工业数字化的概述
工业自动化进入到数字化的时代，工业企业面临着前所未有的机遇和挑战。
工业数字化是什么概念呢？在实际工作中，对数字化和数字化转型的理解是多样化的，对数字化的认知和理解就像“一千个人有一千个哈姆雷特” 一样。
那么，在这个例子中，工厂的工艺设计就是工业生产过程中的信息。
而虚拟仿真的软件，例如：西门子PLCSIM Advance、MCD 就是这里用到的数字化的技术手段。
自动化技术可以替代传统的人工操作，tigao生产效率和稳定性，减少人为误差；通过数据分析和预测，可以优化生产过程，减少资源浪费和产品缺陷，tigao产品质量，也就是我们常说的智能化技术。
而在整个方案实现的过程中，IOT 产品、大数据分析、网络状态的实时监控、AI 技术等等，共同构建了数字化的解决方案。
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传统的自动化工程师，习惯关注于控制，我们的思路逻辑是一个闭环的结构。
在整个闭环中，有哪些数据，这些数据可以给什么样的人用？这个对于自动化工程师是一个挑战。
所以这就不难理解为什么工业数字化的发展中 IT-OT 融合是大势所趋，IT-OT 融合是把信息技术 (IT)，即处理数据的硬件、软件和技术，与运营技术 (OT)，即控制工业运营的系统，集成在一起。
PLC 功能块来完成 IT 任务
SIMATIC PLC 库，随着版本的不断升级，性能上也有不断地tigao，通过指令块的灵活使用，SIMATIC PLC 的网络通信功能如虎添翼，为自动化工程师提供了更多的网络诊断手段。
期望 SIMATIC PLC 的这些通信协议库和功能块能够成为大家工程中的有效工具。
快速生成工程项目
如果能够使用批量工具快速配置，批量完成重复性的工作，并快速生成 PLC 程序，就能够解决项目编程耗时长，错误率高，效率低下的问题。
利用 Python 实现现场数据的简单呈现
Python在这个领域中的应用可以大大tigao工作效率。
Python具有强大的功能库，可以用于数据处理和分析、与工业设备和系统进行交互、实现机器学习和人工智能。
这些工具可以帮助自动化工程师理解和优化生产过程、构建预测模型，进行故障预测、控制产品质量、实现智能制造。
Python 的语法清晰简单，易于学习和使用。
这使得自动化工程师可以快速地开发出解决特定问题的应用。
因此，使用 Python 可以大大tigao自动化工程师的工作效率，tisheng工作质量，帮助自动化工程师更好地解决工作中的问题。
利用Python实现简单的网络设备管理
通过Python 的 DCP 的库我们也可以开发轻量级、跨平台的应用，可以在自己开发的应用上实现 PN-DCP 的功能。
通过 Python 的SNMP 的库可以对生产网络中重要节点的数据进行分析，liuliang状态会以曲线的方式呈现出来，这些信息对我们维护网络稳定提供了重要的依据。
微信小程序监视和控制现场设备
微信，是我们现在生活中必不可少的工具，如果工业现场的生产数据能够安全、直观地通过微信去查看，可以大大方便管理、维护人员远程监控现场设备，任何时候都可以采集、存储、分析、呈现现场的生产数据。
对于这个应用场景，可能对于绝大多数自动化工程师会感到陌生，我们的课程会一步一步带着大家开启扫盲之旅，从网络的构建、服务的开发，帮助大家了解整个过程，相信一定会给大家带来耳目一新的感觉！