Проанализировав свою преподавательскую практику по направлению «Управление в технических системах» за последние 9 лет, я заметил, как менялся мой подход к подаче информации и отношение к смежной области — IT. Зачем я прошу студентов делать 3D-шутеры, запускать нейросети и рассчитывать орбиту космического аппарата и всё это на ОВЕН ПЛК150? Об этом чуть позже, а сейчас вступление.
Современные автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) стали одной из основных целей цифровой трансформации нефтегазовой отрасли. Одновременно с этим подготовка кадров для этой сферы сталкивается с новыми вызовами, требующими переосмысления подходов к обучению. Как меняется парадигма образования и какие риски и возможности это несет?
Конвергенция АСУ ТП и IT: от изолированных систем к цифровым экосистемам
Еще каких то лет десять назад АСУ ТП существовали в рамках замкнутых контуров: программируемые логические контроллеры (ПЛК), SCADA-системы и локальные сети были основой промышленной автоматизации. Сегодня границы между промышленной автоматизацией и IT стираются. Интеграция технологий, таких как IoT, облачные платформы, Big Data и искусственный интеллект (AI), проникает в управление производством. Например, моя любимая предиктивная аналитика на основе данных с датчиков позволяет снижать простои оборудования и повышать эфективность с использованием предписательной аналитики, а цифровые двойники (Digital Twins) дают возможность тестировать сценарии без остановки производства.
Однако эта интеграция несет и новые вызовы. Кибербезопасность становится критически важной: подключение к корпоративным сетям делает АСУ ТП уязвимыми для атак. Это требует от специалистов не только знаний в области автоматизации, но и понимания основ IT-безопасности. Раньше инженеру хватало понимания физики процессов и базового программирования. Сейчас нужны навыки работы с Python, облачными сервисами и аналитическими инструментами. Это меняет требования к образованию и подготовке кадров.
Плюсы и минусы новых программ обучения
Университеты активно внедряют IT-дисциплины в учебные планы, но это не всегда сбалансировано. С одной стороны, студенты получают междисциплинарные знания, которые охватывают как промышленную автоматизацию, так и data science. Они учатся работать с современными инструментами, такими как Docker для контейнеризации и Git для контроля версий. Это делает их более универсальными и востребованными на рынке труда.
С другой стороны, существует риск перегрузки учебных программ, риск сокращения важных базовых курсов. Вместо углубления в физико-химические основы процессов студенты получают поверхностное представление о множестве IT-технологий. Это может привести к тому, что выпускники будут знать «по чуть-чуть обо всем», но не смогут глубоко разбираться в ключевых аспектах своей профессии. Кроме того, в вузах часто не хватает преподавателей с реальным опытом интеграции IT и АСУ ТП, так как преподаватель должен мчать впереди локомотива, что является крайне трудоемкой задачей для преподавателя.
Но! Являются ли знания всего «по чуть-чуть» явлением менее приемлемым, чем глубокие знания в узком профиле? Мне это не кажется однозначным. «Турбулентность» технологического уклада показывает, что современному специалисту АСУ ТП крайне важна гибкость, адаптация к новым инструментам и новым вызовам – а знания всего «по чуть-чуть», на мой взгляд, способствуют этому больше.
История из жизни:
Однажды, в моем паблике по АСУ ТП я похвастался, какие мои студенты молодцы! В качестве последней лабораторной работы (со звёздочкой) я выдаю задание «сделать игру на ПЛК», или «сделать расчет орбиты космического аппарата на ПЛК», или «написать собственную нейросеть на языке ST на ПЛК». Да, эти задачи далеки от практического применения, однако вызывают в студентах огонь в глазах, который побуждает самостоятельно их вникать в возможности, тонкости, лучшие практики по программированию ПЛК. В итоге всех этих упражнений, студенты получают больше навыков, больше знаний, чем я успел бы им рассказать и показать. Студенты заканчивают базовый курс обучению программированию ПЛК с живым интересом, а не с отторжением и скукотой... Все бы хорошо, но некоторые подписчики возразили: «Вы бы лучше бы научили, как управлять дренажным насосом на LD».
И я до сих пор не понял, шутка это или реальная претензия. Ну неужели студент, который свой собственный DOOM в codesys 2.3 написал, не справится с задачей вкл/выкл по уровню?!
А что вы думаете по этому поводу?
Почему студенты уходят в IT? Проблемы трудоустройства
Снова история из жизни:
Совсем недавно ко мне обратился бывший одногруппник. Ему нужен был студент на работу, в описании вакансии было все красиво: что то на стыке АСУ ТП и науки, лазеры...шмазеры... и что-то еще..., я отправил старостам групп. Потом я начал получать жалобы от девушек, что их даже не рассматривают и жалобы от потенциального работодателя, что студенты «аморфные», работать не хотят. Пообщавшись со всеми сторонами, я понял первопричину: должностные обязанности - 50% времени собирать шкафы, 45% времени грузчиком работать (поэтому девушек отсеивали... Хотя у меня есть девушки студенты и КМС по боксу! Там любому парню даст прикурить! Мне самому страшно просить переделать лабу), 5% времени можно попить чай «Принцесса Нури» в разваливающемся здании советского НИИ. Оклад в два раза ниже, чем у кассира общепита. Высшее образование обязательно.
