
چگونه با هوش مصنوعی طراحی نقشههای برق را حرفهایتر کنیم؟
-
حمید زینالی
-
نرم افزار ایپلن, وبلاگ
-
1405/06/23
-
این مقاله بروزرسانی شده 24 شهریور 1405
هوش مصنوعی چگونه مهندسی و طراحی برق را تغییر میدهد؟
هوش مصنوعی در طراحی برق در حال ایجاد تغییرات اساسی در حوزه مهندسی است؛ از اتوماتسازی وظایف تکراری گرفته تا حرکت به سمت طراحی الکتریکی هوشمند و اتومات. اما برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی، تنها در اختیار داشتن فناوری کافی نیست. مهمتر از آن، باید بدانیم چه سوالی بپرسیم و چه چیزی را بهطور دقیق از سیستم بخواهیم.
سباستین سیتز، مدیرعامل شرکت Eplan، در گفتوگویی با مایکل کوربان، سردبیر مجله KEM، درباره تأثیر هوش مصنوعی بر مهندسی، برنامهنویسی و توسعه محصولات صحبت کرده است. به گفته او، تعریف دقیق نیازها و پرسیدن سوالهای درست، یکی از مهمترین مهارتها در عصر هوش مصنوعی است.

آیا هوش مصنوعی جای برنامهنویسان را میگیرد؟
یکی از نگرانیهای رایج این است که با پیشرفت هوش مصنوعی، برنامهنویسان دیگر مورد نیاز نباشند. اما واقعیت کمی متفاوت است.
سباستین سیتز معتقد است که همچنان به افرادی نیاز داریم که بتوانند برنامهنویسی کنند و مهمتر از آن، سوالهای درست را از هوش مصنوعی بپرسند و وظایف را بهدرستی تعریف کنند.
مدلهای زبانی بزرگ یا LLMها میتوانند زبانهای مختلف، از جمله زبانهای برنامهنویسی، را یاد بگیرند. امروزه برخی از این مدلها توانایی قابلتوجهی در نوشتن و اصلاح کد دارند.
با این حال، چالش اصلی دیگر فقط «نوشتن کد» نیست. مسئله مهمتر این است که بدانیم چه چیزی باید ساخته شود و دقیقاً چه نتیجهای میخواهیم به دست آوریم.
به بیان ساده، اگر یک مسئله بهدرستی تعریف نشده باشد، حتی پیشرفتهترین ابزار هوش مصنوعی نیز نمیتواند همیشه نتیجه مطلوبی ارائه دهد.
مهارت مهم در عصر هوش مصنوعی چیست؟
در گذشته، بخش قابلتوجهی از زمان برنامهنویسان صرف نوشتن کد میشد. اما با ورود هوش مصنوعی به فرایند توسعه نرمافزار، نقش انسان در برخی مراحل در حال تغییر است.
امروز ممکن است هوش مصنوعی بتواند بخشی از کدنویسی را انجام دهد، اما انسان باید مشخص کند:
- چه مشکلی باید حل شود؟
- چه امکاناتی مورد نیاز است؟
- خروجی مطلوب چیست؟
- چه محدودیتهایی وجود دارد؟
- چگونه میتوان عملکرد سیستم را ارزیابی کرد؟
هوش مصنوعی چگونه توسعه محصولات را تغییر میدهد؟
هنوز در ابتدای مسیر استفاده گسترده از هوش مصنوعی در توسعه محصول قرار داریم. با این حال، نمونههای اولیه استفاده از هوش مصنوعی در بسیاری از گردشهای کاری دیده میشود.
یکی از مهمترین حوزههایی که هوش مصنوعی میتواند در آن ارزش ایجاد کند، اتوماتسازی وظایف تکراری است.
کارهایی که به زمان زیادی نیاز دارند اما از نظر ماهیت تکراری هستند، میتوانند به کمک هوش مصنوعی سریعتر و سادهتر انجام شوند. این موضوع به مهندسان و متخصصان اجازه میدهد زمان بیشتری برای حل مسائل پیچیده، تصمیمگیری و فعالیتهای خلاقانه داشته باشند.
