همکاری EPLAN و زیمنس برای توسعه سیستمهای هوش مصنوعی
- حمید زینالی
- نرم افزار ایپلن, وبلاگ
- 1405/06/24
- این مقاله بروزرسانی شده 24 شهریور 1405
هوش مصنوعی EPLAN و همکاری با زیمنس
EPLAN و زیمنس در سالهای اخیر همکاری خود را برای توسعه راهکارهای یکپارچه مهندسی گسترش دادهاند. هدف این همکاری، ایجاد ابزارهایی است که بتوانند ارزش واقعی برای مهندسان و شرکتها ایجاد کنند و فرآیند طراحی و اتوماسیون را سریعتر و دقیقتر پیش ببرند.
یکی از نمونههای مهم این همکاری، ارتباط میان EPLAN Electric P8 و Siemens TIA Portal است. این ارتباط به EPLAN اجازه میدهد بهعنوان یکی از اجزای مهم در معماری مهندسی زیمنس عمل کند و بستری برای استفاده از فناوریهایی مانند هوش مصنوعی EPLAN و افزایش سطح اتوماسیون در فرآیندهای مهندسی فراهم شود.
EPLAN؛ از استانداردسازی تا هوشمندسازی
EPLAN بیش از ۴۰ سال است که در زمینه نرمافزارهای مهندسی برق، طراحی تابلو برق و طراحی سیستمهای کنترل فعالیت میکند. این شرکت در طول این سالها نقش مهمی در استانداردسازی و اتوماسیون فرآیندهای مهندسی داشته است.
یکی از اهداف اصلی EPLAN، کاهش کارهای دستی و ایجاد یک جریان اطلاعاتی یکپارچه در پروژه است. به همین دلیل، این شرکت با شرکای مختلف صنعتی همکاری میکند تا سیستمهای مهندسی بتوانند اطلاعات را بهصورت اتومات با یکدیگر تبادل کنند.
زیمنس یکی از مهمترین شرکای EPLAN در این زمینه است. همکاری این دو شرکت در سالهای اخیر بر ایجاد ارتباط میان سیستمهای مختلف مهندسی و انتقال اتومات اطلاعات متمرکز بوده است.
ارتباط EPLAN با سیستمهای مهندسی زیمنس
یکی از بخشهای مهم این همکاری، ایجاد ارتباط میان EPLAN Platform، نرمافزار مدیریت چرخه عمر محصول Teamcenter X و ابزارهای مهندسی و انتخاب تجهیزات زیمنس مانند TIA Selection Tool و TIA Portal است.
هدف از این یکپارچهسازی، ساده کردن دسترسی به اطلاعات مهندسی در سیستمهای مختلف است. زمانی که اطلاعات یک بار در یک سیستم وارد یا تولید میشود، میتوان آن را بهصورت الکترونیکی و اتومات در اختیار سایر سیستمهای مرتبط قرار داد.
این روش باعث میشود مهندسان رشتههای مختلف بتوانند با دادههای هماهنگ کار کنند و نیاز به ورود دوباره اطلاعات کاهش پیدا کند.
هوش مصنوعی EPLAN چگونه میتواند فرآیند مهندسی را تغییر دهد؟
EPLAN در کنار راهکارهای سنتی، به دنبال بررسی کاربردهای هوش مصنوعی EPLAN در فرآیندهای مهندسی است.
هوش مصنوعی میتواند در آینده نقش مهمی در انجام وظایف تکراری، تحلیل اطلاعات، پیشنهاد راهکارها و افزایش سطح اتوماسیون داشته باشد. زمانی که دادههای مهندسی بهصورت ساختاریافته و یکپارچه در اختیار سیستمها قرار داشته باشند، استفاده از قابلیتهای هوش مصنوعی نیز میتواند اثربخشی بیشتری داشته باشد.
به بیان ساده، ابتدا باید اطلاعات مهندسی به شکل درست و استاندارد در سیستم ثبت و مدیریت شوند؛ سپس فناوریهایی مانند هوش مصنوعی میتوانند از این دادهها برای خودکارسازی و بهینهسازی فرآیندها استفاده کنند.
