Siemens mở rộng các khả năng của Eigen Engineering Agent

Siemens vừa công bố hai khả năng mới cốt lõi cho Eigen Engineering Agent, hệ thống trí tuệ nhân tạo được phát triển đặc biệt cho kỹ thuật tự động hóa công nghiệp. Được giới thiệu lần đầu vào tháng 4 năm 2026 tại hội chợ Hannover Messe, tác nhân này đưa công nghệ vượt ra ngoài những đề xuất đơn thuần trên màn hình để thực hiện các hành động cụ thể trong môi trường vật lý.

Trí tuệ nhân tạo công nghiệp định hướng hành động
Trái ngược với hầu hết các trợ lý AI chỉ giới hạn ở việc đưa ra đề xuất, Eigen Engineering Agent lập kế hoạch, thực thi và xác thực các tác vụ kỹ thuật từ đầu đến cuối. Hệ thống này hiểu các yêu cầu của dự án, viết phần mềm điều khiển, cấu hình cơ sở hạ tầng và liên tục tự hoàn thiện công việc của mình cho đến khi đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng đã xác định. Điều này cho phép các kỹ sư tự động hóa tập trung vào các quyết định ở cấp độ hệ thống. Tác nhân này hoạt động nguyên bản cùng với TIA Portal, nền tảng phần mềm kỹ thuật của công ty và là một phần không thể thiếu của hệ sinh thái Siemens Xcelerator.

Năng suất trong thế giới thực của công cụ này đã được hỗ trợ và kiểm chứng bởi hơn một trăm công ty tại mười chín quốc gia, bao gồm các doanh nghiệp tiêu biểu trong ngành như ANDRITZ Metals, CASMT và Prism Systems. Tác nhân này tăng tốc các tác vụ hàng ngày, chẳng hạn như lập trình bộ điều khiển logic khả trình (PLC), tạo giao diện người-máy (HMI) và cấu hình thiết bị. Kết quả ghi nhận tốc độ thực thi nhanh hơn từ hai đến năm lần so với quy trình làm việc thủ công, tăng mức hiệu quả kỹ thuật lên đến 50% và cải thiện 80% chất lượng tổng thể của các giải pháp. Peter Koerte, Thành viên Ban Điều hành kiêm Giám đốc Công nghệ của Siemens AG, nhấn mạnh rằng công cụ này chứng minh giá trị thực sự của AI trong thế giới vật lý bằng cách giúp cho việc xây dựng các nhà máy và cơ sở hạ tầng trở nên đáng tin cậy và hiệu quả hơn.

Tích hợp ECAD để thu hẹp khoảng cách trong thiết kế điện
Với các bản cập nhật gần đây, bao gồm tích hợp ECAD và tự động tạo dự án tuân thủ tiêu chuẩn, giờ đây tác nhân này có khả năng hiểu sâu sắc bối cảnh trước quá trình phát triển phần mềm, bao gồm cấu trúc liên kết phần cứng và mục đích thiết kế kỹ thuật. Theo truyền thống, kỹ thuật điện và tự động hóa được thực hiện một cách tuần tự và rời rạc. Các kỹ sư điện thiết kế hệ thống dây cáp trên các công cụ ECAD và sau đó, các kỹ sư tự động hóa lập trình hành vi bằng cách chép lại thủ công danh sách thiết bị và theo dõi các thay đổi vào phút chót. Quá trình chuyển đổi thủ công này tiêu tốn nhiều thời gian quý báu và là nguyên nhân thường xuyên gây ra lỗi.

Eigen Engineering Agent loại bỏ sự kém hiệu quả này bằng cách đọc trực tiếp các tệp thiết kế điện ở các định dạng chuẩn hóa, chẳng hạn như XML và AML. AI tự động phát hiện các điểm không nhất quán, giải quyết các xung đột về cách đặt tên, thêm các thiết bị tương ứng vào dự án trên TIA Portal, cấu hình các kết nối vật lý và tạo các thẻ (tag) PLC dựa trên cấu trúc liên kết phần cứng thực tế một cách chính xác. Kết quả là việc khởi đầu dự án diễn ra nhanh gọn hơn nhiều, hoàn toàn đồng bộ với thiết kế kỹ thuật điện chính xác như những gì đã được xây dựng.

Ngữ cảnh Bổ sung: Phần này trình bày chi tiết về các thông số kỹ thuật và đánh giá chuẩn cạnh tranh không có trong thông báo ban đầu của sản phẩm
Trong thị trường mới nổi của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) ứng dụng vào tự động hóa công nghiệp, các nhà cung cấp hệ thống điều khiển truyền thống đang cạnh tranh để giảm thiểu thời gian thiết kế kỹ thuật giữa bối cảnh thiếu hụt nhân tài kỹ thuật trên toàn cầu. Trong khi các công ty như Rockwell Automation giới thiệu các trợ lý AI chủ yếu tập trung vào việc đề xuất các đoạn mã, và Schneider Electric khám phá các khả năng tối ưu hóa tương tự, phương pháp tiếp cận của Siemens trở nên nổi bật nhờ khả năng thực thi tự chủ và tính năng hai chiều của hệ thống.

Thông số kỹ thuật đáng chú ý nhất của Eigen Engineering Agent là khả năng xử lý nguyên bản các tệp AutomationML (AML) từ các nền tảng ECAD hàng đầu trong ngành. Khi xử lý các sơ đồ thiết kế cấu trúc này, AI không chỉ sao chép phần cứng được liệt kê mà còn suy luận ra logic động học và các vòng điều khiển cần thiết để xây dựng các khối chức năng tương ứng trong TIA Portal. Khả năng diễn giải cấu trúc liên kết này mang lại cho Siemens một lợi thế cạnh tranh đáng kể trong tích hợp cơ điện tử, vượt trội so với các trợ lý ảo thông thường chỉ dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) – vốn thiếu ngữ nghĩa chuyên sâu liên quan đến các tiêu chuẩn tự động hóa công nghiệp nghiêm ngặt, chẳng hạn như tiêu chuẩn IEC 61131-3.

Được biên tập bởi Maria Brueva, biên tập viên của Induportals – do AI điều chỉnh.

www.siemens.com