|
Ознакомительная практика
1. Изучение деятельности предприятия (Общеорганизационный аспект)
Аналитическая часть.
• Составить общее описание исследуемого объекта – название, местоположение, собственник, статус, основные направления деятельности предприятия.
• Изучить номенклатуру выпускаемой продукции / оказываемых услуг, с акцентом на те, которые связаны с автоматизацией, IT или интеллектуальными системами.
• Изучить нормативную документацию предприятия по охране труда, требования пожарной безопасности, правила внутреннего распорядка (пройти инструктаж).
• Изучить особенности технологического процесса, который подлежит автоматизации или уже автоматизирован, выделить этапы, где требуется принятие сложных решений.
Решение профессиональной задачи.
• Составить общее описание исследуемого объекта.
• Описать номенклатуру выпускаемой продукции / перечень услуг.
• Составить перечень изученной нормативной документации предприятия по охране труда, требованиям пожарной безопасности, правилам внутреннего распорядка.
• Составить укрупненную схему технологического процесса предприятия (на уровне этапов), с выделением точек сбора данных и узлов принятия управленческих решений.
• Определить (задать) основные технико-экономические характеристики ТП: мощность, трудоемкость изготовления выпускаемой продукции.
2. Изучение Автоматизированной Системы Управления Технологическим Процессом (АСУ ТП)
Аналитическая часть.
• Определить уровень автоматизации технологического процесса предприятия.
• Определить классификационные признаки и назначение АСУ ТП.
• Оценить, какие элементы системы управления реализованы на основе классических алгоритмов, а какие могут быть заменены или дополнены интеллектуальными средствами обработки информации.
Решение профессиональной задачи.
• Дать подробную характеристику АСУ ТП предприятия: уровень автоматизации, уровень управления, классификационные признаки, назначение.
• Составить схемы функциональной и организационной структуры АСУ ТП с указанием структурных подразделений, служб, пунктов управления и должностных лиц, реализующих функции управления.
• Сформулировать (предварительно) 2-3 проблемы в существующей АСУ ТП, которые потенциально могут быть решены с помощью интеллектуальных средств обработки информации (например, неоптимальное управление, низкая точность прогнозирования, необходимость сложной диагностики).
3. Изучение Архитектуры АСУ ТП и средств интеллектуализации
Аналитическая часть.
• Проанализировать архитектуру АСУ ТП предприятия (уровни, сетевое взаимодействие, используемые SCADA/HMI системы).
• Особое внимание уделить местам сбора и хранения данных, пригодных для обучения моделей ИИ (Big Data, Historian, базы данных).
Решение профессиональной задачи.
• Составить функциональную схему автоматизации АСУ ТП с указанием применяемых приборов, средств автоматизации и, если применимо, указанием узлов, где происходит интеллектуальная обработка данных.
• Составить укрупненную схему комплекса технических средств АСУ ТП, обозначив, где интегрированы средства сбора, передачи, хранения и интеллектуальной обработки информации.
4. Изучение принципов работы интеллектуальных блоков управления и сбора данных
Аналитическая часть.
• Проанализировать ключевое техническое средство АСУ ТП (например, контроллер, шлюз данных, сервер сбора данных): наименование, назначение, технические характеристики.
• Изучить, какие средства (программные или аппаратные) используются на данном объекте для реализации функций интеллектуальной обработки (например, предиктивная аналитика, машинное зрение, нейросетевые контроллеры).
• Изучить аналоги рассматриваемых технических средств, фокусируясь на устройствах, поддерживающих встроенные (edge) вычисления или интеграцию с облачными платформами ИИ.
• Изучить методы выполнения наладки измерительных и управляющих средств, а также методы валидации и верификации алгоритмов, основанных на машинном обучении.
• Ознакомиться с методиками расчёта устойчивости элементов системы контроля, с учетом особенностей, вносимых адаптивными и самообучающимися алгоритмами.
Решение профессиональной задачи.
• Выполнить структурную схему подсистемы сбора и обработки данных, пригодной для реализации интеллектуальных функций.
• Составить перечень нормативных документов (ГОСТ, стандарты предприятия), регулирующих ввод в эксплуатацию и обслуживание систем, использующих алгоритмы, основанные на данных.
• Предложить для выбора аналоги применяемого технического средства с улучшенными возможностями интеграции с интеллектуальными средами разработки (SDK для ML/AI).
Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков (Интеграционный раздел)
• Составить общее описание предприятия (организации) – название, местоположение, собственник, статус.
• Изучить направления деятельности предприятия (организации), сфокусировавшись на цифровой трансформации или автоматизации.
• Сформулировать круг задач в рамках целей учебной практики и выбрать оптимальный способ их решения с учетом правовых норм и имеющихся условий.
• Пройти инструктаж по охране труда, технике безопасности, пожарной безопасности, а также правилам внутреннего трудового распорядка.
• Определить, как положения, законы и методы в области естественных наук и математики используются для разработки и оценки эффективности интеллектуальных моделей управления.
• Научиться сопоставлять базовые законы физики/математики с принципами работы алгоритмов машинного обучения, применяемых в управлении.
• Определить профильные разделы математических и естественно-научных дисциплин, необходимые для решения задач профессиональной деятельности, связанных с анализом больших данных и построением моделей.
• Сформулировать задачи профессиональной деятельности на основе знаний профильных дисциплин (модулей).
• Ознакомиться с методами и способами решения базовых задач управления в конкретных технических системах с целью ознакомления с будущей профессиональной деятельностью.
• Научиться использовать фундаментальные знания для решения базовых задач управления в конкретных технических системах.
• Изучить, какие математические методы (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра) применяются для оценки адекватности и точности работы интеллектуальных систем управления.
• Ознакомиться с методикой осуществления оценки эффективности систем управления, разработанных на основе адаптивных и интеллектуальных методов.
• Ознакомиться с нормативно-правовыми принципами регулирования в сфере интеллектуальной собственности, применительно к разработке программного обеспечения и баз данных для АСУ.
• Научиться решать задачи развития науки, техники и технологии в области управления в технических системах с учетом нормативно-правового регулирования в сфере интеллектуальной собственности.
• Ознакомиться с используемыми в сфере управления технологическими процессами, алгоритмами и программами (например, Python, MATLAB/Simulink, специализированные ML-фреймворки), современными информационными технологиями, методами и средствами контроля, диагностики и управления.
• Научиться анализировать базовые структуры алгоритмов управления, пригодные для имплементации в управляющие контуры.
• Изучить системы контроля, автоматизации и управления.
• Ознакомиться с необходимыми расчётами отдельных блоков и устройств систем контроля, автоматизации и управления, с акцентом на расчет требований к вычислительным ресурсам для интеллектуальных задач.
• Ознакомиться с целями, принципами, методами стандартизации, формами и порядком подтверждения соответствия измерительных и управляющих средств и комплексов.
• Научиться обрабатывать результаты измерений при наличии различных видов погрешностей, включая неопределенности, вносимые моделями машинного обучения.
• Изучить методы выполнения наладки измерительных и управляющих средств и комплексов, осуществления их регламентного обслуживания.
• Изучить методики проведения экспериментов и обработки полученных результатов.
• Ознакомиться с проведением экспериментов и обработкой их результатов с применением современных информационных технологий (визуализация данных, облачные сервисы).
• Изучить действующую систему нормативно-правовых актов в области регламентного обслуживания систем и средств контроля, автоматизации и управления.
• Ознакомиться с разработкой технической документации для регламентного обслуживания систем и средств контроля, автоматизации и управления, включая документацию для алгоритмов машинного обучения (MLOps-аспекты).
|