کاهش خطا و دوبارهکاری در طراحی برق
یکی از مزیتهای مهم یکپارچهسازی EPLAN با سایر سیستمهای مهندسی، کاهش ورود دستی اطلاعات و در نتیجه کاهش احتمال خطا است.
در روشهای سنتی، ممکن است یک تغییر در طراحی برق نیازمند اصلاح اطلاعات در چند نرمافزار یا بخش مختلف پروژه باشد. این کار علاوه بر زمانبر بودن، احتمال ایجاد ناسازگاری بین اطلاعات را افزایش میدهد.
اما در یک فرآیند یکپارچه، دادهها میتوانند بین سیستمهای مختلف منتقل و هماهنگ شوند. در نتیجه، مهندسان زمان کمتری را صرف ورود مجدد اطلاعات میکنند و تمرکز بیشتری روی فعالیتهای اصلی مهندسی خواهند داشت.
نقش EPLAN در اکوسیستم مهندسی زیمنس
EPLAN با ایجاد رابطها و ارتباطات هوشمند با سایر نرمافزارها و ابزارهای مهندسی، تلاش میکند فرآیند طراحی برق را به بخشی یکپارچه از چرخه مهندسی تبدیل کند.
برای مثال، اطلاعات مربوط به طراحی برق میتواند با اطلاعات سیستم کنترل و اتوماسیون ارتباط داشته باشد. این موضوع بهخصوص در پروژههایی اهمیت پیدا میکند که تغییرات طراحی روی چندین بخش یا رشته مهندسی تأثیر میگذارند.
در چنین شرایطی، داشتن یک منبع اطلاعاتی منسجم میتواند مدیریت تغییرات، هماهنگی تیمها و تهیه مستندات نهایی را سادهتر کند.
آینده مهندسی برق با EPLAN و هوش مصنوعی
ترکیب دادههای مهندسی ساختاریافته، ارتباط میان نرمافزارهای مختلف و فناوریهایی مانند هوش مصنوعی میتواند مسیر جدیدی را برای طراحی و مهندسی برق ایجاد کند.
در این رویکرد، هدف فقط استفاده از یک نرمافزار برای ترسیم نقشههای برق نیست؛ بلکه ایجاد یک فرآیند مهندسی یکپارچه و هوشمند است که در آن اطلاعات از مرحله طراحی تا اتوماسیون، مدیریت محصول و تولید، قابل استفاده و بهروزرسانی باشد.
به همین دلیل، توسعه هوش مصنوعی EPLAN در کنار یکپارچهسازی با سیستمهایی مانند زیمنس میتواند نقش مهمی در افزایش اتوماسیون، کاهش خطا، صرفهجویی در زمان و بهبود همکاری میان تیمهای مهندسی داشته باشد.
در نهایت، هرچه ارتباط میان سیستمها و دادههای مهندسی بهتر شود، زمینه برای استفاده مؤثرتر از هوش مصنوعی و حرکت به سمت مهندسی اتومات و هوشمند نیز بیشتر فراهم خواهد شد.
استفاده از هوش مصنوعی در EPLAN
فعالیت EPLAN در زمینه هوش مصنوعی EPLAN به سال ۲۰۱۸ برمیگردد؛ زمانی که بخش AIDA (Artificial Intelligence and Data Analytics) با تمرکز بر هوش مصنوعی و تحلیل دادهها راهاندازی شد.
این بخش با هدف بررسی روشهای استفاده از داده و هوش مصنوعی در فرآیندهای مهندسی شکل گرفت. تیم AIDA روی موضوعاتی مانند تحلیل و اعتبارسنجی دادهها، یادگیری ماشین و استفاده از مدلهای هوش مصنوعی در راهکارهای مهندسی و فناوری اتوماسیون فعالیت میکند.
