Lokal AI vs Cloud Copilot
för Siemens TIA Portal
Siemens TIA Portal Copilot skickar din PLC-kod till molnet. TIA Connect håller allt lokalt. Jämför SaaS AI mot lokal AI för industriell automation — och varför MCP är framtiden.
AI-revolutionen inom PLC-programmering
Artificiell intelligens förändrar hur ingenjörer programmerar industriella PLC:er. Siemens erbjuder nu sin TIA Portal Copilot — en molnbaserad SaaS-assistent integrerad i TIA Portal V20+. Men för många industriella miljöer är det helt enkelt inte ett alternativ att skicka proprietär PLC-kod och produktionsdata till externa molnservrar.
TIA Connect tar ett fundamentalt annorlunda tillvägagångssätt: en lokal MCP-server (Model Context Protocol) som ansluter TIA Portal till valfri AI-modell — i molnet eller lokalt — samtidigt som dina data förblir under din kontroll. Ingen leverantörsinlåsning, inget obligatoriskt molnabonnemang, inga data som lämnar ditt nätverk.
Siemens Copilot vs TIA Connect: direkt jämförelse
Två tillvägagångssätt för AI-assisterad PLC-programmering — det ena skickar dina data till molnet, det andra håller dem lokala
| Funktion | Siemens TIA Portal Copilot | TIA Connect (MCP) |
|---|---|---|
| Arkitektur | Cloud SaaS — kod skickas till Siemens servrar | Lokal MCP-server — data stannar på din maskin |
| AI-modell | Siemens proprietär (inget val) | Valfri LLM: Claude, GPT-4, Llama 3, Mistral, Qwen... |
| Offlinekapacitet | Kräver internetanslutning | Helt offline med lokala modeller (Ollama, vLLM) |
| Datasuveränitet | Kod bearbetas på externa servrar | 100% lokalt — inget lämnar ditt nätverk |
| Kostnadsmodell | SaaS-prenumeration per användare | Engångslicens + BYOK (Bring Your Own Key) |
| TIA Portal-versioner | Endast V20+ | V17, V18, V19, V20, V21 |
| IDE-integration | Inbyggd i TIA Portal enbart | VS Code, Cursor, Windsurf, valfri MCP-klient |
| Protokoll | Proprietärt stängt API | Öppen MCP-standard (Anthropic) |
Varför datasuveränitet är viktigt inom industrin
Inom fordons-, läkemedels-, försvars- och kritisk infrastruktursektorn är PLC-kod klassificerad immateriell egendom. En produktionslinjes styrlogik representerar år av ingenjörskunnande och konkurrensfördelar.
När du använder en molnbaserad AI-assistent skickas din kod — inklusive variabelnamn, processlogik, säkerhetsrutiner och produktionsparametrar — till externa servrar för bearbetning. Även med kryptering och integritetsskydd skapar detta efterlevnadsrisker enligt NIS2, IEC 62443 och företagets säkerhetspolicyer.
Med TIA Connects lokala tillvägagångssätt körs MCP-servern lokalt på din ingenjörsarbetsstation. Dina PLC-projektdata lämnar aldrig ditt nätverk. Du väljer om du vill dirigera AI-förfrågningar till ett moln-API (med din egen nyckel) eller till en helt lokal modell som körs på din egen hårdvara.
Vad är MCP för TIA Portal?
Model Context Protocol (MCP) är en öppen standard skapad av Anthropic som gör det möjligt för AI-modeller att interagera med externa verktyg och datakällor. TIA Connect implementerar en MCP-server som exponerar TIA Portals Openness API för alla kompatibla AI-klienter.
Det innebär att din AI-assistent — oavsett om det är Claude i Cursor, GPT i VS Code eller en lokal Llama-modell — direkt kan läsa din PLC-projektstruktur, skapa och ändra block, hantera taggar, kompilera kod och till och med ladda ner till PLC:n. Allt genom ett standardiserat, öppet protokoll.
Vad MCP-servern kan göra
Kör AI 100% offline med lokala modeller
För de mest känsliga miljöerna — air-gappade nätverk, försvarsföretag, klassificerade produktionslinjer — stöder TIA Connect helt offline AI genom lokal modellinferens.
Med verktyg som Ollama eller vLLM kan du köra open source-modeller (Llama 3.1, Mistral, Qwen 2.5, DeepSeek) direkt på din ingenjörsarbetsstation eller en lokal GPU-server. I kombination med TIA Connects MCP-server får du ett komplett AI-assisterat arbetsflöde för PLC-programmering utan något internetberoende.
Rekommenderad hårdvara
NVIDIA RTX 4090 eller A6000 för 70B-modeller. RTX 3090/4070 Ti Super räcker för 8-14B-modeller som klarar de flesta PLC-uppgifter.
Stödda ramverk
Ollama (enklast att installera), vLLM (bäst genomströmning), llama.cpp (minst fotavtryck). Alla exponerar OpenAI-kompatibla API:er som TIA Connect kan använda.
Prestanda
En 14B-parametermodell på RTX 4090 genererar SCL-kod med 40+ tokens/sekund — snabbare än att skriva. Svarskvaliteten matchar molnmodeller för strukturerad PLC-kod.
Kostnadsjämförelse: SaaS vs BYOK
Siemens Copilot kräver en löpande SaaS-prenumeration per användare — utöver en redan dyr TIA Portal-licensstack. För ett team med 5 ingenjörer innebär detta en återkommande årskostnad ovanpå befintliga licenser.
TIA Connect använder en engångslicensmodell med BYOK (Bring Your Own Key). Du betalar en gång för programvaran och använder dina egna AI API-nycklar — eller kör lokala modeller till noll marginalkostnad. För team som använder Claude eller GPT är typiska API-kostnader 5-15 gånger billigare än SaaS-prenumerationer per användare.
Med lokala modeller via Ollama sjunker dina AI-kostnader till noll efter den initiala hårdvaruinvesteringen.
Vanliga frågor
Kan jag använda TIA Connect helt offline?
Ja. TIA Connect körs som en lokal server på din maskin. I kombination med en lokal LLM via Ollama eller vLLM får du en helt air-gappad AI-assistent för PLC-programmering. Ingen internetanslutning krävs vid något tillfälle.
Är TIA Connects MCP-server kompatibel med Siemens TIA Portal Copilot?
De är oberoende lösningar. TIA Connect använder den öppna MCP-standarden och fungerar med valfri AI-modell, medan Siemens Copilot är en proprietär SaaS-funktion. Du kan använda båda, men TIA Connect ger dig mer flexibilitet och datakontroll.
Vilka AI-modeller fungerar bäst för PLC-kodgenerering?
Claude Sonnet/Opus och GPT-4o producerar den bästa SCL-koden. För lokala modeller är Qwen 2.5 Coder 32B och Llama 3.1 70B utmärkta. Även mindre 8B-modeller hanterar rutinuppgifter som taggskapande och blockdokumentation.
Hur jämförs MCP med traditionell TIA Openness-skriptning?
MCP bygger ovanpå TIA Openness men lägger till ett AI-nativt gränssnitt. Istället för att skriva C#-skript beskriver du vad du vill ha på naturligt språk. AI:n använder MCP-verktyg för att utföra operationerna — läser din projektkontext, genererar kod och distribuerar den, allt i en konversation.