दीपसेक, मेरे देश द्वारा स्वतंत्र रूप से विकसित एक सामान्य बड़े मॉडल के रूप में, एक मजबूत प्रभाव के साथ औद्योगिक स्वचालन के क्षेत्र को फिर से आकार दे रहा है, विशेष रूप से कार्य मोड, कौशल आवश्यकताओं और पीएलसी (प्रोग्रामेबल लॉजिक कंट्रोलर) इंजीनियरों के कैरियर विकास पथ पर। उद्योग के वास्तविक अनुप्रयोग के साथ प्रौद्योगिकी के विकास की प्रवृत्ति को मिलाकर, इसका प्रभाव मुख्य रूप से निम्नलिखित प्रमुख पहलुओं में परिलक्षित होता है:
1। दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार और काम करने के तरीकों में पूर्ण नवाचार:
प्रोग्रामिंग दक्षता ने एक लीप-फॉरवर्ड ग्रोथ प्राप्त की है: डीपसेक ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया है ताकि इंजीनियरों द्वारा दर्ज पैरामीटर आवश्यकताओं के आधार पर पीएलसी कोड को जल्दी से उत्पन्न किया जा सके। उदाहरण के लिए, जटिल रोबोट आर्म कंट्रोल फ़ंक्शन ब्लॉक (FBS) लिखने में कई घंटे लगते थे। अब, दीपसेक की मदद से, अनुकूलित कोड केवल 1 मिनट में उत्पन्न किया जा सकता है, और कुछ विवरण मैनुअल लेखन से भी बेहतर हैं। यह थकाऊ कोड डिबगिंग कार्य से इंजीनियरों को बदल देता है, ताकि वे सिस्टम डिजाइन और प्रक्रिया अनुकूलन के लिए अधिक ऊर्जा समर्पित कर सकें।
सिस्टम को शक्तिशाली गतिशील निर्णय लेने की क्षमता दें: पारंपरिक पीएलसी केवल पूर्व-सेट कार्यक्रमों को निष्पादित कर सकते हैं, जबकि डीपसेक इसे वास्तविक समय में अनुकूलित करने की क्षमता देता है। ऑटोमोबाइल के मिश्रित-लाइन उत्पादन परिदृश्य में, डीपसेक से लैस पीएलसी स्वायत्त रूप से रोबोट के गति पथ को स्वायत्त रूप से अनुकूलित कर सकता है, बदलाव के समय को 40%तक कम कर सकता है, और उत्पादन क्षमता को 30%तक बढ़ा सकता है। इंजीनियरों की भूमिका भी एक साधारण "लॉजिक निष्पादक" से एक "रणनीति डिजाइनर" में बदल गई है, जिसमें एल्गोरिथ्म ट्यूनिंग और परिदृश्य अनुकूलन पर अधिक जोर दिया गया है।
बुद्धिमान भविष्य कहनेवाला रखरखाव: दीपसेक पहले से दोषों की भविष्यवाणी कर सकता है और उपकरण के कंपन, तापमान और अन्य डेटा का विश्लेषण करके इसी रखरखाव योजनाओं को उत्पन्न कर सकता है। एक पेट्रोकेमिकल उद्यम ने इसे लागू करने के बाद, पंप विफलता की भविष्यवाणी की सटीकता 92%तक अधिक थी, और अनियोजित डाउनटाइम को 70%तक कम कर दिया गया था। इसके लिए इंजीनियरों को डेटा विश्लेषण टूल मास्टर करने और निष्क्रिय रखरखाव से सक्रिय स्वास्थ्य प्रबंधन में बदलने की आवश्यकता होती है।
2। कौशल आवश्यकताओं का संरचनात्मक उन्नयन:
यौगिक क्षमताएं मुख्य प्रतिस्पर्धा बन जाती हैं: बुनियादी प्रोग्रामिंग आवश्यकताओं में कमी आई है, जबकि एआई एल्गोरिदम, डेटा विज्ञान और मल्टीमॉडल फ्यूजन की समझ महत्वपूर्ण हो गई है। फॉक्सकॉन को इंजीनियरों को रोबोट आर्म शेड्यूलिंग को अनुकूलित करने के लिए डीप सुदृढीकरण लर्निंग (डीआरएल) एल्गोरिदम में महारत हासिल करने की आवश्यकता होती है। पारंपरिक विद्युत इंजीनियरों को "एआई+उद्योग" की यौगिक प्रतिभाओं में बदलने की आवश्यकता है और क्रॉस-डोमेन ज्ञान को एकीकृत करने की क्षमता है।
