聽說只會PLC在外面也不好混？工控行業大牛給出建議？你可以參考

聽說只會PLC在外面也不好混？是不是PLC以後用的不多了？是不是搞機器人技術更好？這個問題是很多工程師經常問到啟程自動化培訓老師的一個問題，這個問題比較難回答，一句話兩句話說不清楚，

我們來看看幾位行業資深工程師的建議，希望能夠對大家有所啟發！

PLC作為自動控制的核心部件，在各領域發揮著重要作用。隨著應用越來越廣泛，越來越多的技工學校畢業生都要求熟練的掌握PLC的應用和維護。它已經做為做為工業工程師必須掌握的一種基本技能，當然具體的要求會有所差異。 您的擔憂非常有道理，如果僅僅會一點PLC，那在工作的價值增長不明顯，

時間長了甚至可能被替代，畢竟PLC作為應用型產品，更新換代非常快，從業人員必須保持知識的更新。

以下是10年自動化行業經驗的張工的觀點：

在這裡我簡單談下我的看法。

1、PLC作為工業3.0的代表產品，幾十年來發展迅猛，因市場競爭和技術壁壘的原因，

呈現百家爭鳴的態勢，這給PLC的程式開發和設備之間的通訊製造了不是障礙。隨著工業4.0的發展，和國家兩化融合的要求，行業越來越多的要求程式設計平臺和語言的統一和開發，各大廠家也被迫逐步推出更符合IEC61131-3標準的PLC以及程式設計軟體。因此我們從業人員一定要數量的掌握這個標準，這樣無論哪個PLC都可以上手很快。

2、PLC作為通用性的工業控制器，廣泛應用在各行業，每個行業工業都有自己的特點，PLC的開發和調速肯定也存在很大的差異，這個時候普通工程師和專家工程師的區別就出來了。即時是傳統的幾個大品牌，他們的PLC產品雖然號稱能廣泛應用於各個領域，但在實際行業市場中也有所側重。

比如AB在食品飲料行業很強，西門子在中端市場和OEM很強，如S7-200/300占了70%以上的市場份額。施耐德確實在水處理和火電的輔控系統佔有率很高。因此，隨著工作經驗的積累，一定要著重一兩個行業，熟悉這個行業的工業等知識，變為行業性的專家型工程師。我們經常說某個行業誰是控制專家，沒有說誰是PLC專家的，除非你準備去廠家做PLC的研發。

3、PLC作為功能實現的核心部件，做到了承上啟下的作用，

對下採集信號和輸出控制信號，對上給SCADA甚至是MES系統提供資料，當然很多時候還有和現場站的HMI通訊。所以我們談PLC的時候不要局限于程式的開發，需要立足的整體系統架構。如果能設計出合理的系統架構這比多少個程式開發的工程師都強，特別是在招標的時候一點偏差就決定了這個項目是不是你的。現在行業的項目競爭除了一點點概念的引導外，價格方面就是幾個點的差距。比如在地鐵行業AB與施耐德的競爭就集中在匯流排方式，誰讓誰增加那麼幾個通訊模組的問題，可以說競爭是白熱化的。

4、這幾年新建項目是越來越少，更多的是系統的改造和升級，越來越多的用戶把重點集中在優化生產效率和降低運維成本上，其中設備的無故障率和非計畫停機時間是非常重要的考核標準。因此在項目過程中，如果可以充分考慮到這些方面，多積累些行業系統性能優化的經驗，和快速解決故障的能力，無疑可以大大增加不可替代性。

總之，搞PLC得工程師苦逼，但真的很重要，隨著資訊化和大資料在工業領域的應用，懂得行業、懂得架構、有大資料思維的工程師將是市場需求的熱點，因為搞IT的那幫人玩不轉工業。只能搞PLC的工程師再次承上啟下，挑起IT技術在控制領域的應用。奮鬥吧。

以下是網友的觀點：

不要小看任何簡單的東西。plc入門快，但是它是基礎。學完plc千萬別停下，有很多plc的衍生技術才是有前途的。整理一下自己工作中碰到的幾個技術方向：

1，大規模系統。基礎是冗餘plc，冗餘網路架構，冗餘伺服器。特色技術有伺服器虛擬化，網路架構設計，軟體模組化等等。會這些的人，都是帶技術團隊做大項目的。在上規模的自動化公司才有這個發展機會。

2，特色系統。電力行業的soe，核電石化行業的sis，過程行業的批次控制。搞演算法的做些先進控制（mpc，虛擬儀錶）。這個方向有很多，特點就是專精，門檻高。進這些方向得看機緣。

3，工業大資料，工業4.0，lot。工業自動化和IT的資訊壁壘必然要打破。需要大量結合傳統ia和it的跨專業人才。未來，工業自動化行業會引進大量it技術，跟不上就會被淘汰，反之，走在前面就有大錢途。

需要補充的是：平臺非常關鍵。在小公司裡，一個人可以做一整套項目。設計，繪圖，加工，程式設計，調試一人全包。這種事兒做多了，人就變成了萬金油，啥都會啥都不精。接觸的市場也基本上都是偏底層，都是規模小要求低的那種。時間長了，都是浪費時間。說好聽是技術全面，其實都是入門水準。

這個社會需要的是有特點的，某方面非常突出的人才，而不是啥都會的三腳貓

再補充一點，如果要對工業自動化行業的技術框架有一個全面掌握，瞭解行業的痛點，看清各種新潮流新概念的脈絡，熟悉PLC及其背後的組態思路是絕對必要的。

以下是啟程自動化培訓的老師的觀點：【我們認為不光要學習PLC，如果有經歷的化優先需要把工業機器人學好，因為這是未來的趨勢，國家的戰略】

隨著德國工業4.0的提出，我國《中國製造2025》的推行，東莞出現了首個無人工廠，然而未來的無人工廠並不是完全淘汰工人，而是把工人從體力勞動與簡單腦力勞動中完全解放，扮演更有創造性和挑戰性的角色。將來中國智慧化無人工廠會越來越多，對掌握電氣和工業機器人的高端人才需求也會愈來愈大。

