人工智慧plc
A. 自動化專業跟人工智慧關系大嗎
關系不大，屬於不同科學方向。
自動化專業以數學與自動控制理論為主要理論基礎，但人工智慧主要的方向是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論等。
自動化專業以電子技術、計算機信息技術、感測器與檢測技術等為主要技術手段，利用各種自動化裝置分析與設計各類控制系統，為人類生產生活服務的一門專業。
人工智慧為計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，與自動化專業不同。
(1)人工智慧plc擴展閱讀
研究范疇：
語言的學習與處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算；
不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法人類思維方式，最關鍵的難題還是機器的自主創造性思維能力的塑造與提升。
安全問題：
人工智慧還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發生過，其主要的關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續；
如果使機器擁有自主意識，則意味著機器具有與人同等或類似的創造性，自我保護意識，情感和自發行為。
實現方法：
人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳演算法和人工神經網路均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。
為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。
而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控。
，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。
B. PLC與智能製造、集成製造是什麼關系
一、智能製造的內涵
（一）概念關於智能製造的研究大致經歷了三個階段：起始於20世紀80年代人工智慧在製造領域中的應用，智能製造概念正式提出，發展於20世紀90年代智能製造技術、智能製造系統的提出 ， 成熟於21世紀以來新一代信息技術條件下的「智能製造（Smart Manufacturing）」。
世紀80年代：概念的提出。1998年，美國賴特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能製造研究領域的首本專著《製造智能》（Smart Manufacturing），就智能製造的內涵與前景進行了系統描述，將智能製造定義為「通過集成知識工程、製造軟體系統、機器人視覺和機器人控制來對製造技工們的技能與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工干預的情況下進行小批量生產」。在此基礎上，英國技術大學Williams教授對上述定義作了更為廣泛的補充，認為「集成范圍還應包括貫穿製造組織內部的智能決策支持系統」。麥格勞 - 希爾科技詞典將智能製造界定為，採用自適應環境和工藝要求的生產技術，最大限度的減少監督和操作,製造物品的活動。
——20世紀90年代：概念的發展。20世紀90年代，在智能製造概念提出不久後，智能製造的研究獲得歐、美、日等工業化發達國家的普遍重視，圍繞智能製造技術（IMT）與智能製造系統（IMS）開展國際合作研究。1991年，日、美、歐共同發起實施的「智能製造國際合作研究計劃」中提出：「智能製造系統是一種在整個製造過程中貫穿智能活動，並將這種智能活動與智能機器有機融合,將整個製造過程從訂貨、產品設計、生產到市場銷售等各個環節以柔性方式集成起來的能發揮最大生產力的先進生產系統」。