هدف EPLAN از استفاده از هوش مصنوعی چیست؟
هدف اصلی از توسعه هوش مصنوعی در EPLAN این است که مهندسان برق بتوانند از راهکارهای هوشمند، کاربردی و متناسب با نیازهای واقعی پروژههای خود استفاده کنند.
البته قرار نیست هوش مصنوعی جایگزین مهندس برق شود. هدف این است که فناوری بتواند بخشی از کارهای زمانبر و تکراری را سادهتر کند و به مهندس اجازه دهد تمرکز بیشتری روی بخشهایی مانند طراحی، تصمیمگیری مهندسی، خلاقیت و حل مسائل پیچیده داشته باشد.
به همین دلیل، راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی باید با نیازهای واقعی محیط کاری مهندسان هماهنگ باشند و در کنار تخصص انسانی مورد استفاده قرار گیرند.
چرا توسعه هوش مصنوعی در EPLAN چالشبرانگیز است؟
توسعه فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای مهندسی برق کار سادهای نیست. یک سیستم هوشمند برای اینکه بتواند عملکرد مناسبی داشته باشد، باید علاوه بر فناوری هوش مصنوعی، درک دقیقی از دادهها، فرآیندهای مهندسی و محیط کاری مشتریان داشته باشد.
در پروژههای مهندسی برق، اطلاعات زیادی مانند تجهیزات، اتصالات، مشخصات فنی، استانداردها و دادههای مربوط به طراحی وجود دارد. بنابراین کیفیت، ساختار و صحت این اطلاعات تأثیر مستقیمی بر عملکرد راهکارهای هوش مصنوعی خواهد داشت.
همکاری EPLAN و زیمنس در زمینه هوش مصنوعی
EPLAN و زیمنس برای توسعه راهکارهای جدید در حوزه هوش مصنوعی EPLAN با یکدیگر همکاری کردهاند. نتیجه این همکاری، ایجاد راهکاری برای ارتباط بهتر میان مهندسی برق، سیستمهای اتوماسیون و عوامل هوش مصنوعی صنعتی است.
این راهکار از مجموعهای از عاملهای هوش مصنوعی (AI Agents) تشکیل شده است که هرکدام میتوانند وظیفه مشخصی را انجام دهند و در کنار یکدیگر یک فرآیند مهندسی یکپارچه ایجاد کنند.
هدف اصلی این همکاری، حل یکی از چالشهای قدیمی در پروژههای صنعتی است:
هماهنگ نگه داشتن اطلاعات و تغییرات پروژه بین بخش مهندسی برق در EPLAN و بخش اتوماسیون در Siemens TIA Portal.
با ایجاد ارتباط میان این دو محیط، تیمهای مهندسی میتوانند اطلاعات را هماهنگتر دریافت و بهروزرسانی کنند.
نقش زیمنس و EPLAN در این همکاری
هر دو شرکت تخصص متفاوت اما مکملی را وارد این پروژه کردهاند.
EPLAN دانش و تجربه خود را در زمینه مهندسی برق، طراحی مدارها و مدیریت دادههای مهندسی در اختیار پروژه قرار داده است. در مقابل، زیمنس تجربه گستردهای در زمینه نرمافزارهای صنعتی، اتوماسیون و پیادهسازی workflowهای پیچیده مهندسی دارد.
متخصصان دو شرکت، از جمله جولیان رام از EPLAN، دانش و تجربه خود را با یکدیگر به اشتراک گذاشتند و یک سناریوی کاربردی برای یک کارخانه نمایشی (Demo Factory) طراحی کردند. این سناریو بهصورت کامل پیادهسازی و آزمایش شد.
یک مثال واقعی از عملکرد هوش مصنوعی EPLAN
برای درک بهتر این فناوری، میتوان یک سناریوی ساده را در نظر گرفت.
فرض کنید یک تجهیز الکتریکی در یک پروژه نیاز به تعویض دارد. برای مثال، یک کلید حفاظت موتور زیمنس با مدل جدیدتری جایگزین میشود.
