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　　就像PLC一直被誤解為只能做邏輯控制，亦或即使到了 今天，它已經發展到了各種智能化的形態，亦或AI加持的高 級控制器，或云PLC，虛擬PLC等等——在這些“外衣”之下， 在我看來，都不能闡明自動化這個產業的真正核心價值所在 ——那就是“工程”及工程師們的卓越工作。

　　樸實無華的PLC

　　僅就一個產品或技術而言，PLC與現在流行的智能手機 的功能相比，還是有很大差距的。畢竟，手機有各種概念 加持，如4G/5G、移動網絡、數據連接、視頻播放、相機 美顏，剪輯視頻等等，智能手機相繼”干掉“了CD機、錄音 機、收音機，并且現在人們也很少打固定電話了，都改為微信通訊的方式，電視機也基本被手機所替代，無數APP正在 豐富著人們的日常生活。與這樣一部智能手機相比，PLC顯得 樸素得不能再樸素，即使現在用AI加持，云加持，也還沒有 大規模的應用。但實際上，智能手機及個人電腦、移動網絡 通信的各種設備在制造上卻從來無法離開PLC。

　　PLC所擁有的這種制造各種產品的能力，包括機器的邏 輯任務、回路調節、傳動控制、視覺集成、CNC和機器人、 網絡通信與管理系統的連接等等。它默默地運行在每個機器 中，工作在嚴苛的環境中，指揮著伺服驅動和電機系統精準 的定位、同步加工，它操控著機器的數據流動，從現場到 ERP/MES，可以說，它無所不在地存在于制造業的每個領域。

　　這就是PLC，一個樸實無華的產品，卻是我們這個商品琳瑯滿目的世界背后的沉默力量——而創造和驅動這種力量 的，就是來自自動化行業以及各個垂直領域中數十萬，乃至 百萬的機電工程師們的卓越工作。

　　每臺機器都有它的”靈魂“

　　機器是制造業的關鍵資產，也是完美產品的制造源，它 令到我們今天的生活變得更為美好，而在制造業的背后，都 離不開大量部署在工廠里的機器。

　　早期的機器，PLC僅只是做邏輯控制，加個變頻器就能 夠做矢量控制，而且已經非常高級了，它可以將原來依靠手 動操作的機械效率提高了很多倍。今天，機器變得更為復 雜，適配的材料種類、工藝、傳動精度帶來的速度，以及靈 活性，能夠勝任多種產品的生產，在物理成型機器上，它依 賴于工藝與傳動控制，使得機器變得更高的適應性。

　　PLC如果只能做邏輯控制，那它就無法應對工藝的復雜變化，它背后其實是關于材料在物理上的各種工作過程。例 如，模具內的成型(注塑、擠出、壓鑄等)、涂布/涂覆類 成型(通過壓印油墨到材料上的印刷設備，復合材料的涂布 工藝、電子油墨印刷的柔性混合電子、釉料到陶瓷上、漿料 到面料上的印染設備等)、金屬切削類成型(車銑刨磨、鉆 孔攻絲等)、金屬其他成型(如彈簧、旋壓成型、沖壓成 型，注：金屬非材料分離類的成型過程)、材料復合成型 (嬰兒紙尿褲/護墊、電池疊片等)、沉積類(液晶屏、半 導體類等)、液體容器填充(啤酒飲料、乳制品、藥品的液 體制劑等)、粉體類(壓片、陶瓷粉末壓鑄、金屬粉末激光 成型等)… …

　　你會發現，每個產品都是在機器上完成材料的各種成 型過程，材料的物理特性千變萬化，而機器就要能夠對這 個過程進行響應，并開發相應的程序——其實，所謂的工 業Know-How，就是在這個嵌入式系統里運行的“工業軟件”，它也是一個個的APP。而這些，根本就不是PLC邏輯控 制所能涵蓋的——我們說PLC在發展，因為，機器在發展，它 的復雜性在不斷提高，使得工程師本身要成為一個融合機電 傳動、工藝算法、信號處理、網絡通信、HMI交互等多學科 知識的載體，工程師的工作內容不是一個PLC的邏輯控制所 能涵蓋的。

