Проект «Цифровая кафедра» на базе ПНИПУ, реализованный в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», позволил студентам различных направлений получить теоретические и практические знания в области информационных технологий. К преподаванию привлечены не только сотрудники университета, но и специалисты из компаний-партнеров программы, в том числе представители компании «Смартбэйс». Наша задача — дать студентам на направлении «Цифровое управление качеством» актуальные знания в сфере ИТ-технологий, сочетая освоение теоретического базиса с решением реальных производственных задач.
Для получения практического опыта и закрепления теории студенты воспроизводят реальные производственные процессы на платформе SBase. Она показывает, как выстроить структуру данных на предприятии: от сбора и анализа до принятия мер.
Встроенная система статистического анализа помогает будущим инженерам выходить за рамки субъективных оценок. Вместо предположений возможно получить объективные цифры и применимые на практике выводы.
Образовательный процесс на «Цифровой кафедре» насыщен: большой объем данных, множество модулей, сложные взаимосвязи. Чтобы освоить этот объем информации и повысить свою компетентность, одного желания недостаточно — нужна правильная методика. Как выстроить обучение так, чтобы студенты действительно «проживали» процесс, погружались в него с головой и в итоге могли безболезненно перенести полученные навыки в реальную рабочую практику?
На этот вопрос ответила преподаватель направления «Цифровое управление качеством», руководитель проектов в компании «Смартбэйс» — Светлана.
На этот вопрос ответила преподаватель направления «Цифровое управление качеством», руководитель проектов в компании «Смартбэйс» — Светлана.
В рамках нашего материала она подробно рассказала об интеграции платформы SBase в образовательный процесс и о том, каких результатов удалось достичь благодаря такому подходу.
— Какую задачу вы решаете как преподаватель в рамках подготовки студентов по направлению «Цифровое управление качеством»?
— Моя основная задача, как мне кажется, — сформировать у студентов новое мышление в работе с качеством.
Я учу их видеть данные не только в самом изделии, но и во всём, что его окружает в процессе производства: в оборудовании, параметрах среды, действиях персонала, инструментах, материалах и даже косвенных факторах. Важно понимать, что практически любое событие на производстве может быть выражено в цифрах и повлиять на качество продукции.
Но ключевой момент здесь — не просто «собирать данные». Нужно уметь с ними работать, извлекать из них практическую пользу, переводить учет из бумажного формата в цифровые системы, использовать данные для оптимизации процессов и принятия решений. По сути, мы формируем специалистов, которые не фиксируют качество постфактум, а управляют им через данные.
— Какие реальные вызовы современного производства вы интегрируете в образовательную программу, чтобы студенты сталкивались с ними уже в процессе обучения?
— Современное производство — это среда, где на качество влияет огромное количество факторов, в том числе неочевидных. Мы учим студентов смотреть шире и глубже.
В рамках обучения мы моделируем реальные производственные ситуации, разбираем причинно-следственные связи, развиваем способность видеть скрытые зависимости. Наша задача — формировать системное и в то же время гибкое, «творческое» мышление. Мы стремимся научить их не просто следовать регламентам, а анализировать процесс как живую систему.
— Какие возможности открывает перед вами как преподавателем платформа SBase в процессе подготовки студентов?
— Платформа SBase позволяет максимально приблизить обучение к реальным условиям современного производства и выстроить обучение через практику, а не через готовые примеры. А система по статистическому анализу используется для объяснения инженерам по качеству, как на основе полученных данных мы можем делать выводы о процессах предприятия.
Студенты не получают «готовый процесс» — они создают его сами. В рамках обучения они:
— формируют структуры данных (таблицы) для сбора производственной информации по изделию и его узлам;
— настраивают прослеживаемость;
— загружают подготовленные учебные данные;
— учатся писать запросы к данным и извлекать нужную информацию;
— анализируют полученные данные и ищут зависимости.
Особое внимание мы уделяем именно прослеживаемости. Студенты на практике выстраивают систему сквозного учета — от сырья и материалов до готового изделия. Они настраивают связи между партиями материалов, конкретными деталями и сборочными единицами, операциями и участками производства, а также параметрами контроля качества.
В результате они могут в любой момент ответить на ключевые вопросы: из какого сырья произведено изделие, на каком оборудовании и кем выполнялись операции, какие параметры были зафиксированы на каждом этапе и где именно возникло отклонение.
