Технологическая (проектно-технологическая) практика | У.О | Учебная практика, 2 семестр, МОИ (МТИ) — часть 7

Описание

Содержание индивидуального задания на практику, соотнесенное с планируемыми результатами обучения при прохождении практики:
Содержание индивидуального задания
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 краткое описание предприятия (организации).
• Описать основные направления деятельности и оказываемые услуги/разрабатываемые ИТ-продукты.
• Составить перечень изученной нормативной документации по охране труда, информационной безопасности, внутреннему распорядку.
• Составить укрупненную схему автоматизированного бизнес-процесса (на уровне этапов), обозначить точки сбора, хранения и обработки данных.
• Определить основные технико-экономические показатели автоматизированных процессов: производительность, трудоемкость, экономический эффект от внедрения ИС.
2. Изучение Информационной системы предприятия
Аналитическая часть.
• Определить уровень автоматизации бизнес-процессов предприятия с использованием информационных систем.
• Классифицировать внедренные ИС по функциональному назначению (управление, учет, аналитика, поддержка принятия решений).
• Оценить, какие модули/блоки системы реализованы на основе стандартных алгоритмов, а какие используют интеллектуальные технологии (Big Data, машинное обучение, искусственный интеллект).
Решение профессиональной задачи.
• Дать характеристику информационной системы предприятия: архитектура, уровень автоматизации, классификация, назначение.
• Составить схемы функциональной и организационной структуры ИС с указанием подразделений, служб, пользователей, ответственных за эксплуатацию системы.
• Выделить 2-3 проблемы в существующей ИС, которые могут быть решены с помощью интеллектуальных средств обработки данных (например, неэффективный поиск информации, неточность прогнозирования, сложности интеграции данных).
Аналитическая часть.
3. Изучение архитектуры ИС и средств интеллектуализации
Аналитическая часть.
• Проанализировать архитектуру информационной системы предприятия, включая структуры данных, взаимодействие компонентов и используемые программные платформы (например, ERP, CRM).
• Особое внимание уделить местам сбора, обработки и хранения данных, пригодных для анализа и обучения моделей машинного обучения (базы данных, data lakes, облачные решения).
Решение профессиональной задачи.
• Составить функциональную схему информационной системы с указанием применяемых технологий, инструментов и узлов, где происходит интеллектуальная обработка данных.
• Разработать обобщённую схему комплекса информационных технологий предприятия, обозначив места интеграции средств сбора, хранения и интеллектуальной обработки информации.
4. Изучение принципов работы интеллектуальных блоков управления и сбора данных
Аналитическая часть.
• Проанализировать ключевые компоненты информационной системы (например, серверы, базы данных, интерфейсы пользователя): наименование, назначение, технические характеристики.
• Изучить, какие программные и аппаратные средства используются для реализации функций интеллектуальной обработки данных (например, аналитика в реальном времени, автоматизация бизнес-процессов).
• Рассмотреть аналоги рассматриваемых технологий, акцентируя внимание на тех, которые поддерживают облачные вычисления или интеграцию с платформами искусственного интеллекта.
• Изучить методы настройки и валидации алгоритмов, основанных на машинном обучении, а также подходы к обеспечению их надежности и безопасности.
• Ознакомиться с методами оценки устойчивости компонентов ИС с учетом особенностей, вносимых адаптивными 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 информационных систем и технологий.
• Предложить альтернативы применяемым техническим средствам 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), сосредоточив внимание на цифровой трансформации и автоматизации.
• Определить 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 и 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 и 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 данных и построением моделей.
• Сформулировать задачи профессиональной деятельности на основе знаний профильных дисциплин.
• Ознакомиться с методами и способами решения базовых задач управления в конкретных технических системах с целью понимания будущей профессиональной деятельности.
• 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 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 ИС.
• Научиться решать задачи развития науки, техники и технологии в области управления в технических системах с учетом нормативно-правового регулирования.
• Ознакомиться с используемыми в сфере управления технологическими процессами, алгоритмами и программами (например, Python, MATLAB/Simulink, специализированные ML-фреймворки), современными информационными технологиями и методами контроля.
• Научиться анализировать базовые структуры алгоритмов управления, пригодные для имплементации в управляющие контуры.
• Изучить системы контроля, автоматизации и управления.
• Ознакомиться с необходимыми расчетами отдельных блоков и устройств систем контроля и управления, с акцентом на расчет требований к вычислительным ресурсам для интеллектуальных задач.
• Ознакомиться с целями, принципами и методами стандартизации, формами и порядком подтверждения соответствия измерительных и управляющих средств.
• Научиться обрабатывать результаты измерений при наличии различных видов погрешностей, включая неопределенности, вносимые моделями машинного обучения.
• Изучить методы наладки и регламентного обслуживания измерительных и управляющих средств.
• Изучить методики проведения экспериментов и обработки полученных результатов.
• Ознакомиться с проведением экспериментов и обработкой их результатов с применением современных информационных технологий.
• Изучить действующую систему нормативно-правовых актов в области регламентного обслуживания информационных систем и технологий.
Руководитель практики от Института 22972