Программа « Использование высокоэффективных интеллектуальных нейросетевых технологий в системах автоматизированного управления технологическими процессами. - презентация

1 Программа « Использование высокоэффективных интеллектуальных нейросетевых технологий в системах автоматизированного управления технологическими процессами в кондитерской и хлебопекарной промышленности » в рамках Президентской программы повышения квалификации инженерных кадров на гг.

2 Цель Программы совершенствование кадрового обеспечения предприятий реального сектора экономики в области производства хлебопекарных и кондитерских изделий для освоения и развития компетенций специалистов в области применения интеллектуальных нейросетевых технологий в системах автоматизированного управления технологическими процессами хлебопекарной и кондитерской промышленности. График реализации программы повышение квалификации – гг.; стажировки в России – – гг.; стажировки за рубежом – гг. 2

3 Основные направления развития программы « Использование высокоэффективных интеллектуальных нейросетевых технологий в системах автоматизированного управления технологическими процессами в кондитерской и хлебопекарной промышленности » Программа направлена на развитие компетенций инженерно - технических работников в области проектно - конструкторской деятельности : Способность производить выбор и анализ основных информационных параметров, влияющих на технологические операции и параметры готового продукта для проектирования технологических процессов изготовления продукции, средств и систем автоматизации, контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством ; участвовать в разработке проектов модернизации действующих производств, создании новых ; использовать современные информационные технологии при проектировании производств ; участвовать в разработке математических и физических моделей процессов и объектов ; в области производственно - технологической деятельности : производить выбор и анализ основных информационных параметров, влияющих на технологические операции и параметры готового продукта для контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством ; выявлять основную номенклатуру параметров продукции и технологических процессов ее изготовления, подлежащих контролю и измерению, подбирать наиболее эффективные и наименее материально затратные технические средства автоматизации контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством ; к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно - производственного профиля своей профессиональной деятельности, воспроизводить знания для практической реализации новшеств в области организационно - управленческой деятельности : разрабатывать стратегии проектирования, определять цели проектирования, критерии эффективности, ограничения применимости нейросетевых технологий ; изучать и анализировать необходимую информацию, технические данные, показатели и результаты работы, обобщать их и систематизировать, проводить необходимые расчеты с использованием современных технических средств и программного обеспечения ; проводить мероприятия по повышению качества продукции, производственных и технологических процессов, техническому и информационному обеспечению их разработки. готовность к внедрению в производство результатов разработок средств и систем автоматизации и управления с использованием нейросетевых технологий ; 3

4 Проведение практических занятий в рамках Программы «Использование высокоэффективных интеллектуальных нейросетевых технологий в системах автоматизированного управления технологическими процессами в кондитерской и хлебопекарной промышленности» Мероприятие Место проведения Задействованное оборудование Сформированные навыки 1Анализ системы управления на предмет ведения автоматических измерений параметров технологического процесса Предприятие реального сектора экономики - ОАО «Серебряный бор» Мультимедийная установка, персональные компьютеры, программные средства, микропроцессорные средства автоматизации Анализа основных информационных параметров, влияющих на технологические операции и параметры готового продукта для проектирования технологических процессов изготовления продукции, средств и систем автоматизации, контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством 2Изучение программы Matlab r2011b, основные функции и доступные модели сетей, алгоритм построения модели. Подбор типа и формирование оптимальной архитектуры НС. Предприятие реального сектора экономики - ОАО «Серебряный бор» Мультимедийная установка, персональные компьютеры, программные средства, микропроцессорные средства автоматизации Проводить необходимые расчеты с использованием современных технических средств и программного обеспечения. 3Проведение обучения нейронной сети посредством обучающей выборки по выбранному алгоритму Предприятие реального сектора экономики - ОАО «Серебряный бор» Мультимедийная установка, персональные компьютеры, программные средства, микропроцессорные средства автоматизации Применять принципы и методы построения нейросетесвых моделей при создании систем управления 4

