Искусственный интеллект Siemens для программирования контроллеров

Siemens представила Eigen Engineering Agent — специализированного агента на базе искусственного интеллекта, который ориентирован не на "общие" ответы, а на проектирование АСУ ТП в реального инженерного процесса. В отличие от привычных текстовых ИИ, этот инструмент встроен в инженерную среду Siemens TIA Portal и рассчитан на работу с задачами автоматизации: программирование ПЛК, создание HMI (человеко‑машинного интерфейса) и конфигурирование компонентов.

Решение уже прошло практическую апробацию: более чем у 100 заказчиков в 19 странах, после чего Siemens делает его доступным широкой аудитории.

Как это работает

Eigen Engineering Agent работает как "инженерный помощник", который понимает структуру конкретного проекта внутри TIA Portal. Для него важны не абстрактные знания, а контекст:

• он видит реальные данные проекта;
• ориентируется на блоки, параметры и взаимосвязи компонентов;
• учитывает ограничения и требования конкретного заказчика;
• может выдавать результаты в формате, который подходит под текущую инженерию — в том числе для ранее созданных систем.

Детализация процесса:

1. агент разбивает задачу на шаги;
2. выполняет действия итеративно и с оценкой собственной “производительности” относительно требований проекта;
3. перед выдачей человеку проверяет выходные результаты;
4. дорабатывает решение, пока оно не будет готово для инженерной валидации.

Чем Eigen Engineering Agent отличается от обычных ИИ

Ключевое отличие: многие ИИ‑инструменты предлагают ответы по смыслу, но не живут внутри инженерной системы и не учитывают ее внутренние связи и формальные требования.

Eigen Engineering Agent, напротив, действует как логика автоматизации, привязанная к среде клиента — поэтому:

• меньше риска "правдоподобных", но некорректных советов;
• выше воспроизводимость инженерных действий;
• проще соблюдение требований надежности и промышленной безопасности.

Преимущества для компаний и инженеров

1. Скорость выполнения работ
   Заявляется, что рабочие процессы на базе AI могут выполняться в 2–5 раз быстрее по сравнению с ручными подходами.
2. Повышение качества решений
   Отмечается рост качества на до ~80% (в рамках заявленных метрик/оценок внедрений).
3. Эффективность проектирования
   Производительность проектирования должна вырасти примерно на ~50%.
4. Снижение “стоимости” входа для новых инженеров
   В примере из статьи новый разработчик тратил недели на изучение структуры проекта и зависимостей. С Eigen Engineering Agent команда получила возможность задавать запросы напрямую к проекту, например:
   "Покажите все блоки, которые управляют станцией 3" — и получать точный ответ сразу.
   В результате адаптация сократилась с недель до нескольких дней.
5. Смещение фокуса инженеров на более высокий уровень задач
   Поскольку рынок сталкивается с нехваткой квалифицированных кадров и ростом сложности проектов, агент снимает рутинную инженерную нагрузку, позволяя специалистам концентрироваться на архитектуре и контроле.