10多年前,在电气自动化行业但凡会点PLC梯形图就可以混到万儿八千。现如今,很多企业招聘基本条件就需要你集众多技能于一身,且月薪一般不会超过20K。那么,这个行业究竟有没有前途,需要学些什么技能才能逆袭呢?
搞技术
干的人多了,自然就不值钱
同样是PLC编程,为什么十多年时间前后变化这么大。一方面是因为从事这个行业的人越来越多,门槛变低了。另一方面是因为技术的飞速发展,不管是从项目需求还是集成的角度,要求都是越来越高了,通俗的讲就是越来越卷了!因此,在电气自动化领域中,要想逆袭,就必须紧跟前沿技术的发展步伐,深入学习人工智能与机器学习、物联网与边缘计算、数字孪生以及人机协作等相关技能。这些技能不仅能让从业者在当前的自动化市场中脱颖而出,还能为应对未来自动化技术的持续变革奠定坚实的基础。
人工智能
与机器学习技能
(1)深度学习框架
如今,像 TensorFlow 和 PyTorch 这样的深度学习框架是自动化领域智能化转型的关键。在自动化生产中,深度学习可用于图像识别,例如对产品表面缺陷进行检测。通过学习大量的缺陷和正常产品的图像,模型能够自动识别出生产线上产品的微小瑕疵。掌握 TensorFlow 或 PyTorch 意味着能够构建、训练和优化这些复杂的神经网络模型。以汽车制造行业为例,利用基于深度学习的图像识别技术,可以对汽车零部件的装配完整性和质量进行高效检测,大大提高了生产效率和产品质量。
(2)强化学习算法
强化学习在自动化控制系统的优化方面具有巨大潜力。在机器人控制场景中,强化学习算法可以让机器人在复杂环境中不断试错,学习到最优的行为策略。例如,在物流仓库中的自动导引车(AGV),通过强化学习,它可以学习到在不同货物布局、不同交通状况下的最佳行驶路径,以最快的速度将货物搬运到指定位置,同时避免碰撞等风险。掌握强化学习算法,如深度 Q - 网络(DQN)及其变体,能够为解决自动化系统中的决策 - 优化问题提供创新的解决方案。
物联网(IoT)
与边缘计算技能
(1)物联网通信协议
掌握物联网通信协议如 MQTT、CoAP 等是实现自动化设备互联互通的基础。在智能家居自动化系统中,各种智能设备,如智能门锁、智能照明系统、智能家电等,需要通过物联网通信协议进行数据传输和交互。例如,智能冰箱可以通过 MQTT 协议将内部的温度、食物存储量等信息发送到家庭自动化中心,以便用户能够远程监控并做出相应决策。了解这些协议的原理、特点和应用场景,能够确保自动化系统中设备间通信的稳定和高效。
(2)边缘计算架构与编程
边缘计算将计算能力下沉到网络边缘,靠近数据源。在工业自动化中,例如在石油化工生产现场,边缘计算可以对传感器采集到的大量实时数据进行快速处理,减少数据传输到云端的延迟,提高系统的响应速度。学习边缘计算架构,如 OpenEdge 等开源平台,以及相关的编程技能,能够开发出高效的边缘计算应用程序,对本地数据进行实时分析、过滤和预处理,为自动化系统提供更及时、可靠的决策支持。
数字
孪生技能
(1)数字孪生建模工具
数字孪生是对物理实体或系统的数字化镜像。学习数字孪生建模工具,如 ANSYS Twin Builder 或 Siemens Digital Twin Creator 等,能够构建出精确的自动化系统或设备的数字模型。以大型风力发电机组为例,通过数字孪生模型,可以实时模拟其在不同风况下的运行状态,包括叶片的转速、发电功率、机械部件的应力等。工程师可以基于数字孪生模型进行设备性能优化、故障预测和维护计划制定,在虚拟环境中测试不同的控制策略和优化方案,然后再应用到实际设备中。
(2)数据融合与同步技术
在数字孪生系统中,实现物理实体和数字模型之间的数据融合与同步是关键。需要掌握如何将传感器采集到的物理世界数据准确地映射到数字孪生模型中,以及如何确保数字模型的计算结果能够反馈到物理实体的控制中。例如,在智能工厂的数字孪生应用中,生产线上的设备状态数据、物料流数据等需要实时融合到数字孪生模型中,以便企业管理者能够基于准确的数据做出生产调度、设备维护等决策。
人机
协作技能
(1)人机协作机器人编程
随着人机协作机器人(cobot)在自动化生产中的广泛应用,学习其编程技能变得非常重要。这些机器人可以与人类操作员在同一工作空间内安全、高效地协同工作。例如,在电子产品组装线上,人机协作机器人可以辅助人类工人完成一些精细的装配任务,如芯片的贴装。掌握 cobot 编程,如使用 URScript(针对 Universal Robots 机器人)等编程语言,能够根据具体的生产任务需求,灵活地设置机器人的动作、力量控制和协作模式。
(2)人机交互界面设计
设计良好的人机交互界面对于人机协作至关重要。在自动化驾驶系统中,人机交互界面需要清晰地向驾驶员传达车辆的状态、自动驾驶的功能和限制等信息,同时能够方便地接收驾驶员的指令。学习人机交互界面设计原则,包括界面布局、信息可视化、交互方式等,能够提高人机协作的效率和安全性,无论是在工业生产场景还是在新兴的智能交通等领域。
最后,大家可以留言吐槽一下,现在搞电气自动化都需要些什么技能?究竟会什么技能更有钱途?