AI w sterowaniu PLC i edge computing - co naprawdę się zmienia

O tym, gdzie kończy się deterministyka PLC, a zaczyna probabilistyka AI, jak zmienia się programowanie sterowników oraz jaką rolę odgrywa edge computing, mówią eksperci firm Schneider Electric, Emerson i Siemens. Ich wypowiedzi pokazują wyraźnie: AI w automatyce to nie rewolucja w sterowaniu, lecz głęboka zmiana w sposobie pracy inżynierów.

CZY AI MOŻE PROGRAMOWAĆ STEROWNIKI PLC?

W ostatnich miesiącach coraz częściej mówi się o wykorzystaniu generatywnej AI do tworzenia kodu PLC. Czy to realny kierunek rozwoju?

Malini Nambiar (Schneider Electric): AI może wspierać inżyniera w pisaniu kodu, ale nie może przejąć odpowiedzialności za logikę sterowania. Sterowniki PLC pracują w środowisku deterministycznym, a każda linia kodu musi być możliwa do zweryfikowania i przetestowania. Dlatego w Schneider Electric mówimy o AI jako copilocie, a nie autonomicznym programiście. System może wygenerować fragment kodu w języku Structured Text czy Function Block, ale decyzja o jego użyciu zawsze należy do człowieka.

Keith McNab (Emerson): Z naszej perspektywy AI przyspiesza proces tworzenia aplikacji, ale tylko wtedy, gdy kod PLC jest już dobrze ustrukturyzowany. Jeżeli program jest chaotyczny, bez modularnej architektury, żaden algorytm nie rozwiąże problemu. AI działa najlepiej w środowisku, w którym kod traktuje się jako zasób – z bibliotekami, wersjonowaniem i jasnymi zasadami.

DETERMINISTYKA KONTRA PROBABILISTYKA

Jednym z głównych argumentów przeciwko AI w sterowaniu jest brak deterministyczności. Jak producenci automatyki rozwiązują ten problem?

Matthias Pohl (Siemens): Sterowanie maszynami nie może opierać się na prawdopodobieństwie. PLC musi reagować w sposób przewidywalny, powtarzalny i zgodny z normami bezpieczeństwa. Dlatego AI nie może znajdować się w pętli sterowania. Jej miejsce jest poza logiką czasu rzeczywistego – w analizie danych, optymalizacji i przygotowaniu decyzji, ale nie w ich egzekucji.

Malini Nambiar (Schneider Electric): Dlatego tak ważne są tzw. guardrails. AI może zaproponować rozwiązanie, ale musi działać w ściśle określonych granicach. Każda sugestia jest sprawdzana, testowana i zatwierdzana przez inżyniera. W automatyce nie ma miejsca na „czarną skrzynkę”.

Pierwsze wdrożenia AI w narzędziach inżynierskich pokazują, że największą wartością jest skrócenie czasu pracy automatyka, a nie jego zastąpienie. AI pomaga szybciej tworzyć szkielety aplikacji, analizować istniejący kod PLC oraz identyfikować potencjalne błędy lub niespójności logiczne. Jednocześnie wszyscy eksperci są zgodni: ostateczna odpowiedzialność za sterowanie maszynami i procesami pozostaje po stronie człowieka, a sterownik PLC nadal jest fundamentem deterministycznej automatyki przemysłowej.

EDGE COMPUTING JAKO NATURALNE MIEJSCE DLA AI

Skoro AI nie powinna działać bezpośrednio w pętli sterowania PLC, to gdzie w architekturze systemu produkcyjnego jest dla niej miejsce?

Matthias Pohl (Siemens): Naturalnym miejscem dla AI jest warstwa edge computing. To tam można analizować dane procesowe w czasie zbliżonym do rzeczywistego, bez ingerencji w logikę sterowania. Edge pozwala oddzielić deterministyczny świat PLC od probabilistycznych algorytmów analitycznych.

Matthias Pohl (Siemens) podkreśla przy tym, że edge computing pełni funkcję bufora między automatyką a systemami IT. Dzięki temu możliwe jest wdrażanie AI bez ryzyka destabilizacji procesu.

Malini Nambiar (Schneider Electric): Zgadzam się z tym podejściem. Edge to idealne środowisko dla AI, ponieważ umożliwia lokalne przetwarzanie danych, niskie opóźnienia i zachowanie kontroli nad tym, co trafia do chmury. W praktyce oznacza to, że AI może analizować dane z maszyn, identyfikować anomalie lub sugerować optymalizacje, nie dotykając samego sterowania.

Keith McNab (Emerson): Z naszej perspektywy edge computing jest również kluczowy z punktu widzenia niezawodności. Produkcja nie może zależeć od dostępności połączenia z chmurą. AI działająca w obszarze edge pozwala zachować autonomię zakładu, a jednocześnie korzystać z zaawansowanej analityki.

ARCHITEKTURA: PLC → EDGE → IT/CLOUD

Jak w praktyce wygląda architektura systemów, w których wykorzystuje się AI i edge computing?

