مساعدو الذكاء الاصطناعي يصلون إلى وحدات PLC: يقرؤون المشاريع ويكتبون ST ويشغّلون الترجمة بأنفسهم

ظلت برمجة وحدات التحكم الصناعية زمنًا طويلًا بمعزل عن موجة مساعدي الذكاء الاصطناعي التي اجتاحت Python وC++ وJavaScript. الآن يتغير ذلك. يرصد عرض نُشر على Habr ظهور أدوات متخصصة تقرأ مشاريع PLC، وتشرح المنطق السلّمي بلغة LAD، وتولّد شيفرة بلغة Structured Text (ST)، وتشغّل الترجمة بنفسها في حالات محدودة. المهمة تشبه التطوير المعتاد: هناك لغة ومتغيرات وشروط ومؤقتات وكتل وظيفية. لكن الأمر في الممارسة يتوقف على التفاصيل الدقيقة.

ما الذي يميّز PLC عن الشيفرة العادية

يصف المعيار IEC 61131-3 خمس لغات: LD (وهي نفسها LAD) وFBD وST وSFC وIL. لا تبدو كالشيفرة النصية المألوفة سوى ST، وهي قريبة من Pascal. أما اللغات الأخرى فهي رسومية في معظمها: فالمخطط السلّمي أو مخطط الكتل الوظيفية يصعب تحويله إلى تسلسل من الرموز (tokens). وبالنسبة إلى النموذج اللغوي، هذه مشكلة في تمثيل البيانات.

وهناك صعوبة ثانية. فمشاريع وحدات التحكم مغلقة في الغالب، وتُحفظ بصيغ وبيئات خاصة بالمصنّعين (TIA Portal وStudio 5000 وCODESYS وغيرها)، والأمثلة العلنية المتاحة عنها أقل بكثير مما هو متاح لتطوير الويب. لذلك قد يكتب نموذج يجيد بناء خدمة REST شيفرة ST بثقة، لكنها تتضمن كتلة غير موجودة أو دلالة خاطئة للمؤقت.

والصعوبة الثالثة هي كلفة الخطأ. فالعلّة في تطبيق عادي تُعالج بإصدار جديد، أما المنطق الخاطئ في مضخة أو سير ناقل فقد يوقف الخط أو يتلف المعدات.

ما الذي تستطيع الأدوات فعله اليوم

تصلح الدردشة البسيطة مع النموذج («اكتب خوارزمية للتحكم بمضخة») نقطة انطلاق. أما الحلول المتخصصة فتذهب أبعد، لأنها تحصل على وصول إلى المشروع نفسه. وبحسب وصف العرض، تبدو إمكانياتها كالتالي:

• قراءة مشروع PLC: تحليل البنية والكتل والوسوم (tags) والروابط بينها؛
• شرح LAD بلغة بشرية، وهو مفيد عند فهم شيفرة كتبها غيرك أو شيفرة موروثة؛
• توليد شيفرة ST انطلاقًا من وصف نصي للخوارزمية؛
• تشغيل الترجمة في بعض الأدوات، أي دورة «كتابة، فبناء، فظهور الأخطاء، فتصحيح» دون تدخل بشري؛
• القيود: تعتمد الجودة كثيرًا على البيئة وصيغة المشروع واللغة، وتحظى اللغات الرسومية بدعم أضعف من النصية.

تبدو الحلقة المغلقة مع المترجم (compiler) أهم خطوة. فالتغذية الراجعة من أدوات التطوير تقلّل نسبة الأخطاء النحوية وأخطاء الأنواع. وقد طُرحت فكرة مشابهة في الورقة البحثية LLM4PLC، التي جمعت بين توليد الشيفرة والتحقق منها والتحقق الصوري. كما تدمج كبرى شركات الأتمتة مساعدين توليديين في بيئات التطوير الخاصة بها. فقد أعلنت Siemens بالتعاون مع Microsoft عن Industrial Copilot منذ عام 2023.

غير أن نجاح الترجمة لا يدل على صحة المنطق. فقد تُبنى الشيفرة وتسلك سلوكًا خاطئًا: كأن تخلط شرط التشغيل، أو تتجاوز قفلًا (interlock)، أو لا تعالج إشارة الطوارئ.

إلى أين يتجه هذا المسار

الاتجاه المرجّح هو أن يتوقف المساعد عن كونه مولّدًا لمقاطع شيفرة ويصبح شريكًا في العملية الهندسية. فهو يقرأ المشروع كاملًا، ويقترح تعديلات، ويبني المشروع، ويشغّله على المحاكاة، ثم يعرض النتيجة على الإنسان. والقيد الرئيسي ليس القدرة على كتابة الشيفرة، بل التحقق من مطابقتها للعملية التقنية.

تجدون المقارنات التفصيلية بين الأدوات المحددة في المقال الأصلي على Habr. المهم هنا الصورة العامة: لم تعد وحدات PLC منطقة لا يدخلها الذكاء الاصطناعي.

كيف نتعامل مع هذه الأدوات عمليًا

من المعقول أن نبدأ بلغة ST: فالنماذج أقوى فيها، ونتيجتها أسهل قراءة بالعين. وتناسب المهام محدودة المخاطر: تحليل شيفرة LAD كتبها غيرك، وتوثيق الكتل، ومسودات الدوال النمطية مثل التحكم بمضخة أو العدّادات.

ينبغي تشغيل أي شيفرة مولَّدة على المحاكي قبل ربطها بالعتاد، ومراجعتها مراجعة اعتيادية. ويُفضّل كتابة إيقافات الطوارئ والأقفال ووظائف الحماية والتحقق منها يدويًا. وتبقى مسألة منفصلة تخص المشاريع المغلقة: قبل تسليمها إلى مساعد سحابي، يجب معرفة وجهة البيانات وما تسمح به سياسة الأمن في المنشأة.