在当今复杂多变的市场环境下，工控行业正经历着前所未有的变革与挑战。11月28日晚，我们相聚在剑指工控栏目《阿甘夜话》的直播间，围绕“今后我们还选择工控吗？（扫码可观看回放）”这一话题展开深入探讨。

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参与讨论的有代表民营企业的阿甘、经验丰富的老曹、见解独到的老剑以及资深从业者老宋，同时还有众多网友积极参与互动。

今天，在不断推陈出新的工业自动化领域，正发生着一场从封闭走向开放的技术变革。与封闭僵化的传统技术体系相比，开放的、软件定义的自动化技术正凭借前所未有的灵活性与高效性等优势，为各行各业的生产、协作和创新模式带来颠覆性变革。

要审视一项新技术的真正前景，终究要以行业实践做参考、以用户需求为导向，把看得见、摸得着的真实价值与使用体验作为检验依据。从这个角度看，开放自动化技术到底有多大价值？它能给各行各业带来怎样的未来？我们从真实行业数据、权威专家洞察与行业伙伴反馈中寻找答案。

最新行业调研：“封闭性困局”带来“隐性成本”

从行业视角来看，在力求稳健的工业领域，封闭却可靠的传统自动化系统一度长期被企业视为优先选项。然而，在持续变化的市场环境面前，封闭技术带来的局限性正日益使企业竞争力蒙受“侵蚀之殇”。

引言

在自动化领域，一个现象逐渐引起行业内的关注与思考：那些初入职场便投身非标自动化领域的工程师，尽管在项目实战中迅速积累了丰富经验，却往往在三到五年后感到成长乏力，面临技术视野狭窄和系统性思维欠缺的瓶颈。相反，那些早期在如西门子、ABB、施耐德等大型标准化产品企业打磨过的工程师，虽在某一技术点上的深耕时间或许较短，却展现出更强的架构设计能力、更高的技术天花板以及更优的资源整合能力。

这种现象背后，折射出的不仅是技术积累路径的差异，更是一种思维体系和职业方法论的根本不同。

1  标准化的深层价值：思维塑造与系统建构

很多人对“标准化”的理解停留在规模化制造和批量生产上，但实际上，标准化的核心是一整套严密的技术逻辑与工程哲学。在大厂参与标准化产品的研发，工程师接触的远不止是具体的技术实现，更包括：

• 系统性设计思维：如何在通用需求与特殊需求之间取得平衡？如何构建可扩展、易维护的架构？ 

引言

在工业自动化系统中，数字量输入信号的监控是控制系统稳定性和可靠性的关键。PLC（可编程逻辑控制器）作为工业控制的核心工具，能够通过实时监控数字输入信号，确保设备按照预期模式运行。本篇文章将介绍一个数字量输入组监控的 PLC 程序，通过这个程序，我们可以监控一组数字量输入的状态，检查其是否符合期望模式，检测变化，并识别是否存在故障。通过对该程序的解析，您将了解如何高效、精确地实现这一监控功能。

1  程序代码及介绍

下面是完整的 PLC 程序代码(代码基于 CodeSys 平台的 ST 语言)：

引言

在现代自动化控制领域，PID（比例、积分、微分）控制算法广泛应用于各类工业和工程系统中。从温控系统到电机驱动系统，PID 控制器帮助我们实现精确的控制。然而，在某些情况下，PID 控制器会出现一些问题，特别是当系统接近稳定点时，控制器会频繁地做出调节，导致系统的不必要振荡或过度调节。这种问题被称为“死区”问题。

为了应对这一问题，工程师们提出了一种改进的 PID 控制方法——带死区的 PID 控制算法。这种方法通过引入一个“死区”范围，避免了系统在接近目标值时过度频繁的调节，从而提高了系统的稳定性和响应速度。

1  PID 控制原理回顾

在深入了解带死区的 PID 控制之前，首先回顾一下 PID 控制的基本原理。PID 控制器主要通过三种控制行为来调节系统：

• 比例（P）：根据当前误差（设定值与实际值的差距）进行调节，误差越大，调节越大。

• 积分（I）：累积历史误差，用于消除长期的系统偏差。它在长时间内积累误差，帮助系统消除稳态误差。

当前，制药行业作为攸关国民健康的战略性新兴产业，正在转型升级的过程中面临越来越多的挑战。要应对日益激烈的行业竞争、日趋严苛的监管要求，以及个性化医疗需求不断增长的市场趋势，传统的医药制造模式已经颇显乏力。那么，制药行业应如何在创新技术的加持下，快速拥抱更适应时代发展的新范式？

在这一背景下，能源技术的全球引领者施耐德电气基于对制药行业痛点需求及数字化技术趋势的深刻洞察，发布《制药4.0：工厂制造的未来蓝图》的行业白皮书，旨在为制药行业展现一幅以数据驱动品质提升、效率加速以及灵活响应的创新发展路线图，助力企业用户突破成本攀升、供应链波动、数据孤岛林立、监管要求严苛等一系列痛点和瓶颈，加速实现竞争力跃迁。

罗振宇在年度演讲中说过一句话：“这一轮 AI 变革，没有任何显性的社会景观。”

没有轰鸣的新设备，没有成片消失的岗位，甚至连工作方式看起来都和以前差不多。但真正的变化，正在系统内部悄然发生。

对流程工业的一线工程师来说，这句话真正危险的地方在于：当你意识不到变化时，变化往往已经在系统里完成了一半。

你依然坐在控制室里，依然盯着熟悉的画面、熟悉的参数，但系统开始引入算法，决策开始被模型提前“预判”。

一线工程师开始感到一种说不清的焦虑：流程工业的规则，可能已经变了。