——21世紀以來：概念的深化。21世紀以來，隨著物聯網、大數據、雲計算等新一代信息技術的快速發展及應用，智能製造被賦予了新的內涵，即新一代信息技術條件下的智能製造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美國在華盛頓舉辦的「21世紀智能製造的研討會」指出，智能製造是對先進智能系統的強化應用，使得新產品的迅速製造，產品需求的動態響應以及對工業生產和供應鏈網路的實時優化成為可能。德國正式推出工業4.0戰略，雖沒明確提出智能製造概念，但包含了智能製造的內涵，即將企業的機器、存儲系統和生產設施融入到虛擬網路—實體物理系統（CPS）。在製造系統中，這些虛擬網路—實體物理系統包括智能機器、存儲系統和生產設施，能夠相互獨立地自動交換信息、觸發動作和控制。
綜上所述，智能製造是將物聯網、大數據、雲計算等新一代信息技術與先進自動化技術、感測技術、控制技術、數字製造技術結合，實現工廠和企業內部、企業之間和產品全生命周期的實時管理和優化的新型製造系統。
（二）特徵
智能製造的特徵在於實時感知、優化決策、動態執行等三個方面：一是數據的實時感知。智能製造需要大量的數據支持，通過利用高效、標準的方法實時進行信息採集、自動識別，並將信息傳輸到分析決策系統；二是優化決策。通過面向產品全生命周期的海量異構信息的挖掘提煉、計算分析、推理預測，形成優化製造過程的決策指令。
三是動態執行。根據決策指令，通過執行系統控制製造過程的狀態，實現穩定、安全的運行和動態調整。
（三）構成
1、智能產品（裝備）
智能產品是發展智能製造的基礎與前提，由物理部件、智能部件和聯接部件構成。智能部件由感測器、微處理器、數據存儲裝置、控制裝置和軟體以及內置操作和用戶界面等構成；聯接部件由介面、有線或無線聯接協議等構成；物理部件由機械和電子零件構成。智能部件能加強物理部件的功能和價值，而聯接部件進一步強化智能部件的功能和價值，使信息可以在產品、運行系統、製造商和用戶之間聯通，並讓部分價值和功能脫離物理產品本身存在。
智能產品具有監測、控制、優化和自主等四個方面的功能。監測是指通過感測器和外部數據源，智能產品能對產品的狀態、運行和外部環境進行全面監測；在數據的幫助下，一旦環境和運行狀態發生變化，產品就會向用戶或相關方發出警告。控制是指可以通過產品內置或產品雲中的命令和演算法進行遠程式控制制。演算法可以讓產品對條件和環境的特定變化做出反應；優化是指對實時數據或歷史記錄進行分析，植入演算法，從而大幅提高產品的產出比、利用率和生產效率；自主是指將檢測，控制和優化功能融合到一起，產品就能實現前所未有的自動化程度。
2、智能生產智能生產是指以智能製造系統為核心，以智能工廠為載體，通過在工廠和企業內部、企業之間以及產品全生命周期形成以數據互聯互通為特徵的製造網路，實現生產過程的實時管理和優化。智能生產涵蓋產品、工藝設計、工廠規劃的數字設計與模擬，底層智能裝備、製造單元、自動化生產線，製造執行系統，物流自動化與管理等企業管理系統等。
3、智能服務通過採集設備運行數據，並上傳至企業數據中心（企業雲），系統軟體對設備實時在線監測、控制，並經過數據分析提早進行設備維護。例如維斯塔斯通過在風機的機艙、輪轂、葉片、塔筒及地面控制箱內，安裝感測器、存儲器、處理器以及SCADA系統，實現對風機運行的實時監控。還通過在風力發電渦輪中內置微型控制器，可以在每一次旋轉中控制扇葉的角度，從而最大限度捕捉風能，還可以控制每一台渦輪，在能效最大化的同時，減少對鄰近渦輪的影響。維斯塔斯通過對實時數據進行處理預測風機部件可能產生的故障，以減少可能的風機不穩定現象，並使用不同的工具優化這些數據，達到風機性能的最優化。
