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华盛顿特区——美国劳工部职业安全与健康管理局（OSHA）提醒雇主，该机构将于2021年1月2日开始收集2020日历年300A表格数据。雇主须于2021年3月2日前电子提交表格。
电子提交适用于：当前须保存OSHA工伤疾病记录的250名及以上员工机构，以及属于历史上职业伤害疾病高发行业的20-249名员工机构。
访问“伤害追踪应用：向OSHA电子提交伤害疾病记录”获取更多信息及伤害追踪应用链接。
依据1970年职业安全与健康法，雇主有责任为员工提供安全健康的工作场所。OSHA的职责是通过制定和执行标准、提供培训教育和协助，帮助确保美国劳动男女享有这些条件。更多信息请访问www.osha.gov。
劳工部使命：促进、推动和发展美国工薪阶层、求职者和退休人员福利；改善工作条件；拓展有利就业机会；保障工作相关权益。
此前刊登于OSHA新闻发布。
工业技术
IT 与 OT 边界模糊化催生全域运营可视性 信息技术（IT）数十年来是制造企业成功的关键支柱，推动流程优化与自动化落地。但技术演进不止：工业控制系统中的机械设备数据延展性——即运营技术（OT）——已追平 IT 系统能力。 结合工业物联网（IIoT），工业设备的数据采集与物理设备控制能力实现革命性突破，赋能跨运营全域的深度可视性。 本文系统阐释 IT 与 OT 概念，深度对比系统架构、设备特性与安全边界的核心差异。 什么是运营技术（OT）？ OT 指代用于控制物理设备的软硬件集合，可配置为触发、控制、监测并向 IT 系统推送数据。 随制造 OEM 设备嵌入式技术、自动化、监测能力演进，OT 同
近年来，制造商、仓库、配送中心受益于最关键的技术进步之一——自动识别与数据采集，即 AIDC。策略性部署 AIDC，可从身份验证、资产追踪等多维度破解难题。 自动识别与数据采集定义 AIDC 是一套识别并采集数据的流程。采集完成后，数据自动存入计算机系统，经分类、聚合（视软件而定）后沉淀。全程无需键盘录入，广泛集成于物品、库存、工具、资产甚至人员的追踪管理中。 自动识别与数据采集工作原理 AIDC 涵盖多项具体技术，主要包括： 条形码 RFID（射频识别） 虹膜/人脸识别（生物识别） 光学字符识别（OCR） 磁条 智能卡 语音识别 各技术以独特方式运用 AIDC，融合程度随业务流程而异。
什么是数据科学？ 数据科学是一门跨学科领域，运用科学方法、流程与系统，采集、清洗、分析结构化与非结构化数据。它融合数学、统计学、数据库、信息科学与计算机科学等多个学科。数据类型多样、规模各异。 为何数据科学成为独立学科？ 核心驱动力是数据的指数级爆发。预估2020年每秒产生1.7MB数据，数字数据总量将达44万亿GB。面对海量数据，理解与存储愈发困难，亟需系统化研究手段——数据科学应运而生。 数据科学在身边的应用 企业利用数据科学优化内部数据流程。Google通过AdSense个性化广告投放；Uber动态计价与精准发券；Airbnb辅助房东定价。简而言之，将客户/用户视为原始数据，数据科学
本文描述如何利用gRPC在AXC F 3152上用Python访问和写入简单过程数据。(https://www.plcnext.help/te/Service_Components/gRPC_Introduction.htm) 前置条件 首先在PLC外部（如Windows机器）准备所需文件。 安装Python 3.9（3.10可能报错） 安装从.proto文件生成代码所需Python包：pip install grpcio-tools==1.36.1 从https://github.com/PLCnext/gRPC下载并解压含.proto文件的仓库 从.proto文件生成_pb2.py和_