در این شرایط، کاربر در Siemens TIA Portal یک اعلان دریافت میکند. این اعلان توسط عاملی ایجاد میشود که اطلاعات سیستم مدیریت چرخه عمر محصول را بررسی میکند و متوجه میشود که تجهیز مورد استفاده در پروژه، نسخه جدیدتری دارد.
کاربر پس از بررسی و تأیید این پیشنهاد، فرآیند تغییر را آغاز میکند.
Orchestrator؛ هماهنگکننده عاملهای هوش مصنوعی
در این مرحله، Engineering Copilot زیمنس به یک عامل به نام Orchestrator متصل میشود.
Orchestrator را میتوان بهعنوان یک هماهنگکننده هوشمند در نظر گرفت. این عامل وظیفه دارد فعالیت عاملهای مختلف هوش مصنوعی را مدیریت کند و مشخص کند که برای انجام یک درخواست، کدام عاملها باید وارد عمل شوند.
به این ترتیب، کاربر لازم نیست خودش تمام مراحل را در نرمافزارهای مختلف انجام دهد. Orchestrator فرآیند را بین سیستمهای مختلف هماهنگ میکند.
بهروزرسانی اتومات نقشههای EPLAN
پس از دریافت درخواست، عامل هماهنگکننده از عاملهای موردنیاز برای انجام تغییر استفاده میکند. در ادامه، اطلاعات مرتبط در EPLAN شناسایی میشود و تغییرات لازم میتواند بهصورت اتومات روی مدار الکتریکی و طرح صفحه نصب اعمال شود.
یعنی اگر یک تجهیز در پروژه تغییر کند، سیستم میتواند ارتباط میان اطلاعات آن تجهیز، نقشه مدار و سایر دادههای مرتبط را بررسی کند و فرآیند بهروزرسانی را تا حد زیادی اتومات کند.
این قابلیت یکی از نمونههای کاربردی هوش مصنوعی EPLAN در مسیر کاهش فعالیتهای دستی و افزایش اتوماسیون مهندسی است.
مهندس فقط درخواست خود را بیان میکند.
یکی از نکات جالب این سیستم، ساده شدن نحوه تعامل طراح با نرمافزار است.
به جای اینکه طراح مجبور باشد وارد چند سیستم شود، اطلاعات را جستوجو کند و قطعات را بهصورت دستی تغییر دهد، میتواند درخواست خود را به زبان ساده به دستیار هوشمند اعلام کند.
برای مثال، طراح میتواند درخواست کند که یک قطعه مشخص از یک کد یا شماره فنی به کد جدید تغییر کند.
سپس عامل هوش مصنوعی سیستمهای متصل را بررسی میکند، اطلاعات مرتبط را پیدا میکند و دادههای مربوط به EPLAN را شناسایی میکند. در ادامه نیز میتواند از طراح تأیید بگیرد که آیا اطلاعات مرتبط دیگری نیز باید بهروزرسانی شوند یا خیر.
جلوگیری از حذف شدن مراحل تغییر
فرآیند زمانی کامل میشود که تغییرات موردنیاز در نقشه مدار EPLAN اعمال شده و تنظیمات مرتبط نیز در Siemens TIA Portal بهروزرسانی شوند.
نکته مهم این است که عامل Orchestrator بر کل فرآیند نظارت دارد. بنابراین مراحل مختلف تغییر بهصورت هماهنگ دنبال میشوند و احتمال از دست رفتن اطلاعات یا حذف تصادفی یکی از مراحل کاهش پیدا میکند.
این موضوع در پروژههای صنعتی اهمیت زیادی دارد. زیرا یک تغییر کوچک در یک تجهیز میتواند روی نقشههای برق، تنظیمات اتوماسیون، دادههای فنی و مستندات پروژه تأثیر بگذارد.
دادهها؛ کلید عملکرد هوش مصنوعی EPLAN
یکی از مهمترین عوامل موفقیت سیستمهای هوش مصنوعی، دسترسی به دادههای دقیق، ساختاریافته و قابل اعتماد است. حتی اگر یک فرآیند از نظر فنی ساده به نظر برسد، اتوماتسازی آن بدون وجود دادههای مناسب امکانپذیر نیست.