هوش مصنوعی و افزایش خلاقیت مهندسان
استفاده از هوش مصنوعی در طراحی برق فقط به معنای انجام سریعتر کارها نیست. یکی از مهمترین مزایای این فناوری میتواند کمک به افزایش خلاقیت و تصمیمگیری بهتر باشد.
اگر هوش مصنوعی بتواند اطلاعات مرتبط را در زمان مناسب در اختیار مهندس قرار دهد، فرد میتواند به جای جستوجوی دستی اطلاعات، بیشتر روی طراحی و حل مسئله تمرکز کند.
برای مثال، یک سیستم هوشمند میتواند در آینده اطلاعات مورد نیاز یک پروژه را سریعتر پیدا کند، پیشنهادهایی برای طراحی ارائه دهد یا بخشی از کارهای تکراری مهندس را انجام دهد.
در چنین شرایطی، هوش مصنوعی به جای اینکه جایگزین مهندس شود، میتواند بهعنوان یک دستیار هوشمند برای مهندسان عمل کند.
آیا طراحی الکتریکی کاملاً اتومات خواهد شد؟
یکی از چشماندازهای مهم، حرکت به سمت طراحی الکتریکی اتومات با هوش مصنوعی است. با این حال، صنعت مهندسی برق هنوز تا رسیدن به یک فرایند کاملاً خودکار و مبتنی بر هوش مصنوعی فاصله دارد.
در حال حاضر، اولین قدم این است که مشخص کنیم هوش مصنوعی دقیقاً در کدام بخشهای فرایند مهندسی میتواند بیشترین ارزش را ایجاد کند.
این موضوع اهمیت زیادی دارد؛ زیرا استفاده از هوش مصنوعی تنها زمانی مفید است که یک مشکل واقعی را حل کند یا ارزش مشخصی برای کاربر و مشتری ایجاد کند.
تعریف دقیق نیازمندیها؛ کلید استفاده موفق از هوش مصنوعی
یکی از نکات مهم در استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی، تعریف دقیق نیازمندیهاست.
هرچه یک مسئله واضحتر توضیح داده شود، احتمال اینکه هوش مصنوعی بتواند پاسخ یا راهکار مناسبی ارائه دهد، بیشتر خواهد بود.
بنابراین، پیش از استفاده از یک ابزار هوش مصنوعی باید بدانیم دقیقاً چه هدفی داریم و چه خروجیای انتظار داریم. این موضوع بهویژه در پروژههای مهندسی اهمیت دارد؛ زیرا یک خطای کوچک در تعریف نیازمندیها میتواند در مراحل بعدی پروژه مشکلات جدی ایجاد کند.
آینده هوش مصنوعی در مهندسی
به گفته سباستین سیتز، هنوز نمیتوان گفت که هوش مصنوعی تمام فرایندهای مهندسی را بهطور کامل اتومات کرده است. این فناوری در بسیاری از حوزهها در مراحل ابتدایی قرار دارد و کاربردهای آن بهتدریج در حال توسعه است.
با این حال، مسیر آینده مشخص است: هوش مصنوعی میتواند بخش زیادی از کارهای تکراری را اتومات کند و به مهندسان کمک کند زمان بیشتری را صرف خلاقیت، تصمیمگیری و حل مسائل پیچیده کنند.
در نهایت، موفقیت هوش مصنوعی در مهندسی فقط به قدرت فناوری وابسته نیست. مهم این است که این فناوری چگونه در فرایندهای کاری استفاده شود و چه ارزش واقعی برای مشتری ایجاد کند.
بنابراین، آینده مهندسی احتمالاً نه حذف کامل نیروی انسانی، بلکه همکاری نزدیکتر میان انسان و هوش مصنوعی خواهد بود؛ جایی که هوش مصنوعی کارهای تکراری و پردازش اطلاعات را بر عهده میگیرد و انسان روی تعریف مسئله، تصمیمگیری، خلاقیت و کنترل نتایج تمرکز میکند.
