前面两篇自动化究竟是个什么样的专业？自动化专业--从行业发展视角来看如何？分析了自动化的专业以及行业发展，分别有近8000和1800的阅读量，在最近一年的流量里算好的。作为系列的第III部分，我想就自动化这个专业的“职业”发展这个来分享一些看法。即，自动化这个专业的人到了各个行业后，它的职业本身发展“前景”如何？

但是，关于这种专业的前景问题，必须声明的是它仅对“认真且努力”的人而写。毕竟人才不是天生就有的，都靠天赋+努力。没有人承诺你美好前景--任何在不考虑你的努力程度和天赋情况下承诺你美好前程的都是骗子。

自动化的工程师主要干什么？

自动化相关专业毕业，大部分都是从“工程师”开启职业生涯的。在实际的工作中，自动化系统的设计，它需要非常强的跨学科工作能力。如图1，它是一个横跨机械、工艺、软件、通信等多个维度的系统设计工作。

很多人不愿意去现场，就像很多土木工程觉得要去工地很LOW。其实，从事工程专业方向的人都会给你很大的反馈，就是“现场有神明”-自动化、机电工程的人如果没有在现场干过，那么它最终设计出来的东西就会非常缺乏“可用性”、“易用性”—只有在现场干过的人，才会对现场真实场景有所了解，对于生产流程、难题、制造现场中的那些复杂性有比较直观的认识，也更为理解什么叫做“复杂工程问题”，以及从现场使用的视角去设计系统，而不是按照自己的“感觉”去设计系统，例如在“用户友好”、“易维护性”方面的预先考虑，在安全、稳定方面的设计考虑，都来自于现场的经验。

大部分时候，我们对于“复杂性”并没有特别的深刻理解。拿一个比较容易接触到的行业举例，最为典型的就是每天大家要喝的这个矿泉水，它的生产，我们讲它的第一步“吹瓶”吧。这个就是一个非常复杂的过程。手头有两份2018年左右在百度文库里下载到的某全球知名吹瓶机厂商的资料，是其为用户做培训用的分别在25年前（2001年12月）和15年前的2011年的两份古董级的资料来说明。

矿泉水吹瓶被称为“二次法”，它先由瓶胚注塑机打出瓶胚，然后理胚机①②③④将瓶胚输送至加热炉（Owen）⑤然后进行多段加热，通过星轮盘⑥进入吹瓶的模具里⑦，锁模、低压、高压吹、排气冷却、开模，通过星轮盘输出⑧。高速的吹瓶系统速度可达10.8万瓶/小时，以和后道灌装、贴标等机器速度匹配的过程。

目前大部分使用都是PET材料用于吹瓶，吹瓶过程本质是在有限的温度区间里（Tg是指塑化，以及在材料热分解温度范围内）-对半结晶性聚合物进行“轴向”和“径向”的应力诱导结晶的过程。当然，这个就是材料工艺的事了，跟自动化专业没关系。但是，跟机电相关的就是在设计时要考虑的时序控制、温度压力工艺、运动控制的过程等。

我们别讲的太复杂-就拿电气控制里的“时序”来说：

图2是指瓶胚进入模腔后的过程，其实是通过低压/高压、排气，配合伺服拉伸杆上下的动作，来实现瓶胚在模腔内的吹制过程，这个过程从20度左右进入，270度出去。机械的时间消耗是比较多的，如锁模、开模，留给几个阀、伺服杆的动作时间都是极为有限的，例如伺服拉伸杆实际上是要在50-200mS时间内完成200mm的行程定位，重复定位精度要在±0.05mm级别。

1)时序问题：时序包括加热炉这边的温度和吹瓶站的时间匹配、伺服拉伸杆与各个吹气阀之间的时序协作问题，比如：对于伺服拉伸杆的到达位置与预吹启动的时间差（通常10mS级）决定了材料在轴向的分配比例，高压吹切换过早则径向拉伸过渡，过晚又会导致轴向材料堆积—伺服拉伸杆的速度如果快过晶体内部结构的变化，则会导致类似“珠花”一样的缺陷。

2).加热场的问题：在瓶胚加热时，其实它的瓶口、瓶身、瓶底各个段所需的温度梯度是不同的，但是，这个温度又会影响后续吹制过程的材料径向和轴向的变化。在吹制过程中，模具内部的温度差变化2度，就会引发壁厚的分布出现偏差，如果不均匀就会影响瓶子的质量。

3).压力控制方面的问题：预吹压力（8-15 bar）建立材料与模腔的初接触，高压吹（30-40 bar）完成最终成型；压力上升速率影响材料"贴模"顺序，进而决定局部厚度。而且，这个压力曲线本身就是个无法被控制的—因为时间实在是太短了，系统如果闭环控制，这就是无法被有效控制的—因此，通常需要一些前馈或模型预测，当然实际可能也就是预设范围内的控制即可，不要那么复杂的模型设计。

