工业I/O系统作为工业自动化解决方案的核心，自半个多世纪前问世以来，为工业自动化领域带来了深刻变革。如今，随着工业4.0和工业物联网（IIoT）不断重塑工业领域的边界，I/O系统也需与时俱进。

过去，I/O系统仅负责保护敏感的工业控制器，使其免遭噪声电信号的干扰；如今，新一代I/O系统需转变为强大的工业过程数据采集器，通过从现场采集并传递关键运营洞察，以助力企业实现更敏捷、更优质的业务决策。在工业数字化转型浪潮中，这些新型I/O系统将承担关键支撑作用，助力企业实现运营数字化与管理优化，提升整体盈利能力、可持续性和敏捷性。

新品上市：Blue e+节能抗振空调系列

在船舶制造、港口物流及机场等复杂多变的动态移动场景中，传统温控设备常因耐候性不足、能效低下或维护复杂等问题，难以满足严苛的运行需求。

威图基于对行业需求的深刻洞察，推出Blue e+节能抗振空调系列，该系列产品专为动态移动场景设计，通过DNV认证，确保在极端环境下依旧表现出色。

一个世纪以前，瓦尔特·能斯特（Walther Nernst）和弗里茨·哈伯（Fritz Haber）等科学家凭借在工业合成氨生产方面的重大突破，重塑了全球农业格局。这一卓越成果不仅彻底改变了化学领域的发展走向，还在养活全球数十亿人口方面发挥了关键作用，更为现代工业的发展奠定了全新基础。

历史总在重演。如今，氨再次成为推动产业重大变革的核心。它不再仅仅是一种肥料成分，更是理想的低碳燃料和氢能载体，能够有力支撑全球脱碳目标的达成。无论是基于可再生能源制备的绿氨（Green ammonia），还是通过碳捕集利用与封存（CCUS）技术制备的蓝氨（Blue ammonia），这一化合物有望改变除农业以外的各行各业，比如电力、重工业等。尤其是从绿氨或蓝氨中提取的氢气，未来或将帮助诸如钢铁、水泥、航运行业等减排“困难户”实现绿色脱碳。

然而，实现可持续的氨生产并非易事。在现代化氨工厂中，工程的不确定性贯穿于平衡工厂最佳产能和最优配置的全过程，极易引发效率低下问题。与此同时，若对资本支出（CapEx）和运营支出（OpEx）估算有误，整个项目往往在最终投资决策（FID）前便已脱轨。传统的工程设计流程依赖人工计算和碎片化数据，致使工程进度超期、预算超支等情况屡见不鲜。此外，若要将可再生能源进一步整合到电力工程中，还会为企业增加运营复杂性和不可预测性的风险。

引言

随着自动化控制技术的不断发展，PLC（可编程逻辑控制器）在工业生产中发挥着重要作用。PLC 控制系统中的实时性能，尤其是循环周期的计算，对于优化系统性能、提高控制精度和响应速度至关重要。本文将分析一段 PLC 程序，该程序实现了 PLC 系统中周期时间的计算功能，并探讨其应用场景。

1 程序分析

1.1 程序代码

PLC 代码，基于 CodeSys 平台：

为提升工厂的生产信息监管效率，越来越多的现场应用要求SCADA监控软件不仅可以监视生产数据，同时还需要提供对重要设备的可视监控以及厂区环境的安全监视等功能，要求监控无盲区、全覆盖，强化视频监控与SCADA监控的联动。

免费SCADA视频监控功能强势来袭！

了解中控SCADA的朋友都知道，这款软件几乎所有的功能都开放了，唯独视频监控接入还需付费使用，让很多有需求的用户感到遗憾。近日小编了解到，中控技术官方即将免费开放视频监控接入功能！让我们一起来看看！

随着新质生产力与新型工业化的持续推进，工业企业正加速迈向数字化与绿色化的双转型。作为产业技术的领导者，施耐德电气凭借其在开放自动化与数字化领域的深厚技术专长，深度赋能工业企业“智改数转”，助力生态伙伴实现业务价值提升，共同推进产业转型升级。

以软件带硬件，为合作伙伴创造实际业务价值

包括人工智能（AI）在内的数字化技术正飞速发展，而软件定义的自动化为新一代数字化技术提供了理想的应用环境。凭借包括旗下的AVEVA剑维软件在内的工业软件，施耐德电气整合了数字孪生、仿真、可视化、AI与云计算等前沿技术，助力企业通过数字化能力实现提质增效。

山东志全电气技术有限公司与施耐德电气在传统配电领域合作已达十年之久。在见证了施耐德电气数字化解决方案为客户带来的可量化价值后，志全电气开启了双方在数字化领域合作的新篇章，从配电领域的“老兵”转型为数字化领域的“新兵”。志全电气总经理窦强表示：“施耐德电气在软硬协同方面的优势，使我们能够进一步提升在客户侧的综合能力，实现‘以软件带硬件’的业务转型。”

工控人难题系列

往期回顾

• 工控人难题二：软件闪退

• 工控人难题一：网络冲突

在日常生活中，那些看似平常的小物件，其生产背后往往隐藏着复杂而精密的设计。比如，制表师为腕表的精密齿轮设计倾注大量心血，以确保每一个部件能够完美协调、无缝对接，这正是艺术、科学与精准的完美融合。同样地，调配油漆和涂料颜色的过程也极为讲究。调色师既要凭借创造性技巧捕捉理想的色调，又要以严谨的精度把控，确保不同批次产品的一致性。通常，这一手工过程需要耗费两到五天时间，经过多次反复调整，才能达到理想效果。这不仅占用了大量宝贵的人力资源，还为企业的运营效率带来挑战。

尽管数字化工具不断进步，但许多批量生产工厂仍然固守传统模式，依靠人工完成从配方跟踪到颜色调配的全流程。这种方式不仅耗时费力，还容易出现偏差。不过值得庆幸的是，数字化技术与人工智能AI的融合应用，正在改变这一现状。它能够将手工操作转变为高效、精确、可靠且可复制的标准化流程，从根本上重塑油漆涂料行业的生产模式。