[控场AI]
· 6 分钟阅读· 3,455 字

DeTech Agent实测:AI自动生成博途PLC程序与V90伺服控制

DeTech Agent实测:AI自动生成博途PLC程序与V90伺服控制

工业自动化开发的新范式

在传统工业自动化项目中,工程师往往需要花费大量时间进行硬件组态和PLC编程。以西门子博途(TIA Portal)平台为例,从项目创建、硬件配置到梯形图或SCL代码编写,再到调试部署,整个流程冗长且高度依赖工程师的经验积累。

关于西门子博途平台:西门子博途(Totally Integrated Automation Portal)是西门子于2010年推出的全集成自动化工程软件平台,将PLC编程、HMI组态、驱动调试、网络配置等工程任务整合于统一环境中。它支持S7-300、S7-400、S7-1200、S7-1500等多个PLC系列,编程语言涵盖IEC 61131-3标准定义的梯形图(LAD)、功能块图(FBD)、结构化控制语言(SCL)、语句表(STL)和顺序功能图(SFC)。博途的版本体系从V13持续迭代至V19,不同版本在项目文件格式、指令库及自动化接口(TIA Openness API)上均存在差异,这也是版本兼容性成为关键工程约束的根本原因。

DeTech Engineering Agent(简称DTAC)试图改变这一局面。据B站相关演示视频介绍,这款工具主打三大能力:AI自动生成组态、智能编写代码以及一键部署运行。其核心目标是降低自动化开发门槛,让工程师从繁琐的重复性编程工作中解放出来。

编程博途程序之前

对于长期在制造业一线从事PLC编程的工程师而言,这种"用自然语言描述需求,由AI生成程序"的模式,代表了工业软件开发向更高抽象层次演进的趋势。

DTAC使用流程详解

第一步:博途环境配置

使用DTAC进行博途编程前,需完成关键的前置配置。根据演示说明,用户需在主页右上角的"西门子博途"选项中选择博途版本——必须与本机安装版本保持一致,随后点击启动博途。

这一步骤看似简单,实则至关重要。博途软件不同版本之间存在项目格式和API的差异,版本不匹配会直接导致后续自动化操作失败。将版本绑定置于流程首位,体现了工具对实际工程环境兼容性的重视。DTAC的自动化操作依赖博途开放的TIA Openness API接口,该接口随版本迭代存在方法签名和对象模型的变更,因此版本锁定是API调用稳定性的基础保障。

第二步:对话式PLC编程

完成配置后,用户创建新对话,将编程需求以自然语言形式发送给AI,AI便会根据提示词自动生成所需程序。

AI根据提示词生成程序

这种交互方式与当下流行的AI编程助手(如GitHub Copilot、Cursor)思路一致,但DTAC将场景聚焦于工业控制这一垂直领域。相比通用代码生成,工业PLC编程对逻辑严谨性、安全性和时序精度的要求更高。

PLC编程的特殊性:可编程逻辑控制器的程序运行于严格的扫描周期(典型值1–100ms)之上,每个扫描周期依次执行输入采样、程序执行、输出刷新,时序控制至关重要。工业控制逻辑还必须处理硬件中断、诊断缓冲区、故障安全(Fail-Safe)等机制。相比GitHub Copilot面对的通用软件场景,AI生成PLC代码需额外理解指令的执行时序语义(如上升沿触发指令P_TRIG)、工艺对象的状态机模型,以及西门子特有的组织块(OB)调用结构——这些知识无法从通用代码语料中自然习得,需要专项的工业领域训练数据与知识库支撑。

实测案例:V90伺服控制全流程

演示视频给出了一个完整实操案例:V90伺服控制,使用的PLC型号为西门子S7-1200系列的1214C。说个细节,视频强调整个编程过程"由DTAC Engineering Agent独立完成,无需人工介入",程序生成后直接下载至实体PLC运行。

