制造企业对基于实时数据来实现最佳决策的需求，从来没有比现在更强烈。使用合适的技术来实现这一任务的责任，常常落在控制工程师的头上。幸运的是, 如果他们使用基于PC的控制系统, 就有办法更好的实现大数据分析, 并且不会偏离可编程逻辑控制器（PLC）程序员的舒适区太远。
随着基于PC的控制平台逐渐进入物联网（IoT）时代, 在机器和工厂中自动化控制器所扮演的角色界限已经消除。早在1990年代中期, 基于PC的控制器，就已经可以承担PLC、运动控制器和人机界面 (HMI)等多个角色。这消除了先前已经存在的成本，而且不会因为需要依赖多个硬件、软件和网络平台而导致效率低下。现在, 工业 PC已经可以充当物网关、边缘计算设备和数据分析平台的角色。
直接在机器控制器上运行分析软件, 作为在云中运行的更高层次的独立平台的补充, 有诸多好处。然而, 典型的控制工程师所具有的专门知识和技能，可能与生产制造环境中所适用的最新的IoT技术没有太多的重叠。
当许多人为他们的第一个真正的工业物联网（IIoT）项目推出试点工程时，通过在与PLC、运动控制和HMI相同的工程平台中应用大数据分析工具，工程师缩短了学习曲线，这样有利于成功工程的实施。同时，还可以保护和增强机器制造商的知识产权，而无需向物联网服务提供商或第三方支付更多费用。
使用基于 PC 的控制技术,可以在整个机器控制代码中运行分析代码, 以进行在线和离线分析, 而不会丢失任何功能或连接性。图形分析序列是在软件工作台中开发的, 可将其转换为 IEC 61131-3 语言, 这样代码很容易被控制工程师和PLC程序员理解, 并确保这些分析序列可以PLC中运行，实现24x7的不间断监控。幸运的是, 基于PC的控制系统可以兼容计算机科学和IT编程工具。
这可以扩展到运行在PC上的任何其它软件平台。此外, 基于 PC 的系统可以增强机器学习和优化的分析应用。这些强大的算法，也可以实时地与基于PC平台上的PLC和运动控制一起运行。不管完成这项工作所需的工具组合如何, 在一个环境中实现尽可能多的工程，是确保项目开发更有效的一个优势。
利用这种基于PC的控制技术来实施机器应用的机器制造商，不需要新的工具来执行适当的分析。使用附带的配置工具, 用户可以通过基于PC的控制系统所提供的分析工具集，在分析记录器获取数据时进行筛选。
在考察基于PC的控制体系结构中应用IoT解决方案时, PLC程序员可以创建新平台或改造现有系统, 以解决大数据难题。这可以在不失去现代控制设计的主要控制功能的情况下实现，或者通过为独立的IoT和分析系统中添加其它复杂的层来实现。（作者：Daymon Thompson）