別把 AI 想得太神：用工程師的思維拆解 Google Gemini 工作流

大家好，我是 Ethan。在自動化領域打滾這麼多年，我常聽到同行或學生抱怨：「Ethan，現在這 AI 這麼紅，到底能不能幫我把工廠的報表寫好，或者幫我優化伺服馬達的參數？」面對這些新工具，很多人第一反應是覺得它很神祕，甚至有點抗拒。其實，當你拆解過成千上萬的 PLC 程式邏輯後，你會發現這跟寫 AI 指令沒什麼兩樣：你給它什麼條件（Input），它就吐出什麼邏輯（Output）。

我們從根本來了解，AI 並不是什麼會魔法的盒子，它其實就是一個處理大量數據的「黑盒子」。我們把它當成一個剛入職的學徒，你給的指令（Prompt）越精確，它執行的動作就越準確，就像設定步進馬達的脈衝頻率一樣，給錯了信號，機器動作肯定就跑偏了。

AI 指令就像 PLC 的邏輯步序：別給模糊的訊號

拆開看基本的原理

在工廠自動化裡，我們寫程式最忌諱邏輯不明確。比如說你要伺服馬達定位，你不能只跟控制器說「動一下」，你必須定義目標位置、加速度、減速度、還有極限開關。用 Google Gemini 提升工作效率也是同一個道理。如果你問它「幫我寫一份自動化報表」，它只會給你一個通用、甚至像廢話一樣的範本。

試著把複雜的任務「拆解」。我習慣這樣設定指令：

• 角色設定：先告訴它它是誰（例如：資深自動化工程師）。
• 任務拆解：給出明確的步驟（例如：分析這份伺服系統異常紀錄 CSV，找出高溫報警的頻率）。
• 輸出格式：要求它用表格或條列式呈現，方便你後續處理。

重點：AI 就像一台處理速度極快的 PLC，它執行的效率取決於你編寫邏輯的精確度。指令寫得越細，它產生的偏差就越小。

如何透過自動化思考，讓 Gemini 成為你的工程助手

把枯燥的重複性工作丟給它

我們在現場工作，有很多瑣碎的瑣事，比如整理變頻器參數表、將老舊的維修記錄數位化。這些事情不需要「人」的創造力，只需要「邏輯」的搬運。我曾經嘗試過把一整疊手寫的電路維修筆記拍照丟給 Gemini，請它整理成清單。結果它做得比我自己打字快得多。

這裡有個關鍵技巧：當你遇到不懂的技術文件，不要硬啃。你可以請 Gemini 用「小學生的語言」解釋那份複雜的伺服馬達控制手冊。你會發現，那些平常看著很複雜的參數設定，其實拆開看，就是幾個基本的電路原理在互相作用。

注意：雖然 AI 很強，但涉及工業安全（如緊急停止迴路或人機防護）時，千萬不要完全依賴它的建議，一定要經過實際驗算與現場測試，因為它是基於機率運算的，並非絕對的硬體定律。

總結：保持好奇心，但保持工程師的戒心

很多人覺得自動化很難，是因為他們只看到機器的外殼，沒去拆解內部的馬達與編碼器。AI 也是一樣，不要被那些華麗的介紹詞給嚇到了。對我而言，AI 就是我工具箱裡的一把新扳手，它能不能把螺絲鎖好，取決於我怎麼握住它、怎麼施力。

下次當你面對一堆亂糟糟的報表，或者是一份看不懂的外文手冊，記得：把它當成一個需要除錯的系統。把邏輯拆解清楚，餵給 AI，你就會發現你的工作效率已經不在同一個檔次了。工廠自動化講求的是「穩定」與「可控」，運用 AI 的過程，其實就是一場腦力上的自動化工程。