　　有一位同事多年前就說過“每臺機器都有它的‘靈魂’”， 我們今天大家經常講的工藝Know-How就是它的”靈魂“。 它使得機器能夠應對各種材料、流程的變化，能夠高品質、 低成本地為用戶輸出產品，這一切都來自于機電工程師們的 卓越工作。并且，隨著機器復雜性的提升，機電工程類里面 的電氣工程師們的工作附加值也越來越高、作用也變得越來 越重要。

　　工程師的工作即是創新

　　人們對于“創新”似乎有一種“神圣”的認知，認為 它必然是要具備顛覆性——似乎0-1才能稱為“創新”。就 像數碼相機顛覆膠卷、智能手機將功能手機打入歷史那 樣。其實，工程師的工作本身就是創造性的——科學在探索 (Discovery)，而工程則在創造(Innovation)，形成的 結果被稱為技術(Technology)。我們經常講“科技”，其 實，科學和技術之間的橋梁就是“工程”。解決復雜的問題， 就是要借助于工程思想，將復雜問題拆分為簡單的問題，然后在 約束條件下工作，獲得新的組合——這就是工程師們的工作。

　　無論是在哪個工業領域，例如在離散制造業，如前所 說，它基本上都是在對材料進行物理的成型加工。通常來 說，這里有不同的材料在各種物理變量，例如溫度、壓力/ 牽引力、電磁力等物理場下的形變，流動特性、表面張力、 內部分子結構的變化引發的力學變化——這種變化需要被穩定 的控制下來，形成可用的產品特性。例如，圓珠筆筆尖上的 油墨在滑動中的流動特性、液體灌裝中因為液體粘度造成的 流動速度變化，以及在紙張中組分的混合帶來的吸附特性等 等。這種特性在各種物理動作下的穩定可控區間，以及在加 工完成后金屬的應力消除、混凝土的內部結構的重新回復穩 態下的變形是否可控——就像彈簧加工完成后的彈力回復需要 過沖的力量，包括熱處理對它的影響一樣。

　　現在很多大學教材里面對PLC的描述似乎總有一種它 并不是很”高級“的錯覺，一些論文的標題必須得加上“智能”、“神經網絡”、“多模態”等高端大氣上檔次的術語， 才能顯得更”高級“，如果有人用PLC做個項目、寫個論文， 就會瞬間有種難登大雅之堂的感覺。一般來說，一篇論文要 想真的看上去特別的”高級“，那往往不是因為PLC編程，而 是對這個應用中的工藝控制核心算法的理解，才是更有價值 的。但是，對PLC背后工程師們的工作，我是很清楚的——其 實，PLC正在讓工程師們的才華得到真正的發揮，以實現更 為高效的機器生產。

　　因此，PLC開發算法這樣的事情，是很早就存在的需 求。PLC的邏輯編程，其實只是PLC的“基操”，PLC能干的 事情遠超過人們的想象。

　　PLC的形態發生變化的背后

　　其實，PLC在過去的20年里，已經發生了巨大的變化。 首先，作為一種產品來說，PLC已是今非昔比，這背后的每 一個設計理念，都來自于工程師們為了解決生產現場出現的 各種實際問題。

　　為什么算法設計成為了關鍵?

