中国北京，2024年7月22日——随着全球医药市场进入新的发展周期，生命科学行业在获得蓬勃发展的同时，面临着研发生产成本高、供应链复杂、政策法规日趋严苛等挑战与诸多不确定性。我国《“十四五”医药工业发展规划》提出，要推动产业数字化转型、推动信息技术与生产运营深度融合、促进全产业链绿色低碳发展。在此背景下，拥抱数字化转型与可持续发展成为生命科学行业企业无法回避的一道“必选题”。

放眼全球，由达沃斯世界经济论坛与麦肯锡合作开展遴选的“灯塔工厂”，代表着相关行业数字化的先进水平，可以成为中国生命科学行业在转型过程中借鉴和学习的样板。据麦肯锡统计，全球领先的生命科学行业“灯塔企业”在产量、成本、质量、效率、能耗等方面均实现了显著提升，例如瓶颈设备产能提升最高可达40%，关键产品生产周期缩短最高可达40%，物流成本降低最高可达20%，成效不可小觑。

然而，截至2023年12月，中国在电子、汽车等行业已拥有数十座“灯塔工厂”，而在生命科学领域仅获评1家。那么，中国的生命科学企业该如何迎头赶上，为全行业的转型发展提供可循之章呢？

厚积薄发，躬身实践赋能“灯塔工厂”建设

S7-1200 与 S7-300 PN 之间的以太网通信可以通过 TCP 协议来实现，使用的通信指令是在双方 CPU 调用 T-block (TSEND_C，TRCV_C，TCON，TDISCON，TSEND，TRCV) 指令来实现。通信方式为双边通信，因此 TSEND 和 TRCV 必须成对出现。

本案例也可以作为S7-1200 与 S7-300 PN 之间的 TCP 通信文档。

硬件和软件需求及所完成的通信任务

所需条件：

① S7-1200(CPU1215C DC/DC/DC，固件版本V4.4)/S7-300(集成PN口，固件版本V3.2)   

② TIA STEP7 V16，STEP7 V5.6

所完成的通信任务：

① S7-1200 CPU将通讯数据区 DB3 块中的 10 个字节的数据发送到 S7-300 CPU的接收数据区 DB2 块中。

② S7-300 CPU将通讯数据区 DB1 块中的 10 个字节的数据发送到 S7-1200 CPU的接收数据区 DB4 块中。

1 行业概述

工业自动化是指利用控制系统（如 PLC 或 DCS ）来操作和控制工业过程，实现生产过程的自动化。尽管工业自动化技术在现代工业中占据重要地位，但其就业前景并不如预期乐观。根据知名招聘网站7月份发布的46个行业薪资最新榜单显示（下图），工业自动化行业的平均薪酬为 10875 元，中位数为 9001 元，位列第 17 位，显示出这个行业面临一定的挑战和困境。

“工业4.0”、“新质生产力”、“人工智能+”……我们正在经历着生产力变革的时代，以科技创新作为内核、打破产业场景边界的新质生产力应运而生，而其中的重要代表力量，便是人工智能的发展。

在今年3月份，“人工智能+”首次被写入政府工作报告，这意味着中国将加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。这与施耐德电气长久以来布局数字化、智能化的方向不谋而合，施耐德电气坚信将AI技术投入到工业产业实际应用中，将为中国工业的“进阶”激发出无限潜力。

随着AI技术不断迭代演进，怎样在复杂多变的工业领域发挥其价值使其推动新质生产力发展？又有哪些场景可以让AI发挥其最大作用，实现AI规模化应用，从而加速驶向新型工业化？

效率进化，指数级变革生产力

在“剑指工控”网站上，我们谈Ethernet-APL 已经谈了很多了，而与之关系密切的单对线以太网SPE却没怎么说，其实SPE挺重要的，所以我就请大家关注一下单对线以太网SPE。

2  SPE工业合作伙伴网络

2019年，为了推动单对线以太网SPE技术发展，HARTING、TE Connectivity、HIROSE、Würth Electronics、Bizlink、MURR Elektronik和Softing七家公司作为创始成员，组建了SPE工业合作伙伴网络(SPE Industry Partner Network)，后来IMS CS、罗森伯格、Datwyler、Kyland、Microchip Technology、SICK、O-Ring、Draka/Prysmian Group和University 4 Industry 等公司也正式加入该网络，目前已超过50家会员公司。会员公司网络还运营着一个专门的SPE合作伙伴网站，提供更多的信息。

对于制造业而言，提升竞争力需要以安全稳定、高效智能的生产力为根基。工业设备作为生产制造的关键要素，其连续作业能力与维护策略息息相关。然而，无论是周期性维护还是基于状态的监测，都需要大量人员的监视，并且无法有效避免设备由于设备劣化导致非计划停机的风险。如今，伴随人工智能、机器学习、工业物联网等先进技术的融合发展，基于数据驱动的预测性维护逐渐成为现代工业主流的智能化设备运维方式，帮助企业降低维护工业资产的成本与时间，保障安全生产。

AI+预测性维护解决方案，引领设备运维智能化发展

如何在设备潜在故障发生点至功能故障发生点区间找到最佳维护平衡点，是企业应用预测性维护的核心诉求。依托在工业自动化领域深厚的技术积淀和丰富的故障诊断经验，施耐德电气预测性维护解决方案引入了先进AI算法，并预置诊断知识库，提供涵盖AVEVA Predictive Analytics预测性维护系统、EcoStruxure™ PMA预测性维护顾问在内的整体解决方案，帮助行业用户深挖数据价值，实现设备智能运维。

引言

在 PLC 编程中，变量是构建自动化控制程序的基础。CODESYS 作为一种强大的 PLC 编程软件，提供了多种变量类型和管理方式，使得编程更加灵活和高效。本文将详细介绍 CODESYS 中的变量，包括变量的定义、类型、局部变量和全局变量、掉电保持变量、结构变量等内容。

1 什么是变量

在编程中，变量是一种用于存储数据的命名空间。它们可以保存不同类型的数据，如数值、字符或逻辑值。变量使得程序能够动态处理数据，从而实现复杂的控制逻辑。

2  变量的命名规则

变量命名需要严格按照下面的格式，为了代码的可阅读和规范性，尽量采用统一风格的命名方式，如：匈牙利命名风格，骆驼风格，Pascal 风格，蛇形风格等。

1. 变量只能由字母、数字和下划线组成；

2. 变量首字必须是字母；

3. 变量不能是关键词和操作符；

引言

在如今数字化浪潮的推动下，数据在企业的智慧化转型道路上扮演着至关重要的角色，面对如此庞大的数据群，数据管理和存储成为一项至关重要的任务。因此众多企业选择建立数据中心，用于有效地应对日益增长的数据需求，而高效地管理数据中心、保障数据中心稳定运营也能助力企业从容应对不断变化的业务挑战。

01 项目背景

某全球知名的数控机床企业为了向中国客户提供更多高品质、高附加值的智能机床装备及解决方案，因此选择在国内建立现代化工厂，旨在利用数字化设计、智能化生产、智慧化管理等方式来为客户提供包括需求、研发、生产再到售后在内的一体化服务。

02 项目背景