#tia_portal — Public Fediverse posts

ИИ добрался до ПЛК. Что умеют инженерные ассистенты

ИИ в разработке на Python, C++, JavaScript и других языках уже довольно привычное дело. На Хабре об этом много пишут, часто спорят и регулярно обсуждают, как теперь должна выглядеть работа программиста. Ну а что происходит с программированием ПЛК? На первый взгляд, задача похожая. Есть язык, переменные, условия, таймеры и функциональные блоки. Почему бы не попросить модель написать алгоритм управления насосом или конвейером? Попросить уже можно, но пока не все так просто. Появляется все больше специальных инструментов, которые читают PLC-проекты, объясняют LAD, генерируют код на ST и в некоторых случаях сами запускают компиляцию. Но в работе с ними пока хватает своих нюансов. В этой статье я попытался разобраться, что сегодня представляют собой ИИ-инструменты для работы с кодом ПЛК, что они действительно делают и куда все это движется.

https://habr.com/ru/articles/1092508/

#искусственный_интеллект #промышленная_автоматизация #scada #плк #codesys #программирование_плк #tia_portal #ииагенты #structured_text

Может ли ИИ самостоятельно разобраться в проекте Siemens TIA Portal? Опыт разработки OpennessLLM

Когда я только начал применять языковые модели в работе с TIA Portal, всё выглядело довольно привычно. Копируешь в чат фрагмент SCL-кода, описываешь задачу, получаешь объяснение или готовую функцию. Иногда результат можно использовать почти без изменений, иногда приходится долго уточнять контекст. Но довольно быстро я упёрся в очевидное ограничение: модель видит только то, что я ей показал. Если ошибка находится в одном блоке, этого может быть достаточно. В реальном проекте всё обычно сложнее. Один сигнал формируется в одном месте, проверяется в другом, сохраняется в DB, затем участвует в нескольких условиях и в итоге влияет на работу совершенно другого участка программы. Чтобы получить полезный ответ, приходится вручную искать связанные блоки, копировать их в чат, объяснять структуру проекта, передавать сообщения компилятора, а затем снова возвращаться в TIA Portal за очередным фрагментом информации. В какой-то момент у меня возник простой вопрос: почему модель вообще должна ждать, пока я принесу ей очередной блок? Можно ли дать ей возможность самостоятельно изучить проект TIA Portal, найти нужный код, проверить свои предположения и подготовить изменения? Так появился OpennessLLM.

https://habr.com/ru/articles/1076780/

#OpennessLLM #TIA_Portal #Siemens #LLM #PLC #АСУ_ТП #промышленная_автоматизация #TIA_Openness #SCL #Modbus_TCP

Таймер на 5 минут вместо 10 секунд: как сверка с руководством по эксплуатации нашла отказавшую защиту в чужом коде

Стенд работает, а исходников программы ПЛК нет — ни архива, ни резервной копии, ни у эксплуатанта. Есть 4 900 страниц бумаги: распечатка проекта, экспорт экранов, руководство по эксплуатации, сканы схем. Задача — восстановить поведение один в один. Эталоном я сделал руководство, а не распечатку кода, и на этом нашёлся таймер, который держал максимальный ток 5 минут вместо разрешённых 10 секунд. Ниже — как читаются пять тысяч страниц, как выглядит data-driven программа ПЛК (с кусками настоящих файлов) и все 7 расхождений с честной пометкой, чем каждое найдено.

https://habr.com/ru/articles/1075020/

#АСУ_ТП #реверсинжиниринг #ПЛК #Siemens_S71500 #TIA_Portal #SCL #Modbus_TCP #NET_8 #промышленная_автоматизация #легаси

Siemens «сломал» игру: почему их новый ИИ-агент навсегда изменит программирование ПЛК в TIA Portal

Интеграция больших языковых моделей (LLM) в процессы промышленной автоматизации долгое время упиралась в серьезное ограничение: базовые ИИ-модели предлагают лишь обобщенные фрагменты кода, которые инженеру приходится вручную адаптировать под архитектуру конкретного проекта. Этот процесс сопряжен с риском галлюцинаций, не учитывает реальную топологию сети и часто сводит на нет всю экономию времени.

https://habr.com/ru/articles/1047308/

#Siemens #TIA_Portal #ПЛК #PLC #HMI #AI #Agentic_AI #LLM #SCL #автоматизация