هوش مصنوعی در نمایشگاه هانوفر ۲۰۲۵
در نمایشگاه هانوفر ۲۰۲۵، نخستین نمونههای استفاده از هوش مصنوعی و Microsoft Copilot در حوزه مهندسی ارائه شد. اما سوال مهم این است که این فناوری دقیقاً چه ارزش افزودهای برای مهندسان ایجاد میکند و چگونه میتواند فرایندهای مهندسی را بهبود دهد؟
به گفته سباستین سیتز، یکی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی، دسترسی سریع به دانش تخصصی است. برای مثال، مهندسان میتوانند از طریق Copilot به اطلاعات مربوط به استانداردهای فنی دسترسی پیدا کنند و پاسخ سوالهای تخصصی خود را سریعتر دریافت کنند.
دسترسی سریع به دانش و استانداردهای فنی
مهندسان در طول یک پروژه با سوالهای مختلفی روبهرو میشوند. برخی از این سوالها ساده به نظر میرسند، اما پیدا کردن پاسخ دقیق برای آنها ممکن است زمان زیادی بگیرد.
هوش مصنوعی میتواند در چنین شرایطی بهعنوان یک دستیار تخصصی عمل کند. مهندس سوال خود را مطرح میکند و سیستم با استفاده از اطلاعات و منابع موجود، پاسخ مناسب را ارائه میدهد.
البته کیفیت پاسخ هوش مصنوعی به کیفیت اطلاعاتی که در اختیار آن قرار گرفته است، وابسته است. به همین دلیل، هرچه دادهها و منابع ورودی دقیقتر، کاملتر و معتبرتر باشند، امکان دریافت پاسخهای بهتر نیز بیشتر خواهد بود.
پیشنهاد طراحی با هوش مصنوعی مولد
کاربرد هوش مصنوعی تنها به پاسخگویی به سوالات محدود نمیشود. Eplan با همکاری مایکروسافت در حال بررسی روشهایی است که هوش مصنوعی را مستقیماً در فرایند طراحی مهندسی وارد کند.
یکی از نمونههای این رویکرد، استفاده از هوش مصنوعی مولد برای پیشنهاد گزینههای مختلف طراحی است.
برای مثال، در طراحی و نصب تابلوها یا صفحات نصب، هوش مصنوعی میتواند گزینههای مختلفی برای چیدمان تجهیزات به مهندس برق پیشنهاد دهد. مهندس نیز میتواند این پیشنهادها را بررسی کرده و بهترین گزینه را انتخاب یا اصلاح کند.
در این حالت، هوش مصنوعی جایگزین مهندس نمیشود؛ بلکه به او کمک میکند گزینههای بیشتری را سریعتر بررسی کند و با صرف زمان کمتر به یک راهکار مناسب برسد.
سه مزیت اصلی هوش مصنوعی در مهندسی
بر اساس این رویکرد، میتوان سه حوزه اصلی برای ایجاد ارزش با هوش مصنوعی در مهندسی در نظر گرفت:
۱. انتقال دانش:
هوش مصنوعی میتواند دسترسی مهندسان به اطلاعات تخصصی، استانداردها و دانش فنی را سریعتر و سادهتر کند.
۲. افزایش سرعت فرایند طراحی:
هوش مصنوعی مولد میتواند در برخی مراحل، گزینهها و پیشنهادهای طراحی ارائه دهد و به مهندسان کمک کند فرایند طراحی را سریعتر پیش ببرند.
۳. تضمین کیفیت:
یکی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی، بررسی خودکار نتایج و کمک به شناسایی خطاهاست. در مهندسی، کیفیت اهمیت بسیار زیادی دارد و کاهش خطا میتواند تأثیر مستقیمی بر هزینه، زمان و عملکرد پروژه داشته باشد.
