本文介绍了AI大模型在工业控制领域，特别是PLC、变频器等设备中的应用现状及前景。文章重点介绍了西门子博途、罗克韦尔LogixAI、倍福TwinCAT CoAgent、宝信天行PLC等主流厂商的AI助手功能，并探讨了通用AI工具与专用AI大模型的应用差异。同时，文章还提出了PLC AI大模型的测试维度与步骤，以及其在动态节能、预测性维护、简化调试等方面的具体应用价值。

当前AI技术日益成熟，相应的软硬件产品也比较丰富，已经广泛应用于各个领域了。AI大模型和工业交集很多，很多工业用户的ERP， MES系统也都接入了各个厂商自己的、或者公用的AI工业大模型，但主流应用还是在工业监控领域。而在工业控制领域，AI工业大模型的应用还少，因此今天聊一下这个内容。

目前国际主流厂商，尤其是PLC厂商，在AI技术方面的产品百花齐放。如西门子的博途AI助手，罗克韦尔的LogixAI模块，倍福的TwinCAT CoAgent， 宝信软件的天行PLC AI助手，和利时的xmagic等，基本上都集成了各自开发的AI大模型，并且相关软件产品也逐渐发布。

西门子最新推出的博途V20，集成了人工智能助手，可以协助编程和问题分析，推出按的S7-1500 TM NPU模块可实现图像识别，预测维护等功能，设备故障预测准确率93%；笔者下载了最新的V20博途，14.7G大小，准备详细测试一下，后期单独作为一篇文章和大家共享。

罗克韦尔发布的FactoryTalk Analytics LogixAI模块，支持在ControlLogix 控制器中，直接部署模型。这个思路比较新颖，罗克韦尔直接做成了AI模块，实时分析PLC的数据。罗克韦尔表示，LogixAI为工程师提供了更为全面深入的数据支撑和分析能力，从而提高工作效率，创造更多的经济价值。

笔者在controlLogix 上也没有发现AI助手和人机交互的界面，也很好奇这个AI模块，是如何分析PLC的数据，并传递给工程师的。对此有了解的朋友，也请留言或者私信告知，谢谢。

倍福BECKHOFF是全球顶尖的运动控制领域的专家，国内很多运动控制器的用户，都非常熟悉倍福的编程软件TwinCAT。倍福也将AI助手，融入到TwinCAT XAE中，之前的名字好像是叫TwinCAT Chat, 后来改名为TwinCAT CoAgent, 同样赋予强大的AI模型，支持用户利用人工智能AI工程助手，开发和优化运控程序。

工程师可以通过输入工程需求，TwinCAT CoAgent 可以生成对应的结构化文本ST 代码程序，并可以对现有的PLC ST代码优化和重构，如果工程中使用了倍福全系列的运动控制器和倍福伺服驱动器，则传动单元如伺服的IO映射、PDO调用等相关配置，也会帮用户配置好。这个功能不错，可以节省调试时间。

EtherCAT 协议中，PDO的对象字典范围是：

0x0000
-
0x0FFF
:
 EtherCAT 通信区域 
(
保留
)

0x1000
-
0x1FFF
:
 EtherCAT 状态机、FMMU、SyncManager 等

0x2000
-
0x5FFF
:
 制造商特定区域

0x6000
-
0x9FFF
:
 设备特定区域 
(
常用 PDO 映射
)

0xA000
-
0xFFFF
:
 用户自定义
/
设备配置文件区域

笔者好奇的是，如果配置第三方的伺服（如国产的部分伺服），用户自定义的对象字典也做过修改，不知道AI助手是否也同样可配置。到时候大家感兴趣可以试一下哈。

宝信软件的天行PLC IDE中，也集成了AI助手，这个功能已经在诸多场合进行了应用。前段时间上海总工会举办的PLC技能大赛上，来自全国各地的工程师参加比赛时候，已经感受了天行PLC的AI助手的功能。

笔者在这里多说一句： 目前为止，天行PLC的AI助手，是唯一一款 同时支持生成ST语言和梯形图LD语言的 AI工具，国内外的其他厂商都没有这个功能。说明其集成的AI工业大模型还是比较强大的，也很有特色，可以一键解释PLC程序，省了好多脑细胞。笔者也希望国内多一些类似的功能，也支持如SFC, FBD等更多的PLC编程语言。

