とき@engineer

FA業界のエンジニア

▶️専門：メカトロニクス / 制御設計 / マシンビジョン / 機械学習
▶️開発環境：C++ / C# / Python / PLC / 組込みLinux

[とき@engineer @toki_engineer]

以前ツイートした「製造業における制御設計の設計工程を見直そう」という内容を、noteにまとめました。機械設計はFMEAやDRFBMといった設計フェーズでの実践手法について書かれたサイトが多いのですが、制御設計も設計フェーズに重きを置くことの重要性は同じです。
https://t.co/ZAEUkEKSin

[とき@engineer @toki_engineer]

@MineWan154441 yes

[とき@engineer @toki_engineer]

SiemensのAIエージェントは、たんに生成AIでPLCプログラムを作るどころの話ではないな。次のような設計作業ができるようになってる。

・PLCプログラムの生成・修正
・PLCプログラムのテストコード生成、エラー修正
・HMI画面の生成・編集
・PLCやI/O、PROFINETの機器構成・設定
・サーボドライブの設定やパラメータ変更
・既存プログラムの解析、依存関係の調査
・PLCタグ、データ型、HMI画面などの参照関係の調査

これからは、AIエージェントを使いながら設計していくことが当たり前になるな。

[とき@engineer @toki_engineer]

@MineWan154441 三菱

[とき@engineer @toki_engineer]

@tsukkkjjj たしかにそういう人いますね😅

[とき@engineer @toki_engineer]

大学生から就活の質問や、中高生から受験勉強についての質問を受けることがあるけど、ワイに聞くのは間違いや。ワイは就活も経験したことがないし、受験勉強もしたことがないから、「知らん」としか答えられへん！

[とき@engineer @toki_engineer]

AIを使って設備設計するのは大賛成だけど、最終的には自分で設備をいじりましょう。動かしながらメカ調整・制御調整することによって得られる「手触り感」は無くしてはダメです。AI設計だけやって終わりの人は論外です。

大事なので2回言いますね。

手触り感！！

[とき@engineer @toki_engineer]

@fumimi_jp @ontologydata 全く同感です

[とき@engineer @toki_engineer]

エンジニアリング業務で、最近感じていること。

・生成AIで若手のアウトプットの質が上がり、ベテランとの差が縮まっている。それを目の当たりにして、危機感を覚える。
↓
・しかし、現場で場数を踏んだからこそ気づけること、判断できることもあり、経験の積み重ねが生む強みはまだまだ健在だと安心する。
↓
・だがそれも今のうちで、生成AIが進化すれば、その差もいずれ縮まっていくのだろうと、やっぱり危機感を持つ。（←今ココ）

[とき@engineer @toki_engineer]

以前、生成AIだけで単純な設備の機械設計ができた、というポストをした。今後、生成AIが更に進化すると、その先の可能性が一気に広がるな。

機械設計だけでなく、電気設計、PLCプログラム、HMIまでAIで生成できるようになったら、工場のあり方そのものが変わる。

例えば、機械・電気・制御を共通の設備仕様からAIで設計し、デジタルツインで動作検証。そして、工場内のサーバーで動作する仮想PLCに、検証済みの制御プログラムを配信する。

こうすれば、標準化・モジュール化された生産設備に対して、必要な制御機能をソフトウェア側から構成・変更できるようになる。

生産管理システムからの指示に応じて、設備の制御機能や工程構成まで柔軟に変更する工場も考えられる。

従来は、設備ごとに機械・電気・制御を個別設計し、PLCにプログラムを書き込んでいた。それが、設備仕様から設計・検証・配備・更新までをソフトウェア中心に一元管理する形へと変わっていく。

いわゆるSoftware-defined Manufacturingの世界。

欧州の工場で目指そうとしていることが、一気に具現化していきそう。

[とき@engineer @toki_engineer]

@oosakaue1 まだまだ人のチェックは必要だと思いますが、でも、設計の在り方が変わってきそうです。

[とき@engineer @toki_engineer]

最近やたらと「日本の勝ち筋」という言葉を目にするようになった。これって裏を返せば、「負けている」とまでは言わないにしても、少なくとも「出遅れている」と認識しているんだろうな。

[とき@engineer @toki_engineer]

@TH7478182328238 文系営業職と理系専門職の差が詰まってきてるというのはまさにその通りですね。客とのやり取りであれば、AIを使えば大抵の答えが出てきますね。

