前言
在工業自動化領域，三菱PLC以其高可靠性、靈活性和廣泛的應用場景，成為眾多工程師的首選控制設備。然而，傳統的PLC編程往往需要深厚的專業知識和經驗積累，開發周期長且調試復雜。隨著人工智能技術的快速發展，利用先進的AI工具輔助編程已成為提升效率的新趨勢。
本文將探討如何結合 AI 與三菱PLC編程環境GX Works2，展示AI輔助開發的實用技巧與典型案例。希望通過這一創新方式，幫助工程師更高效地應對工業自動化挑戰，同時為PLC編程的智能化轉型提供參考。
聲明：個人長期未接觸PLC編程，對當前PLC技術細節可能存在認知不足。由于缺乏實際硬件設備支持，本文未進行程序調試驗證，主要側重于方法論層面的探討。如有技術表述不準確之處，歡迎業內人士指正。
一.ChatGPT版本
1.編寫簡單樣例程序
根據需求編寫一個基礎的樣例程序。這個程序可以是功能簡單的代碼片段，用于演示核心邏輯或功能。樣例程序的目的是為后續步驟提供參考，確保ChatGPT能夠準確理解用戶的需求。應盡量保持代碼簡潔，避免復雜邏輯，盡量使用單行程序，以便AI能夠高效處理。
2.把程序導出 CSV 文件
完成樣例程序后，需要將其導出為CSV文件格式。右鍵【main】，選擇【寫入至 CSV 文件】。這一步驟為后續上傳和調用ChatGPT提供了標準化的輸入文件。
3.上傳程序調用ChatGPT
將導出的“CSV文件”上傳至ChatGPT平臺，輸入任務程序需求，一定要打開【推理】模式，通過調用AI接口對程序進行分析和處理。上傳時需確保文件完整且格式正確，以便ChatGPT能夠準確讀取內容。
任務程序需求樣例：
學習一下文件程序，用三菱FX3U PLC梯形圖語言編寫一個燈光循環控制程序，要求：
1. 使用X0作為啟動按鈕輸入
2. 程序執行流程：初始： x0導通，復位計數D0到D2，進入程序1程序1：綠燈(Y0)亮1秒，滅1秒，循環5次，進入程序2程序2：紅燈(Y1)亮2.5秒，滅2.5秒，循環3次，進入程序3程序3：黃燈(Y2)亮0.5秒，滅0.5秒，循環6次，程序結束
3. 輸出格式必須跟學習的程序一樣
4.生成程序
ChatGPT根據上傳的樣例程序生成新的程序。這一步獲得完整的代碼文件，直接用于項目開發。
5.復制修改 CSV 文件
復制一份PLC的“CSV文件”，然后打開文件，全選清空里面的內容。復制 ChatGPT生成的程序，然后粘貼在“CSV文件”里，最后保存。
6.導入CSV 文件
將生成的CSV文件導入到GX Works2 中。新建一個“FX-3U”工程，右鍵【main】，選擇【從CSV文件讀取】，在出現讀取提示彈窗中選擇“是”。
7.AI生成程序預覽
通過預覽查看AI生成的程序效果，可以查看程序是否符合預期，發現潛在問題并進行調整。
二.DeepSeek 版本
1.編寫簡單樣例程序
根據需求編寫一個基礎的樣例程序，DeepSeek 版本樣例程序要比ChatGPT版本還要簡單一點，應盡量保持代碼簡潔，避免復雜邏輯，盡量使用單行程序，以便AI能夠高效處理。
2.把程序導出 CSV 文件
完成樣例程序后，需要將其導出為CSV文件格式。右鍵【main】，選擇【寫入至 CSV 文件】。這一步驟為后續上傳和調用ChatGPT提供了標準化的輸入文件。
3.上傳程序調用DeepSeek
將導出的“CSV文件”上傳至DeepSeek平臺，輸入任務程序需求，這里先不用【深度思考】模式。上傳時需確保文件完整且格式正確，以便DeepSeek能夠準確讀取內容。
學習一下文件程序，用三菱FX3U PLC梯形圖語言編寫一個燈光循環控制程序，要求：
1. 使用X0作為啟動按鈕輸入
2. 程序執行流程：初始： x0導通，復位計數D0到D2，進入程序1程序1：綠燈(Y0)亮1秒，滅1秒，循環5次，進入程序2程序2：紅燈(Y1)亮2.5秒，滅2.5秒，循環3次，進入程序3程序3：黃燈(Y2)亮0.5秒，滅0.5秒，循環6次，程序結束
3. 輸出格式必須跟學習的程序一樣
4.生成程序
DeepSeek根據上傳的樣例程序生成新的程序，每次生成的結果可能不一樣，有些是不能用于項目開發。
5.復制修改 CSV 文件
復制一份PLC的“CSV文件”，然后打開文件，全選清空里面的內容。復制 DeepSeek生成的程序，然后粘貼在“CSV文件”里，最后保存。
6.導入CSV 文件
將生成的CSV文件導入到GX Works2 中。新建一個“FX-3U”工程，右鍵【main】，選擇【從CSV文件讀取】，在出現讀取提示彈窗中選擇“是”。
7.用思考模式生成程序
之前測試【深度思考】模式，生成的程序很多都是不能用。這次用【深度思考】模式，生成的程序基本沒什么報錯。
三.總結
| 對比維度 | ChatGPT | DeepSeek |
|---|---|---|
| 學習能力 | 能夠快速理解樣例程序邏輯，適應性強 | 學習能力稍弱，需更明確的輸入提示 |
| 生成程序錯誤率 | 錯誤較少，邏輯更嚴謹 | 錯誤相對較多，需額外調試 |
| 直接可用性 | 生成的程序通常可直接用于項目開發 | 可能需要進一步優化才能投入使用 |
| 適用場景 | 適合快速原型開發和稍微復雜邏輯實現 | 更適合簡單任務或輔助代碼生成 |
ChatGPT在樣例程序的學習能力和生成代碼的準確性上表現更優，其生成的程序錯誤較少，通常可直接集成到實際項目中，顯著提升開發效率。相比之下，DeepSeek雖然也能輔助代碼生成，但在復雜邏輯處理和錯誤控制上稍顯不足，可能需要更多人工調整。因此，對于追求高效、低錯誤率的開發需求，ChatGPT是更優的選擇；目前，AI（如 ChatGPT、DeepSeek 等）在 PLC（可編程邏輯控制器）編程中的應用仍處于初級階段。未來，隨著 AI 學習能力的增強以及對工業環境的更深理解，它有望承擔更復雜的編程任務，甚至實現“自主編程”，進一步推動工業自動化的發展。