Таким образом, они не просто изучают теорию, а понимают, как обеспечивается полная прозрачность жизненного цикла продукции — от закупки до отгрузки.
Такой подход даёт значительно более глубокое понимание: студенты не просто изучают систему, а фактически моделируют часть производственного процесса своими руками. В результате они лучше погружаются в логику работы производства и начинают понимать, как именно данные формируют основу управления качеством — от сбора до принятия решений.
— Моя основная задача, как мне кажется, — сформировать у студентов новое мышление в работе с качеством.
Я учу их видеть данные не только в самом изделии, но и во всём, что его окружает в процессе производства: в оборудовании, параметрах среды, действиях персонала, инструментах, материалах и даже косвенных факторах. Важно понимать, что практически любое событие на производстве может быть выражено в цифрах и повлиять на качество продукции.
Но ключевой момент здесь — не просто «собирать данные». Нужно уметь с ними работать, извлекать из них практическую пользу, переводить учет из бумажного формата в цифровые системы, использовать данные для оптимизации процессов и принятия решений. По сути, мы формируем специалистов, которые не фиксируют качество постфактум, а управляют им через данные.
— Какие реальные вызовы современного производства вы интегрируете в образовательную программу, чтобы студенты сталкивались с ними уже в процессе обучения?
— Современное производство — это среда, где на качество влияет огромное количество факторов, в том числе неочевидных. Мы учим студентов смотреть шире и глубже.
В рамках обучения мы моделируем реальные производственные ситуации, разбираем причинно-следственные связи, развиваем способность видеть скрытые зависимости. Наша задача — формировать системное и в то же время гибкое, «творческое» мышление. Мы стремимся научить их не просто следовать регламентам, а анализировать процесс как живую систему.
— Какие возможности открывает перед вами как преподавателем платформа SBase в процессе подготовки студентов?
— Платформа SBase позволяет максимально приблизить обучение к реальным условиям современного производства и выстроить обучение через практику, а не через готовые примеры. А система по статистическому анализу используется для объяснения инженерам по качеству, как на основе полученных данных мы можем делать выводы о процессах предприятия.
Студенты не получают «готовый процесс» — они создают его сами. В рамках обучения они:
— формируют структуры данных (таблицы) для сбора производственной информации по изделию и его узлам;
— настраивают прослеживаемость;
— загружают подготовленные учебные данные;
— учатся писать запросы к данным и извлекать нужную информацию;
— анализируют полученные данные и ищут зависимости.
Особое внимание мы уделяем именно прослеживаемости. Студенты на практике выстраивают систему сквозного учета — от сырья и материалов до готового изделия. Они настраивают связи между партиями материалов, конкретными деталями и сборочными единицами, операциями и участками производства, а также параметрами контроля качества.
В результате они могут в любой момент ответить на ключевые вопросы: из какого сырья произведено изделие, на каком оборудовании и кем выполнялись операции, какие параметры были зафиксированы на каждом этапе и где именно возникло отклонение.
Таким образом, они не просто изучают теорию, а понимают, как обеспечивается полная прозрачность жизненного цикла продукции — от закупки до отгрузки.
Такой подход даёт значительно более глубокое понимание: студенты не просто изучают систему, а фактически моделируют часть производственного процесса своими руками. В результате они лучше погружаются в логику работы производства и начинают понимать, как именно данные формируют основу управления качеством — от сбора до принятия решений.
Опыт ПНИПУ показывает, что синергия академической науки и индустриальных партнеров дает мощный образовательный эффект. Студенты не просто знакомятся с интерфейсом программы — они учатся мыслить системно, понимают, как устроен цикл управления качеством на современном предприятии, и получают конкурентное преимущество при выходе на рынок труда.
Мы благодарим Светлану за содержательный рассказ об особенностях обучения и желаем ей и всем участникам проекта новых успехов в подготовке третьего потока направления «Цифровое управление качеством». Ведь инвестиции в такие образовательные технологии — это инвестиции в технологический суверенитет и кадровое будущее российской промышленности.
Мы благодарим Светлану за содержательный рассказ об особенностях обучения и желаем ей и всем участникам проекта новых успехов в подготовке третьего потока направления «Цифровое управление качеством». Ведь инвестиции в такие образовательные технологии — это инвестиции в технологический суверенитет и кадровое будущее российской промышленности.