“以往要半天才能排查的故障，現(xiàn)在幾分鐘就搞定！”浙江中煙杭州卷煙廠制絲車間內(nèi)，青年電氣維修工何晨對著電控系統(tǒng)界面，向身邊同事展示著一位特殊“翻譯官”——郭奔首特專家工作室自主研發(fā)的AI程序轉(zhuǎn)換工具。

“翻譯官”并非真人，其核心是讓“說方言”的工業(yè)設備，與“說普通話”的AI實現(xiàn)順暢溝通。在這之前，讀懂自動化設備的“心思”一直是困擾維修團隊的難題：想借助人工智能提升故障診斷效率，存在著一道天然的“語言壁壘”——PLC（可編程邏輯控制器）程序的語言結(jié)構(gòu)和儲存格式比較特殊，與當前主流AI模型的思維方式并不兼容，導致AI很難直接“讀懂”并處理這些工業(yè)控制語言。

為了打破雙重阻礙，郭奔團隊摸索出一條獨特的路徑，自主研發(fā)了一款自帶保護機制的程序轉(zhuǎn)換工具。它的核心作用正是“翻譯”，在百分百保留原程序邏輯與參數(shù)的前提下，將復雜的PLC控制程序精準轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)清晰、格式通用的計算機代碼。轉(zhuǎn)換之后，AI就能“看懂”這些程序了，能解讀的范圍超過95%。

圖為技術(shù)人員運用AI現(xiàn)場排除設備故障。（任斯靚）

憑借這份“譯本”，維修人員能快速梳理并推斷設備的控制邏輯。在故障診斷時，可沿清晰邏輯鏈路逆向追蹤，極大減少了盲目測試。實際應用中，部分復雜故障的分析時間平均縮短了80%。

統(tǒng)計生產(chǎn)線的設備數(shù)量、添加程序的輔助說明、搭建流程圖的程序框架……目前，這項轉(zhuǎn)換技術(shù)已經(jīng)在制絲車間落地應用了26個場景。“它不是要替代生產(chǎn)經(jīng)驗，而是把原來靠‘猜’和‘摸’的經(jīng)驗，升級成更精準的‘看透’和‘讀懂’。”郭奔解釋道。

“自研轉(zhuǎn)換工具應用后，技術(shù)‘黑箱’變透明了，我們結(jié)合車間實際需求對程序進行二次開發(fā)的自主權(quán)大大增強。”郭奔臉上充滿自信。

從一則報警的快速解析，到一套程序的深度優(yōu)化，這項自主創(chuàng)新正持續(xù)為生產(chǎn)一線賦能。工廠的自動化水平與智造能力，在這一點一滴的“可見”與“可解”中，扎實地向前邁進。