工業機器人技術是一項綜合性應用技術，涵蓋了機械、電子、自動控制、人工智慧等學科理論。為順應工業機器人的發展和智慧製造企業對應用工程師的需求，幫助更多想要學習工業機器人技術的年輕人實現夢想，長沙工控幫教育科技有限公司特別推出暑期優惠促銷活動。針對應用工程師不同側重點的職業發展方向，應用工程師班細分為基礎應用工程師班、調試應用工程師班。基礎應用工程師著重于機器人基礎操作使用，為今後的工業機器人多種職業發展打好基礎。調試工程師側重于機器人調試技術和PLC集成方向，主要為今後從事工業機器人集成專案的調試工作以及機器人最終使用者的設備維護工作。

工業機器人是一個複雜的系統工程，不是買來就能用的，需要對其進行程式設計，把機器人本體與控制軟體、應用軟體、周邊設備等結合起來，組成一條完整的生產線，才能進行生產。但是，相關具體的操作，由於技術要求較高，並且屬於新興領域，人才缺口巨大。

比如在地鐵行業AB與施耐德的競爭就集中在匯流排方式，誰讓誰增加那麼幾個通訊模組的問題，可以說競爭是白熱化的。

4、這幾年新建項目是越來越少，更多的是系統的改造和升級，越來越多的用戶把重點集中在優化生產效率和降低運維成本上，其中設備的無故障率和非計畫停機時間是非常重要的考核標準。因此在項目過程中，如果可以充分考慮到這些方面，多積累些行業系統性能優化的經驗，和快速解決故障的能力，無疑可以大大增加不可替代性。

總之，搞PLC得工程師苦逼，但真的很重要，隨著資訊化和大資料在工業領域的應用，懂得行業、懂得架構、有大資料思維的工程師將是市場需求的熱點，因為搞IT的那幫人玩不轉工業。只能搞PLC的工程師再次承上啟下，挑起IT技術在控制領域的應用。奮鬥吧。

以下是網友的觀點：

不要小看任何簡單的東西。plc入門快，但是它是基礎。學完plc千萬別停下，有很多plc的衍生技術才是有前途的。整理一下自己工作中碰到的幾個技術方向：

1，大規模系統。基礎是冗餘plc，冗餘網路架構，冗餘伺服器。特色技術有伺服器虛擬化，網路架構設計，軟體模組化等等。會這些的人，都是帶技術團隊做大項目的。在上規模的自動化公司才有這個發展機會。

2，特色系統。電力行業的soe，核電石化行業的sis，過程行業的批次控制。搞演算法的做些先進控制（mpc，虛擬儀錶）。這個方向有很多，特點就是專精，門檻高。進這些方向得看機緣。

3，工業大資料，工業4.0，lot。工業自動化和IT的資訊壁壘必然要打破。需要大量結合傳統ia和it的跨專業人才。未來，工業自動化行業會引進大量it技術，跟不上就會被淘汰，反之，走在前面就有大錢途。

需要補充的是：平臺非常關鍵。在小公司裡，一個人可以做一整套項目。設計，繪圖，加工，程式設計，調試一人全包。這種事兒做多了，人就變成了萬金油，啥都會啥都不精。接觸的市場也基本上都是偏底層，都是規模小要求低的那種。時間長了，都是浪費時間。說好聽是技術全面，其實都是入門水準。

這個社會需要的是有特點的，某方面非常突出的人才，而不是啥都會的三腳貓

再補充一點，如果要對工業自動化行業的技術框架有一個全面掌握，瞭解行業的痛點，看清各種新潮流新概念的脈絡，熟悉PLC及其背後的組態思路是絕對必要的。

以下是啟程自動化培訓的老師的觀點：【我們認為不光要學習PLC，如果有經歷的化優先需要把工業機器人學好，因為這是未來的趨勢，國家的戰略】

隨著德國工業4.0的提出，我國《中國製造2025》的推行，東莞出現了首個無人工廠，然而未來的無人工廠並不是完全淘汰工人，而是把工人從體力勞動與簡單腦力勞動中完全解放，扮演更有創造性和挑戰性的角色。將來中國智慧化無人工廠會越來越多，對掌握電氣和工業機器人的高端人才需求也會愈來愈大。

工業機器人技術是一項綜合性應用技術，涵蓋了機械、電子、自動控制、人工智慧等學科理論。為順應工業機器人的發展和智慧製造企業對應用工程師的需求，幫助更多想要學習工業機器人技術的年輕人實現夢想，長沙工控幫教育科技有限公司特別推出暑期優惠促銷活動。針對應用工程師不同側重點的職業發展方向，應用工程師班細分為基礎應用工程師班、調試應用工程師班。基礎應用工程師著重于機器人基礎操作使用，為今後的工業機器人多種職業發展打好基礎。調試工程師側重于機器人調試技術和PLC集成方向，主要為今後從事工業機器人集成專案的調試工作以及機器人最終使用者的設備維護工作。

工業機器人是一個複雜的系統工程，不是買來就能用的，需要對其進行程式設計，把機器人本體與控制軟體、應用軟體、周邊設備等結合起來，組成一條完整的生產線，才能進行生產。但是，相關具體的操作，由於技術要求較高，並且屬於新興領域，人才缺口巨大。