5 4Анализ адекватности нейросетевой модели посредством заранее сформированной тестовой выборки Мультимедийная установка, персональные компьютеры, программные средства, микропроцессорные средства автоматизации Применять принципы и методы построения нейросетесвых моделей при создании систем управления. Выявлять основную номенклатуру параметров продукции и технологических процессов ее изготовления, подлежащих контролю и измерению 5Формирование структуры функциональной схемы автоматизации (ФСА) Мультимедийная установка, персональные компьютеры, программные средства, микропроцессорные средства автоматизации Подбирать наиболее эффективные и наименее материально затратные технические средства автоматизации контроля, управления процессами, качеством продукции. 6Разработка алгоритма работы ПАК для кондитерского и хлебопекарного производств Мультимедийная установка, персональные компьютеры, программные средства, микропроцессорные средства автоматизации Разработки алгоритма работы ПАК при создании систем управления. 7Выбор необходимых технических средств для реализации разработанной ФСА ПАК Мультимедийная установка, персональные компьютеры, программные средства, микропроцессорные средства автоматизации Выбора технических решений для реализации работы программно- аппаратного комплекса для кондитерского и хлебопекарного производства. Подбирать наиболее эффективные и наименее материально затратные технические средства автоматизации контроля, управления процессами, качеством продукции. Проведение практических занятий в рамках Программы «Использование высокоэффективных интеллектуальных нейросетевых технологий в системах автоматизированного управления технологическими процессами в кондитерской и хлебопекарной промышленности» Продолжение таблицы 5

6 Общие итоги аттестационных процедур по Программе в 2012г. Наименование показателя Единица измерения Значение показателя Количество слушателей заявленных на программу обучениячел40 Количество слушателей фактически обучившихся по программе повышения квалификации чел.40 Доля фактически обучившихся слушателей от заявленного количества%100 Количество слушателей, успешно прошедших итоговую аттестациючел.40 Доля слушателей, успешно прошедших аттестацию от фактически обучившихся слушателей %100 6

7 Компетенции, подлежащие формированию по итогам обучения по Программе Категория работника Вид профессиональной (трудовой) деятельности Компетенции/ готовность к выполнению трудовых действий в разрезе видов профессиональной (трудовой) деятельности Инженеры 1.1. Проектно-конструкторская Готовность собирать и анализировать исходные информационные данные для проектирования технологических процессов изготовления продукции, средств и систем автоматизации, контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством Способность участвовать в разработке проектов модернизации действующих производств, создании новых Способность использовать современные информационные технологии при проектировании производств Способность участвовать в разработке математических и физических моделей процессов и объектов Производственно- технологическая Способность участвовать в разработке проектов по автоматизации производственных и технологических процессов, технических средств и систем автоматизации контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством Готовность к внедрению в производство результатов разработок средств и систем автоматизации и управления с использованием нейросетевых технологий Способность определять номенклатуру параметров продукции и технологических процессов ее изготовления, подлежащих контролю и измерению, выбирать технические средства автоматизации контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством Способность выполнять работы по автоматизации технологических процессов и производств, использовать современные методы и средства автоматизации Организационно- управленческая Способность разрабатывать мероприятия по проектированию процессов разработки, изготовления, контроля, диагностики систем и средств автоматизации и управления на основе нейросетевых технологий Способность изучать и анализировать необходимую информацию, технические данные, показатели и результаты работы, обобщать их и систематизировать, проводить необходимые расчеты с использованием современных технических средств и программного обеспечения Способность проводить мероприятия по повышению качества продукции, производственных и технологических процессов, техническому и информационному обеспечению их разработки. 7

