0325 【萬(wàn)泉河】 當PLC編程煙臺方法遇到CHATGPT
今年以來(lái)，CHATGPT人工智能可以算做是最火爆的流行話(huà)題了。 到了工控行業(yè)，也不例外。 所有的工控人士都在關(guān)注它，兩方面：一，了解它能給自己的工作帶來(lái)什么幫助；二，自己的工作技能會(huì )不會(huì )被CHATGPT所替代，從而失去謀生的機會(huì )。
我自己更是如此。 事實(shí)上我是在去年底CHARGPT的概念爆出來(lái)的第一波就關(guān)注了。 從網(wǎng)上買(mǎi)了一個(gè)印尼的手機號接收驗證短信，再通過(guò)爬梯手段獲得了登錄的接口，做了一些測試驗證。
與其他一些行業(yè)，或者同行，對GPT大加贊賞的態(tài)度不同，我的測試結果下來(lái)，大失所望。 從另一個(gè)方面講，也大為安心，短時(shí)間內認為不會(huì )對我的工作造成什么影響。
我該做的事還是要繼續做，比如對LBP的移植開(kāi)發(fā)。 而且發(fā)現，倡導參與的同行幾乎沒(méi)有。只要自己不做，這世界上就不會(huì )有別人去做。 永遠不可能指望自己啥都不做，所有人啥都不做，只需要坐在那兒喝茶刷短視頻，等著(zhù)GPT升級換代了，自動(dòng)就給完成了。
這是我這段時(shí)間仍然在堅持一個(gè)模塊一個(gè)單元的逐個(gè)做過(guò)來(lái)做LBP移植升級的原因。
也是我雖然計劃了寫(xiě)一篇關(guān)于GPT對PLC編程設計工作的關(guān)系和影響的文章，卻一直沒(méi)有動(dòng)手寫(xiě)的原因。 實(shí)在忙的沒(méi)有時(shí)間和心情去寫(xiě)。
當然，這段時(shí)間里，我也觀(guān)察了一些同行整理的使用GPT使用報告，雖說(shuō)GPT已經(jīng)從我注冊時(shí)候的GPT3到3.5到現在的4，但基本上沒(méi)有見(jiàn)到有價(jià)值的內容，也沒(méi)有看到有顛覆的趨勢。
寫(xiě)一下我自己的理論分析以及未來(lái)的展望，算是立一個(gè)危險的FLAG， 隨時(shí)等著(zhù)被打臉。就看打臉會(huì )在什么時(shí)候來(lái)了。
我個(gè)人倡導的PLC標準化編程煙臺方法的理念中，一個(gè)最重要的主線(xiàn)是高內聚低耦合。 這個(gè)概念是從IT行業(yè)學(xué)來(lái)的。但其實(shí)發(fā)現在IT行業(yè)的程序員反而對這一點(diǎn)并不是特別在意。 一方面他們個(gè)人編程技能特別高，不在乎耦合階段里面有些許的弱智邏輯。 另一方面，他們的應用場(chǎng)景通常都比較復雜，做不到完全的高內聚和低耦合。
然而PLC行業(yè)是個(gè)特殊的存在，在高內聚和低耦合方面可以做到完全徹底。 即我在多篇文章里表達過(guò)的，我們可以做到在耦合階段，完全沒(méi)有一點(diǎn)點(diǎn)邏輯。 全部只是變量和參數的錄入。
哪怕是一個(gè)取反信號， 簡(jiǎn)單的“與”和“或”的邏輯都沒(méi)有。 數值加減更別提了。
讀者可以從我發(fā)布的80模擬量或者80雙聯(lián)開(kāi)關(guān)的例子中發(fā)現這一點(diǎn)。
即，所有邏輯都在FB模塊中內聚完成。 不管功能需求多復雜，都會(huì )在內聚中，而不會(huì )釋放到外部的耦合階段產(chǎn)生任何影響。 如上一篇講到的移植LBP中的模擬量功能，具備了多觸摸屏交互功能，參數設定等功能，然而卻仍然在FB中實(shí)現，而調用環(huán)節絲毫不變化。
那么，我們以工作分工的高內聚和低耦合兩部分來(lái)面對GPT， 問(wèn)一下GPT能幫我做哪方面的工作，是能做內聚還是耦合？
如果它能做內聚，那么這個(gè)提問(wèn)場(chǎng)景就是：我想在SMART 200+KPT的環(huán)境中實(shí)現與LBP同樣UI的模塊設計，請幫我做出來(lái)。
GPT:…….
