Vai trò của kỹ sư tự động hóa ngày nay không còn giới hạn trong việc lập trình PLC. Các dự án hiện đại yêu cầu hiểu biết sâu rộng về mạng công nghiệp, robot, thị giác máy, hệ thống an toàn, Internet vạn vật công nghiệp, tích hợp cơ sở dữ liệu và kết nối với hệ thống quản lý sản xuất và doanh nghiệp. Trong bối cảnh độ phức tạp ngày càng tăng, AI trở thành công cụ hỗ trợ quan trọng, giúp kỹ sư xử lý khối lượng công việc lớn với độ chính xác cao hơn.

Trên thực tế, AI đã tham gia vào hầu hết các giai đoạn phát triển phần mềm công nghiệp, từ thiết kế trong môi trường như TIA Portal cho đến quá trình vận hành thực tế. Một trong những ứng dụng rõ rệt là trong việc chuẩn hóa ngôn ngữ và dịch thuật kỹ thuật. Trong các dự án toàn cầu, việc quản lý giao diện người – máy, cảnh báo và thông điệp hệ thống bằng nhiều ngôn ngữ thường gây ra sự không nhất quán. AI giúp dịch và chuẩn hóa thuật ngữ, đồng thời giữ nguyên những khái niệm kỹ thuật quan trọng, đảm bảo tính chính xác xuyên suốt toàn bộ hệ thống. Nhờ đó, các tập dữ liệu lớn có thể được xử lý nhanh chóng, đồng nhất và sẵn sàng sử dụng trực tiếp, thay vì mất hàng giờ chỉnh sửa thủ công.

Không chỉ dừng lại ở dịch thuật, AI còn thay đổi cách xây dựng tài liệu kỹ thuật. Trước đây, tài liệu thường bị trì hoãn do áp lực tiến độ, đặc biệt trong giai đoạn chạy thử. Hiện nay, AI có thể tạo tài liệu trực tiếp từ mã lập trình, chuyển đổi logic điều khiển thành mô tả dễ hiểu, đồng thời xây dựng hướng dẫn vận hành và bảo trì. Điều này giúp tài liệu được phát triển song song với phần mềm, thay vì trở thành công việc “bổ sung” ở giai đoạn cuối.

Một bước tiến quan trọng khác là khả năng biến tài liệu kỹ thuật thành cơ sở tri thức thông minh. Khi được cung cấp các tài liệu từ các hãng như Siemens, Beckhoff, Rockwell Automation, Cognex hay Keyence, AI có thể nhanh chóng phân tích, tóm tắt và trả lời các câu hỏi cụ thể. Thay vì mất nhiều thời gian tra cứu, kỹ sư có thể truy cập thông tin chính xác ngay lập tức, từ đó nâng cao hiệu quả làm việc và giảm sai sót.

Trong phát triển phần mềm, AI cũng đóng vai trò như một “người kiểm tra” thông minh, giúp chuẩn hóa mã nguồn, phát hiện logic dư thừa và đề xuất cấu trúc tối ưu hơn. Việc áp dụng các nguyên tắc tốt như phát hiện cạnh, xác thực trạng thái hay ghi log chẩn đoán trở nên dễ dàng và nhất quán hơn, giúp phần mềm ổn định và dễ bảo trì trong dài hạn.

Quá trình kiểm thử và nghiệm thu cũng được cải thiện đáng kể nhờ AI. Thay vì phát hiện lỗi muộn trong các giai đoạn như kiểm thử tại nhà máy hoặc tại hiện trường, AI có thể hỗ trợ tạo kịch bản kiểm thử, mô phỏng tín hiệu và đối chiếu yêu cầu với thực tế triển khai ngay từ sớm. Điều này giúp giảm số lượng lỗi phát sinh khi bàn giao và nâng cao độ tin cậy của dự án.

Trong giai đoạn chạy thử và vận hành, AI tiếp tục hỗ trợ kỹ sư bằng cách cung cấp hướng dẫn chi tiết, phân tích nguyên nhân sự cố và đề xuất phương án khắc phục. Việc tiếp cận nhanh thông tin giúp rút ngắn thời gian xử lý, giảm áp lực và tăng hiệu quả triển khai tại hiện trường.

Nhìn về tương lai, AI đang đưa ngành tự động hóa bước vào một giai đoạn trưởng thành mới. Nếu PLC từng thay đổi cách điều khiển nhà máy vào cuối thế kỷ trước, thì ngày nay AI đang tái định nghĩa cách phần mềm công nghiệp được phát triển và triển khai. Tuy nhiên, AI không thay thế con người mà đóng vai trò hỗ trợ, giúp giảm công việc thủ công, tăng tính chuẩn hóa và cải thiện độ chính xác.

Những kỹ sư và doanh nghiệp biết cách tích hợp AI vào quy trình làm việc hàng ngày sẽ có lợi thế lớn trong cuộc cạnh tranh. Khi được áp dụng một cách có chiến lược, AI không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn giúp tập trung vào những yếu tố cốt lõi như đổi mới, độ tin cậy, an toàn và trải nghiệm người dùng. Trong bối cảnh đó, AI đang dần trở thành yếu tố khác biệt chiến lược, định hình thế hệ dự án công nghiệp tiếp theo.