سناریویی که EPLAN و زیمنس روی آن کار کردهاند، نمونهای از همین موضوع است. تغییر یک تجهیز در پروژه کار پیچیدهای نیست، اما اگر قرار باشد این فرآیند بهصورت اتومات انجام شود، سیستم باید دقیقاً بداند چه اطلاعاتی را از EPLAN دریافت کند، چه دادههایی را به زیمنس منتقل کند و هر سیستم چگونه باید به تغییرات پاسخ دهد.
به همین دلیل، متخصصان دو شرکت ابتدا فرآیند را بهصورت کامل بررسی کردند تا مشخص شود چه اطلاعاتی باید بین EPLAN و زیمنس تبادل شود و این تبادل اطلاعات دقیقاً چگونه انجام شود.
نقش ساختار داده در ارتباط EPLAN و زیمنس
یکی از مزیتهای EPLAN این بود که از قبل یک ساختار داده مناسب برای توصیف تجهیزات و اجزای مهندسی در اختیار داشت.
این ساختار بر پایه مفهومی به نام Asset Administration Shell یا AAS نیز مورد استفاده قرار میگیرد. به زبان ساده، AAS را میتوان روشی استاندارد برای ایجاد یک شناسنامه دیجیتال برای تجهیزات و داراییهای صنعتی در نظر گرفت.
چرا شناسایی دقیق تجهیزات مهم است؟
زمانی که دو یا چند سیستم نرمافزاری با یکدیگر ارتباط برقرار میکنند، یکی از چالشهای اصلی این است که هر سیستم بتواند تجهیزات و اطلاعات موردنظر را بهدرستی شناسایی کند.
برای مثال، اگر قرار باشد یک کلید حفاظت موتور با مدل جدیدی جایگزین شود، سیستم باید دقیقاً بداند:
- تجهیز فعلی کدام است؟
- تجهیز جایگزین چه مشخصاتی دارد؟
- این تجهیز در کدام بخش پروژه استفاده شده است؟
- چه اطلاعاتی باید در EPLAN تغییر کند؟
- آیا تغییر انجامشده روی سیستم اتوماسیون نیز تأثیر دارد؟
ساختارهای استاندارد داده مانند AAS کمک میکنند این اطلاعات بهصورت منظم و قابل شناسایی در اختیار سیستمهای مختلف قرار بگیرند.
هوش مصنوعی چگونه دستور کاربر را تحلیل میکند؟
هوش مصنوعی برای اجرای یک دستور، فقط به دریافت یک جمله از کاربر اکتفا نمیکند. این دستور باید تحلیل و به مجموعهای از اقدامات مشخص تبدیل شود.
برای مثال، وقتی طراح درخواست تغییر یک قطعه را میدهد، سیستم باید مفهوم درخواست را تشخیص دهد، تجهیز موردنظر را پیدا کند، اطلاعات آن را بررسی کند و مشخص کند چه تغییراتی باید در سیستمهای مرتبط انجام شود.
در این فرآیند، اطلاعات ورودی به بخشهای مختلف تقسیم و تحلیل میشوند تا سیستم بتواند دقیقاً مشخص کند چه اقداماتی لازم است.
بنابراین، هوش مصنوعی EPLAN زمانی میتواند عملکرد قابل اعتمادی داشته باشد که در کنار مدلهای هوش مصنوعی، یک زیرساخت دادهای مناسب و استاندارد نیز وجود داشته باشد.
اهمیت کارهای پایه برای سیستمهای هوش مصنوعی
یکی از نکات مهم در توسعه راهکارهای هوش مصنوعی این است که نباید فقط روی خود فناوری هوش مصنوعی تمرکز کرد. بخش قابل توجهی از موفقیت چنین سیستمهایی به کارهای پایه مانند استانداردسازی دادهها، تعریف ساختار اطلاعات و ایجاد ارتباط میان سیستمها وابسته است.
