Кто определит будущее промышленного управления: алгоритмы или инженеры?

В дискуссиях об автоматизации производственных процессов искусственный интеллект (ИИ) зачастую представляется как разрушительная сила, заменяющая традиционные инженерные профессии. В частности, особое внимание уделяется инженерам по программируемым логическим контроллерам (ПЛК). Однако такая точка зрения чрезмерно упрощена и игнорирует реалии заводов и инженерных команд.

Реальность заключается не в замене ролей, а в перераспределении обязанностей. Хотя ИИ меняет подходы к разработке систем промышленного управления, именно инженеры по-прежнему отвечают за определение принципов функционирования этих систем и оценку их эффективности.

Сжатие ролей в промышленной автоматизации

Исторически промышленное управление характеризовалось чётким разделением труда: ПЛК выполняют детерминированную логику, инженеры разрабатывают и поддерживают эту логику, а программные средства выступают исключительно вспомогательными инструментами разработки. Эта модель хорошо работала в периоды стабильных производственных условий и медленного роста сложности систем.

Сегодня промышленные системы сталкиваются с частыми изменениями конфигурации, более строгими целями в области эффективности и растущими требованиями к интеграции данных. В этом контексте ограничивающим фактором становятся не аппаратные средства, а инженерные процессы. Проблема заключается уже не в том, способна ли ПЛК управлять оборудованием, а в том, может ли инженерная команда успевать за эволюцией системы.

Искусственный интеллект появился именно для решения этой проблемы — не для замены экспертизы.

Вклад инженеров больше не пропорционален создаваемой ими инженерной ценности.

Во многих проектах автоматизации значительная часть инженерного времени тратится на необходимые, но малозатратные с точки зрения интеллектуальных усилий задачи. Создание повторяющейся логики, корректировка стандартных шаблонов, проверка соответствия сигналов и обновление документации требуют значительных ресурсов.

Эти задачи структурированы, основаны на выявляемых закономерностях и многократно повторяются, что делает их хорошо подходящими для поддержки со стороны ИИ. Позволяя инструментам искусственного интеллекта генерировать предварительные структуры управления или выявлять несоответствия на ранних этапах, инженеры экономят время, не теряя при этом контроля над процессом.

Сдвиг в распределении ценности очевиден: меньше времени тратится на построение логики и больше — на оценку работы всей системы.

ИИ меняет точку входа, а не точку выхода.

Одним из главных преимуществ разработки ПЛК с поддержкой ИИ является ускорение процесса адаптации новых сотрудников. Даже начинающие инженеры теперь могут выполнять задачи, для которых ранее требовалось глубокое знание специфичных для производителя сред разработки. Однако это не означает, что опытные инженеры становятся незаменимыми; скорее, изменяется способ применения их экспертных компетенций.

Старшие инженеры всё чаще берут на себя такие роли, как рецензенты, системные архитекторы и менеджеры рисков. Их функция смещается от постраничного написания кода к верификации поведения системы в реальных условиях эксплуатации. Искусственный интеллект ускоряет выполнение задач, однако принятие решений по-прежнему требует человеческого участия.

Стратегии поставщиков определяют направление изменений.

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в промышленные системы управления отражает более широкие стратегические соображения. Поскольку дифференциация аппаратных средств ПЛК снижается, надёжность уже не является конкурентным преимуществом. Поэтому поставщики сосредотачиваются на среде разработки, программных экосистемах и долгосрочном вовлечении пользователей.

ИИ укрепляет эти экосистемы, интегрируя накопленные инженерные знания в инструменты, которые могут применяться в самых разных проектах. Промышленный копилот Siemens является ярким примером такого подхода — не из-за своей новизны, а потому что он официально закрепил тренд трансформации инженерных знаний в многократно используемое программное обеспечение. Этот сдвиг выгоден как поставщикам, так и пользователям, а также меняет представления об ожиданиях от экспертов.

Повышение эффективности не означает отказ от ответственности.

Инструменты ИИ могут ускорять инженерные рабочие процессы, однако они не берут на себя ответственность за результаты функционирования системы. Промышленная автоматизация работает в физической среде, и сбои в её работе имеют осязаемые последствия, такие как повреждение оборудования, простои и угрозы безопасности.

ИИ не несет ответственности за отладку оборудования, реагирование на аномалии на месте или принятие окончательных операционных решений. Инженеры остаются ответственными за каждый аспект функционирования системы. Эта фундаментальная ответственность не может быть передана автоматизации.

Сдвиг продуктивности в сторону системного мышления

Организации, внедрившие инструменты инженерного проектирования с поддержкой ИИ, сообщают о значительной перерасстановке приоритетов в работе. Команды тратят меньше времени на настройку и больше — на анализ производительности, совершенствование процессов и оптимизацию жизненного цикла.

Инженеры больше не спрашивают: «Как быстрее написать эту логику?», а задаются вопросом: «Как должна функционировать эта система в долгосрочной перспективе?». Такая перемена усиливает, а не ослабляет роль инженеров.

Новое конкурентное преимущество

Самые ценные специалисты в области автоматизации сегодня определяются уже не только навыками программирования. Современное конкурентное преимущество заключается в сочетании узкоспециализированных знаний с критически важным применением инструментов ИИ.

Эти инженеры понимают, как проверять результаты, полученные с помощью ИИ, как применять их в конкретных отраслевых условиях и как обеспечивать соответствие стандартам и требованиям безопасности. ИИ дополняет эти компетенции, а не заменяет их.

Роль ИИ

Представление ИИ и инженеров по программируемым логическим контроллерам (ПЛК) как противоположных сил создаёт вводящее в заблуждение повествование. Промышленная автоматизация всегда развивалась за счёт улучшения инструментов в сочетании с квалифицированными специалистами.

ИИ ускоряет инженерные задачи. Инженеры обеспечивают надёжное функционирование систем в реальном мире. Одно без другого является недостаточным.

Контроль остаётся ответственностью человека

Будущее промышленного управления будет определяться не только алгоритмами и не только традициями. Его будут формировать инженеры, которые понимают, как интегрировать ИИ, не отказываясь при этом от ответственности.

В этом будущем ИИ берёт на себя рутинные задачи и распознавание шаблонов. Инженеры отвечают за принятие решений, обеспечение подотчётности и инновации. Подлинным главным действующим лицом промышленной автоматизации является не технология и не профессия — а их взаимодействие.