（四）作用發展智能製造的核心是提高企業生產效率，拓展企業價值增值空間，主要表現在以下幾個方面：一是縮短產品的研製周期。通過智能製造，產品從研發到上市、從下訂單到配送時間可以得以縮短。通過遠程監控和預測性維護為機器和工廠減少高昂的停機時間，生產中斷時間也得以不斷減少。
二是提高生產的靈活性。通過採用數字化、互聯和虛擬工藝規劃，智能製造開啟了大規模批量定製生產乃至個性化小批量生產的大門。
三是創造新價值。通過發展智能製造，企業將實現從傳統的「以產品為中心」向「以集成服務為中心」轉變，將重心放在解決方案和系統層面上，利用服務在整個產品生命周期中實現新價值。
二、國外智能製造系統架構自美國20世紀80年代提出智能製造的概念後，一直受到眾多國家的重視和關注，紛紛將智能製造列為國家級計劃並著力發展。目前，在全球范圍內具有廣泛影響的是德國「工業4.0」戰略和美國工業互聯網戰略。
C. 說明plc在智能製造系統架構的位置和作用
一、智能製造的內涵
（一）概念關於智能製造的研究大致經歷了三個階段：起始於20世紀80年代人工智慧在製造領域中的應用，智能製造概念正式提出，發展於20世紀90年代智能製造技術、智能製造系統的提出 ， 成熟於21世紀以來新一代信息技術條件下的「智能製造（Smart Manufacturing）」。
世紀80年代：概念的提出。1998年，美國賴特（Paul Kenneth Wright ）、伯恩（David Alan Bourne）正式出版了智能製造研究領域的首本專著《製造智能》（Smart Manufacturing），就智能製造的內涵與前景進行了系統描述，將智能製造定義為「通過集成知識工程、製造軟體系統、機器人視覺和機器人控制來對製造技工們的技能與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工干預的情況下進行小批量生產」。在此基礎上，英國技術大學Williams教授對上述定義作了更為廣泛的補充，認為「集成范圍還應包括貫穿製造組織內部的智能決策支持系統」。麥格勞 - 希爾科技詞典將智能製造界定為，採用自適應環境和工藝要求的生產技術，最大限度的減少監督和操作,製造物品的活動。
——20世紀90年代：概念的發展。20世紀90年代，在智能製造概念提出不久後，智能製造的研究獲得歐、美、日等工業化發達國家的普遍重視，圍繞智能製造技術（IMT）與智能製造系統（IMS）開展國際合作研究。1991年，日、美、歐共同發起實施的「智能製造國際合作研究計劃」中提出：「智能製造系統是一種在整個製造過程中貫穿智能活動，並將這種智能活動與智能機器有機融合,將整個製造過程從訂貨、產品設計、生產到市場銷售等各個環節以柔性方式集成起來的能發揮最大生產力的先進生產系統」。
——21世紀以來：概念的深化。21世紀以來，隨著物聯網、大數據、雲計算等新一代信息技術的快速發展及應用，智能製造被賦予了新的內涵，即新一代信息技術條件下的智能製造（Smart Manufacturing）。2010年9月，美國在華盛頓舉辦的「21世紀智能製造的研討會」指出，智能製造是對先進智能系統的強化應用，使得新產品的迅速製造，產品需求的動態響應以及對工業生產和供應鏈網路的實時優化成為可能。德國正式推出工業4.0戰略，雖沒明確提出智能製造概念，但包含了智能製造的內涵，即將企業的機器、存儲系統和生產設施融入到虛擬網路—實體物理系統（CPS）。在製造系統中，這些虛擬網路—實體物理系統包括智能機器、存儲系統和生產設施，能夠相互獨立地自動交換信息、觸發動作和控制。
綜上所述，智能製造是將物聯網、大數據、雲計算等新一代信息技術與先進自動化技術、感測技術、控制技術、數字製造技術結合，實現工廠和企業內部、企業之間和產品全生命周期的實時管理和優化的新型製造系統。
（二）特徵
智能製造的特徵在於實時感知、優化決策、動態執行等三個方面：一是數據的實時感知。智能製造需要大量的數據支持，通過利用高效、標準的方法實時進行信息採集、自動識別，並將信息傳輸到分析決策系統；二是優化決策。通過面向產品全生命周期的海量異構信息的挖掘提煉、計算分析、推理預測，形成優化製造過程的決策指令。
