Deepseek, với tư cách là một mô hình lớn chung được phát triển độc lập bởi đất nước tôi, đang định hình lại lĩnh vực tự động hóa công nghiệp với ảnh hưởng mạnh mẽ, đặc biệt là ở chế độ làm việc, yêu cầu kỹ năng và con đường phát triển nghề nghiệp của các kỹ sư PLC (Bộ điều khiển logic có thể lập trình). Kết hợp xu hướng phát triển của công nghệ với ứng dụng thực tế của ngành, tác động của nó chủ yếu được phản ánh trong các khía cạnh chính sau:
1. Cải thiện đáng kể về hiệu quả và đổi mới hoàn toàn trong các phương pháp làm việc:
Hiệu quả lập trình đã đạt được sự tăng trưởng chuyển tiếp: Deepseek sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thuật toán học sâu để nhanh chóng tạo mã PLC dựa trên các yêu cầu tham số được nhập bởi các kỹ sư. Ví dụ, nó được sử dụng để mất vài giờ để viết các khối chức năng điều khiển cánh tay robot phức tạp (FBS). Bây giờ, với sự trợ giúp của DeepSeek, mã được tối ưu hóa có thể được tạo chỉ trong 1 phút và một số chi tiết thậm chí còn tốt hơn cả viết thủ công. Sự thay đổi này giải phóng các kỹ sư khỏi công việc gỡ lỗi mã tẻ nhạt, để họ có thể dành nhiều năng lượng hơn cho thiết kế hệ thống và tối ưu hóa quá trình.
Cung cấp cho hệ thống các khả năng ra quyết định động mạnh mẽ: PLC truyền thống chỉ có thể thực hiện các chương trình đặt trước, trong khi DeepSeek cung cấp cho nó khả năng thích nghi trong thời gian thực. Trong kịch bản sản xuất hỗn hợp của ô tô, PLC được trang bị Deepseek có thể tự chủ tối ưu hóa đường dẫn chuyển động của robot, rút ngắn 40%thời gian thay đổi và tăng năng lực sản xuất lên 30%. Vai trò của các kỹ sư cũng đã thay đổi từ một "nhà điều hành logic" đơn giản thành "nhà thiết kế chiến lược", với sự nhấn mạnh hơn vào điều chỉnh thuật toán và thích ứng kịch bản.
Bảo trì dự đoán thông minh: Deepseek có thể dự đoán các lỗi trước và tạo các kế hoạch bảo trì tương ứng bằng cách phân tích độ rung, nhiệt độ và dữ liệu khác của thiết bị. Sau khi một doanh nghiệp hóa dầu áp dụng nó, độ chính xác của dự đoán lỗi bơm cao tới 92%và thời gian ngừng hoạt động không có kế hoạch đã giảm 70%. Điều này đòi hỏi các kỹ sư phải làm chủ các công cụ phân tích dữ liệu và chuyển đổi từ bảo trì thụ động sang quản lý sức khỏe tích cực.
2. Nâng cấp cấu trúc của các yêu cầu kỹ năng:
Khả năng hợp chất trở thành khả năng cạnh tranh cốt lõi: Các yêu cầu lập trình cơ bản đã giảm, trong khi sự hiểu biết về thuật toán AI, khoa học dữ liệu và phản ứng tổng hợp đa phương thức đã trở nên quan trọng. Foxconn yêu cầu các kỹ sư thành thạo các thuật toán học tập củng cố sâu (DRL) để tối ưu hóa lập kế hoạch cánh tay robot. Các kỹ sư điện truyền thống cần chuyển đổi thành tài năng hỗn hợp của "Công nghiệp AI+" và có khả năng tích hợp kiến thức đa miền.
