Інженери майбутнього: магістри спеціальності «Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка» на передовій реального виробництва

Магістранти освітньої програми «Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка» проходять виробничу практику на сучасних промислових підприємствах, де мають змогу долучитися до розробки та впровадження інженерних рішень, що працюють на благо реального сектору економіки та критично важливої інфраструктури.

Одним із пріоритетних напрямів є створення систем автономного електроживлення, здатних забезпечити надійне енергопостачання критичних об’єктів в умовах надзвичайних ситуацій. Над цим проєктом працює магістрант Дмитро МЕЛЬНИК, який розробляє архітектуру автономної енергосистеми з використанням резервних джерел живлення, систем моніторингу та адаптивного керування навантаженням. У центрі уваги — ефективність, надійність і відповідність сучасним вимогам енергобезпеки.

Ще один яскравий приклад — Дмитро НЕСТЕРЕНКО, який працює з технологіями лазерного різання металів у межах сучасного адитивного виробництва. Він бере участь у налагодженні обладнання, оптимізації режимів обробки та аналізі точності виготовлення компонентів. Завдяки його участі вдалося зменшити витрати матеріалу та підвищити якість кінцевих деталей.

У сільському господарстві активно впроваджуються рішення точного землеробства. Дмитро ГАЄВ проходить практику на ТОВ «Смарт Фармінг», де займається переобладнанням сівалок. Його завдання — інтеграція новітніх систем автоматизованого висіву, встановлення датчиків контролю насіння, налаштування блоків керування і впровадження інтелектуальних модулів для підвищення ефективності посівної кампанії.

Роман ЗАЦЕРКОВНИЙ працює на фармацевтичному підприємстві АТ «Київмедпрепарат», де займається модернізацією систем автоматизації виробництва. Він впроваджує нові програмно-апаратні рішення для виробничих ліній, працює над енергозбереженням, покращенням контролю якості та забезпеченням відповідності стандартам GMP.

Ілля ЛАШКО вже активно працює над створенням програмного забезпечення для автоматизованого розпізнавання якості зерна з використанням сучасних методів штучного інтелекту. Для зйомки поверхні зернин він застосовує спеціалізовану камеру Intel RealSense D455, що дозволяє отримувати як кольорові, так і глибинні зображення з високою роздільною здатністю.

В основі розробленої системи — нейронна мережа на базі моделі YOLOv11. На її основі було створено навчальний датасет, що включає різноманітні зразки зерна з урахуванням форми, розміру, ваги та кольору. Проведене навчання моделі дозволяє автоматизувати розпізнавання показників якості зерна з високою точністю, що значно підвищує ефективність контролю на виробництві.

Цей проєкт є важливою частиною впровадження інтелектуальних технологій у аграрний сектор, сприяючи підвищенню якості продукції та оптимізації виробничих процесів.

Ця практика стала для магістрантів не лише перевіркою професійних знань, а й унікальним шансом реалізувати себе у сфері високих технологій. Вони отримують досвід, що формує інженерне мислення, здатність працювати в команді та приймати рішення в умовах реального виробництва — там, де технології зустрічаються з викликами сучасності.

Юрій ЦИЦЮРСЬКИЙ,
асистент кафедри АРС