Пропозиції академічної спільноти по удосконаленню ОПП "Машин та обладнання сільськогосподарського виробництва"

Пропозиції з удосконалення ОПП «Машини та обладнання сільськогосподарського виробництва» від професора Ловейкіна В.С. щодо освітньої компоненти «Мехатроніка».
Пропозиція професора Ловейкіна В.С. щодо включення лабораторної роботи "Застосування нерекурсивних фільтрів для обробки сигналів датчиків с.г. машин" до навчального модуля "Методи обробки сигналів датчиків с.г. машин" освітньої компоненти «Мехатроніка».
Впровадження нової лабораторної роботи дозволить підготувати фахівців, які будуть відповідати вимогам сучасного ринку праці та здатні розробляти та експлуатувати інноваційні сільськогосподарські машини. Включення нової лабораторної роботи допоможе підготувати фахівців, які зможуть розробляти та експлуатувати сучасні сільськогосподарські машини з високим рівнем автоматизації. Застосування нерекурсивних фільтрів є важливою практичною навичкою для інженерів-конструкторів. Це дозволить студентам отримати досвід роботи з реальними сигналами, що знімаються з датчиків сільськогосподарських машин, та навчитися обробляти їх для отримання корисної інформації. Фахівці, які володіють навичками обробки сигналів датчиків, будуть більш затребувані на ринку праці, оскільки зможуть ефективно працювати з сучасними системами автоматизації та контролю.
Очікувані результати від запровадження пропозиції:
- Нова лабораторна робота може стимулювати студентів до проведення власних досліджень в галузі мехатроніки та обробки сигналів.
- Для виконання лабораторних робіт слід використовувати сучасні програмні пакети, такі як MATLAB, Simulink, Python тощо.
- Слід залучати студентів до розробки та проведення лабораторних робіт, що сприятиме підвищенню їхньої мотивації та розвитку творчих здібностей.
Пропозиція професора Ловейкіна В.С. є вкрай доцільною та сприятиме підвищенню якості підготовки фахівців в галузі сільськогосподарського машинобудування. Проф. Юрій Ромасевич повністю підтримує цю ініціативу і вважає її важливим кроком у розвитку навчального процесу.

Пропозиції з удосконалення ОПП «Машини та обладнання сільськогосподарського виробництва» від доктор фізико-математичних наук Хорошун Анатолія Сергійовича
Співробітник відділу стійкості процесів Інституту механіки ім. С.П. Тимошенко Національної академії наук України, доктор фізико-математичних наук Хорошун Анатолій Сергійович звернувся до гаранта ОПП «Машини та обладнання сільськогосподарського виробництва» Коробка Миколи Миколайовича з пропозицією включити у курс освітньої компоненти «Надійність с.г. техніки» вивчення практичних інструментів штучного інтелекту "Нейронні мережі" та "Машинне навчання", які можуть значно підвищити ефективність досліджень у галузі надійності сільськогосподарської техніки.
Опанування цих знань дасть можливість вирішувати цілий ряд практичних задач, а саме: оптимізації режимів роботи (нейронні мережі можуть оптимізувати режими роботи сільськогосподарської техніки залежно від конкретних умов експлуатації, що дозволяє підвищити продуктивність і знизити витрати на паливо), контроль якості (можна аналізувати зображення з камер відеоспостереження або результати ультразвукового контролю для виявлення дефектів в деталях і конструкціях машин), самодіагностика ( нейронні мережі можуть аналізувати дані з датчиків, встановлених на сільськогосподарській техніці, для виявлення несправностей і формування рекомендацій щодо їх усунення, або шляхом аналізу даних про роботу техніки, нейронні мережі можуть прогнозувати залишковий ресурс деталей і вузлів, що дозволяє планувати ремонтні роботи).
Практичне значення для студентів
• Студенти навчаться збирати, обробляти та аналізувати великі обсяги даних, що є однією з найважливіших компетенцій сучасних інженерів.
• Студенти ознайомляться з найсучаснішими технологіями штучного інтелекту і навчиться використовувати їх для вирішення практичних задач.
• Знання нейронних мереж та машинного навчання є важливою перевагою при працевлаштуванні в компанії, які займаються розробкою і виробництвом сільськогосподарської техніки.
• Вивчення цих методів сприяє розвитку критичного мислення і здатності до самостійного наукового пошуку.
Застосування нейронних мереж та машинного навчання в дисципліні "Надійність с.г. техніки" дозволяє підготувати фахівців, які зможуть розробляти більш надійну і ефективну сільськогосподарську техніку, оптимізувати процеси її експлуатації та обслуговування, а також сприяти розвитку інноваційних технологій в агропромисловому комплексі.