Deepseek ในฐานะที่เป็นแบบจำลองขนาดใหญ่ทั่วไปที่พัฒนาขึ้นโดยประเทศของฉันกำลังปรับเปลี่ยนสนามอัตโนมัติอุตสาหกรรมที่มีอิทธิพลอย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในโหมดการทำงานความต้องการทักษะและเส้นทางการพัฒนาอาชีพของวิศวกร PLC (Programmable Logic Controller) การรวมแนวโน้มการพัฒนาของเทคโนโลยีเข้ากับการประยุกต์ใช้จริงของอุตสาหกรรมผลกระทบส่วนใหญ่สะท้อนให้เห็นในประเด็นสำคัญดังต่อไปนี้:
1. การปรับปรุงที่สำคัญในประสิทธิภาพและนวัตกรรมที่สมบูรณ์ในวิธีการทำงาน:
ประสิทธิภาพการเขียนโปรแกรมประสบความสำเร็จในการเติบโตอย่างก้าวกระโดด: Deepseek ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างรหัส PLC อย่างรวดเร็วตามข้อกำหนดของพารามิเตอร์ที่ป้อนโดยวิศวกร ตัวอย่างเช่นใช้เวลาหลายชั่วโมงในการเขียนบล็อกฟังก์ชั่นการควบคุมแขนหุ่นยนต์ที่ซับซ้อน (FBS) ตอนนี้ด้วยความช่วยเหลือของ Deepseek รหัสที่ได้รับการปรับปรุงสามารถสร้างได้ในเวลาเพียง 1 นาทีและรายละเอียดบางอย่างดีกว่าการเขียนด้วยตนเอง การเปลี่ยนแปลงนี้ปลดปล่อยวิศวกรจากการดีบักรหัสที่น่าเบื่อเพื่อให้พวกเขาสามารถอุทิศพลังงานมากขึ้นในการออกแบบระบบและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
ให้ความสามารถในการตัดสินใจแบบไดนามิกที่ทรงพลัง: PLC แบบดั้งเดิมสามารถดำเนินการโปรแกรมที่ตั้งไว้ล่วงหน้าได้ในขณะที่ Deepseek ให้ความสามารถในการปรับตัวในเวลาจริง ในสถานการณ์การผลิตแบบผสมของรถยนต์ PLC ที่ติดตั้ง Deepseek สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ได้อย่างอิสระลดเวลาการเปลี่ยนแปลง 40%และเพิ่มกำลังการผลิต 30% บทบาทของวิศวกรก็เปลี่ยนจาก "ผู้ดำเนินการตรรกะ" อย่างง่ายเป็น "นักออกแบบกลยุทธ์" โดยเน้นการปรับแต่งอัลกอริทึมและการปรับสถานการณ์
การบำรุงรักษาทำนายอัจฉริยะ: Deepseek สามารถทำนายความผิดพลาดล่วงหน้าและสร้างแผนการบำรุงรักษาที่สอดคล้องกันโดยการวิเคราะห์การสั่นสะเทือนอุณหภูมิและข้อมูลอื่น ๆ ของอุปกรณ์ หลังจากองค์กรปิโตรเคมีใช้มันความแม่นยำของการทำนายความล้มเหลวของปั๊มสูงถึง 92%และการหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนลดลง 70% สิ่งนี้ต้องใช้วิศวกรในการวิเคราะห์ข้อมูลหลักและเปลี่ยนจากการบำรุงรักษาแบบพาสซีฟเป็นการจัดการสุขภาพที่ใช้งานอยู่
2. การอัพเกรดโครงสร้างของข้อกำหนดทักษะ:
ความสามารถในการผสมกลายเป็นความสามารถในการแข่งขันหลัก: ข้อกำหนดการเขียนโปรแกรมขั้นพื้นฐานลดลงในขณะที่การทำความเข้าใจอัลกอริทึม AI วิทยาศาสตร์ข้อมูลและฟิวชั่นหลายรูปแบบกลายเป็นสิ่งสำคัญ FoxConn ต้องการวิศวกรในการเรียนรู้การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกล้ำ (DRL) อัลกอริทึมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางแขนหุ่นยนต์ วิศวกรไฟฟ้าแบบดั้งเดิมจำเป็นต้องเปลี่ยนเป็นความสามารถเชิงผสมของ "อุตสาหกรรม AI+" และมีความสามารถในการรวมความรู้ข้ามโดเมนเข้าด้วยกัน
เสริมสร้างการโต้ตอบภาษาธรรมชาติและความสามารถในการออกแบบระบบ: Deepseek รองรับการสร้างรหัสภาษาธรรมชาติ ตัวอย่างเช่นแพลตฟอร์ม ABB สามารถแปลงคำแนะนำเป็นรหัส ST โดยตรงโดยย่อวงจรการพัฒนาลง 45% วิศวกรจำเป็นต้องอธิบายข้อกำหนดที่แม่นยำยิ่งขึ้นและนำไปสู่การออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ ในขณะเดียวกันพวกเขาก็ต้องคุ้นเคยกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น Digital Twins และ Edge Computing เพื่อสร้างระบบการผลิตที่ประสานงานกันทั่วโลก
