PLC (Programlanabilir Lojik Kontrolör) programlama, endüstriyel otomasyon süreçlerinin temel bir bileşeni olup, karmaşık süreçlerin kontrol edilmesinde hayati bir rol oynar. Yapay zekâ araçlarından biri olan ChatGPT, PLC programcılarına günlük işlerinde rehberlik ederek, verimliliklerini ve problem çözme yeteneklerini artırmaktadır. Bu makalede, ChatGPT’nin sunduğu katkılar detaylı açıklamalar ve örneklerle ele alınmıştır.
1. Hızlı Problem Çözme
PLC programcıları, günlük çalışmalarında sıklıkla hatalar ve problemlerle karşılaşır. ChatGPT, hızlı çözüm önerileri ve kapsamlı açıklamalarıyla programcıların işlerini kolaylaştırır.
Örnekler:
- Ethernet Bağlantısı Problemleri:
Bir programcı, Siemens S7-1200 PLC ile bir SCADA sistemine Ethernet üzerinden bağlantı kurarken, “IP adresi çakışması” uyarısıyla karşılaşıyor.
ChatGPT Çözümü: Bu hatanın nedenlerini açıklayıp, PLC’nin IP adresinin nasıl değiştirileceğini adım adım anlatır ve ilgili TIA Portal ayarlarını açıklar. - Timer İşlevindeki Hatalar:
Bir programcı, bir prosesin 10 saniyelik gecikmeyle başlatılması için bir timer kullanmak istiyor, ancak proses doğru şekilde tetiklenmiyor.
ChatGPT Çözümü: Timer parametrelerinin doğru yapılandırılmasını sağlar ve kullanılan “TON” veya “TOF” fonksiyon bloğunun yanlış bağlandığını tespit eder. - Analog Sinyal Sorunları:
Bir sıcaklık sensöründen gelen analog sinyal, kontrol sisteminde yanlış değerlendiriliyor.
ChatGPT Çözümü: Analog sinyal dönüşümünde kullanılan “Scale” fonksiyonunun doğru yapılandırılmadığını tespit eder ve örnek bir yapılandırma kodu sunar. - Motor Kontrol Hataları:
Bir motorun hız kontrolü sırasında dalgalanma yaşanıyor.
ChatGPT Çözümü: PID kontrol parametrelerinin yanlış ayarlandığını belirleyerek, bunların nasıl optimize edileceğini açıklar. - Modbus Bağlantı Problemleri:
PLC, Modbus RTU protokolü ile bir HMI’ye bağlanamıyor.
ChatGPT Çözümü: Doğru baud rate, veri bitleri ve parity ayarlarını kontrol etmesi için talimatlar verir.
2. Kodlama Desteği ve Örnek Kod Sağlama
PLC programcıları, bazen belirli bir işlevi hayata geçirmek için örnek koda ihtiyaç duyar. ChatGPT, yaygın PLC dillerinde kod önerileri ve açıklamalar sunar.
Örnekler:
- Bant Hız Kontrolü için Structured Text Kodlama:
Bir paketleme makinesi için hız kontrolü gereklidir.
ChatGPT Çözümü: Structured Text dilinde motor hızını PID kontrol kullanarak optimize eden bir kod örneği sağlar ve kodun her satırını açıklar. - Ladder Logic ile Acil Durum Durdurma Devresi:
Bir acil durdurma butonu için Ladder Logic kullanılması.
ChatGPT Çözümü: Acil durdurma sinyalini işleyecek ve makineyi güvenli bir şekilde kapatacak Ladder Logic devresi tasarlar. - Zamanlayıcı (Timer) Kullanımı:
Bir prosesin gecikmeli başlatılması.
ChatGPT Çözümü: “TON” bloğu ile çalışan bir zamanlayıcı örneği sunar ve parametrelerin nasıl ayarlanacağını açıklar. - İkili Sayıcı (Counter) Uygulaması:
Bir üretim hattında geçen ürünlerin sayılması.
ChatGPT Çözümü: “CTU” bloğunu kullanarak bir sayaç programı önerir. - Hata Yönetimi için Alarm Sistemi:
Bir HMI’da hata mesajlarını göstermek.
ChatGPT Çözümü: HMI’da mesajlar oluşturmak için gerekli olan PLC tarafı kodlama adımlarını ve HMI yapılandırmasını açıklar.
3. Eğitim ve Bilgi Kaynağı Olarak Kullanım
PLC programcıları, sürekli öğrenme ihtiyaçlarına cevap bulmak için ChatGPT’yi bir rehber olarak kullanabilir.
Örnekler:
- Yeni Başlayanlar İçin Ladder Logic Eğitimi:
ChatGPT, Ladder Logic dilinin temel kavramlarını açıklayarak başlangıç seviyesi eğitim sunar. - Farklı PLC Markalarını Tanıma:
Siemens, Mitsubishi ve Delta PLC’ler arasındaki farklar hakkında bilgi verir.
Örnek: Siemens için özel olan TIA Portal fonksiyonlarının avantajlarını açıklar. - PID Kontrol Eğitimi:
PID kontrol mantığını, gerçek dünyadan örneklerle açıklar.
Örnek: Bir ısıtma sisteminde PID kontrolünün nasıl çalıştığını anlatır. - Modbus ve Profibus Protokolleri Eğitimi:
Endüstriyel haberleşme protokollerinin nasıl çalıştığını açıklar. - HMI Tasarım İlkeleri:
Operatör arayüzlerinin kullanıcı dostu şekilde nasıl tasarlanacağını öğretir.
4. Verimliliği Artırma
ChatGPT, zaman kazandırarak programcıların daha verimli çalışmasına yardımcı olur.
Örnekler:
- Rapor Hazırlama:
ChatGPT, bir PLC sisteminin teknik rapor taslağını hızla oluşturabilir. - Dökümantasyon Yazma:
Proses açıklamaları ve kullanım kılavuzları hazırlamada destek sağlar. - Hata Giderme Sürelerini Azaltma:
Karmaşık problemleri hızlı bir şekilde çözerek zaman kazandırır. - Kod Şablonları Oluşturma:
Tekrar eden işlevler için kod şablonları sunar. - HMI Senaryoları Geliştirme:
Operatör için simüle edilmiş senaryolar oluşturur.
5. Yeni Fikirler ve Yaratıcı Çözümler Sunma
Yapay zekâ, yenilikçi yaklaşımlar ve yaratıcı çözümler geliştirme konusunda programcıların işlerini destekler.
Örnekler:
- Akıllı Enerji Yönetimi:
ChatGPT, enerji tüketimini optimize etmek için öneriler sunar.
Örnek: Çalışmayan hatları otomatik olarak devre dışı bırakacak bir program. - Hata Tespiti ve Önleme:
Olası hataları önceden tahmin etmek için veriye dayalı çözüm önerir. - Makine Öğrenimi Entegrasyonu:
Üretim verimliliğini artırmak için ML tabanlı çözümler sunar. - Operatör Eğitimi için Senaryolar:
Operatörlerin eğitimi için simülasyonlar ve senaryolar geliştirir. - Sürdürülebilirlik Uygulamaları:
Daha az enerji tüketen otomasyon çözümleri önerir.
Sonuç
ChatGPT, PLC programcılarına rehberlik ederek onların verimliliklerini, problem çözme yeteneklerini ve inovasyon kapasitelerini artırır. Marmoteknik olarak, bu güçlü aracı süreçlerimize entegre ederek müşterilerimize en iyi çözümleri sunmaktan gurur duyuyoruz.