我前一篇文章講到規劃的模擬量模塊的接口有點(diǎn)多，導致變量耗盡，不得不用了一個(gè)MD變量的故事大家都看到了。 那么現在我省事了，等GPT隨便安排吧！能實(shí)現就行。
能嗎？
看來(lái)是不是有點(diǎn)難？
內聚的工作是人類(lèi)的強項，內聚的本質(zhì)是創(chuàng )新，人類(lèi)的大多創(chuàng )新工作都是在內聚環(huán)節中實(shí)現的。 如果人類(lèi)自己都沒(méi)有達到的創(chuàng )新，指望AI來(lái)替你實(shí)現？我覺(jué)得可能性極小。
那么咱們看一下要GPT幫忙做點(diǎn)耦合的工作吧！
問(wèn)：我這兒有現成的模擬量處理的FB，已經(jīng)對應了HMI畫(huà)面的模板，請按照符號表的80個(gè)變量，做出來(lái)PLC程序和觸摸屏畫(huà)面吧！
GPT:沒(méi)問(wèn)題， SO EASY! 請給我完整規范的符號表，以及庫函數。 幾秒就好。 觸摸屏畫(huà)面也馬上就好。 等等，畫(huà)面布局怎么排布，是您自己來(lái)還是把工藝圖給我我來(lái)幫你做？ 工藝圖給我的時(shí)候最好規范整齊標注好。
切，如果喂給它數據啥都規范整齊了，我還用得著(zhù)AI嗎？我自己做個(gè)簡(jiǎn)單的處理腳本，也本來(lái)就是幾分鐘完成的，而且還不需要人工檢查，百分百正確。
把一個(gè)FB塊調用80次這個(gè)事，非但不需要AI， 隨便找一個(gè)傻子都能看得懂，都能自己做。
所以，綜上所述，在煙臺方法面前， GPT一無(wú)用處。 內聚它做不了， 耦合我們用不著(zhù)它來(lái)做。
要想它能做PLC標準化程序的模塊內聚，除非PLC行業(yè)大發(fā)展，大開(kāi)源，網(wǎng)絡(luò )上的公開(kāi)材料中煙臺方法的案例隨處可見(jiàn)，隨時(shí)可以喂給它讓他學(xué)習，學(xué)會(huì )。 然后才能倒過(guò)來(lái)輔助人類(lèi)，給人類(lèi)做助手，節省一定的勞力。
在此之前，我認為沒(méi)戲。
我們來(lái)看GPT現在實(shí)現的應用場(chǎng)景，通常是協(xié)助人類(lèi)搜索整理海量資源中有用的信息，然后形成報告，提供給人類(lèi)閱讀使用。
即，它是把一個(gè)客觀(guān)輸入條件，搜索歸納總結，生成了主觀(guān)結果每次結果都不一樣，其輸出的對象是人，律師，法官，顧客，學(xué)生等等。 這當然很偉大。
然而工控行業(yè)的需求是正好倒過(guò)來(lái)的，我們做的是從客觀(guān)需求到客觀(guān)結果的過(guò)程，工控工程師的工作流程是，拿到一套工藝系統圖，解讀拆分其中的電氣需求， 元件選型，編程調試，生產(chǎn)。不同的人習慣可能不同，但只要有規范限制，設計結果 總是相同的。
那么最極致的需求會(huì )是，我直接把工藝圖， 或者語(yǔ)言總結的工藝需求，喂給GPT，它直接生成PLC可執行的程序代碼，下載到PLC中，設備就直接運行起來(lái)了？
然后公司就可以完全不需要這個(gè)工控工作的工程師了？
我覺(jué)得幾十年內斷無(wú)可能。
所以，咱們還是該做啥做啥去吧！
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