一、電氣自控系統(tǒng)的設計與開發(fā)
負責電氣自動化核心硬件與控制系統(tǒng)的方案設計，是保障設備 / 產線穩(wěn)定運行的基礎，具體包括：
1. 硬件選型與電路設計：根據(jù)項目需求（如工業(yè)產線、智能設備、新能源系統(tǒng)等），選型電氣元件（PLC 可編程邏輯控制器、變頻器、傳感器、伺服電機、繼電器等），設計電氣原理圖、接線圖，確保硬件匹配性與安全性；
2. 自控程序開發(fā)：使用 PLC 編程軟件（如西門子 Step7、三菱 GX Works）、SCADA（監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集）系統(tǒng)（如 WinCC、Intouch）開發(fā)控制程序，實現(xiàn)設備的自動化運行（如產線的啟停、速度調節(jié)、故障連鎖保護）；
3. 系統(tǒng)調試與優(yōu)化：搭建電氣自控系統(tǒng)測試環(huán)境，進行硬件接線調試、程序邏輯驗證，解決運行中的卡頓、誤觸發(fā)、精度不足等問題，優(yōu)化系統(tǒng)響應速度與穩(wěn)定性。
二、人工智能技術的落地與應用
將 AI 算法轉化為可落地的電氣 / 自動化場景解決方案，核心是 “用 AI 提升控制效率或實現(xiàn)智能決策”，具體包括：
1. AI 需求分析與方案設計：結合業(yè)務場景（如工業(yè)質檢、設備故障預測、智能電網(wǎng)調度、智能家居控制等），明確 AI 應用目標（如降低故障率、提升檢測精度、節(jié)約能耗），設計 AI 技術路徑（如選擇機器學習、深度學習、強化學習算法）；
2. 數(shù)據(jù)處理與模型開發(fā)：采集電氣系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)（如設備電流 / 電壓 / 溫度數(shù)據(jù)、產線傳感器數(shù)據(jù)），進行數(shù)據(jù)清洗、標注、特征工程；使用 Python（TensorFlow/PyTorch 框架）開發(fā) AI 模型（如故障預測模型、質量檢測模型、能耗優(yōu)化模型）；
3. AI 與自控系統(tǒng)融合：將訓練好的 AI 模型部署到電氣自控系統(tǒng)中（如通過邊緣計算設備、工業(yè)網(wǎng)關對接 PLC/SCADA），實現(xiàn) “AI 決策→自控執(zhí)行” 的閉環(huán)（例如：AI 識別設備異常數(shù)據(jù)后，自動觸發(fā) PLC 的停機保護指令）。
三、設備 / 系統(tǒng)的運維與故障處理
保障已落地的電氣自控 + AI 系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行，降低停機風險，具體包括：
1. 日常巡檢與狀態(tài)監(jiān)控：通過 SCADA 系統(tǒng)、AI 監(jiān)控平臺實時監(jiān)測電氣設備運行參數(shù)（如電流、電壓、溫度、振動），定期現(xiàn)場巡檢硬件狀態(tài)，記錄運行日志；
2. 故障診斷與修復：當系統(tǒng)出現(xiàn)故障（如 PLC 程序報錯、傳感器失效、AI 模型誤判）時，通過數(shù)據(jù)分析（如查看故障代碼、回溯 AI 決策數(shù)據(jù)）定位問題根源，快速修復硬件故障或優(yōu)化程序 / 模型；
3. 定期維護與升級：根據(jù)設備損耗規(guī)律，制定維護計劃（如更換老化傳感器、清理 PLC 散熱模塊）；根據(jù)業(yè)務需求迭代 AI 模型（如補充新數(shù)據(jù)重新訓練，提升預測精度）。
四、項目管理與跨團隊協(xié)作
銜接技術與業(yè)務，確保項目按時、按質落地，具體包括：
1. 項目計劃與進度管控：根據(jù)項目目標（如 “3 個月內完成某工廠產線 AI 節(jié)能改造”），拆解任務（硬件采購、程序開發(fā)、現(xiàn)場調試等），制定時間節(jié)點，跟蹤進度并解決延期風險；
2. 跨部門溝通協(xié)作：與機械工程師（協(xié)調設備機械結構與電氣控制匹配）、軟件工程師（對接 AI 模型與上位機軟件）、客戶 / 業(yè)務部門（確認需求細節(jié)、反饋項目進展）溝通，確保各方需求對齊；
3. 文檔撰寫與知識沉淀：編寫項目技術文檔（如電氣手冊、AI 模型說明、調試報告）、用戶操作手冊，沉淀技術經(jīng)驗（如常見故障解決方案、AI 模型優(yōu)化案例）。
五、技術調研與創(chuàng)新
保持技術敏銳度，推動系統(tǒng)迭代與創(chuàng)新，具體包括：
1. 行業(yè)技術跟蹤：關注電氣自控（如新型 PLC、工業(yè)以太網(wǎng)技術）、人工智能（如大模型在工業(yè)場景的應用、邊緣 AI 芯片）領域的新技術、新方案；
2. 技術驗證與落地：針對潛在優(yōu)化點（如 “用 AI 視覺替代傳統(tǒng)傳感器檢測產品缺陷”），開展小范圍技術驗證，評估可行性后推動規(guī)模化落地；
3. 成本與效率優(yōu)化：在滿足性能需求的前提下，優(yōu)化硬件選型（降低采購成本）、簡化控制程序（提升運行效率）、優(yōu)化 AI 模型（減少算力消耗）。
六、安全與合規(guī)保障
確保電氣系統(tǒng)與 AI 應用符合安全標準，規(guī)避風險，具體包括：
1. 電氣安全管控：嚴格遵循電氣安全規(guī)范（如接地保護、過載保護設計），避免觸電、設備燒毀等安全事故；
2. 數(shù)據(jù)安全與合規(guī)：處理 AI 模型訓練數(shù)據(jù)時，遵守數(shù)據(jù)隱私法規(guī)（如 GDPR、國內《數(shù)據(jù)安全法》），確保數(shù)據(jù)采集、存儲、使用合法；
3. 系統(tǒng)合規(guī)驗收：確保項目成果符合行業(yè)標準（如工業(yè)自動化的 ISO 標準、AI 應用的倫理規(guī)范），配合驗收測試（如第三方安全檢測、性能驗收）。