Dwa podejścia do AI w automatyce
W praktyce przemysłowej wykształciły się dwa główne sposoby wykorzystania AI: AI zadaniowa i AI agentowa.
AI zadaniowa realizuje ściśle określone funkcje, takie jak kontrola jakości na podstawie obrazu, predykcja awarii czy klasyfikacja danych z czujników. To właśnie tę kategorię reprezentują rozwiązania TwinCAT Machine Learning i Machine Learning Creator, umożliwiające tworzenie i uruchamianie modeli AI bezpośrednio w sterowniku PLC, w czasie rzeczywistym.
Z kolei AI agentowa, oparta na modelach generatywnych, wspiera użytkowników w procesach inżynierskich i serwisowych. TwinCAT CoAgent to przykład takiego systemu – asystenta, który potrafi analizować dane procesowe, sugerować poprawki w kodzie, wspierać w diagnostyce błędów i tworzyć dokumentację.
TwinCAT CoAgent – asystent inżyniera i serwisanta
TwinCAT CoAgent for Engineering wspiera programistów PLC w wielu codziennych zadaniach: od inteligentnych podpowiedzi kodu, przez automatyczną dokumentację, po konfigurację urządzeń I/O przy użyciu języka naturalnego. Integracja z istniejącymi projektami TwinCAT pozwala wprowadzać sprawdzone treści bezpośrednio do kodu, co skraca czas pracy i ogranicza błędy.
Z kolei TwinCAT CoAgent for Operations wspomaga personel utrzymania ruchu. System monitoruje dane procesowe, dzienniki i wskaźniki KPI, wykrywa odchylenia oraz pomaga krok po kroku rozwiązywać problemy. Analiza kontekstowa alarmów – np. korelacja zwiększonego poboru mocy z obniżeniem wydajności – umożliwia szybsze diagnozowanie przyczyn i skrócenie czasu napraw (TTR). CoAgent automatycznie tworzy też raporty serwisowe, obejmujące przyczyny, czas trwania, działania naprawcze oraz otwarte zadania. Możliwe jest również generowanie raportów zmianowych z KPI, wykresami trendów i planowanymi zadaniami utrzymania ruchu.
TwinCAT CoAgent jest potężnym asystentem AI wspierającym cały cykl życia automatyzacji – od generowania kodu po diagnostykę błędów w czasie rzeczywistym. Otwartą architekturę tego narzędzia można elastycznie łączyć z różnymi modelami językowymi i rozszerzeniami klienta za pomocą standardów interfejsów, takich jak Model Context Protocol (MCP), co umożliwia integrację własnych baz wiedzy i ich bezproblemowe połączenie z CoAgentem.
Jak podkreśla Jannis Doppmeier, Product Manager TwinCAT w Beckhoff Automation:
- TwinCAT CoAgent optymalizuje zarówno fazę inżynierską, jak i eksploatacyjną, pełniąc rolę członka zespołu, który wspiera diagnostykę, prowadzi personel przez checklisty i aktywnie uczestniczy w rozwiązywaniu problemów.
Machine Learning Creator – automatyczne tworzenie modeli AI
TwinCAT Machine Learning Creator (MLC) to narzędzie dla automatyków i technologów procesów, które wprowadza automatyczne tworzenie modeli AI do środowiska TwinCAT 3. Pozwala to korzystać z potencjału sztucznej inteligencji również mniejszym firmom – zwiększając konkurencyjność i ułatwiając funkcjonowanie przy ograniczonej dostępności specjalistów. Narzędzie stanowi także wsparcie dla deweloperów AI – jako „generator wersji zerowej” tworzy automatycznie początkowe warianty modeli, ograniczając błędy i przyspieszając rozwój. Wygenerowany model można wyeksportować w otwartym standardzie ONNX, co umożliwia jego bezpośrednie uruchamianie w sterowniku Beckhoff – z zachowaniem wymogów czasu rzeczywistego i wysokiej dokładności.
Nowością są funkcje MLC Signals and Time Series, które rozszerzają zakres zastosowań poza analizę obrazu. Wraz z nimi możliwe staje się efektywne wykorzystanie sztucznej inteligencji do przetwarzania i analizy danych czasowych oraz sygnałowych. Typowe zastosowania obejmują:
-
klasyfikację (np. w kontroli jakości),
-
prognozowanie (np. zużycia energii lub prędkości wiatru),
-
wykrywanie anomalii (np. w monitoringu stanu maszyn).
Dr Fabian Bause, Product Manager TwinCAT, Beckhoff Automation: - Dzięki TwinCAT MLC Signals and Time Series można analizować dane historyczne uporządkowane w czasie w celu wykrycia wzorców i trendów, przewidywania przyszłych wartości lub identyfikacji anomalii.
Nowe możliwości w kontroli jakości i optymalizacji procesów
Analiza sygnałów i szeregów czasowych umożliwia rozpoznanie anomalii, kontrolę jakości, monitorowanie procesów oraz optymalizację energetyczną – w tym dynamiczne dostosowywanie parametrów, przewidywanie obciążeń i inteligentne sterowanie systemami złożonymi, takimi jak turbiny wiatrowe.
Podsumowanie
Dzięki TwinCAT CoAgent i TwinCAT Machine Learning Creator firma Beckhoff wprowadza sztuczną inteligencję w sam rdzeń środowiska sterowania. Inżynierowie i serwisanci zyskują narzędzia, które skracają czas projektowania i diagnostyki, redukują błędy oraz przestoje, umożliwiają analizę danych procesowych w czasie rzeczywistym, a także ułatwiają raportowanie i dokumentację. To kolejny krok w stronę demokratyzacji AI w automatyce przemysłowej, w której technologia staje się naturalnym wsparciem codziennej pracy specjalistów.
Źródło: Beckhoff
Więcej na www.beckhoff.com