　　其實，早期的PLC僅限于邏輯控制，這與機器本身的發 展階段是有關系的。但同時， 由于這個原因，在各個領域里 產生了不同種類的“專用型控制器”——這些控制器通常都是 因為PLC無法做高級算法、高速采樣而產生的。比較典型的 就是CNC和機器人，前者因為有齊次變換，后者則是插補算 法的計算需求。在各個領域，其實，都存在這樣的專用控制 器，像工程機械里的防搖系統、防傾翻、瀝青攤鋪的找平計 算，還有以往的印刷套色、紡織里的自調勻整、燃氣輪機里 的點火控制等等。在各行各業里，其實的確存在以往受限于 PLC邏輯控制的難題，而需要開發專用型控制器的問題。專 用控制器通常因為生產批量不像標準控制器那么大，因此往 往價格比較貴;而且專用控制器從采用的技術方案來講，通 常多是以DSP、FPGA等硬件封裝形式，或者PC+RTOS的架 構，這些都是相對封閉的專用系統。專用控制器大多都”隱 藏“在各個特別細分的領域內，一般也不為人所知，除非是 專注于某些細分市場的企業才會有所了解。

　　因此，在90年代，像貝加萊這樣的自動化廠商就扛起了 “開放自動化”的大旗。開放自動化的本意在于采用“通用 的硬件架構”，如Intel、ARM這種在消費市場已經大量采用 的硬件架構，以及“通用編程”工具，如C/C++，來實現“開 放”的應用。這里的開放指的是可以被“自定義”——即，不 像傳統系統的軟件都是被封裝的”黑盒子“里面，無法被靈 活的修改。這一迫切的需求，正來自于機器的復雜性變化， 以及客戶場景的變化。當然，今天開放自動化的疆域更為廣 闊，開始滲透到數字化連接、AI、機器人、視覺等更為廣泛 的集成范疇。

　　開放自動化的確改變了傳統的“專用型控制器”市場， 包括今天，其實機器人、CNC都可以用PLC來控制，包括原 有的很多傳統的專用控制器也逐漸被通用的PLC所替代——因 此，才變得更為經濟。

　　創新在于融合并解決問題

　　自動化行業自身的創新，它的核心在于“用戶需求”和 “橫向科技”——簡而言之，即：用更為開放、經濟的資源， 通過工程創新的工具平臺，來解決用戶的工程難題。

　　因此，對于自動化的工程師們來說，他們的關注點就是 “行業需求的演進”和“橫向科技”的演進，將這些新的技術 融入到自動化的硬件、軟件平臺，讓用戶能夠更為高效地開發他們“不斷變化”的機器。

　　創新，通常并不一定要使用最前沿的技術，而是適用 “最為經濟”的技術——這其實是工程的本質所決定的。因 為，工程相對于科學是收斂的……科學探索尋找各種可能 性，再向外延展;而工程則相反，它是收斂的——它在各種 可能性中，尋找最經濟的路徑。這包括，是否最低的成本、 最易于實現的材料、最快的過程、最小的材料消耗、最少的 人工消耗、最小的占地面積……因此，工程始終在尋找“最 優”的路徑，而且，這個路徑并沒有結束的時候。

　　當然，衡量創新的標準不是技術多么“牛”，而是商業 的成功——這與科學不同，科學可能關注未來數十年后的事 情，但工程則關注當下解決實際問題，并產生商業價值——如 果沒有商業價值，任何技術都會失去意義，那就是一個失敗的 項目。

　　PLC像數字智能方向的演進

　　PLC就實現而言，逐漸向數字化靠近——因此，我們會 發現實現IT與OT融合，有這兩種力量在共同努力。一方面，

　　IT開始自上而下地將技術延伸到制造現場，而另一方面，OT 端的自動化也正在擴展其原有系統的能力，向IT側擴張。

　　PLC與 PC之間的融合，包括PLC向云端化、AI化的發 展，其實都是來自于制造現場的用戶需求的演進——所以，如 果關注制造現場的需求演進，就會明白PLC將會向哪些方向 發展。對于任何關于各種控制器的爭議，其實本身并沒有意 義——真正的意義在于它是否經濟地解決了用戶的難題。