Matthias Pohl (Siemens): Typowa architektura zakłada, że PLC odpowiada wyłącznie za sterowanie, SCADA i MES za nadzór oraz kontekst produkcyjny, a edge computing za analizę danych i AI. Taki podział ról jest czytelny i bezpieczny. PLC dostarcza dane, edge je interpretuje, a decyzje trafiają do człowieka.

Malini Nambiar (Schneider Electric): Warto dodać, że edge nie musi oznaczać jednego konkretnego urządzenia. Może to być przemysłowy komputer IPC, wyspecjalizowany kontroler edge lub wirtualna instancja działająca lokalnie w zakładzie. Kluczowe jest to, aby architektura była spójna i dobrze zintegrowana z automatyką.

Keith McNab (Emerson): My często mówimy o edge jako o „przedłużeniu systemu sterowania”, ale nie w sensie logicznym. To raczej rozszerzenie możliwości analitycznych. PLC robi to, do czego został zaprojektowany, a edge to, czego PLC robić nie powinien.

ILE EDGE ZMIENIA W PRAKTYCE AUTOMATYKA

Jak obecność AI w obszarze edge wpływa na codzienną pracę automatyków i integratorów systemów?

Keith McNab (Emerson): Automatyk coraz rzadziej zajmuje się wyłącznie kodem PLC. Coraz częściej musi rozumieć przepływ danych, architekturę systemu i zależności pomiędzy warstwami. Edge computing sprawia, że automatyka i IT realnie się spotykają.

Matthias Pohl (Siemens): To wymusza zmianę kompetencji. Automatyk musi rozumieć sieci, protokoły komunikacyjne i podstawy analityki danych. Jednocześnie odpowiedzialność za sterowanie nie znika – wręcz przeciwnie, staje się jeszcze większa.

Malini Nambiar (Schneider Electric): Z naszej perspektywy to bardzo pozytywna zmiana. AI i edge nie odbierają pracy automatykom, lecz przesuwają ich rolę w stronę projektowania systemów i podejmowania decyzji opartych na danych.

JAK ZMIENIA SIĘ ROLA AUTOMATYKA I INŻYNIERA SYSTEMÓW

W jaki sposób rozwój AI i edge computing zmienia rolę automatyków oraz integratorów systemów?

Matthias Pohl (Siemens): Automatyk przestaje być wyłącznie programistą PLC. Coraz częściej staje się architektem systemu, który musi rozumieć zależności między sterowaniem, komunikacją, edge computing i systemami IT. To oznacza większą odpowiedzialność, ale też większy wpływ na kształt całej instalacji.

Keith McNab (Emerson): Zgadzam się. Kod PLC nadal jest ważny, ale staje się częścią większego ekosystemu. Coraz większą wartość ma to, czy kod jest modularny, możliwy do ponownego użycia i łatwy do analizy przez narzędzia AI. To zmienia sposób projektowania aplikacji sterujących.

Malini Nambiar (Schneider Electric): Z naszej perspektywy automatycy coraz częściej pełnią funkcję decydentów opierających się na danych. AI nie podejmuje decyzji za nich, ale dostarcza informacji, które pozwalają podejmować lepsze decyzje szybciej. To przesunięcie roli z wykonawczej na bardziej analityczną.

PERSPEKTYWA DLA NAJBLIŻSZYCH 2–3 LAT

Jakie zmiany w obszarze AI, PLC i edge computing zobaczymy w najbliższych latach?

Matthias Pohl (Siemens): Najważniejsza zmiana to standaryzacja. AI stanie się elementem narzędzi inżynierskich, a nie osobnym projektem. Producenci będą koncentrować się na spójnych architekturach, a nie pojedynczych funkcjach.

Keith McNab (Emerson): My widzimy wyraźny trend w kierunku ponownego wykorzystania kodu i aplikacji. AI będzie wspierać analizę istniejących projektów, pomagając je modernizować i adaptować do nowych wymagań, bez konieczności pisania wszystkiego od zera.

Malini Nambiar (Schneider Electric): Z perspektywy AI kluczowe będzie zwiększenie zaufania. Inżynierowie muszą rozumieć, dlaczego system AI proponuje konkretne rozwiązanie. Dlatego rozwój pójdzie w stronę przejrzystości modeli i lepszych mechanizmów walidacji.

CO TO OZNACZA DLA ZAKŁADÓW PRODUKCYJNYCH

Debata ekspertów pokazuje wyraźnie, że AI nie zastąpi sterowników PLC ani automatyków. Jej rola polega na wspieraniu ludzi w projektowaniu, analizie i optymalizacji systemów. Edge computing staje się naturalnym miejscem dla AI, oddzielając świat deterministycznego sterowania od probabilistycznej analityki. Dla zakładów produkcyjnych oznacza to konieczność inwestowania nie tylko w nowe technologie, ale także w kompetencje zespołów. Firmy, które zrozumieją tę zmianę, będą w stanie szybciej adaptować się do nowych wymagań rynku.

ŹRÓDŁA
Schneider Electric – rozmowy i publikacje eksperckie 2025 (AI w PLC i narzędziach inżynierskich) Automation World – wywiady z ekspertami firm Emerson i Siemens, 2025
Opracowanie redakcyjne: APA (debata ekspercka na podstawie aktualnych materiałów źródłowych)