प्राकृतिक भाषा बातचीत और सिस्टम डिजाइन क्षमताओं को मजबूत करें: डीपसेक प्राकृतिक भाषा कोड पीढ़ी का समर्थन करता है। उदाहरण के लिए, एबीबी प्लेटफ़ॉर्म सीधे निर्देशों को एसटी कोड में बदल सकता है, विकास चक्र को 45%तक कम कर सकता है। इंजीनियरों को आवश्यकताओं को अधिक सटीक रूप से वर्णन करने और सिस्टम आर्किटेक्चर डिजाइन का नेतृत्व करने की आवश्यकता है। इसी समय, उन्हें विश्व स्तर पर समन्वित उत्पादन प्रणाली बनाने के लिए डिजिटल जुड़वाँ और एज कंप्यूटिंग जैसी नई तकनीकों से परिचित होने की आवश्यकता है।
जल्दी से सीखें और नए टूल चेन के लिए अनुकूल करें: डीपसेक के ओपन सोर्स मॉडल और प्रोटोकॉल अनुकूलन मिडलवेयर (जैसे कि प्रोफिबस और ईथरकैट) क्रॉस-ब्रांड उपकरण एकीकरण की कठिनाई को कम करते हैं, लेकिन इंजीनियरों को टूल चेन के कॉन्फ़िगरेशन और अनुकूलन में महारत हासिल करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, सीमेंस के बाद S 7-1500 PLC हल्के मॉडल को एकीकृत करता है, इसे 500 माइक्रोसेकंड से कम स्थानीयकृत डिबगिंग इंट्रेंस देरी को कम करने की आवश्यकता है।
3। उद्योग पारिस्थितिकी में चेन रिएक्शन:
औद्योगिक श्रृंखला मूल्य का पुनर्वितरण: पीएलसी निर्माताओं और एआई कंपनियों ने सीमेंस और डीपसेक जैसे गहन सहयोग शुरू किया है, और सिस्टम इंटीग्रेटर्स ने औद्योगिक सॉफ्टवेयर ट्रैक में नई यूनिकॉर्न कंपनियों के जन्म को बढ़ावा देते हुए, बुद्धिमान समाधान प्रदाताओं में बदल दिया है।
शिक्षा और प्रशिक्षण प्रणाली में परिवर्तन: कॉलेजों और प्रशिक्षण संस्थानों ने गणितीय नींव और अंतःविषय अभ्यास पर जोर देते हुए, "एआई + औद्योगिक स्वचालन" पाठ्यक्रमों के उद्घाटन को तेज किया है। Tsinghua विश्वविद्यालय के एक प्रोफेसर ने बताया कि "गहरी सीखने के एल्गोरिदम और हार्डवेयर सहयोगात्मक अनुकूलन में महारत हासिल करना भविष्य के इंजीनियरों के लिए एक अनिवार्य पाठ्यक्रम है।"
डेटा सुरक्षा और नैतिक चुनौतियों का सामना करना: दीपसेक के अनुप्रयोग ने औद्योगिक डेटा प्रवाह के जोखिम को बढ़ा दिया है। ट्रांसमिशन और स्टोरेज के दौरान उत्पादन डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए इंजीनियरों को एन्क्रिप्शन तकनीक और अनुमति प्रबंधन तंत्र से परिचित होना चाहिए।
4। भविष्य के दृष्टिकोण और प्रतिक्रिया रणनीतियाँ:
सक्रिय रूप से प्रौद्योगिकी पुनरावृत्ति को गले लगाओ: इंजीनियरों को एआई टूल चेन सीखना जारी रखने की आवश्यकता है, जैसे कि डीपसेक की मॉडल डिस्टिलेशन टेक्नोलॉजी, ओपन सोर्स कम्युनिटी योगदान में भाग लेते हैं, और अपनी तकनीकी संवेदनशीलता में सुधार करते हैं। GitHub के माध्यम से अनुकूलन एल्गोरिदम का प्रदर्शन करें या पेशेवर प्रतिस्पर्धा बढ़ाने के लिए अंतर्राष्ट्रीय शीर्ष सम्मेलन पत्रों में भाग लें।
उच्च-मूल्य लिंक पर ध्यान केंद्रित करें: मजबूत अपूर्वीयता वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करें जैसे कि मांग विश्लेषण, सिस्टम आर्किटेक्चर डिजाइन और एआई मॉडल ट्यूनिंग। डिजिटल ट्विन लाइब्रेरी के निर्माण का नेतृत्व करें या इलेक्ट्रॉनिक्स विनिर्माण उद्योग के लिए उच्च परिशुद्धता दृश्य निरीक्षण मॉडल जैसे उद्योग-विशिष्ट मॉडल के विकास में भाग लें।
एक सीमा पार सहयोगात्मक नेटवर्क का निर्माण करें: संयुक्त रूप से जटिल औद्योगिक समस्याओं को हल करने के लिए डेटा वैज्ञानिकों और एल्गोरिथ्म इंजीनियरों के साथ एक सहयोगी टीम बनाएं। गतिशील नियंत्रण अनुकूलन में, इंजीनियर प्रक्रिया ज्ञान प्रदान करते हैं, और एआई विशेषज्ञ स्लैब दरार दर में 18% की कमी को प्राप्त करने के लिए सुदृढीकरण सीखने एल्गोरिदम डिजाइन करते हैं।