
L'efficacité de la programmation a atteint une croissance à pas sur l'avant: Deepseek utilise le traitement du langage naturel et les algorithmes d'apprentissage en profondeur pour générer rapidement du code PLC en fonction des exigences des paramètres saisis par les ingénieurs. Par exemple, il prenait plusieurs heures pour écrire des blocs de fonction de contrôle du bras de robot complexe (FBS). Maintenant, avec l'aide de Deepseek, un code optimisé peut être généré en seulement 1 minute, et certains détails sont encore meilleurs que l'écriture manuelle. Ce changement libère des ingénieurs du travail de débogage de code fastidieux, afin qu'ils puissent consacrer plus d'énergie à la conception du système et à l'optimisation des processus.
Donnez au système des capacités de prise de décision dynamiques puissantes: les PLC traditionnels ne peuvent exécuter que des programmes prédéfinis, tandis que Deepseek lui donne la possibilité de s'adapter en temps réel. Dans le scénario de production des automobiles mixtes, le PLC équipé de profondeur peut optimiser de manière autonome le chemin de mouvement du robot, raccourcir le temps de changement de 40% et augmenter la capacité de production de 30%. Le rôle des ingénieurs est également passé d'un simple "exécuteur logique" à un "concepteur de stratégie", en mettant davantage l'accent sur le réglage des algorithmes et l'adaptation du scénario.
Maintenance prédictive intelligente: Deepseek peut prédire à l'avance les défauts et générer des plans de maintenance correspondants en analysant les vibrations, la température et d'autres données de l'équipement. Une fois qu'une entreprise pétrochimique l'a appliquée, la précision de la prédiction de défaillance de la pompe était aussi élevée que 92% et les temps d'arrêt imprévus ont été réduits de 70%. Cela oblige les ingénieurs à maîtriser les outils d'analyse des données et à passer de la maintenance passive à la gestion active de la santé.
2. Amélioration structurelle des exigences de compétences:
Les capacités composées deviennent la compétitivité de base: les exigences de programmation de base ont diminué, tandis que la compréhension des algorithmes d'IA, de la science des données et de la fusion multimodale est devenue cruciale. Foxconn exige que les ingénieurs maîtrisent les algorithmes d'apprentissage en renforcement profond (DRL) pour optimiser la planification des bras du robot. Les ingénieurs électriciens traditionnels doivent se transformer en talents composés de «l'industrie AI +» et avoir la capacité d'intégrer les connaissances intermédiaires.
Renforcer l'interaction du langage naturel et les capacités de conception du système: Deepseek prend en charge la génération de code du langage naturel. Par exemple, la plate-forme ABB peut convertir directement les instructions en code ST, raccourcissant le cycle de développement de 45%. Les ingénieurs doivent décrire les exigences plus précisément et diriger la conception de l'architecture du système. Dans le même temps, ils doivent également être familiarisés avec les nouvelles technologies telles que les jumeaux numériques et les comptes Edge pour construire un système de production coordonné à l'échelle mondiale.
Apprenez et s'adaptez rapidement aux nouvelles chaînes d'outils: les modèles open source de Deepseek et l'adaptation du protocole middleware (tels que Profibus et Ethercat) réduisent la difficulté de l'intégration de l'équipement croisé, mais les ingénieurs doivent maîtriser la configuration et l'optimisation des chaînes d'outils. Par exemple, après que le Siemens S 7-1500 PLC ait intégré le modèle léger, il doit réduire le délai d'inférence de débogage localisé à moins de 500 microsecondes.
3. Réaction en chaîne dans l'écologie de l'industrie:
La redistribution de la valeur de la chaîne industrielle: les fabricants de PLC et les sociétés de l'IA ont lancé une coopération approfondie, comme Siemens et Deepseek, et les intégrateurs de systèmes se sont transformés en fournisseurs de solutions intelligents, promouvant la naissance de nouvelles sociétés de licorne dans la piste des logiciels industriels.
Changements dans le système d'éducation et de formation: les collèges et les établissements de formation ont accéléré l'ouverture des cours "AI + Industrial Automation", mettant l'accent sur les fondations mathématiques et la pratique interdisciplinaire. Un professeur à l'Université de Tsinghua a souligné que «la maîtrise des algorithmes d'apprentissage en profondeur et l'optimisation collaborative matérielle est un cours obligatoire pour les futurs ingénieurs».
Face à la sécurité des données et aux défis éthiques: l'application de Deepseek a exacerbé le risque de flux de données industrielles. Les ingénieurs doivent être familiarisés avec la technologie de chiffrement et les mécanismes de gestion de l'autorisation pour assurer la sécurité des données de production pendant la transmission et le stockage.
4. Perspectives futures et stratégies de réponse:
Embrasser activement l'itération de la technologie: les ingénieurs doivent continuer à apprendre les chaînes d'outils de l'IA, telles que la technologie de distillation du modèle de Deepseek, participer aux contributions de la communauté open source et améliorer leur propre sensibilité technique. Démontrer les algorithmes d'optimisation via GitHub ou participer à des documents internationaux de conférence de haut niveau pour améliorer la compétitivité professionnelle.
Concentrez-vous sur les liens de grande valeur: Focus sur les domaines avec une forte irreplaceabilité telle que l'analyse de la demande, la conception de l'architecture du système et le réglage du modèle d'IA. Diriger la construction de bibliothèques jumelles numériques ou participer au développement de modèles spécifiques à l'industrie, tels que des modèles d'inspection visuelle de haute précision pour l'industrie manufacturière électronique.
Construisez un réseau collaboratif transfrontalier: former une équipe collaborative avec des scientifiques des données et des ingénieurs d'algorithmes pour résoudre conjointement des problèmes industriels complexes. Dans l'optimisation du contrôle dynamique, les ingénieurs fournissent des connaissances des processus et les experts en IA conçoivent des algorithmes d'apprentissage du renforcement pour obtenir une réduction de 18% du taux de fissure de la dalle.