后续笔者看看有机会的，单独写一篇文章，对其AI功能进行详细分析。

说了这么久，这时候可能部分读者有疑问，如果我们现在在用的PLC，没有AI助手，那么怎么办呢？

不要着急。其实通用的AI工具，已经很厉害了。笔者尝试着，将一个电气设备图片，分别传给豆包和deepseek， 让其分别生成日系和欧系对应的PLC代码，效果也很好，也生成了对应的ST 代码。截屏给大家展示一下。

当然，这是通用的AI工具。其实工业场景很复杂，工业的各种生产数据等又比较机密，都是厂商自己掌握，不会开放给第三方。所以建议有能力的厂商，还是自己搭建AI大模型，对其AI模型，进行专业化的参数配置和数据培养，这样才更有效率，保密性好。

完成自己的AI大模型平台后，还要进行PLC的AI功能测试，测试信息如下：

1.核心测试维度：聚焦数据采集准确性（模拟量 / 数字量误差）、AI 算法执行（预测维护 / 异常检测 / 闭环控制）、实时性（响应延迟≤PLC 额定阈值）、稳定性（连续 72 小时无故障）。

2.关键测试步骤：

搭建测试环境：PLC 连接传感器 / 执行器仿真器，配置 AI 模型（如边缘端机器学习模型）；

功能验证：输入模拟数据（正常 / 异常场景），检查 AI 决策输出是否符合预设逻辑；

性能测试：加压测试（多数据点并发）、极端环境（温湿度 / 电磁干扰）下的 AI 运算稳定性；

兼容性测试：与上位机 / SCADA 系统的数据交互一致性。

那么这时候有读者可能要问了：

PLC的AI大模型，除了支持程序编程等工作，还有其他的功能么？比如我带了变频器，在化工领域的反应釜中，是否有其他的优点呢？

一般来说，受PLC控制的额变频器、远程IO模块、测试仪表等，属于子站或者从站。PLC通过运行周期设置，周期性的对这些设备进行相应的数据采集和指令发送。比如PLC的一个扫描周期10ms， 一天有86400000ms, 则传动单元或者IO模块有8640000个执行周期，以此类推，比如继电器每个周期开关一次，而继电器的寿命如20万次。那么PLC就会计算出，在距离继电器寿命还有1000次的时候，会提醒维护人员，进行预防性维护和器件替换；同样的，变频器的IGBT、风扇、电阻电容等，也是这个原理，可机型预防性维护，减少停机风险，增大经济效益。

PLC AI助手对下行设备的控制，简单总结就是：

• 动态节能与参数优化：传统变频器多依据固定程序或简单负载反馈调节参数，难以应对复杂多变的工况。AI 大模型可通过学习电机运行的海量历史数据，包括不同负载、温度、电压下的能耗曲线，实时优化变频器的输出频率和电压。例如某化工厂采用 AI 变频器后，借助内置神经网络算法动态适配负载波动，年电费节省超百万元，电机寿命也延长 30%；ABB 变频器融入 AI 技术后，能实时监测电力消耗和负荷情况，优化能源分配策略，减少能源浪费。

• 预测性维护与故障诊断：变频器的 IGBT 模块、轴承等部件故障易引发停机。AI 大模型可分析变频器运行时的振动、温度、电流等传感器数据，建立故障预警模型。ABB 的 AI 变频器则可通过历史数据分析，快速判断故障原因并给出解决措施，降低维修成本与停机损失。

• 简化调试并提升精度：高端设备中伺服轴数增多，传统调试需高级工程师长时间调整参数。AI 伺服系统通过预置机械特性模型、自动学习惯量和共振频率等机械特性，将十几个调试参数简化为一个综合参数，实现一键自动调参，调试时间缩减 90%。

当然，还有一些更强大的功能，如FPGA或者MCU的芯片引脚配置、时序控制和时序图分析、工业实时算法优化等功能，这些偏研发类，在这里就不多说了。

最后，笔者这里有一个AI的工业市场分析报告，截图如下，感兴趣的朋友请关注和转发此文章，然后留言邮箱，谢谢。

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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