当然，这些又要对应到具体的伺服电机与驱动系统的响应、采样、滤波等具体的算法去实现。每个细节都得去精密设计，才能更好的实现。

通常这包含了几个级别的任务

1).采样与执行层的任务

这包括对于温度、压力、位置等的采样反馈，以及在电机定位、红外加热、比例阀动作、电磁阀的动作方面的任务。

2).控制回路

包括温度的PID、伺服PID控制，以及顺序逻辑等闭环控制的设计；

3).协作的任务

在瓶胚提升、理胚、加热、吹瓶、水路/气路控制单元之间形成协作，包括在伺服轴之间的协作，实时通信，以及设备间的协作，都是依靠整体的设计。

4).整体优化的任务

对于机器来说，很多还有工艺优化方面的任务，例如透明度、壁厚与能耗之间的多目标优化问题、工艺温度的最优值问题，都需要由机电设计人员来实现持续的优化与改善。

5).设备与管理系统集成问题

这类就牵扯到与生产管理、OEE、数据库访问、MES系统接口等软件设计。

当然，我也不想再讲的细致深入了，如果您阅读的时候觉得这个太专业或太复杂的话。其实，说实话，这只是机电工程的冰山一角。并且，横向的看，制造业的每个机器和系统都是这么复杂的。但是，工程师的确是要“化繁为简”，把这些复杂的问题转化为简单的模块开发、按照层次搭建系统，从早期的选型到开发、测试验证、系列化-这是自动化与机电类工程师的基本职业操作。同时要注意，以上并非是单一工程师能够完成的，它是多个领域工程师通过多年形成的-能把这个东西复现，即，复制一份的设计，也并非易事。

其实以上仅指在“工艺复杂性”上，其实影响工程师工作的复杂性还包括其他的工作维度：

1).客户需求的模糊不清：比如多个客户有不同的需求，差异较大，即使同一个客户，他们不同人也表述了不同的需求。经常看到视频讲一些咨询、广告行业的说甲方讲不清楚自己的需求，什么五彩斑斓的黑之类的段子。其实，这不稀奇—自动化工程师的基本工作就是用合适的语言交流，把问题澄清—这在今天变得似乎比以往更重要了，尤其是AI时代。

2).产品的变化复杂性提高了，这是已然发生的复杂性，大家平时去超市里就能发现，饮料、食品的包装都已经真正的琳琅满目了。今天人们撞衫的概率也是越来越低了。但是，这对于制造来说，其实是大幅提升的复杂性。因为，产品材料、规格、流程、工艺会形成更大的组合空间。并且这种变化的规格下的工艺也会发生新的变化，包括生产流程的效率都会需要被重新评估和验证。

3).合规、标准与认证：包括可追溯性、可降解、能源节省、碳追踪也被要求到了机器上；尤其现在机器出口到国外，包括CE/UL认证、功能安全认证、信息安全认证、绿色环保认证，这些都要在工程师的工作范围内。

4).机器与系统的版本控制：这个事随着机器的复杂性、变种多样、工艺变化等就会变得更为复杂多样，如何有效的管控会牵扯到后续服务、升级改造等工作的进行。

5).技术的复杂性：在20年前，会个PLC编程就已经算是人才了，现在的机器上，你看看，现在机器视觉用于缺陷识别、机器人配合上下料、磁悬浮输送用于协调各个设备间的物料流。自动化领域都已经很难存在“全栈工程师”了。现在还有AI的预测性维护、工艺学习等，使得自动化工程师不仅自身要扩展边界，另一方面，还必须与多个维度的专业工程师协作。协作最为重要的是你最好了解别人的“语言”，否则沟通就会是个大的障碍。

6).协作的复杂性：因为一个工程师可能会需要与用户的机械、电气、工艺，以及来自End User的工程师、IT等多个维度的人员打交道，包括内部的协作，例如与销售、相关的工程师的协作。这需要非常强的沟通、项目管控等的能力。

以上，就是我经常对那种AI将替代工程师的不以为然的原因—你就说，一个自动化或机电工程师，他们的工作维度的复杂性里，这么多工作，AI只是把其中那些“编程”的工作替代了，那个工作可能真的在工程师的工作里，价值含量并没有那么高。

工程师的工作就是创新的过程

工程师的工作，本身就是创新的过程-就是要借助于“横向科技”，解决“用户需求”—这个过程（Engineering）本身就是一个创新的过程。在科学里，并不谈“创新”，而是“发现（Discovery）”。但是，工程师的工作里既包含了“发现”也包括了“收敛”—即，任何的系统设计，都可能是独一无二的。