三是動態執行。根據決策指令，通過執行系統控制製造過程的狀態，實現穩定、安全的運行和動態調整。
（三）構成
1、智能產品（裝備）
智能產品是發展智能製造的基礎與前提，由物理部件、智能部件和聯接部件構成。智能部件由感測器、微處理器、數據存儲裝置、控制裝置和軟體以及內置操作和用戶界面等構成；聯接部件由介面、有線或無線聯接協議等構成；物理部件由機械和電子零件構成。智能部件能加強物理部件的功能和價值，而聯接部件進一步強化智能部件的功能和價值，使信息可以在產品、運行系統、製造商和用戶之間聯通，並讓部分價值和功能脫離物理產品本身存在。
智能產品具有監測、控制、優化和自主等四個方面的功能。監測是指通過感測器和外部數據源，智能產品能對產品的狀態、運行和外部環境進行全面監測；在數據的幫助下，一旦環境和運行狀態發生變化，產品就會向用戶或相關方發出警告。控制是指可以通過產品內置或產品雲中的命令和演算法進行遠程式控制制。演算法可以讓產品對條件和環境的特定變化做出反應；優化是指對實時數據或歷史記錄進行分析，植入演算法，從而大幅提高產品的產出比、利用率和生產效率；自主是指將檢測，控制和優化功能融合到一起，產品就能實現前所未有的自動化程度。
2、智能生產智能生產是指以智能製造系統為核心，以智能工廠為載體，通過在工廠和企業內部、企業之間以及產品全生命周期形成以數據互聯互通為特徵的製造網路，實現生產過程的實時管理和優化。智能生產涵蓋產品、工藝設計、工廠規劃的數字設計與模擬，底層智能裝備、製造單元、自動化生產線，製造執行系統，物流自動化與管理等企業管理系統等。
3、智能服務通過採集設備運行數據，並上傳至企業數據中心（企業雲），系統軟體對設備實時在線監測、控制，並經過數據分析提早進行設備維護。例如維斯塔斯通過在風機的機艙、輪轂、葉片、塔筒及地面控制箱內，安裝感測器、存儲器、處理器以及SCADA系統，實現對風機運行的實時監控。還通過在風力發電渦輪中內置微型控制器，可以在每一次旋轉中控制扇葉的角度，從而最大限度捕捉風能，還可以控制每一台渦輪，在能效最大化的同時，減少對鄰近渦輪的影響。維斯塔斯通過對實時數據進行處理預測風機部件可能產生的故障，以減少可能的風機不穩定現象，並使用不同的工具優化這些數據，達到風機性能的最優化。
（四）作用發展智能製造的核心是提高企業生產效率，拓展企業價值增值空間，主要表現在以下幾個方面：一是縮短產品的研製周期。通過智能製造，產品從研發到上市、從下訂單到配送時間可以得以縮短。通過遠程監控和預測性維護為機器和工廠減少高昂的停機時間，生產中斷時間也得以不斷減少。
二是提高生產的靈活性。通過採用數字化、互聯和虛擬工藝規劃，智能製造開啟了大規模批量定製生產乃至個性化小批量生產的大門。
三是創造新價值。通過發展智能製造，企業將實現從傳統的「以產品為中心」向「以集成服務為中心」轉變，將重心放在解決方案和系統層面上，利用服務在整個產品生命周期中實現新價值。
二、國外智能製造系統架構自美國20世紀80年代提出智能製造的概念後，一直受到眾多國家的重視和關注，紛紛將智能製造列為國家級計劃並著力發展。目前，在全球范圍內具有廣泛影響的是德國「工業4.0」戰略和美國工業互聯網戰略。
D. PLC和機器視覺那個更容易入門
上海波創電氣有一款智能相機，將機器視覺要素（內嵌軟體）都集成到一個相機里，不知道是否符合你的要求？加上PLC可以在很多行業應用。
E. 現在學習PLC就業前景怎麼樣
PLC就業前景樂觀，目前人力成本上升很快，給中小企業在資金方面造成一定的壓力，急需在降低人力成本上面想辦法，那麼代替人力工作的只能用自動化設備完成，而PLC是自動化生產控制核心之一，可見，PLC在外來發展大有天地。
