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自可编程逻辑控制器（PLC）问世以来，工业自动化正在经历其最重要的转型之一。经过数十年的演变——从机电面板到数字化集成架构——我们已进入人工智能（AI）与自动化工程日益协同运作的阶段。这一转变正在重新定义工业软件的开发、文档、测试和支持方式。
在过去几年里，自动化工程师的角色有了显著的扩展www.cechina.cn，仅仅专注于PLC编程已不再足够。现代项目要求工程师熟练掌握工业网络、机器人、机器视觉、安全系统、工业物联网（IIoT）、数据库集成、制造执行系统/企业资源规划（MES/ERP）连接以及多语言文档管理，同时还需在整个系统生命周期内保障其稳定性、安全性与可维护性。在此日益复杂的背景下控制工程网版权所有，AI已成为一项宝贵的赋能工具。
从软件的设计到现场调试，AI 已通过实际项目案例，在工业软件开发的全流程中为工程师提供务实、落地的辅助支持。
提升技术翻译与多语言软件支持
在全球自动化项目中，通常需要以多种语言（常见如德语、英语和葡萄牙语等）管理人机界面（HMI）画面、报警和系统消息，且一致性水平各异。当翻译和术语标准不统一时，误解、返工和不一致问题会迅速在生产单元、工站乃至整个工厂蔓延。
典型场景如：将原生德语的海量软件消息列表翻译为英语与葡萄牙语，同时保证技术准确性和对现有机器术语的遵循。除基础翻译外，AI 还能识别需保留原格式的专业术语，如 ReleaseNOK、RepeatNOK、MachiningEnable、QData 等。
借助 AI，可在保留工业场景语境的前提下完成全量数据翻译，为全设备推荐术语标准化方案，生成多语种技术术语表以支撑后续项目拓展，还能保证逐行数据对齐，可直接导入自动化软件或Excel使用。
该流程大幅提升了工作效率，若搭配 AI 辅助开发的 Excel 宏，效果更为显著。以往需数小时手动完成的工作，如今几分钟即可搞定，且一致性更高、格式错误更少。
更智能、更易访问的软件文档
文档工作经常被推迟——这并非因为不重要，而是因为时间不足，尤其是在调试阶段。AI正在改变这种状况。如今，AI能够通过以下方式支持工程师：直接从PLC代码生成初始软件文档；将软件程序块转换为结构化的描述性文本；创建操作、维护和故障排除指南；并将梯形图逻辑转化为清晰的逐步工作流程。
例如，从一个结构化控制语言（SCL）检查控制功能块（FB）中，AI可以生成英文、葡萄牙文和德文的文档，概述状态转换、报警和相关逻辑。它还可以建议增强操作员清晰度的界面改进方案。采用这种方法，文档工作会与软件开发同步进行，而非作为后期任务。
将手册与技术文档转化为AI知识库
自动化工程师的一大变革性助力www.cechina.cn，是 AI 可基于上传文档完成自主学习。例如，将自动化供应商的产品手册、行业标准、技术文档、输入/输出（I/O）清单、诊断文件，以及客户规格与需求文档安全上传后www.cechina.cn，AI 就能转化为场景化知识库，实现：精准解答文档任一章节的具体问题、生成摘要/表格/流程参考、提供落地应用案例、为维护与操作团队制作常见问题清单，大幅减少信息查找时间。
一些示例的提问包括：
· 列出标准中关于自动模式的所有强制要求。
· 解释软件监控消息中 @4%6d@ 的含义。
· 康耐视手册哪一章节介绍了离散输出锁存功能，以及如何与 PLC 对接？
这项能力将海量文档转化为可直接取用的实用知识，而此前这类工作需要大量翻阅与交叉核对。
当然，所有操作均需符合企业内部制度、保密协议与客户隐私要求。在合规使用的前提下，AI 可成为靠谱的 “技术专家”，承载数千页文档的场景知识。
AI协助软件开发与代码标准化
不同团队之间软件的标准化仍然是工业自动化领域的一大挑战。编程风格的差异常常导致不一致，增加支持和未来修改所需的工作量。
AI 可充当智能代码审核工具，协助实现：命名规范、用户自定义数据类型（UDT）、功能块（FB）与接口的标准化；识别冗余逻辑并提出模块化优化建议；将代码与软件标准或模板进行比较;并生成带有内置诊断支持的注释代码。
除提升代码可读性外，AI 还能强化边沿检测、状态校验、诊断日志等最佳实践，这些都是打造稳定、易维护工业软件的核心要素。
加速测试、仿真、FAT和SAT
许多功能性问题直到出厂验收测试（FAT），或更关键的是在客户在场的现场验收测试（SAT）期间才被发现。AI可以通过以下方式主动支持这些阶段：生成结构化的测试清单（基于状态、安全、故障和常规流程）；I/O仿真场景；状态转换测试序列（包括PackML标准流程）；以及需求与实现之间的交叉检查。
它还能识别潜在缺陷，例如：“如果在运行期间急停按钮被释放，手动模式无法安全返回待机状态。建议增加X条件。” 这有助于减少现场阶段的修正工作，提升项目交付的可靠性。
用于调试和现场支持
在调试过程中，快速获取精确信息至关重要。工程师通常需要对参数、诊断或配置步骤有即时清晰的了解。AI能够提供以下支持：直接引用相关手册章节；分步操作说明（包含截图的）；可能的原因分析与建议纠正措施；以及针对设备定制的故障排查清单等。这有助于加速诊断过程，带来更高效、压力更小的调试体验。
展望未来
工业自动化行业正迈入一个全新的阶段。正如 20 世纪 80 年代至 90 年代初 PLC 重塑工厂控制逻辑，21 世纪初全球软件标准推动行业升级，如今 AI 正深刻影响工业软件的开发与交付方式。
AI 并非自动化工程师的替代品，而是提升工程师能力的工具。通过减少重复性手动工作、强化标准化、提升精准度，AI使工程师能够更专注于创新、可靠性、安全性和用户体验。将AI作为一项结构化实践（而非短暂趋势）融入日常工作流的专业人士和组织控制工程网版权所有，将在这个不断演进的格局中抢占先机。
AI正成为工业自动化领域的战略差异化优势，掌握 AI 高效应用方法的参与者，将主导下一代工业项目的发展方向。
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