图5是之前在大学里经常谈到的工程师工作的创新，自动化工程师同样如此。

在工程师的工作中，不仅是跨学科的知识，也包括采用一定的工程方法，例如模块化的思想、面相对象的软件开发、建模仿真、并行工程。

当然，工程师的创新，它的衡量标准也是明确的，即，它是否获得了经济性意义的改善。即使经常被称为“颠覆式创新”的一些工作，也并非指采用了所谓的黑科技，而是是否获得更低的成本，更快的交付能力，更高良品率。

工程师善于设计和使用工具

当然，工程师的工作本身，就是设计和使用工具。图2显示了在整个工作流程里，工程师们可以去使用的各种工具。

图6显示了常见的工程开发过程，即，借助于“工具”，如CAD/CAE软件，在控制领域例如Mathworks的MATLAB/Simulink，MapleSoft等进行建模仿真。然后采用工程平台进行应用的开发。

其实，同样我们会发现，在今天我们经常讲的“工业软件”里，很多都是在设计和制造这些智能装备、产线、产品的过程中产生的各种软件。其中有些是与产品本身相关的，但是，这里的产品在制造业里，就太广泛了。一个手机，它的玻璃面板、塑料与金属结构件、电路板，一个产品被拆分为数百个对象来加工，那么对应的就是很多个专业的设计软件。而对应的制造过程，设备开发，都有大量的软件需要来完成这些“集成”的工作—这些都是关乎效率的问题。

一切皆可能

如果一个自动化专业的人毕业20年后，他们通常发现，首先还留在这个专业领域的人就不会多。其次，如果仅就从事技术相关工作也就更少了。自动化这个专业无论是最终考研的时候换到计算机、软件、微电子的就很多。工作的在自动化，通信、软件、人工智能行业的也很多。干研发的、销售的、管理的，甚至跨行在银行、政府机关的，千奇百怪。自动化这个万金油专业出来似乎职业多样性也挺高。图7所示，右侧我列了自动化专业的工程师，它可能也会转行到其他的行业作为工程师。这属于在“横向专业”领域的边界扩展。关于这一点前面也提到了，行业的上下游企业，都可以去利用你的专业知识与经验，转行，如果你觉得哪个行业更喜欢，或者收入更高。

第二个问题是关于“职业”的转化，其实，比较典型的是从工程师转向销售岗位，、技术管理岗，或者自己创业做老板都是可以的。很多企业它可以分为“专业岗”和“业务岗”、“管理岗”来分别有各自的发展路线，并不是说技术岗就无法达到较高的收入水平或者较高的职级。

包括在政府公务员里也是需要自动化专业的—金融行业同样如此，因为无论是产业发展与规划，还是投资的方向、评价都是需要行业背景的，否则，都不知道什么是这个领域的发展方向。自动化专业的人，它的特点是有下游众多行业的理解和观察，这个是比较有优势的。

当然，在今天时代，不像30年前，我们也越来越觉得年轻一代可以去自主的创业，金融市场越来越发达，有好的想法，市场资源，经验，完全可以去创业。

按照图8列举了工程师职业的发展渠道，其实，这个图之前曾经在文章里出现过，但很多人反馈，按照这个来说明的话，大部分人都连“L2”的就已经很不错了—那倒是，大部分人能被称为“人才”就已经是很高的荣誉了。要想成为一个领域的专家，那也得一些年头的积累，要想开创新的设计一个热卖的产品，这就是核心骨干，股票期权都得绑上。要是自己创业开创一个产业，这样的人本来就已经是“可遇不可求”的了。

这张图主要想说明的事情是“工程师”他不仅是做技术的，通过这个专业与市场结合，工程师还能发展到更高的阶段。学术方向最高就是“工程院院士”了，在产业方向那就是开创一个领域市场的“企业家”-我们不想“Title通胀”，企业家也不是开个公司就能被称为“企业家”。

当然我必须强调的是，这些对于自动化专业的职业发展，并非是一个确定性的事实。在我这么多年的职业生涯遇到了非常多的工程师。但是，我觉得真正优秀的工程师可能是那些“有使命感”、“好奇心”的—因为，这真的是一个枯燥无味的领域，如果没有一些技术的爱好，一个人很难穿越漫长的道路，成为一个有所成就的人。

写了三篇，我想说的是这不构成对“报考”的指南或者推荐—因为，最终还要看自己喜欢。专业好还是不好，都是有“遮蔽性”的，我们在这个行业里20多年，觉得还挺好的，因为，这是我们的舒适区。

来源：微信号 说东道西