เรียนรู้และปรับให้เข้ากับโซ่เครื่องมือใหม่ได้อย่างรวดเร็ว: รุ่นโอเพ่นซอร์สของ Deepseek และมิดเดิลแวร์การปรับโปรโตคอล (เช่น Profibus และ Ethercat) ลดความยากลำบากในการรวมอุปกรณ์ข้ามแบรนด์ แต่วิศวกรจำเป็นต้องควบคุมการกำหนดค่าและการเพิ่มประสิทธิภาพของโซ่เครื่องมือ ตัวอย่างเช่นหลังจาก Siemens S 7-1500 PLC รวมโมเดลที่มีน้ำหนักเบาไว้มันจำเป็นต้องลดการลดการบีบอัดการดีบักในท้องถิ่นให้น้อยกว่า 500 microseconds
3. ปฏิกิริยาลูกโซ่ในนิเวศวิทยาอุตสาหกรรม:
การแจกจ่ายมูลค่าห่วงโซ่อุตสาหกรรม: ผู้ผลิต PLC และ บริษัท AI ได้เปิดตัวความร่วมมือเชิงลึกเช่นซีเมนส์และ Deepseek และผู้รวมระบบได้เปลี่ยนเป็นผู้ให้บริการโซลูชั่นอัจฉริยะส่งเสริมการเกิดของ บริษัท ยูนิคอร์นใหม่ในเส้นทางซอฟต์แวร์อุตสาหกรรม
การเปลี่ยนแปลงในระบบการศึกษาและการฝึกอบรม: วิทยาลัยและสถาบันการฝึกอบรมได้เร่งการเปิดหลักสูตร "AI + Industrial Automation" โดยเน้นพื้นฐานทางคณิตศาสตร์และการปฏิบัติแบบสหวิทยาการ ศาสตราจารย์ที่มหาวิทยาลัย Tsinghua ชี้ให้เห็นว่า "การเรียนรู้อัลกอริทึมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันของฮาร์ดแวร์เป็นหลักสูตรภาคบังคับสำหรับวิศวกรในอนาคต"
การเผชิญกับความปลอดภัยของข้อมูลและความท้าทายทางจริยธรรม: การประยุกต์ใช้ Deepseek ได้เพิ่มความเสี่ยงต่อการไหลของข้อมูลอุตสาหกรรม วิศวกรจำเป็นต้องคุ้นเคยกับเทคโนโลยีการเข้ารหัสและกลไกการจัดการการอนุญาตเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลความปลอดภัยของข้อมูลการผลิตในระหว่างการส่งและการจัดเก็บ
4. แนวโน้มและกลยุทธ์การตอบสนองในอนาคต:
โอบกอดการทำซ้ำเทคโนโลยีอย่างแข็งขัน: วิศวกรจำเป็นต้องเรียนรู้โซ่เครื่องมือ AI เช่นเทคโนโลยีการกลั่นแบบจำลองของ Deepseek เข้าร่วมในการมีส่วนร่วมของชุมชนโอเพนซอร์สและปรับปรุงความไวทางเทคนิคของตนเอง แสดงให้เห็นถึงอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพผ่าน GitHub หรือมีส่วนร่วมในเอกสารการประชุมระดับสูงระหว่างประเทศเพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขันระดับมืออาชีพ
มุ่งเน้นไปที่การเชื่อมโยงที่มีมูลค่าสูง: มุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่มีความไม่แน่นอนที่แข็งแกร่งเช่นการวิเคราะห์ความต้องการการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบและการปรับแต่งโมเดล AI เป็นผู้นำในการสร้างห้องสมุดคู่ดิจิตอลหรือมีส่วนร่วมในการพัฒนาโมเดลเฉพาะอุตสาหกรรมเช่นแบบจำลองการตรวจสอบภาพที่มีความแม่นยำสูงสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตอิเล็กทรอนิกส์
สร้างเครือข่ายการทำงานร่วมกันข้ามพรมแดน: สร้างทีมงานร่วมกันกับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและวิศวกรอัลกอริทึมเพื่อร่วมกันแก้ปัญหาอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน ในการเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุมแบบไดนามิกวิศวกรให้ความรู้กระบวนการและผู้เชี่ยวชาญ AI ออกแบบอัลกอริทึมการเรียนรู้การเสริมแรงเพื่อให้ได้อัตราการแตกของแผ่นพื้นลดลง 18%