西门子AI编程与AI小西
作者：微信文章截至目前（2025年12月），西门子PLC的“AI编程”并非指PLC本身直接运行大模型或生成式AI，而是指在自动化系统中融合人工智能技术，实现更智能的控制、诊断与优化。这种融合主要通过以下几种方式实现，涵盖从边缘计算到云端协同的多层次架构。
一、按技术层级分类：西门子PLC的AI应用形式
1. AI辅助编程（开发阶段）
目标：提升工程师编程效率，降低错误率。
西门子 Industrial Copilot（实验性/早期商用）
基于生成式AI（如Azure OpenAI），集成于 TIA Portal。支持用自然语言生成SCL代码（如：“当急停按钮按下时，停止所有电机并报警” → 自动生成结构化文本）。自动注释、代码解释、最佳实践推荐。⚠️ 目前主要支持 S7-1200 / S7-1500，不支持S7-200 SMART。
第三方AI编程助手
如 GitHub Copilot、通义灵码、CodeWhisperer 等，可辅助编写SCL或ST代码模板。需人工校验逻辑正确性，不能直接导入博途。
2. PLC + 边缘AI协同（运行阶段）
目标：让控制系统具备感知、推理和自适应能力。
（1）S7-1500 软控制器 + 工业边缘设备
在 SIMATIC IPC（工业PC） 或 SIMATIC Edge 上部署：
Python/TensorFlow Lite/ONNX 模型OpenCV 视觉算法异常检测、预测性维护模型
PLC负责实时控制（毫秒级），AI负责非实时智能决策（秒级）。通信方式：OPC UA Pub/Sub、PROFINET、共享内存。
✅ 典型应用：
视觉质检 → AI识别缺陷 → 通过OPC UA写入PLC触发剔除振动分析 → 预测轴承故障 → PLC降速或停机
（2）S7-1200/1500 内置AI功能块（有限）
西门子提供 Technology Objects 和 Advanced Functions：
PID自整定（基于过程响应自动调参）运动控制中的路径优化数据记录与趋势分析（需配合HMI或WinCC）
虽非“深度学习”，但属于嵌入式智能算法。
3. 云端AI + 数字孪生（系统级优化）
目标：全局优化生产效率、能耗、OEE等。
MindSphere（西门子工业云平台）
采集PLC历史数据（通过 Industrial Edge 或 Raspberry Pi网关）在云端训练AI模型（如LSTM预测设备寿命、聚类分析能耗模式）模型结果下发至PLC或MES系统，用于参数调整
✅ 应用案例：
注塑机：AI优化保压时间 → 减少废品率水泵站：AI预测用水高峰 → 提前启停水泵
二、按PLC型号支持情况对比
功能S7-200 SMARTS7-1200S7-1500S7-1500 Software ControllerAI辅助编程Copilot❌ 不支持✅ 部分支持✅ 完整支持✅ 完整支持OPC UA 通信❌（仅Modbus TCP）✅（需固件V4.0+）✅ 原生支持✅运行Python/AI模型❌❌❌（CPU不支持）✅（在Windows上运行）与Edge/AI协同⚠️ 仅通过第三方网关✅✅✅高级工艺对象（PID自整定等）❌✅ 基础版✅ 高级版✅
📌 结论：
S7-200 SMART：几乎无法实现AI集成，仅能作为执行终端接受外部AI指令。S7-1200/1500：是西门子AI+PLC落地的主力平台。
三、典型AI+PLC应用场景（西门子生态）
场景技术方案视觉引导机器人抓取工业相机 + HALCON/OpenCV → Edge PC → S7-1500（通过PROFINET接收坐标）预测性维护振动传感器 → Edge采集 → MindSphere训练模型 → PLC提前报警柔性产线切换Industrial Copilot 自动生成新产品的SCL控制逻辑，一键下载能耗优化AI分析历史电耗数据 → 动态调整电机启停策略 → 写入PLC DB块四、未来趋势（2025–2026）
Industrial Copilot 正式集成到 TIA Portal V20+
支持中文指令生成符合IEC 61131-3标准的SCL/FBD。
PLC内置轻量AI推理引擎（如TensorFlow Lite Micro）
西门子正与芯片厂商合作，在下一代PLC SoC中集成NPU。
AI驱动的自动调试（Auto-tuning）
基于数字孪生，AI自动测试并优化控制参数。
五、给工程师的建议
✅ 初学者：先掌握S7-1200 + TIA Portal + OPC UA 基础，再引入Python边缘计算。✅ 项目选型：若需AI功能，避免使用S7-200 SMART，优先选S7-1500 + Edge。✅ 学习路径：学习SCL编程（结构化控制语言）掌握OPC UA通信（UA Expert + TIA Portal）学习Python + Snap7 / python-opcua尝试在Edge设备部署简单AI模型（如Scikit-learn分类）
使用AI小西的一个案例
以下是一个使用SCL语言编写的“起保停”控制程序，适用于西门子S7-1200/S7-1500系列PLC。该程序实现典型的电机启动保持停止逻辑（Start-Hold-Stop），即：
启动信号（Start）触发后，输出（如电机）接通并自保持；
停止信号（Stop）触发后，输出断开；
支持常开触点逻辑，具备抗干扰能力。
1. 定义PLC变量（在“PLC变量”表中）
名称数据类型说明StartBOOL启动按钮（常开，上升沿）StopBOOL停止按钮（常闭，下降沿）MotorBOOL电机输出（Q点）
注：建议将Stop信号接常闭触点（NC），以满足安全要求。
2. SCL程序代码（在OB1或FC中编写）
// 起保停控制逻辑
// 当Start为TRUE且Stop为TRUE时，Motor保持运行；Stop为FALSE时，Motor断开
Motor := (Motor OR Start) AND Stop;
3. 代码解释
(Motor OR Start)：实现“自锁”功能。一旦Start信号触发，Motor置位并保持，即使Start复位。
AND Stop：只有当Stop信号有效（TRUE，即未按下停止按钮）时，Motor才能维持通电状态。
当按下停止按钮（Stop变为FALSE），Motor立即断开。
✅ 此逻辑符合IEC 61131-3标准，简洁高效，适用于大多数起保停场景 。
4. 可选增强功能
（1）带上升沿检测的启动（防抖动）
若Start信号来自非脉冲输入或需防抖，可加入上升沿检测：
// 使用R_TRIG指令检测启动按钮上升沿
VAR
Start_Trig : BOOL;
Start_Edge : R_TRIG;
END_VAR
Start_Edge(CLK := Start);
Start_Trig := Start_Edge.Q;
Motor := (Motor OR Start_Trig) AND Stop;
需在块接口中声明Start_Edge为R_TRIG类型，用于边沿检测 。
（2）输出带使能（EN/ENO机制）
在函数块中使用时，可结合EN/ENO机制确保安全执行：
IF #EN THEN
#ENO := TRUE;
Motor := (Motor OR Start) AND Stop;
ELSE
#ENO := FALSE;
END_IF;
5. 使用说明
将此段代码放入主循环组织块（如OB1）或自定义功能块（FC）中。
在TIA Portal中编译并下载到PLC。
可通过在线监控查看Motor状态变化。
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