懂设备，不一定懂编程
梯形图写得很熟，但 Python、MQTT、GUI 框架是另一套技能，学起来要花很多时间。
AI for OT · 面向 OT 人员的 AI 程序开发
OT 人员不用变成软件工程师，也能做出上线的程序
最懂设备的是现场的 OT 人员：PLC 工程师、设备工程师、自动化工程师。Falcon 把 PLC 与 HMI 的通信变成 AI 能理解的 JSON-RPC 数据，你只要用现场的说法描述需求，AI Agent 就能写出程序，并在回放数据上自己测试到通过为止。
OT 人员写程序，卡在哪里？
等 IT 排期等不到
一个监控画面、一份报表，交给 IT 要排队好几个月，需求还常常被误解。
不敢在产线上试
程序写错可能影响生产，只能等停机或检修才能测，一年没几次机会。
Falcon + AI Agent
Falcon + AI Agent 改变了什么
关键在于：AI 需要能理解的数据，以及可以放心犯错的测试环境。Falcon 两个都提供。
用现场语言下指令
直接说「D100 是冲压压力，单位 0.1 bar」。点位以 JSON-RPC 呈现，AI 能把你的说法对应到实际数据。
回放 log 就是安全沙盒
开发和测试都用录制的现场数据。AI 写错了只影响你的电脑，产线完全不受影响。
AI 自己测到通过才交付
Agent 会运行程序、比对回放数据、发现错误自己修，你拿到的是已经验证过的结果。
代码留在你手上
产出的是标准 Python 与 PySide6，看得懂、改得动，不会被绑定在某个封闭平台。
实际对话示例
用 OT 人员平常的说法就好，不需要懂编程术语。
录制现场数据
用 Falcon 录制一段实际生产的通信 log。
用自己的话描述需求
告诉 AI Agent 点位代表什么、想看到什么。
AI 编写并对照回放测试
Agent 写程序、跑回放、修错误，直到全部通过。
你确认后再上线
在回放画面上确认结果，再切换到现场 MQTT Broker。
ai-agent · ot-request
> D100 是冲压压力，单位 0.1 bar；M20 是主电机运行。压力超过 120 bar 持续 3 秒，画面要闪红灯，并把时间和压力记录到 CSV。
● 从回放 log 找到 D100、M20，D100 范围 0–1350（= 0–135.0 bar）
● 编写报警逻辑、红灯组件与 CSV 记录（PySide6 + paho-mqtt）
● 用 log.replay 回放 shift-a：检测到 2 次超压事件
↻ 第 2 次超压只持续 2.4 秒却触发报警：修正计时逻辑后重测
✓ 完成：1 次报警、CSV 1 条，与回放数据一致
Use cases
OT 人员可以让 AI 做的事
这些过去要找 IT 或外包的工作，现在可以自己完成。
Remote HMI 监控画面
把现场 HMI 的关键数值搬到办公室或主管的电脑上。
数据采集与报表
定时记录点位数值，输出 CSV 或 Excel 日报、班报。
异常报警通知
超出上下限、持续时间过长、状态异常时自动通知。
稼动率与 OEE 统计
从运行、停机、产量点位自动计算稼动率。
点位清单整理
从录制的通信自动整理出 HMI 实际使用的点位与数值范围。
PLC 修改前后比对
回放同一段数据，比对 PLC 程序修改前后的行为差异。
安全原则：AI 不会直接接触 PLC
- 开发与测试阶段只使用回放数据，不连接产线
- AI 生成的程序只能通过 Falcon 的 JSON-RPC 方法访问点位，不会直接访问 PLC
- 写入点位必须另外授权，可用 MQTT 账号与 Topic 权限限制
- 是否上线由 OT 人员决定，AI 只负责编写与测试
常见问题
我不会 Python，也能用 AI 开发吗？
可以。你只需要用现场的说法描述需求，例如点位代表什么、要在什么条件下做什么。程序由 AI Agent 编写并测试，你在画面上确认结果是否正确即可。
可以配合哪些 AI Agent？
任何能编写并运行 Python 的 AI coding agent 都可以，例如 Claude Code。Falcon 提供的是标准 JSON-RPC 与 MQTT，不绑定特定 AI 服务。
AI 写的程序会不会直接改到 PLC？
不会。开发时只用录制的 log 回放；上线后程序也只能通过 Falcon 的 JSON-RPC 方法访问点位，而且写入需要另外授权。
生成的程序可以自己修改吗？
可以。生成的是标准 Python 与 PySide6 代码，可以自己修改、交给同事维护，或再让 AI 协助调整。
和传统 SCADA 或 HMI 软件有什么不同？
传统软件功能固定，定制要找原厂或系统集成商。Falcon 配合 AI，让 OT 人员按自己的需求快速做出专用工具，并且可以在回放数据上完整验证。
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