إذا لم تتمكن من العثور على ما تحتاجه في هذا الموقع، فيرجى الاتصال بنا وإرسال قائمة الأدوات إلينا.

الميزات المخفية في Siemens TIA Portal: 5 نصائح لتصحيح الأخطاء لا يستطيع حتى ChatGPT تعلمها

بواسطة

في

الوظائف المخفية لبوابة Siemens TIA: 5 مهارات تصحيح أخطاء لا يستطيع ChatGPT تعلمها

كشف النقاب عن الخبرة العملية التي لا يمكن الاستغناء عنها في مجال الأتمتة الصناعية، والمهارات العميقة التي لا تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي محاكاتها


المقدمة: لماذا لا يستطيع ChatGPT تعلم هذه المهارات؟

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل ChatGPT) يُحقق أداءً جيدًا في توليد الأكواد البرمجية وتحسين المنطق، إلا أن بعض مهارات تصحيح الأخطاء في مجال الأتمتة الصناعية تعتمد على الخبرة العملية للمهندسين، وفهمهم العميق لتفاعل الأجهزة، والآلية الفريدة لمنصة TIA Portal. فيما يلي خمس وظائف خفية لا يستطيع ChatGPT إعادة إنتاجها مباشرةً، مما يُساعدك على تحقيق كفاءة تصحيح أخطاء أعلى.


النصيحة 1: استخدم نصوص VBS لتجاوز أقفال أمان المتغيرات الداخلية

سيناريو المشكلة:عندما يؤدي حدث "تغيير القيمة" لمتغير داخلي إلى تشغيل البرنامج النصي لمتغير آخر، فسيقوم النظام بمنع التنفيذ المستمر بسبب آلية الأمان.
حل:

  • استخدم المتغيرات الخارجية (مثل متغيرات PLC) لتشغيل البرنامج النصي لتجنب أقفال الأمان.
  • كود العينة:
'تشغيل البرنامج النصي من خلال المتغيرات الخارجية SmartTags("PLC_Tag_01") = 1

لماذا يعد تنفيذ ChatGPT أمرًا صعبًا:
قد يتجاهل الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي القيود الضمنية لبوابة TIA على المتغيرات الداخلية، ويجب تعديل الإستراتيجية بالتزامن مع منطق الاتصال بالأجهزة.


التقنية 2: التعيين الفعال للدفعات من المصفوفات الديناميكية

سيناريو المشكلة:إن التشغيل المباشر لمجموعة وحدات التحكم سيؤدي إلى زيادة تحميل الاتصالات أو عدم تناسق البيانات.
حل:

  • إنشاء بيانات تخزين مؤقت محلية في البرنامج النصي، ثم مزامنتها مع وحدة التحكم على دفعات.
  • كود العينة:
Dim localArray(10) بالنسبة إلى i = 0 إلى 9 localArray(i) = SmartTags("PLC_Array")(i) التالي ' معالجة البيانات وإرجاع SmartTags("PLC_Array") = localArray

لماذا يعد تنفيذ ChatGPT أمرًا صعبًا:
من الضروري تحقيق التوازن بين كفاءة الاتصال واتساق البيانات. قد يتجاهل الكود المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي انخفاض أداء تخصيص الحلقة.


التقنية 3: التحكم الديناميكي بالواجهة من خلال خصائص "الطبقة"

سيناريو المشكلة:لا يمكن لبرنامج VBS النصي تشغيل عرض وإخفاء طبقة الشاشة (الطبقة) بشكل مباشر.
حل:

  • استخدم المتغيرات لربط خاصية الرسوم المتحركة "الرؤية" للتحكم بشكل غير مباشر في عرض الكائن.
  • خطوات:
  1. في خصائص كائن الشاشة، قم بربط "الرؤية" بمتغير منطقي.
  2. قم بتعديل قيمة المتغير من خلال البرنامج النصي للتبديل بشكل ديناميكي لحالة العرض.
    لماذا يعد تنفيذ ChatGPT أمرًا صعبًا:
    قد توصي الذكاء الاصطناعي عن طريق الخطأ باستدعاء وظائف تشغيل الطبقة مباشرة (مثل مرئي=خطأ), متجاهلاً قيود وقت التشغيل الخاصة بـ TIA Portal.

النصيحة رقم 4: تصحيح مشكلة تجاوز العمق المتداخل للحد في البرنامج النصي بدقة

سيناريو المشكلة:تؤدي مكالمات النصوص متعددة المستويات إلى ظهور خطأ "أقصى عمق للتعشيش".
حل:

  • تغيير المنطق المتكرر إلى وضع مدفوع بالأحداث أو وضع آلة الحالة.
  • استخدم المتغيرات العالمية لتتبع مستوى المكالمة لتجنب التعشيش خارج نطاق السيطرة.
    لماذا يعد تنفيذ ChatGPT أمرًا صعبًا:
    قد يفتقر الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى مراقبة مكدس وقت التشغيل ويجب إعادة بنائه بالتزامن مع المنطق الفعلي للمشروع.

النصيحة رقم 5: تجاوز قيود MsgBox من خلال وظائف النظام

سيناريو المشكلة:تعطيل إصدارات WinCC Comfort/Advanced صندوق الرسائل، مما يؤثر على إخراج معلومات التصحيح.
حل:

  • استخدم إظهار إنذار النظام وظيفة لعرض معلومات التصحيح بدلاً من ذلك.
  • كود العينة:
HMIRuntime.SystemAlarm.ShowAlarm "معلومات التصحيح: المتغير X يتجاوز الحد!"

لماذا يعد تنفيذ ChatGPT أمرًا صعبًا:
قد تولد الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر صندوق الرسائل الكود، متجاهلاً توافق الإصدار والقيود الأمنية للسيناريوهات الصناعية.


الخلاصة: مستقبل التعاون بين الإنسان والآلة

على الرغم من أن أدوات الذكاء الاصطناعي قد حسّنت كفاءة التطوير، إلا أن تعقيد الأتمتة الصناعية لا يزال يعتمد على الخبرة العملية للمهندسين. إتقان هذه المهارات الخفية لا يُحسّن عملية تصحيح الأخطاء فحسب، بل يُبرز أيضًا دوركم الذي لا غنى عنه في مجال الأتمتة.


جيد

اترك تعليقا

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. البرتغالية الإلزامية مشار إليها بـ *

arArabic