8 Учебный план Программы «Использование высокоэффективных интеллектуальных нейросетевых технологий в системах автоматизированного управления технологическими процессами в кондитерской и хлебопекарной промышленности» п/п Наименование модулей Всего часов (с учетом самостояте льной работы) В том числе Лекции Практические (лабораторные) занятия с указанием мест проведениия 1 Модуль 1. Область применения нейронных сетей различных типов для решения задач ориентированных на системы управления технологическими процессами кондитерского и хлебопекарного производства 147 -Классификация нейронных сетей. - Анализ возможности применения нейронных сетей (НС) различных типов для решения задач управления процессами. 7 (МГУПП) - Анализ системы управления на предмет ведения автоматических измерений параметров технологического процесса 2 Модуль 2. Принцип разработки нейросетевой модели управления процессом Математическая постановка задачи. - Алгоритм обучения НС. - Обучение нейронной сети. -Анализ работоспособности модели 14 (МГУПП) - Подбор типа и формирование оптимальной архитектуры НС. - Составление обучающих и тестовых выборок входных параметров НС. - Проведение обучения нейронной сети посредством обучающей выборки по выбранному алгоритму. - Анализ адекватности нейросетевой модели посредством заранее сформированной тестовой выборки 3 Модуль 3. Разработка технических решений для реализации программно-аппаратного комплекса управления процессами кондитерского и хлебопекарного производств Определение требований к функциям информационно-вычислительной системы. - Алгоритмы работы программно- аппаратного комплекса (ПАК). - Разработка функциональной структуры ПАК 12 (МГУПП) Разработка алгоритма работы ПАК для кондитерского и хлебопекарного производства Итоговая аттестация по программе 6 ИТОГО72 8

9 Модуль 1. Область применения нейронных сетей различных типов для решения задач ориентированных на системы управления технологическими процессами кондитерского и хлебопекарного производства Модуль 1. Область применения нейронных сетей различных типов для решения задач ориентированных на системы управления технологическими процессами кондитерского и хлебопекарного производства Программа профессионального модуля является частью образовательной программы повышения квалификаций Автоматизация технологических процессов и производств в части освоения вида профессиональной (трудовой) деятельности: проектно-конструкторской, производственно-технологической, организационно- управленческой и соответствующих профессиональных компетенций (ПК): Компетенция описывается как совокупность знаний, умений, практического опыта, применяемых для выполнения трудовых действий и формируемых по итогам обучения Категория работника Вид профессиональной (трудовой) деятельности Компетенции / готовность к выполнению трудовых действий в разрезе видов профессиональной (трудовой) деятельности Инженеры 1.1. Проектно-конструкторская Готовность собирать и анализировать исходные информационные данные для проектирования технологических процессов изготовления продукции, средств и систем автоматизации, контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством Производственно-технологическая Готовность к внедрению в производство результатов разработок средств и систем автоматизации и управления с использованием нейросетевых технологий 1.3. Организационно-управленческая Способность разрабатывать мероприятия по проектированию процессов разработки, изготовления, контроля, диагностики систем и средств автоматизации и управления на основе нейросетевых технологий Способность изучать и анализировать необходимую информацию, технические данные, показатели и результаты работы, обобщать их и систематизировать, проводить необходимые расчеты с использованием современных технических средств и программного обеспечения 9

10 Содержание обучения по профессиональному модулю (ПМ) Наименование разделов профессионального модуля тем Содержание учебного материала, лабораторные работы и практические занятия, самостоятельная работа обучающихся (если предусмотрены) Объем часов 12 Тема 1.1. Классификация нейронных сетей. Содержание4 Основные свойства искусственных нейронных сетей Нейронные сети прямого распространения Реккурентные сети Гибридные сети Тема 1.2. Анализ возможности применения нейронных сетей (НС)различных типов для решения задач управления процессами кондитерского и хлебопекарного производства. Содержание 1.Применение НС для классификации и распознавания образов. 2.Решение задач прогнозирования 3.Решение задач идентификации и управления динамическими процессами 4.Задачи ассоциации 3 номер и наименование темыЛабораторные работы (при наличии, указываются темы) 1. Практические занятия (при наличии, указываются темы)7 1. Анализ системы управления на предмет ведения автоматических измерений параметров технологического процесса Текущий /промежуточный контроль по теме 1 Самостоятельная работа при изучении раздела ПМ 1. (при наличии, указываются задания) 0* Итоговая аттестация по модулюсобеседова ние Всего14

