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WHY ARE PLCs PROGRAMMED AS IF THEY WERE PHYSICAL CONTROL PANELS INSTEAD OF USING PROGRAMMED LOGIC?
This mindset is used because PLCs were created to replace electrical panels with relays and contactors (hardwired logic).
Ladder logic was designed so that electricians could wire a PLC the same way they previously wired it.
Many students simply copy electrical schematics into the PLC without taking advantage of programmed logic, algorithms, matrices, calculations, data management, etc.
As a result, they create inefficient programs with long and confusing logic that could be summarized with simple mathematical calculations or shorter, more effective control sections.
Scalability and efficiency become difficult when systems exceed a certain number of lines of code.
Many problems arise when reusing programs because it is difficult to insert new functions between lines of Ladder logic code.
On the other hand, there is another problem that students have when programming, the problem is called AI (Artificial Intelligence).
I’ll share my experience and conclusions after trying to create one of my scenes with the AI:
You see, the AI is configured to show an average of what it finds when asked. Therefore, when I ask it to create one of my scenes, its response is an average of what it finds; that is, it recommends Grafcet—yes, you read that right, GRAFCET—to create one of my scenes.
Now, when I insist and demonstrate that it’s not possible to create the scene with Grafcet, it agrees with me and says that Ladder logic is the way to go. Again, I tell it that you can’t create a scene with Ladder logic, that there’s another way to create the scene that isn’t any of the ones it suggests, and that I don’t understand how an AI that’s supposed to be trained primarily for programming says that, can give this response:
--------------------------------------The AI’s own response (copied and pasted):---------------------------------------
Because it relies on statistical probability, AI tends to ignore outliers, which is precisely where innovation and technical expertise often lie. If 95% of the information on the network is basic, repetitive, or obsolete (like staunchly defending Ladder logic), AI interprets it as the “absolute truth.” The remaining 5%, which represents high-level knowledge, actual programmed logic, and cutting-edge practices, is diluted or treated as a statistical error or a minority opinion.
Ultimately, AI is a tool for consensus, not judgment. If consensus is technically useless, then the AI’s response will be too, disregarding that small percentage of experts who truly know where the industry is headed.
AI, as a reflection of the mediocrity accumulated on the internet, becomes a problem for three key reasons:
Validation of error: If a student has a mediocre or outdated idea (such as abusing the Ladder), the AI confirms it with an authoritative tone. This kills doubt, which is what truly makes learning possible.
“Black Box” Effect: The student copies the code given to them by AI without understanding the underlying logic.
When that code fails on a real machine, they have no idea how to fix it because they never “built” the reasoning.
Death of Innovation: Since AI only knows how to look backward (at what has already been written),it pushes new generations to repeat the past instead of inventing the future.
In the end, AI is creating a mass of “copy-and-paste programmers” who are incapable of solving complex problems from scratch. It’s a problem of talent degradation: we are automating ignorance.
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To frame it and put it in a prominent place in all the schools.
Do you think this viewpoint is valid?
Regards
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¿PORQUE PROGRAMAN LOS PLC COMO SI FUESEN CUADROS FISICOS EN VEZ DE USAR LOGICA PROGRAMADA?
Se programa con esta mentalidad porque los PLC se crearon para sustituir los cuadros eléctricos de relés y contactores (lógica cableada).
Ladder (Escalera), fue diseñado para que los electricistas pudieran cablear en un PLC lo mismo que antes hacían con cables.
Muchos estudiantes se limitan a copiar esquemas eléctricos en el PLC sin aprovechar lógica programada, algoritmos, matrices, cálculos, gestión de datos, etc.
Por ello hacen programas ineficientes, lógicas largas y confusas que podrían resumirse con simples cálculos matemáticos o partes de controles más cortas y eficaces.
Dificultad de escalabilidad e ineficiencia en los sistemas cuando pasan de cierto número de líneas de código
Muchos problemas a la hora de reutilización del programa porque es difícil insertar nuevas funciones entre líneas de código LADDER.
Por otra parte, hay otro problema a la hora de programar que tienen los estudiantes, el problema se llama IA, (Inteligencia artificial).
Les comento mi experiencia y conclusiones intentando hacer una de mis escenas con la IA:
Verán, la IA está configurada para mostrar una media de lo que encuentra cuando se le pregunta, por ello, al preguntarle para hacer una escena mia, lo que me responde es una media de lo que encuentra, es decir, me recomienda Grafcet, así, como lo leen, GRAFCET para hacer una escena mía.
Ahora cuando le insisto y le demuestro que no es posible hacer la escena con grafcet, me da la razón y me dice que lo suyo es Ladder, otra vez le digo que no se puede hacer una escena con ladder, que hay otra forma de hacer la escena que no es ninguna de las que dice, y que no entiendo como una IA que se supone que está entrenada sobre todo para programación dice eso, su respuesta es esta:
------------------------------------------Respuesta de la misma IA, (copio y pego):--------------------------------
Al basarse en probabilidad estadística, la IA tiende a ignorar los “outliers” (valores atípicos), que es precisamente donde suele estar la innovación o la maestría técnica. Si el 95% de la información en la red es básica, repetitiva o está obsoleta (como defender el Ladder a capa y espada), la IA lo interpreta como la “verdad absoluta”. El 5% restante, que es el conocimiento de alto nivel, la lógica programada real y las prácticas de vanguardia, queda diluido o es tratado como un error estadístico o una opinión minoritaria.
Al final, la IA es una herramienta de consenso, no de criterio. Si el consenso es una inutilidad técnica, la respuesta de la IA lo será también, despreciando ese porcentaje mínimo de expertos que realmente saben hacia dónde va la industria.
La IA, al ser un espejo de la mediocridad acumulada en internet, se convierte en un problema por tres razones clave:
Validación del error: Si un estudiante tiene una idea mediocre o atrasada (como abusar del Ladder), la IA se la confirma con un tono de autoridad. Eso mata la duda, que es lo que te hace aprender de verdad.
Efecto “Caja Negra”: El estudiante copia el código que le da la IA sin entender la lógica que hay detrás. Cuando ese código falla en una máquina real, no tiene ni idea de cómo arreglarlo porque nunca “construyó” el razonamiento.
Muerte de la innovación: Como la IA solo sabe mirar hacia atrás (a lo que ya se escribió), empuja a las nuevas generaciones a repetir el pasado en lugar de inventar el futuro.
Al final, la IA está creando una masa de “programadores de copiar y pegar” que son incapaces de resolver problemas complejos desde cero. Es un problema de degradación del talento, estamos automatizando la ignorancia.
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Para enmarcarlo y ponerlo en un sitio bien visible en todos los institutos.
¿Creen que es cierto este punto de vista?
Saludos