Tăng cường khả năng tương tác ngôn ngữ tự nhiên và khả năng thiết kế hệ thống: Deepseek hỗ trợ tạo mã ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, nền tảng ABB có thể chuyển đổi trực tiếp các hướng dẫn thành mã ST, rút ngắn chu kỳ phát triển 45%. Các kỹ sư cần mô tả các yêu cầu chính xác hơn và dẫn đầu thiết kế kiến trúc hệ thống. Đồng thời, họ cũng cần phải làm quen với các công nghệ mới như Twins kỹ thuật số và tính toán cạnh để xây dựng một hệ thống sản xuất phối hợp toàn cầu.
Nhanh chóng học hỏi và thích nghi với các chuỗi công cụ mới: Các mô hình nguồn mở và phần mềm trung gian thích ứng giao thức của Deepseek (như Profibus và EtherCAT) làm giảm khó khăn trong tích hợp thiết bị thương hiệu, nhưng các kỹ sư cần thành thạo cấu hình và tối ưu hóa chuỗi công cụ. Ví dụ, sau khi Siemens S 7-1500 PLC tích hợp mô hình nhẹ, nó cần giảm độ trễ suy luận gỡ lỗi cục bộ xuống dưới 500 micro giây.
3. Phản ứng chuỗi trong hệ sinh thái công nghiệp:
Phân phối lại giá trị chuỗi công nghiệp: Các nhà sản xuất PLC và các công ty AI đã ra mắt hợp tác chuyên sâu, như Siemens và Deepseek, và các nhà tích hợp hệ thống đã chuyển đổi thành các nhà cung cấp giải pháp thông minh, thúc đẩy sự ra đời của các công ty kỳ lân mới trong đường đua phần mềm công nghiệp.
Những thay đổi trong hệ thống giáo dục và đào tạo: Các trường cao đẳng và tổ chức đào tạo đã tăng tốc mở các khóa học "tự động hóa công nghiệp AI +", nhấn mạnh các cơ sở toán học và thực hành liên ngành. Một giáo sư tại Đại học Tsinghua chỉ ra rằng "thành thạo các thuật toán học tập sâu và tối ưu hóa hợp tác phần cứng là một khóa học bắt buộc cho các kỹ sư trong tương lai."
Đối mặt với bảo mật dữ liệu và những thách thức đạo đức: Việc áp dụng Deepseek đã làm trầm trọng thêm rủi ro của luồng dữ liệu công nghiệp. Các kỹ sư cần phải làm quen với công nghệ mã hóa và cơ chế quản lý quyền để đảm bảo bảo mật dữ liệu sản xuất trong quá trình truyền và lưu trữ.
4. Chiến lược đáp ứng và triển vọng trong tương lai:
Tích cực nắm lấy việc lặp lại công nghệ: Các kỹ sư cần tiếp tục học các chuỗi công cụ AI, chẳng hạn như công nghệ chưng cất mô hình của Deepseek, tham gia vào các đóng góp của cộng đồng nguồn mở và cải thiện độ nhạy kỹ thuật của chính họ. Thể hiện các thuật toán tối ưu hóa thông qua GitHub hoặc tham gia các bài báo hội nghị hàng đầu quốc tế để tăng cường khả năng cạnh tranh chuyên môn.
Tập trung vào các liên kết có giá trị cao: Tập trung vào các lĩnh vực có khả năng không liên quan mạnh mẽ như phân tích nhu cầu, thiết kế kiến trúc hệ thống và điều chỉnh mô hình AI. Dẫn đầu việc xây dựng các thư viện song sinh kỹ thuật số hoặc tham gia vào việc phát triển các mô hình cụ thể trong ngành, chẳng hạn như các mô hình kiểm tra trực quan có độ chính xác cao cho ngành sản xuất điện tử.
Xây dựng một mạng lưới hợp tác xuyên biên giới: thành lập một nhóm hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư thuật toán để cùng giải quyết các vấn đề công nghiệp phức tạp. Trong tối ưu hóa điều khiển động, các kỹ sư cung cấp kiến thức quy trình và các chuyên gia AI thiết kế các thuật toán học tập củng cố để đạt được tỷ lệ crack của tấm giảm 18%.