И в чем суть? А суть в том, что зачем идти студентам на подобную вакансию, если их начиная со второго курса хантят IT-компании, с зарплатным предложением в 4-5 раза выше, с комфортными офисами, условиями и имбирным латте? На одной чаше весов - низкий оклад, тяжелые условия, высокая ответственность, а на другой чаше весов - высоких окладов и мягких условий – что выбрать?
Но ближе к делу!
Выпускники с навыками программирования часто выбирают IT-сектор, а не АСУ ТП. Причин для этого несколько, о которых я уже сказал в своей истории. Во-первых, зарплаты в IT-сфере значительно выше. Junior-разработчик в IT может получать на 30-50% (цифра из статьи в интернете, я бы еще больше цифру написал) больше, чем инженер АСУ ТП. Во-вторых, уровень ответственности в IT ниже. Ошибка в коде соцсети не приведет к катастрофическим последствиям, в то время как ошибка в управлении технологическим процессом может вызвать аварию и все вытекающее. В-третьих, IT-сфера предлагает больше гибкости: удаленная работа, Agile-подходы и возможность быстро переключаться между проектами, имбирный латте.
Как вернуть таланты в нефтегазовую отрасль? Помимо очевидных действий по окладам и комфорту труда, я вижу еще парочку подходов. Во-первых, стоит создавать программы стажировок с IT-акцентом, например, в области цифровизации или искусственного интеллекта. Во-вторых, важно подчеркивать миссию работы в АСУ ТП, повышать смысловой престиж.
Опыт преподавания: от скучных лекций к творческим задачам
Как я описал в своей истории, раньше я считал, что студентам нужно «загрузить» максимум теории. Однако со временем я понял, что такой подход не всегда эффективен. Сейчас фокус сместился на объяснение базы и решение сложных творческих задач, которые не всегда прямо коррелируют с производственными вызовами, но вызывают у студента интерес к самостоятельному изучению.
Например, сначала я объясняю основы, такие как ПИД-регуляторы или принципы работы SCADA-систем. Затем даю нестандартные задачи, которые требуют креативного подхода. После окончания базового курса, мы продолжаем заниматься факультативно и изучать перспективные технологии, которые не всегда прямо связаны с АСУ ТП, но учат системному мышлению и работе с современными технологиями.
Если сухо:
Такой подход работает, потому что творческие задачи мотивируют студентов. Они начинают глубже погружаться в предмет, самостоятельно искать решения и экспериментировать. Это развивает адаптивность — ключевое качество для работы в условиях цифровизации.
Будущее обучения в сфере АСУ ТП: чему учить завтра?
Будущее АСУ ТП связано с дальнейшей интеграцией IT-технологий. Искусственный интеллект и машинное обучение станут неотъемлемой частью управления технологическими процессами. Например, автоматизация диагностики оборудования на основе нейросетей позволит предсказывать поломки до их возникновения. Low-code платформы, которые позволяют разрабатывать системы управления через визуальное программирование, ускорят процесс внедрения новых решений.
Однако вместе с этим возникнут новые вызовы. Цифровая этика станет важной частью обучения. Студентам нужно будет понимать, как оценивать риски внедрения AI в критическую инфраструктуру и как минимизировать возможные негативные последствия.
Я вижу, что ВУЗам необходимо сотрудничать с предприятиями для создания лабораторий с Digital Twin-стендами. Это даст студентам опыт работы с реальными кейсами и подготовит их к вызовам современного производства.
Грубо говоря, нужно объединить усилие ВУЗов и предприятий. Мне кажется, что пока что академическая среда живет своей жизнью, а предприятия своей, от чего и получается, что взгляды на развитие науки и техники разнятся.
АСУ ТП переживает революцию, и образование должно не просто успевать за ней, а в некоторых моментах и опережать. Ведь зачем нам через 6 лет специалисты те, которые нужны сегодня?
Чтобы подготовить кадры для нефтегазовой отрасли, нужно сохранить инженерную базу, но интегрировать IT-модули. Внедрять проектный подход в обучении, который развивает креативное мышление и адаптивность. И, конечно, строить мосты между ВУЗами и бизнесом, чтобы студенты получали актуальные знания и навыки, а бизнес именно тех специалистов, в которых он нуждается.
Источник фотографий и сайт высшей школы киберфизики: https://cyberphysics.spbstu.ru/
Виталий Олейников. Мастерская автоматизации Комитета по обустройству нефтяных и газовых месторождений ИНТИ