هدف فقط سرعت بیشتر نیست
نکته مهم این است که هدف استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی فقط سریعتر انجام دادن کارها نیست.
اگر یک فرایند با سرعت بیشتری انجام شود اما نتیجه نهایی کیفیت لازم را نداشته باشد، استفاده از هوش مصنوعی ارزش چندانی ایجاد نمیکند. هدف اصلی باید این باشد که در کنار افزایش سرعت، کیفیت و دقت نتایج نیز افزایش پیدا کند.
به همین دلیل، تضمین کیفیت اتومات میتواند یکی از مهمترین بخشهای آینده هوش مصنوعی در مهندسی برق باشد.
در نهایت، ارزش واقعی هوش مصنوعی زمانی مشخص میشود که این فناوری بتواند در کنار مهندس قرار بگیرد، دانش مورد نیاز را در اختیار او قرار دهد، گزینههای مناسب طراحی را پیشنهاد کند و به کنترل کیفیت خروجی کمک کند. در چنین مدلی، هوش مصنوعی نه یک جایگزین برای مهندس، بلکه یک دستیار هوشمند برای افزایش بهرهوری، دقت و کیفیت مهندسی خواهد بود.
هوش مصنوعی در طراحی الکتریکی
Eplan پیش از این، در نمایشگاه هانوفر ۲۰۲۵، نمونههایی از استفاده از هوش مصنوعی مبتنی بر Microsoft Copilot را معرفی کرده بود. یکی از کاربردهای مورد توجه در این زمینه، استفاده از هوش مصنوعی برای پیشنهاد چیدمان تجهیزات روی صفحات نصب است.
اما سوال اینجاست: آیا این قابلیت فقط بر اساس یادگیری ماشینی از طرحهای قبلی کار میکند یا هوش مصنوعی مولد میتواند فراتر از نمونههای موجود عمل کند؟
هوش مصنوعی مولد چه تفاوتی با تشخیص تصویر دارد؟
پاسخ این است که سیستم میتواند کارهای بسیار بیشتری انجام دهد و عملکرد آن صرفاً بر پایه تشخیص تصویر کلاسیک نیست.
البته استفاده از روشهای تشخیص تصویر برای شناسایی الگوهای موجود در طرحها از نظر فنی امکانپذیر است. اما این روش یک محدودیت مهم دارد: نمیتواند بهخوبی روش کار و منطق طراحی اختصاصی هر سازنده تابلو برق و سیستم کنترل را در نظر بگیرد.
هر سازنده ممکن است برای طراحی، چیدمان تجهیزات و اجرای پروژه از قواعد و تجربیات متفاوتی استفاده کند. بنابراین، استفاده از طرحهای قبلی بهتنهایی برای ایجاد یک سیستم هوشمند کافی نیست.
اینجاست که هوش مصنوعی میتواند نقش مهمتری داشته باشد.
نقش قوانین و تجربه در هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مولد میتواند گزینههای مختلفی برای طراحی پیشنهاد دهد، اما برای اینکه این پیشنهادها واقعاً کاربردی باشند، باید برخی قوانین و اصول طراحی به سیستم داده شود.
برای استخراج این قوانین میتوان از سیستمهای موجود، بهویژه در حوزه طراحی سهبعدی، استفاده کرد. این سیستمها اطلاعات ارزشمندی درباره نحوه تصمیمگیری و روشهای طراحی در اختیار ما قرار میدهند.
با استفاده از این اطلاعات، هوش مصنوعی میتواند منطق، تجربه و روش کاری هر سازنده تابلو برق را بهتر درک کند و در پیشنهادهای طراحی خود به کار بگیرد.
هدف نهایی نیز همین است: اگر بتوانیم فرایند طراحی و تجربه مهندسان را به شکل مؤثری با کمک هوش مصنوعی مدلسازی کنیم، میتوانیم به افزایش واقعی بهرهوری دست پیدا کنیم.
