制造企業對基于實時數據來實現最佳決策的需求，從來沒有比現在更強烈。使用合適的技術來實現這一任務的責任，常常落在控制工程師的頭上。幸運的是,如果他們使用基于PC的控制系統,就有辦法更好的實現大數據分析,并且不會偏離可編程邏輯控制器（PLC）程序員的舒適區太遠。

隨著基于PC的控制平臺逐漸進入物聯網（IoT）時代,在機器和工廠中自動化控制器所扮演的角色界限已經消除。早在1990年代中期,基于PC的控制器，就已經可以承擔PLC、運動控制器和人機界面(HMI)等多個角色。這消除了先前已經存在的成本，而且不會因為需要依賴多個硬件、軟件和網絡平臺而導致效率低下。現在,工業PC已經可以充當物網關、邊緣計算設備和數據分析平臺的角色。

直接在機器控制器上運行分析軟件,作為在云中運行的更高層次的獨立平臺的補充,有諸多好處。然而,典型的控制工程師所具有的專門知識和技能，可能與生產制造環境中所適用的最新的IoT技術沒有太多的重疊。

當許多人為他們的第一個真正的工業物聯網（IIoT）項目推出試點工程時，通過在與PLC、運動控制和HMI相同的工程平臺中應用大數據分析工具，工程師縮短了學習曲線，這樣有利于成功工程的實施。同時，還可以保護和增強機器制造商的知識產權，而無需向物聯網服務提供商或第三方支付更多費用。

使用基于PC的控制技術,可以在整個機器控制代碼中運行分析代碼,以進行在線和離線分析,而不會丟失任何功能或連接性。圖形分析序列是在軟件工作臺中開發的,可將其轉換為IEC61131-3語言,這樣代碼很容易被控制工程師和PLC程序員理解,并確保這些分析序列可以PLC中運行，實現24x7的不間斷監控。幸運的是,基于PC的控制系統可以兼容計算機科學和IT編程工具。

這可以擴展到運行在PC上的任何其它軟件平臺。此外,基于PC的系統可以增強機器學習和優化的分析應用。這些強大的算法，也可以實時地與基于PC平臺上的PLC和運動控制一起運行。不管完成這項工作所需的工具組合如何,在一個環境中實現盡可能多的工程，是確保項目開發更有效的一個優勢。

利用這種基于PC的控制技術來實施機器應用的機器制造商，不需要新的工具來執行適當的分析。使用附帶的配置工具,用戶可以通過基于PC的控制系統所提供的分析工具集，在分析記錄器獲取數據時進行篩選。

在考察基于PC的控制體系結構中應用IoT解決方案時,PLC程序員可以創建新平臺或改造現有系統,以解決大數據難題。這可以在不失去現代控制設計的主要控制功能的情況下實現，或者通過為獨立的IoT和分析系統中添加其它復雜的層來實現。