Funzioni nascoste di Siemens TIA Portal: 5 abilità di debug che ChatGPT non può apprendere

Svelare l'insostituibile esperienza pratica nell'automazione industriale, competenze approfondite che gli strumenti di intelligenza artificiale non possono replicare

Introduzione: perché ChatGPT non riesce ad apprendere queste competenze?

Sebbene l'intelligenza artificiale generativa (come ChatGPT) offra ottime prestazioni nella generazione di codice e nell'ottimizzazione della logica, nel campo dell'automazione industriale alcune competenze di debug si basano sull'esperienza pratica degli ingegneri, su una profonda comprensione dell'interazione hardware e sul meccanismo unico della piattaforma TIA Portal. Di seguito sono riportate 5 funzioni nascoste che ChatGPT non è in grado di riprodurre direttamente, che vi aiuteranno a raggiungere un'efficienza di debug di livello superiore.

Suggerimento 1: utilizzare gli script VBS per aggirare i blocchi di sicurezza delle variabili interne

Scenario problematico:Quando l'evento "cambio valore" di una variabile interna attiva lo script di un'altra variabile, il sistema impedirà l'esecuzione continua a causa del meccanismo di sicurezza.
Soluzione:

• Utilizzare variabili esterne (ad esempio variabili PLC) per attivare lo script ed evitare blocchi di sicurezza.
• Codice di esempio:

' Attiva lo script tramite variabili esterne SmartTags("PLC_Tag_01") = 1

Perché ChatGPT è difficile da implementare:
Il codice generato dall'IA potrebbe ignorare le restrizioni implicite di TIA Portal sulle variabili interne e la strategia deve essere adattata in combinazione con la logica di comunicazione hardware.

Tecnica 2: Assegnazione batch efficiente di array dinamici

Scenario problematico: L'utilizzo diretto dell'array del controller causerà un carico di comunicazione eccessivo o dati incoerenti.
Soluzione:

• Creare una cache di dati array locale nello script e quindi sincronizzarla con il controller in batch.
• Codice di esempio:

Dim localArray(10) Per i = 0 A 9 localArray(i) = SmartTags("PLC_Array")(i) Avanti ' Elabora i dati e restituisci SmartTags("PLC_Array") = localArray

Perché ChatGPT è difficile da implementare:
È necessario bilanciare l'efficienza della comunicazione con la coerenza dei dati. Il codice generato dall'IA potrebbe ignorare la perdita di prestazioni dovuta all'assegnazione dei loop.

Tecnica 3: Controllo dinamico dell'interfaccia tramite proprietà "layer"

Scenario problematico:Lo script VBS non può gestire direttamente la visualizzazione e l'occultamento del livello dello schermo (Layer).
Soluzione:

• Utilizzare variabili per associare la proprietà di animazione "visibilità" per controllare indirettamente la visualizzazione dell'oggetto.
• Passi:

1. Nelle proprietà dell'oggetto schermo, associare "visibilità" a una variabile booleana.
2. Modificare il valore della variabile tramite lo script per cambiare dinamicamente lo stato di visualizzazione.
   Perché ChatGPT è difficile da implementare:
   L'intelligenza artificiale potrebbe erroneamente consigliare di chiamare direttamente le funzioni di operazione di livello (come Visibile=Falso), ignorando le limitazioni di runtime di TIA Portal.

Suggerimento 4: eseguire il debug accurato del problema della profondità nidificata che supera il limite nello script

Scenario problematico: Le chiamate di script multilivello attivano l'errore "profondità massima di annidamento".
Soluzione:

• Cambia la logica ricorsiva in modalità basata sugli eventi o sulla macchina a stati.
• Utilizzare variabili globali per monitorare il livello di chiamata ed evitare annidamenti incontrollati.
  Perché ChatGPT è difficile da implementare:
  Il codice generato dall'IA potrebbe non monitorare lo stack di runtime e deve essere ricostruito in combinazione con la logica effettiva del progetto.

Suggerimento 5: aggirare le restrizioni di MsgBox tramite le funzioni di sistema

Scenario problematico: Le versioni WinCC Comfort/Advanced sono disabilitate Casella di messaggio, influenzando l'output delle informazioni di debug.
Soluzione:

• Utilizzare il MostraAllarmeSistema funzione per visualizzare invece le informazioni di debug.
• Codice di esempio:

HMIRuntime.SystemAlarm.ShowAlarm "Informazioni di debug: la variabile X supera il limite!"

Perché ChatGPT è difficile da implementare:
L'intelligenza artificiale può generare direttamente Casella di messaggio codice, ignorando la compatibilità delle versioni e le restrizioni di sicurezza degli scenari industriali.

Conclusione: il futuro della collaborazione uomo-macchina

Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale abbiano migliorato l'efficienza di sviluppo, la complessità dell'automazione industriale dipende ancora dall'esperienza pratica degli ingegneri. Padroneggiare questi trucchi nascosti può non solo ottimizzare il processo di debug, ma anche mettere in luce il vostro ruolo insostituibile nel campo dell'automazione.