[とき@engineer @toki_engineer]

この引用元のポストのように、同じように危機感を覚えるベテランと、「いやいや、ベテランには経験があるんだから、若手が生成AIを使ったところで脅威にはならんよ」というベテランに分かれる。

これはあくまでも私の仮説だが、脅威にならない派は、更に次の全く異なる2つのグループに分かれると思ってる。

・AIを使い倒していないがために、AIの現在地を把握できていない

・AIの能力を十分に理解したうえで、限界も把握している

[とき@engineer @toki_engineer]

エンジニアリング業務で、最近感じていること。

・生成AIで若手のアウトプットの質が上がり、ベテランとの差が縮まっている。それを目の当たりにして、危機感を覚える。
↓
・しかし、現場で場数を踏んだからこそ気づけること、判断できることもあり、経験の積み重ねが生む強みはまだまだ健在だと安心する。
↓
・だがそれも今のうちで、生成AIが進化すれば、その差もいずれ縮まっていくのだろうと、やっぱり危機感を持つ。（←今ココ）

[とき@engineer @toki_engineer]

@tonypyd5 たった半年でできることがガラッと変わっていってる感じですね

[とき@engineer @toki_engineer]

@drafter_san OOPの実装が上手い・下手は明らかにあって、上手くなるには経験を積む必要があると思っています。経験の浅い人の実装は「えー！ここでそんな実装しちゃう！？」みたいなのが多いので。実際に私もそうでした(笑)

ただ、おっしゃるとおり、AIが出てきてからは、学習も効率よくできそうですね！

[とき@engineer @toki_engineer]

PLCでST言語を使うなら、一度C++やC#などで、オブジェクト指向プログラミング（OOP）を本格的に学ぶことをお勧めする。

ST言語のメリットは、複雑な演算や配列処理を記述しやすいことだけではない。それだけを目的に使うのはもったいない。

STを使う最大のメリットは、FBによる機能分割、データと処理のカプセル化、インターフェースの設計、さらには（環境によって）継承や多様性まで、ソフトウェア工学の設計手法をPLCプログラムに取り入れられることにある。

もちろん、OOPを知らなくてもSTでプログラムは書ける。ただ、STの文法を覚えただけでは、ラダーの処理をテキストに置き換えただけになってしまう。

勘違いしないで欲しいのは、それが悪いという話ではない。

一品一様の装置や、小規模の装置では、保守性などを考えるとOOPを取り入れることが正解にならないケースも多々ある。単純な設備に過度な抽象化を持ち込めば、かえって分かりにくくなる。

ここで言いたいのは、「OOPを知らないから使わない」のか、「OOPを理解した上で使わないと判断するのか」という違い。

STを単なるラダーの代替言語として捉えるのではなく、設計手法の引き出しを増やし、設備に応じて使い分けられるようになることが大切だと思う。

[とき@engineer @toki_engineer]

@aulta 現時点では、おっしゃるようなケースも多いと思います。

ただ、私が危機感を持っているのは、まさにその「ベテランだから手戻りを防げる」という優位性も、いずれAIによって縮まっていくのではないか、という点です。たった半年後には、今以上に差は縮まっていると思います。

[とき@engineer @toki_engineer]

@Yuki580429 AIを思いっきり使い倒している分かるが、それもAIがカバーしつつある。

[とき@engineer @toki_engineer]

@nobu5355 メカ者からするとそう感じるかもしれません。制御設計者からすると、電気図面やPLCプログラムが生成AIでできてしまうのは面白くないと感じるかもしれません。
ポイントは、専門家では無い人でも専門外の仕事までできてしまうことだと思います。

[とき@engineer @toki_engineer]

機構設計でCADを全く使わず、次のことにチャレンジ中。

・生成AIで、プロンプト指示だけでHTML形式の3D図とアニメーションを作成
・これもCADを介さずバラシ図と組み図とBOMを作成
・物によってはそのままミスミで原価計算

簡単な設備なら、なんとかイケそうなところまで来てるな。

[とき@engineer @toki_engineer]

@fumimi_jp そこも、
・今後の生成AIの進化
・生成AIに社内のナレッジベースを読ませる
・生成AI同士でレビューさせる
などによって、差が縮まっていきそうです。

[とき@engineer @toki_engineer]

@Mecha_sekkei 確かに😅