Imagina que llamas a alguien para reparar una máquina y solo le dices: "no va".
La persona puede ser brillante. Puede haber visto mil líneas, saber de PLCs, variadores, robots, HMI, buses de campo y esas paradas de viernes a última hora que nunca vienen solas. Pero si lo único que recibe es "no va", su respuesta va a ser una mezcla de experiencia, intuición y bola de humo.
Con la IA pasa algo parecido.
Un modelo puede ser muy bueno explicando código, detectando patrones o proponiendo pantallas. Pero si no ve el proyecto, está razonando con las manos en los bolsillos. Suena seguro, escribe bonito y quizá hasta acierta. Pero quizá no. Y en automatización industrial, "quizá" no es una estrategia.
La pregunta útil no es: "¿puede la IA ayudarme con TIA Portal?".
La pregunta útil es otra:
¿Cómo le doy a la IA contexto real de un proyecto TIA Portal
sin convertir la planta en un experimento?Ahí entra Eido TIA Workbench.
0) El problema: TIA Portal sabe mucho, pero no lo cuenta fácil
Un proyecto TIA Portal contiene muchísima información: bloques, UDTs, DBs, tags, pantallas, conexiones, scripts, alarmas, listas de texto, estados, dependencias y decisiones de ingeniería que muchas veces solo se entienden mirando el conjunto.
El problema es que ese conjunto vive dentro de un entorno pensado para programar y comisionar, no necesariamente para que Git, una IA o una revisión externa lo lean con calma.
Es un poco como tener una libreta técnica muy buena, pero encuadernada con pegamento industrial: tú sabes que dentro está la respuesta, pero pasarle "la página correcta" a otra herramienta no es trivial.
Sin contexto
La IA responde con generalidades: revisa señales, mira alarmas, comprueba permisos. Correcto, pero poco específico.
Con contexto
La IA puede comparar bloques, leer tags, seguir dependencias y explicar por qué una importación o una pantalla no encaja.
1) La idea: abrir una ventana, no soltar el volante
Eido TIA Workbench no pretende que una IA controle la planta. Tampoco pretende que un modelo decida sobre safety, normativa o comportamiento físico.
La idea es más modesta y, precisamente por eso, más útil:
Exportar artefactos de TIA Portal a una forma legible,
versionable y suficientemente ordenada para razonar sobre ella.En otras palabras: darle ojos a la IA.
El modelo puede ser ChatGPT, Claude, Gemini, un modelo local o el que decida cada empresa. La parte importante no es el nombre del modelo. La parte importante es que no trabaje a ciegas.
2) Qué saca del proyecto
La herramienta usa TIA Portal Openness V21 para escanear y exportar artefactos PLC y HMI Classic. No se queda solo en "sacar unos XML". La gracia está en sacar el material con estructura, estado y trazabilidad.
| Capa | Qué aporta a la IA |
|---|---|
| PLC | Bloques, tipos, tags, tablas, dependencias y estructura de control. |
| HMI Classic | Pantallas, plantillas, popups, tags HMI, conexiones, textos, scripts y listas. |
| Manifest | Inventario de artefactos, rutas, estado de exportación, errores y elementos no disponibles. |
| Reportes | Resumen de operación para saber qué ocurrió, qué falló y qué se pudo recuperar. |
3) Troubleshooting: de "no va" a "mira esta hipótesis"
La IA es especialmente buena cuando le pides que compare, resuma, busque inconsistencias o te ayude a ordenar una investigación.
Por ejemplo, con un export de Workbench puedes preguntarle cosas más concretas:
- Qué cambió entre dos versiones de un bloque y si afecta a una condición de marcha.
- Qué tags aparecen en una pantalla pero no tienen una relación evidente con la lógica PLC exportada.
- Qué dependencias deberían importarse antes para evitar errores.
- Qué señales conviene observar para comprobar una hipótesis de fallo.
- Cómo redactar una explicación para mantenimiento sin convertirla en novela de terror técnica.
Esto no convierte a la IA en ingeniero responsable. Convierte a la IA en una especie de mesa auxiliar: te ordena piezas, te señala patrones y te ayuda a no perderte en el montón.
4) Pantallas HMI: no es poner botones bonitos
Una pantalla HMI no es decoración. Una buena pantalla responde preguntas de planta:
- ¿En qué estado está la máquina?
- ¿Qué condición impide avanzar?
- ¿Qué espera el PLC del operador?
- ¿Qué señal física conviene revisar?
- ¿Cómo se recupera ciclo sin hacer una ceremonia extraña?
Si la IA tiene acceso a tags, pantallas, scripts y estructura PLC exportada, puede proponer una pantalla mucho más útil que si solo recibe "hazme una pantalla de diagnóstico".
No te da una verdad revelada. Te da un borrador técnico sobre el que discutir.
5) Un prompt que ya no va a ciegas
Actúa como ingeniero de automatización Siemens.
Contexto disponible:
- manifest.json generado por Eido TIA Workbench
- XML de bloques PLC relacionados con la estación
- XML de pantallas HMI Classic
- operation-report.txt
Quiero que hagas esto:
1. Resume qué artefactos parecen intervenir en la estación.
2. Señala dependencias, tags o referencias sospechosas.
3. Propón una pantalla HMI de diagnóstico para mantenimiento.
4. Lista pruebas manuales para validar la hipótesis.
5. No inventes tags ni bloques. Si falta contexto, dilo.La última línea es la que separa una ayuda técnica de una fábrica de confianza falsa. En industria, una buena respuesta también puede ser: "con lo que me has dado no se puede saber".
6) Límites sanos
Hay una frase que conviene repetir antes de emocionarse demasiado:
La IA ayuda a pensar.
No certifica que una máquina sea segura.Por eso el flujo razonable es este:
- Exportar con Workbench.
- Versionar en Git.
- Usar IA para leer, comparar, explicar o proponer.
- Revisar con criterio humano.
- Validar en TIA Portal, simulación, banco, FAT o planta.
La herramienta prepara contexto. La IA acelera lectura. El ingeniero decide. Y la planta, como siempre, tiene la última palabra.
Conclusión
Eido TIA Workbench nace de una idea sencilla: si conseguimos que un proyecto TIA Portal sea más legible fuera de TIA, ganamos varias cosas a la vez.
Gana Git, porque puede comparar. Gana documentación, porque puede apoyarse en artefactos reales. Gana troubleshooting, porque el contexto deja de vivir solo en la cabeza de quien programó la línea. Y gana la IA, porque por fin tiene algo concreto que leer.
No se trata de poner una IA a mandar sobre la máquina.
Se trata de darle una libreta técnica bien ordenada.