---
title: Sztuczna inteligencja wchodzi w obszar programowania sterowników PLC
url: https://www.elseif.net/pl/sztuczna-inteligencja-wchodzi-w-obszar-programowania-sterownikow-plc
published: 2026-10-12T12:44:10+00:00
language: pl
section: Agenci
source: https://habr.com/ru/articles/1092508/?utm_campaign=1092508&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: Rockwell Automation, Siemens, AutomationDirect, CODESYS
publisher: elseif
---

# Sztuczna inteligencja wchodzi w obszar programowania sterowników PLC

Sztuczna inteligencja zaczyna być wykorzystywana w programowaniu sterowników PLC, przechodząc od prostych asystentów do bardziej zaawansowanych agentów. Nowoczesne narzędzia potrafią analizować istniejące projekty, wyjaśniać logikę języka Ladder, generować kod w języku ST oraz dokonywać konwersji między tymi dwoma formatami.

Niektóre rozwiązania oferują funkcje wyszukiwania powiązań między blokami a tagami oraz przygotowywanie dokumentacji. Zaawansowane systemy integrują się bezpośrednio ze środowiskami inżynieryjnymi, co pozwala im na wprowadzanie zmian w projektach, uruchamianie kompilacji oraz naprawianie błędów na podstawie otrzymanych wyników. Niektóre produkty deklarują również wsparcie w konfiguracji sprzętu oraz pracy z interfejsami HMI.

Ewolucja tych narzędzi objawia się w przejściu od roli asystenta, który udziela wskazówek, do roli agenta wykonującego sekwencje działań. Agent potrafi odczytać projekt, zmodyfikować blok, skompilować go i poprawić błędy, korzystając z informacji zwrotnych z rzeczywistego środowiska inżynieryjnego.

Jednym z przykładów jest PLC Copilot, który początkowo obsługiwał jedynie projekty Rockwell Automation z programu Studio 5000 jako narzędzie do analizy kodu. Według stanu na wrzesień 2026 roku, narzędzie to rozszerzyło swoje możliwości o generowanie kodu oraz wsparcie dla innych środowisk, takich jak Siemens TIA Portal i AutomationDirect Productivity Suite. System CODESYS znajduje się obecnie na liście oczekujących w ramach tego produktu.

Wcześniejsze próby wykorzystania uniwersalnych modeli, takich jak ChatGPT, do tworzenia regulatorów PID w języku ST czy logiki z opóźnieniem w TwinCAT, wykazały pewne ograniczenia. Problemem był mały kontekst zapytań oraz ograniczony dostęp do publicznych kodów źródłowych projektów przemysłowych w porównaniu do języków takich jak Python czy C++. Programowanie PLC wymaga bowiem uwzględnienia cyklicznego wykonania programu, stanów bloków funkcjonalnych oraz powiązań z bibliotekami sprzętowymi i interfejsami HMI.