关于V90伺服与S7-1200运动控制体系:西门子V90是SINAMICS系列面向中低端市场的伺服驱动器,与S7-1200 PLC通过PROFINET或脉冲接口连接,在博途中通过"工艺对象"(Technology Object,TO)进行抽象封装。工艺对象将复杂的伺服参数(速度环、位置环增益、加减速曲线等)封装为标准化的运动控制功能块,遵循PLCopen运动控制规范。S7-1214C是S7-1200系列的中端CPU,支持最多4轴高速脉冲输出,是教学演示和中小型运动控制场景的常见选型。

配置轴控制参数

运动控制功能验证

AI生成的程序覆盖了伺服运动控制的核心功能点:

  • 轴使能:完成伺服轴的使能激活(对应PLCopen标准功能块MC_Power)
  • 点动控制:分别验证正向点动与反向点动(MC_Jog)
  • 相对定位:触发相对位置移动指令(MC_MoveRelative)
  • 回原点:轴返回参考原点(MC_Home)
  • 绝对定位:将目标位置设为 -20,进行绝对定位测试(MC_MoveAbsolute)

轴回到原点

这套验证流程涵盖了西门子运动控制中的主要工艺对象(Technology Object)操作。能够自动生成包含轴使能、点动、相对/绝对定位、回原点等完整逻辑的程序,说明该Agent对西门子Motion Control库具备相当程度的理解与调用能力,尤其是对PLCopen功能块状态机(Idle→Busy→Done/Error)的正确处理是生成有效程序的关键所在。

技术价值与理性判断

显著降低PLC编程门槛

DTAC最直接的价值在于降低自动化编程的技术门槛。运动控制编程涉及大量参数配置和指令调用,对新手工程师而言学习曲线陡峭。若AI能根据需求自动生成可运行的程序框架,将显著缩短开发周期,尤其适合标准化程度较高的应用场景。

工业场景下需审慎评估的边界

工业控制系统对可靠性和安全性的要求远超一般软件应用。AI自动生成的博途PLC程序在以下方面仍需工程师重点验证:

  1. 复杂逻辑的可靠性:演示案例属于相对标准的伺服控制场景,面对多轴联动、复杂工艺流程时,AI的表现尚待进一步观察
  2. 代码的可维护性:自动生成的程序是否符合工程规范,是否便于后续人工修改和维护
  3. 安全联锁处理:急停、限位、故障处理等安全逻辑,AI能否全面覆盖——这一点尤为关键,IEC 62061和ISO 13849等安全标准对安全功能的实现有明确的规范要求,AI生成代码是否满足功能安全等级(SIL/PL)需求,须由具备资质的工程师进行专项验证

AI渗透工业软件的行业趋势

抛开具体产品,DTAC反映了AI技术向传统工业软件深度渗透的大趋势。西门子于2023年汉诺威工博会发布Industrial Copilot,将生成式AI集成进TIA Portal,支持通过自然语言生成梯形图和SCL代码;罗克韦尔自动化、施耐德电气也相继推出类似功能。

工业AI Agent的技术架构:此类工具通常采用RAG(检索增强生成)将厂商技术文档、指令手册作为知识库,结合Function Calling机制驱动博途TIA Openness API执行实际操作,而非纯粹依赖LLM的参数记忆。这种"LLM + 领域知识库 + 工具调用"的Agent架构正成为工业垂直AI的主流技术路线,其核心挑战在于保证生成代码的工程规范性与安全合规性,而非单纯的功能实现。这类工具短期内更可能作为工程师的智能辅助助手,承担初步代码生成和重复性工作,而非完全替代人工判断。

结语

DeTech Engineering Agent展示了AI在工业自动化编程领域的应用潜力——通过对话式交互与自动部署,为博途PLC开发带来了新的工作范式。其在V90伺服控制案例中的表现值得关注,但对于关键工业应用,人工审核与验证仍不可或缺。对于希望提升开发效率的自动化工程师,这类AI编程工具或许能成为日常工作中的有力补充。

核心要点

分享:

相关推荐