میزان صرفهجویی با هوش مصنوعی چقدر است؟
یکی از سوالهای مهم درباره استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی این است که آیا میتوان میزان بهرهوری و صرفهجویی ایجادشده را بهصورت عددی اندازهگیری کرد؟
در حال حاضر، فرایندهای مبتنی بر قوانین از پیش تعریفشده در ایجاد دیاگرامهای مدار کاربرد گستردهای دارند. پلتفرم Eplan نیز امکان خودکارسازی بخش بسیار زیادی از این فرایند را فراهم میکند.
در این روش، قوانین، شرایط و الزامات از قبل مشخص میشوند و سیستم میتواند بر اساس آنها بخش قابلتوجهی از طراحی را بهصورت اتومات انجام دهد.
نتیجه میتواند کاهش چشمگیر زمان طراحی باشد. برای نمونه، یکی از مشتریان Eplan اعلام کرده است که با استفاده از این روش توانسته حدود ۹۴ تا ۹۶ درصد در زمان انجام فرایند مورد نظر صرفهجویی کند.
این رقم نشان میدهد که حتی پیش از رسیدن به کاربردهای پیشرفتهتر هوش مصنوعی، اتوماسیون مبتنی بر قوانین میتواند تأثیر قابلتوجهی بر بهرهوری مهندسی داشته باشد.
آیا هوش مصنوعی میتواند راهحلهای هوشمند ارائه دهد؟
یکی از پرسشهای اساسی این است که آیا هوش مصنوعی مولد واقعاً میتواند راهکارهای «هوشمند» ارائه کند؟ یا هنوز با مفهوم هوش مصنوعی قوی فاصله زیادی داریم؟
سباستین سیتز برای پاسخ به این سوال به جملهای از یک سخنرانی درباره هوش مصنوعی اشاره میکند: «هوش، حل خودکار مسائل است؛ اما هوش مصنوعی برای حل مسئله، ابتدا به توصیف آن توسط انسان نیاز دارد.»
این دیدگاه یک نکته مهم را نشان میدهد: هوش مصنوعی بدون تعریف درست مسئله نمیتواند عملکرد مطلوبی داشته باشد.
در واقع، بخش مهمی از فرایند همچنان بر عهده انسان است. انسان باید مشکل را شناسایی کند، نیازمندیها را مشخص کند و توضیح دهد که چه نتیجهای مورد انتظار است. سپس هوش مصنوعی میتواند برای حل آن مسئله وارد عمل شود.
آینده طراحی الکتریکی با هوش مصنوعی
هدف نهایی در حوزه مهندسی برق این است که روزی بتوان طراحی الکتریکی را بهصورت اتومات و بر اساس یک توصیف دقیق از نیازمندیها انجام داد.
در چنین مدلی، مهندس ابتدا نیازها، محدودیتها و الزامات پروژه را مشخص میکند. سپس هوش مصنوعی میتواند بر اساس این اطلاعات، فرایند طراحی را انجام دهد، گزینههای مختلف را پیشنهاد کند و حتی کیفیت خروجی را بررسی کند.
البته رسیدن به چنین سطحی از اتوماسیون یک فرایند تدریجی است. هوش مصنوعی در این مسیر میتواند با افزایش سرعت پردازش اطلاعات، تحلیل طرحهای قبلی، پیشنهاد راهکارهای جدید و خودکارسازی وظایف تکراری، نقش مهمی داشته باشد.
در نهایت، هدف استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی این نیست که صرفاً طراحی سریعتر انجام شود؛ بلکه هدف اصلی، رسیدن به طراحی دقیقتر، باکیفیتتر و بهرهورتر است.
به همین دلیل، آینده طراحی الکتریکی را میتوان در همکاری میان تجربه مهندس، قوانین طراحی، دادههای موجود و تواناییهای هوش مصنوعی تصور کرد؛ ترکیبی که میتواند مسیر مهندسی و طراحی تابلوهای برق را به شکل قابلتوجهی تغییر دهد.