　　PLC的演變，都是為了實現用戶控制到計算融合的演 進。通常意義來說，控制(Control)指的是“周期性任 務”，這個是基于“負反饋閉環控制”、“等時同步”的思想 而設計。而計算(Computing)，基于“數據”而非“信號” ——因此，控制和計算是在機器上的兩個概念。這就是為什么 PLC要和PC融合的原因，因為，它們需要處理兩個不同類型 的任務，計算類任務通常不是直接的信號控制，如邏輯輸入 輸出、PID調節、傳動控制等，而是諸如“路徑規劃”、“優 化”、“策略”等任務，例如OEE計算、能源計量、紡織工藝 里的意匠圖、異形玻璃切割的優化、印刷里的拼版、折頁配 頁計算、電池制造里的缺陷檢測及推理分析、各種視覺缺陷 檢測與分析、調度類任務等等。

　　這一切的背后，是因為機器作為一個加工機械，本身也 是工廠資產的計算數據源，無論是計算原材料的消耗、良 品率、機器資產效率評估(OEE)等等，都需要由PLC提 供數據，包括HMI的任務、遠程維護的任務、數據下發的任 務……每種控制系統的功能設計，其實都是來自于制造工廠 的品質、成本、交付任務所產生的需求。

　　PLC背后的技術演進，是產業升級需求驅動下的進化—— 而這一切除了伴隨自動化產品和技術的變化之外，實際上也 包括了工程師這個職業本身能力的需求演進，以及在背后， 作為一個服務型行業本身的職能演進。

　　自動化工程師的能力需求演進

　　回到這里，我們需要談談另一個問題，現在的自動化工 程師也不是原先那個”工程師“了。

　　首先：如果PLC僅僅只是做邏輯控制，那么就是極大地 低估了自動化工程師們的價值。如果PLC只能做邏輯控制， 寫個邏輯任務，這種事根本就不需要“工程師”——只要中專 畢業的“技師”即可完成。其實在國外，早期的PLC編程的確 就屬于職業類院校的培養范圍，而電子與電氣工程師們更專注于開發整套系統，這需要本科教育水平。

　　其次：如果自動化工程師只是寫寫代碼(Coding)， 那也是把自動化工程師的工作內容給簡單化了。甚至有人認 為有了生成式AI就會取代很多工程師的工作，但其實，AIGC 只能在Coding這個環節輔助工程師的工作。而工程師的工 作是整個工程(Engineering)的開發過程，它包括概念設 計、需求分析、系統搭建、代碼開發、測試驗證、系列化， 以及持續的優化等。一方面，它是一個全生命周期概念，另 一方面，它也是“持續迭代”的過程。編程只是工程師的工 作內容之一，工程師的工作范圍更多的還包括如何選擇系統 方案，如何與機械、工藝配合，如何進行建模仿真測試;并 且在工程里還存在著“未知之幕”——工程師需要解決某些尚 未被發現的問題，如材料、機械、工藝、電氣之間復雜的耦 合關系，甚至包括一些科學探索的工作，如需要通過現場大 量的測試，才能尋找到變量間的影響關系等等。

　　易用性，機器的核心代碼可能不多，但為了應對各種變 化的場景，以及出錯和讓操作者易用的設計，是機器要不斷 迭代的——甚至數年、數十年。就像ASML的光刻機那樣，它 不是一裝上去就很好用的，它也需要不斷的迭代，并且，它不 是一次就能搞定，而是在它的整個生命周期里，持續在迭代。

　　第三：自動化行業已經不存在全棧工程師，這個詞來自 于IT界。早期如果只是做邏輯以及算法的話，其實，一位工 程師是可以掌控全局的：他既可以編代碼，還可以做HMI畫 面設計，還可以寫網絡連接、運動控制程序，從項目開始到 結束，都可以一個人搞定。

