传统的 IT网络中，提供了丰富的规范、协议以及技术手段，这些都可以帮助用户对数据进行充分地发掘。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。
西门子1847工业学习平台针对工业数字化进程中 IT-OT融合的应用为大家推出几门课程，我们一起来看一下。
PLC 功能块来完成 IT 任务
HTTP/HTTPS/MQTT 这些都是常用的互联网通信协议，显然这些协议并不适合工业现场层设备间的数据交互，但是 PLC可以通过这些协议实现数据的北向（IT）传输，面向的对象可以是服务器、云端，这就为后续大数据的分析提供了保证。
SNMP 协议是网络管理协议，既可以和 IT 网络中的网络管理软件进行通信，也可以用于工业现场设备网络的信息收集，可以帮助 PLC查询、更改网络设备的状态，随时掌握网络性能，不同的 MIB库也为实际应用定义了很多有用的信息，为网络的维护、诊断提供了有力的帮助。
针对这些功能块，我们结合实际的工程案例，为大家介绍功能块的使用。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 SIMATICPLC 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
这样，就可以通过定义好的应用程序完成预定的自动化任务，可谓事半功倍！
- 利用 Python 实现现场数据的简单呈现
Python 这门编程语言，相信很多同学或许都听过，我们作为电气自动化工程师，平时所熟悉的 PLC编程以及上位机软件的组态，为什么还要学习Python呢？
在工控行业中，自动化工程师常常负责监控和优化生产线的自动化设备和系统。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。在这个系列视频中，我们会带着大家一步一步了解 Python的基本应用，通过调用不同的协议库来实现对工业现场数据的采集和呈现功能。
- 利用Python实现简单的网络设备管理
按照我们上面的介绍，Python提供了丰富的应用库，这些库同样可以实现对网络设备的管理和数据收集功能。
例如，我们熟悉的 PN-DCP 的协议，可以让我们收集和管理 PN 设备的信息，大家熟悉的西门子的软件 TIAPortal、PRONETA、SINEC PNI 都集成了该驱动。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！