KZ
Новая образовательная программа

8D07104 Технологические машины и оборудование (машиностроение) в КРУ им. Байтурсынова

Дисциплины

  • Математические основы исследований динамических процессов в механических системах

    Приобретение знаний по специальным разделам математики, используемым в решении задач управления, передачи и переработки информации, усвоение студентами основных понятий математической логики, теории вероятностей и математической статистики и приобретения практических навыков по их использованию при описании систем различного назначения

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Методика исследований по обоснованию параметров технологических машин

    Изучение основных проблем создания техники, факторов, определяющих наличие или отсутствие проблем создания технологических машин и оборудования, проблем разработки и конечного результата создания технологических машин и оборудования, машиностроительного, научно- исследовательского и конструкторского обеспечения, проблем готовности отрасли к развитию

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Научные основы разработки технологических машин

    Создание основ теоретической и практической подготовки, позволяющей использовать полученные общие и универсальные знания в будущей самостоятельной трудовой деятельности. Развитие научного мышления с основными понятиями по исследованию и умению оценки результатов экспериментальных данных и степени их достоверности с выработкой приемов и навыков проведения экспериментальных исследований и оценкой погрешностей измерения. Знание новых технологий и принципов проектирования и конструирования технологических машин на научной основе

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Методы научных исследований

    Формирование навыков организации и планирования научной работы, приобретение опыта проведения научного эксперимента и обработки результатов научно-практических исследований, методологии научного познания, планирования и проведения научного исследования, формирование и проверка гипотезы, новых понятий; выявление закономерностей, создание теории.

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Техническая диагностика и неразрушающий контроль

    Дисциплина посвящена изучению современных методов неразрушающего контроля и технической диагностики. Рассматриваются ультразвуковой, рентгенографический, вихретоковый и магнитный методы контроля. Изучаются технологии выявления дефектов, оценка остаточного ресурса и прогнозирование отказов. Курс включает элементы теории надежности и анализа жизненного цикла оборудования

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Энергоэффективные технологии в машиностроении

    Дисциплина изучает научные основы разработки и внедрения энергоэффективных технологий в машиностроении. Рассматриваются методы снижения потерь энергии, повышения КПД оборудования и оптимизации тепловых процессов. Изучаются подходы к безотходному производству, утилизации энергии и использованию возобновляемых источников. Анализируется роль цифровизации и автоматизации в повышении энергетической эффективности

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Аналитика больших данных и искусственный интеллект в сфере машиностроения

    Дисциплина направлена на формирование у докторантов компетенций по применению современных цифровых технологий в инженерных задачах. Изучаются методы сбора, обработки и анализа больших массивов данных, получаемых при проектировании, производстве и эксплуатации технологических машин и оборудования. Особое внимание уделяется использованию алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации производственных процессов, прогнозирования технического состояния и повышения надежности оборудования. В рамках курса рассматриваются промышленные кейсы внедрения цифровых двойников, интеллектуального мониторинга и предиктивной аналитики. Докторанты осваивают практические навыки работы с инструментами анализа данных и моделирования на основе ИИ для решения актуальных научно-технических задач в машиностроении

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Управление инновационными проектами

    Дисциплина ориентирована на развитие практических навыков управления инновационными проектами в условиях реального производства. Рассматриваются все этапы инновационного цикла – от генерации идей до масштабирования и коммерциализации

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Индустриальный инжиниринг: Исследования и разработка

    Дисциплина направлена на освоение методов анализа, моделирования и оптимизации промышленных процессов и систем. Рассматриваются инструменты системного анализа, статистического моделирования. Обучающиеся изучают методы прогнозирования и оценки эффективности производственных решений на основе данных. Особое внимание уделяется разработке исследовательских проектов с применением современных цифровых технологий

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Академическое письмо

    Изучение данного курса позволит обучающимся осуществлять профессиональную деятельность, связанную с поиском информации в научных базах данных, анализом и реферированием текстов, работой с различными жанрами (аннотации, эссе, отзыв, рецензии, аналитический обзор, статьи) особенностями академического письма.

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Интеллектуальные производственные системы

    Дисциплина охватывает теоретические и прикладные аспекты интеллектуальных производственных систем в рамках концепции Индустрии 4.0. Рассматриваются методы интеграции интеллектуальных технологий в производственные процессы для повышения их адаптивности и эффективности. Анализируются цифровые двойники, автоматизированные системы управления и интеллектуальные логистические решения. Обучающиеся изучают гибкие производственные архитектуры и принципы саморегулирующихся систем

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5
  • Математическое моделирование технологических процессов и машин

    Изучение основных определений моделирования технологических процессов, методики и примеры оптимального планирования и обработки экспериментальных данных, линейного программирования технологических задач, основных понятий теории моделирования, классификации моделей и моделирования, основы планирования эксперимента и основы построения регрессионных моделей для исследования технологических процессов машиностроительного производства

    Год обучения - 1
    Семестр - 1
    Кредитов - 5

Результаты обучения

  • Демонстрировать системное понимание современных научных подходов в области машиностроения с применением методов математического моделирования и анализа данных при решении технологических задач
  • Разрабатывать и внедрять инновационные научные исследования в реальных производственных условиях, с опорой на научную методологию и требования индустрии
  • Осуществлять оригинальные прикладные исследования, способствующие решению актуальных задач машиностроения, с результатами, достойными публикации и внедрения на национальном или международном уровне
  • Критически оценивать и синтезировать комплексные инженерные решения, включая обоснование параметров технологических машин и исследование динамических процессов
  • Эффективно коммуницировать научные идеи и результаты исследований в форме академического письма, публикаций и презентаций для профессиональной и широкой аудитории
  • Содействовать технологическому прогрессу через разработку и внедрение энергоэффективных решений и инновационных технологий в машиностроении
  • Применять искусственный интеллект и аналитику больших данных для решения комплексных инженерных задач и повышения эффективности производственных процессов
  • Участвовать в мультидисциплинарных проектах и развивать научные и инженерные решения, способствующие устойчивому социальному и индустриальному развитию
Top