　　但今天，這樣的工作已經很難一個人完成了……首先， 由于現在的機器和產線集成了更多的機器人，這時就要和機 器人方面的工程師進行合作。而大量的視覺應用、圖像處 理，又是一個新的專業領域，需要和視覺技術方面的工程師 合作。今天，還有柔性輸送技術這樣的機電一體化系統被融 入進來——這就需要和機械技術方面的工程師合作。此外，現 在用戶對于HMI設計也提出了新的需求，這就使得UI工程師 開始在自動化企業里有了一席之地。

　　而隨著當前AI人工智能技術的快速發展，更是需要專 業的數據科學出身的算法工程師來參與項目，包括數據庫專 家、網絡專家等等，才能更好地完成工作任務。因此，這個 時候， 自動化工程師就需要在原來和機械、工藝技術打”交 道“的基礎上，能夠與多個內部或外部跨專業的工程師們實 現協作，才能更好地開發機器和系統。

　　工程師，其實無論是在工業領域中開發自動化系統的工 程師，還是自動化行業中的應用工程師(FAE)，或者是在 機械制造商、終端生產企業里的自動化工程師等等，他們都 是一種跨領域、跨專業合作的職業。

　　這里總結一下自動化工程師應具備的能力，大致上包括 以下幾個方面：

　　(1)跨專業的協同：這里有個問題是， 一個人無法掌 握各個專業，但他需要在共同的工程思想基礎上進行溝通和 協調。雖然你不是這個領域的專家，但可能你需要了解基礎 方向的原理、能力邊界，就像很多人問到AI——我覺得不需要 掌握具體的算法，但要了解AI的能力邊界及優缺點。

　　在工程教育里，工程師的能力首要是“解決復雜問 題”，所謂的復雜問題，本身就是機械、電氣、工藝三個維 度復雜問題的集合。每個生產難題的背后，其實都是因為材 料、工藝、機械的物理關系的耦合造成的，這需要跨專業的 協同才能進行。

　　(2)工程思維與效率：工程過程其實是個對效率要求 比較高的領域，因為，工程師的工作本身就是在時間、人力 資源、材料等多種約束條件下進行的。如果工程效率低，其實，本身的研發成本就很高。其中最為燒錢的通常是在 “測試驗證”這個階段，如果不采用建模仿真的方法、并行 工程的方法，就會導致成本高，且周期拉長，因此，工程師 通常需要良好的項目管理能力。

　　工程師的工作實際上就是“設計”——這是一種有意識的 創造性過程，因此也特別需要“智慧”——因為，時常是需要 在復雜的變化中尋找“路徑”的過程。而很多時候背后的機 理和相關性邏輯甚至并非清晰——科學地了解世界是極為有限 的。工程本身就包括了一些探索性的工作，它需要用科學的 方法來支持，包括大膽的假設、小心求證的嚴謹態度等等。

　　(3)領導力：在歐美的工程教育里，特別強調工程 師的領導力，這是因為工程師的工作一定需要和其他專業領 域，包括內部、外部的團隊進行溝通協作。而且，工程師往 往并不僅僅只是一個工程師的角色，很多工程師還會擔任小 型研發團隊的領導，有些工程師還會逐漸成長為產品線研發 總監。而且，很多工業公司的創始人本身就是工程領域的專 業出身，如何管理一群技術大拿，大家一起工作，高效、開 創性地設計出成功的產品，本身就需要具有卓越的領導力。 并不是領導才需要領導力，而是所有人都需要領導力——因 為，在一個復雜的世界里，溝通與協作是每天的工作常態。

　　寫在最后

　　其實，對于我們來說，從事的就是為產業裝備系統開發 提供服務的工作，這使得我能夠看到在這個過程中，工程及 工程師們的工作本質。而這也是我為什么會在寫出《PLC早 已不是那個PLC》這篇文章時，更想表達的是現在的自動化 工程師早已不是從前的那個“工程師”了，我感受最深的就 是，真正的價值都來自于工程師們卓越的工作成果。