2013年，在「穩增長、調結構、促改革」的政策發力下，我國經濟成功「軟著陸」並逐步復甦。受此影響，我國自動化市場也由「踉蹌下滑」步入「碎步企穩」狀態。所謂「飄風不終朝，暴雨不終夕」，隨著行業結構調整和需求驅動的逐步深入，自動化的市場格局也逐步趨於新的平衡。2013年的自動化市場告別過去數年的大幅起落，走勢相對平穩，全年保持微幅增長。
從行業市場來看，仍深陷產能過剩泥潭的冶金、造紙、礦業等行業，以及受下游和出口需求不振拖累的機床工具、工程機械、交通工具等行業，2013年自動化需求繼續維持低迷。而與民生消費和能源戰略相關的行業如石化、化工、電力、市政、電梯、包裝，以及由電子商務、智能終端引發的物流、電子等行業自動化需求表現穩健。而從行業市場的變化率來看，主要行業市場的震盪幅度已經縮小，這說明各行業的自動化需求正在趨於平穩。
從需求結構來看，節能環保、優化生產、信息化升級等從政策驅動變為常態需求，成為自動化市場增長的主要驅動力之一，自動化技術和解決方案也已成為製造業升級和節能降耗的重要力量。因此，在逐步完善的新工業經濟結構里，在不斷深入的兩化融合趨勢中，自動化正逐步完成自己的全新定位，從驅動「產能」擴張轉變為驅動「質量」發展，也唯有如此，自動化將從「投資」進化為「競爭力」，從而獲得新生。
從產業發展來看，面對市場的日趨成熟和需求轉變，自動化企業也在經營管理和商業模式方面不斷創新，從產品出新到系統整合，從自動化應用營銷到升級解決方案營銷，從渠道優化布局到電子商務試水，從短期的組織結構調整到長遠的投資並購、產業鏈聯盟等，自動化產業正在修於內而形於外，融入全新經濟格局。
因此，從事PLC學習還是比較有前途的。
F. PLC與工業自動化關系
在現代化的工業生產設備中，有大量的數字量及模擬量的控制裝置，例如電機的啟停，電磁閥的開閉，產品的計數，溫度、壓力、流量的設定與控制等，而PLC技術是解決上述問題的最有效、最便捷的工具，因此PLC在工業控制領域得到了廣泛的應用。一直以來，可編程序控制器簡稱PLC在工業自動化控制方面發揮著巨大作用，為各種各樣的自動化控制設備提供了廣泛、可靠的控制應用。
PLC主要能夠為自動化控制應用提供安個可靠和比較完善的解決方案，適合當前自動化工業企業的需要。隨著計算機技術和通信技術的發展，工業控制領域有了翻天覆地的變化，而PLC不斷地採用新技術以及增強系統的開放性，在工業自動化領域中的應用范圍不斷擴大。PLC將計算機技術、自動控制技術和通訊技術融為一體，成為實現單機、車間、工廠自動化的核心設備，其具有可靠性高、抗干擾能力強、組合靈活、編程簡單、維修方便等諸多優點。
隨著技術的進步，其控制功能由簡單的邏輯控制、順序控制發展為復雜的連續控制和過程式控制制，成為自動化領域的三大技術支柱。特別是在機器人、CAD/CAM方面有著廣泛的應用，主要應用的技術領域有：順序控制、過程式控制制、位置控制、生產過程的監控和管理、結合網路技術等。把PC中的技術，如視窗操作系統和網路等向PLC領域融合、滲透和集成的技術稱為PLC的商業技術。近年來PC在自動化中的應用領域也在擴大(如用計算機的CNC和DCS等)，把PC技術作為一種補充技術用於PLC中，集成起來，目的是嵌入應用，是軟控制器，能實現實時延伸，它只用廉價的晶元組就可進行浮點運算。
G. 年近40，工控PLC想轉人工智慧，靠譜嗎
從業工控7年，年齡將近30。 隔行如隔山啊，可以考慮用自己的專業技術和人工智慧方面的配合。 但是自己完全轉行，陣痛期能頂得住嗎？
H. 自動化專業跟人工智慧關系大嗎
自動化專業跟人工智慧關系不大。
自動化專業是以數學與自動控制理論為主要理回論基礎，以電子技術、計答算機信息技術、感測器與檢測技術等為主要技術手段，利用各種自動化裝置分析與設計各類控制系統，為人類生產生活服務的一門專業。
人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
I. 自動化plc和iot的區別
物聯網IoT是新時代的自動化工廠，擁有更高的自動化並且向人工智慧靠近，更多是屬於系統上面的大概念，當然單機設備的自動化還是要靠PLC來實現。