Intégration des grands modèles de langage dans l'environnement d'automatisation

L’intégration des grands modèles de langage est rapide et efficace grâce à l'intelligence artificielle.

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    Intégration des grands modèles de langage dans l'environnement d'automatisation

Avec TwinCAT Chat de Beckhoff qui sera présenté à Global Industrie, les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT d'OpenAI peuvent être utilisés dans l'environnement d'ingénierie TwinCAT XAE pour développer des projets. Le potentiel d'efficacité peut ainsi être exploité, de la programmation des commandes à la gestion d'entreprise. Les grands modèles de langage (Large language model – LLM) offrent un certain nombre d'avantages, tant pour les automaticiens que pour les gestionnaires d'entreprise. Pour les ingénieurs en automatisation, les LLM peuvent révolutionner le processus de développement en générant et en complétant automatiquement le code. Cela permet d'accélérer l'ensemble du processus. D’autre part, il est même possible de demander aux LLM de créer des tutoriels personnalisés et de demander spécifiquement des solutions aux problèmes qui se posent. Du point de vue de gestion d’entreprise, les LLM favorisent le transfert de connaissances au sein de l'organisation. Ils peuvent servir de base de connaissances centrale, en stockant des informations précieuses et en les mettant à disposition en cas de besoin. Les LLM peuvent soulager l’équipe support en servant de premier point de contact pour les demandes des clients

 

Simplification du processus de développement

 

TwinCAT Chat a été développé pour intégrer en profondeur les LLM dans l'ingénierie de commande offrant aux utilisateurs un avantage évident par rapport à l'utilisation traditionnelle de ChatGPT dans un navigateur web, par exemple. Cela simplifie grandement le processus de développement, car la communication et l'échange de code sont intégrés de manière transparente. Il est ainsi possible de poser directement des questions spécifiques sans dire au LLM que vous utilisez TwinCAT et demander l’écriture du code en texte structuré. Le code peut être facilement transféré, ce qui permet non seulement aux développeurs de gagner du temps et évite les erreurs qui se produisent lors du transfert manuel du code. Pour une interaction efficace avec TwinCAT Chat, il est possible d'utiliser de simples requêtes pré-testées en un clic, spécialement conçues pour améliorer le flux de travail de l'utilisateur. D'autres développements en cours comprennent la création automatisée de commandes TwinCAT HMI et une interface de chatbot avec le vaste système de documentation de Beckhoff.

Journaliste business, technologies de l'information, usine 4.0, véhicules autonomes, santé connectée

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