引言

在自动化控制系统中，PLC（可编程逻辑控制器）扮演着至关重要的角色，尤其在工业过程中的数据处理和控制方面。作为一名 PLC 工程师，熟练掌握数组操作和数据处理的技巧是提高程序效率和优化系统性能的关键。今天，我们将探讨一个常见但却非常实用的 PLC 程序：数组逆向排序功能。

在 PLC 编程中，数组逆序是一个常见的需求。它的应用非常广泛，例如在数据排序、输出控制、实时监控等方面，逆序功能常常被用来改变数据流的顺序，进而达到预期的效果。本文将通过一个具体的程序示例来演示如何实现数组的逆序输出，并分析其在实际工业应用中的潜力。

1  程序代码及介绍

以下是该 PLC 程序的核心代码(代码基于 TIA 平台的 SCL 语言)：

TAS（ Turck Automation Suite）指的是图尔克自动化套件。使用IIoT服务平台可获取图尔克设备的所有信息，并用作完整解决方案来处理更新、设备管理和智能传感器。未来的TAS版本将为PC或本地服务器上的状态监测或边缘控制等服务提供广泛的IIoT功能。

图尔克自动化套件TAS V1版本可简化在工业以太网网络中，图尔克设备以及ARGEE和BEEP应用的管理和调试。IIoT平台的图尔克自动化套件还可让您对RFID系统进行彻底的可行性研究。

1. 前言

工控人难免有一些海外项目，在这一系列我跟大家分享一下工程师海外出差注意事项，衣食住行，硬件、软件、调试相关英语，以方便大家走出国门，推广咱们国内的系统。

2.  出差注意事项

2.1  通讯注意事项

1）在出发前手机开通国际漫游，尽量准备一周左右的流量，以防路上需要联系。

（注意：漫游入境国外后需要重启手机才能生效。）

2）现场一般还是会需要办理，国外电话卡一般比较贵，最好在国内淘宝办好。

3）手机翻译软件需要安装好，以便不时之需。

工业自动化的核心诉求是 “稳定、高效、可靠”，而当前 AI 在该领域的过度宣传，正模糊 “技术可能性” 与 “落地现实性” 的边界，背离工业场景的本质需求。需警惕三大认知误区，避免 AI 沦为 “华丽演示” 而非 “生产动能”。

1、警惕 “演示等同于量产落地”

工业场景的复杂性，容不得 “纸上谈兵”

过度宣传常将实验室模型环境下的 “单点演示” 包装为 “全场景量产方案”，却忽视工业自动化 “工况复杂、环境严苛、稳定优先” 的核心要求 —— 剑思庭观点，“演示易，产品难，难于上青天”。

演示中的 “理想环境” vs 量产的 “真实工况”：AI 视觉质检在实验室中能实现 99% 的准确率，但量产时面对物料色差、光照变化、电磁干扰，准确率可能骤降至 80% 以下；AI 预测性维护在单台设备上验证成功，推广到多品牌、多型号设备集群时，因缺乏统一数据标准，故障预警准确率大幅下滑；

在油气行业智能化加速的今天，现场设备不仅要能采集数据，更要具备实时分析与智能决策的能力。DicomE 2516 边缘控制器，正是面向这一趋势而生——它集高算力、大存储、边缘计算、智能算法与安全防护于一体，为智能化应用提供了坚实的硬件支撑。

引言

精良的代码不仅是机器的指令，更是工程师思想的传承

本文旨在分享西门子 PLC 编程的规范与技巧，帮助工程师写出可读性强、稳定性高、易于维护的程序。无论是小型还是大型控制系统，良好的编程规范都能显著提高开发效率和系统可靠性。

1  程序设计的基本原则

PLC 编程不仅仅是让系统运行起来，更需要满足以下设计要求：

• 简单性：使用标准化的程序框架和简单的指令。

• 可读性：程序应易于理解，便于调试和维护。例如，在多数情况下使用梯形图编程，因为它更便于阅读。

• 正确性：程序必须准确无误，经实际工作验证。

• 可靠性：程序应能稳定处理非正常工作条件和非法操作。

• 易改性：程序应便于修改，适应工艺变化。

11月17日-20日，罗克韦尔自动化在芝加哥举办的 2025 年自动化博览会（Automation Fair）上重磅推出21款创新技术与解决方案，展出与NVIDIA合作开发的边缘生成式AI技术——将NVIDIA Nemotron小型语言模型（SLM）与罗克韦尔的FactoryTalk Design Studio工作流集成。