اتصال EPLAN و TIA Portal؛ یک نمونه اولیه برای آینده
ارتباطی که اکنون میان EPLAN و Siemens TIA Portal برقرار است، میتواند بهعنوان الگویی برای پروژههای آینده مورد استفاده قرار گیرد.
البته این راهکار در حال حاضر بیشتر به یک نمونه اولیه (Prototype) شباهت دارد. مانند یک خودروی مفهومی که برای نمایش فناوریها و بررسی قابلیتهای جدید ساخته میشود. هنوز مشخص نیست که این راهکار چه زمانی و با چه شکلی وارد استفاده گسترده و تولید نهایی خواهد شد.
پیش از رسیدن به چنین مرحلهای، آزمایشهای بیشتر و بررسیهای مربوط به ایمنی و عملکرد سیستم باید انجام شود. این موضوع برای EPLAN اهمیت زیادی دارد. زیرا هر راهکار جدید باید قبل از استفاده گسترده، از نظر قابلیت اطمینان و نیازهای واقعی مشتریان بررسی شود.
هدف EPLAN؛ ایجاد یک محیط مهندسی هوشمند
EPLAN تلاش میکند راهکارهای جدید خود را بر اساس نیازهای مهندسان و مشتریان توسعه دهد. هدف این است که محیط مهندسی EPLAN در عین قدرتمند بودن، تا حد امکان هوشمند، کاربرپسند و کارآمد باشد.
استفاده از هوش مصنوعی این هدف را تغییر نمیدهد؛ بلکه میتواند ابزار جدیدی برای رسیدن به آن باشد.
هوش مصنوعی میتواند با اتوماتسازی فعالیتهای تکراری، تحلیل سریعتر دادهها و هماهنگ کردن فرآیندهای مختلف، بخشی از بار کاری مهندسان را کاهش دهد.
مزیت همکاری EPLAN و زیمنس
یکی از مزیتهای همکاری EPLAN و زیمنس، دسترسی به فناوریهای هوش مصنوعی و همچنین استانداردها و زیرساختهای صنعتی است.
این موضوع میتواند مسیر حرکت از مطالعات اولیه و نمونههای آزمایشی به سمت راهکارهای مقیاسپذیر را سادهتر کند.
به عبارت دیگر، به جای اینکه همه اجزای یک سیستم هوشمند از ابتدا ساخته شوند، میتوان از فناوریها، استانداردها و تجربه موجود در هر دو شرکت استفاده کرد و آنها را در یک workflow مهندسی مشترک به کار گرفت.
حرکت به سمت مهندسی پیشرفته با هوش مصنوعی
چشمانداز EPLAN با رویکردی که زیمنس از آن با عنوان Advanced Machine Engineering یا «مهندسی پیشرفته ماشین» یاد میکند، همراستا است.
در این رویکرد، هدف ایجاد یک جریان پیوسته از دادههاست. بهطوری که اطلاعات از مراحل اولیه برنامهریزی و طراحی تا تولید، راهاندازی و خدمات پس از فروش بتوانند در یک زنجیره اطلاعاتی یکپارچه جریان داشته باشند.
چنین ساختاری، هوش مصنوعی EPLAN میتواند در بخشهای مختلف فرآیند مهندسی نقش داشته باشد و با استفاده از دادهها، برخی فعالیتها را هوشمندتر و اتومات کند.
در نهایت، ترکیب دادههای باکیفیت، استانداردسازی، ارتباط میان نرمافزارها و هوش مصنوعی میتواند زمینه را برای ایجاد نسل جدیدی از فرآیندهای مهندسی برق فراهم کند. فرآیندهایی که در آنها اطلاعات یک بار تولید میشوند و در ادامه پروژه، بهصورت هماهنگ و قابل اعتماد در اختیار سیستمها و تیمهای مختلف قرار میگیرند.
آیا این مقاله برایتان مفید بود؟