11 Модуль 2. Принцип разработки нейросетевой модели управления процессом Категория работника Вид профессиональной (трудовой) деятельности Компетенции / готовность к выполнению трудовых действий в разрезе видов профессиональной (трудовой) деятельности Инженеры1.1. проектно-конструкторская Способность использовать современные информационные технологии при проектировании производств Способность участвовать в разработке математических и физических моделей процессов и объектов производственно- технологическая Готовность к внедрению в производство результатов разработок средств и систем автоматизации и управления с использованием нейросетевых технологий Способность определять номенклатуру параметров продукции и технологических процессов ее изготовления, подлежащих контролю и измерению, выбирать технические средства автоматизации контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством 1.3.организационно- управленческая Способность разрабатывать мероприятия по проектированию процессов разработки, изготовления, контроля, диагностики систем и средств автоматизации и управления на основе нейросетевых технологий Способность изучать и анализировать необходимую информацию, технические данные, показатели и результаты работы, обобщать их и систематизировать, проводить необходимые расчеты с использованием современных технических средств и программного обеспечения 11

12 Содержание обучения по профессиональному модулю ( ПМ ) Наименование разделов профессионального модуля тем Содержание учебного материала, лабораторные работы и практические занятия, самостоятельная работа обучающихся (если предусмотрены) Объем часов 123 Тема 2.1. Математическая постановка задачи. Содержание4 Основы построения нейросетевой модели Выбор структуры НС Определение входных векторов, ограничений, накладываемых на систему. Практические занятия (при наличии, указываются темы)4 1. Подбор типа и формирование оптимальной архитектуры НС. Тема 2.2. Алгоритм обучения НС. Содержание4 Формирование обучающей и тестовой выборок Сущность градиентного метода обратного распространения ошибки номер и наименование темы Лабораторные работы (при наличии, указываются темы) 4 1. Составление обучающих и тестовых выборок входных параметров НС. Тема Обучение нейронной сети. Содержание Основные парадигмы обучения: с учителем и самообучение. Алгоритм обучения НС с помощью процедуры обратного распространения 3 Лабораторные работы (при наличии, указываются темы) 1.. Проведение обучения нейронной сети посредством обучающей выборки по выбранному алгоритму 3 Тема1.4. -Анализ работоспособности модели Содержание Анализ адекватности модели НС посредством тестовой выборки 3 Практические занятия (при наличии, указываются темы) Анализ адекватности нейросетевой модели посредством заранее сформированной тестовой выборки 3 Итоговая аттестация по модулюсобеседование Всего28 12

13 Категория работника Вид профессиональной (трудовой) деятельности Компетенции / готовность к выполнению трудовых действий в разрезе видов профессиональной (трудовой) деятельности Инженеры, специалисты 1.1. проектно- конструкторская Способность участвовать в разработке проектов модернизации действующих производств, создании новых Способность использовать современные информационные технологии при проектировании производств 1.2. производственно- технологическая Способность участвовать в разработке проектов по автоматизации производственных и технологических процессов, технических средств и систем автоматизации контроля, управления процессами, жизненным циклом продукции и ее качеством Готовность к внедрению в производство результатов разработок средств и систем автоматизации и управления с использованием нейросетевых технологий Способность выполнять работы по автоматизации технологических процессов и производств, использовать современные методы и средства автоматизации. 1.3.организационно- управленческая Способность разрабатывать мероприятия по проектированию процессов разработки, изготовления, контроля, диагностики систем и средств автоматизации и управления на основе нейросетевых технологий Способность проводить мероприятия по повышению качества продукции, производственных и технологических процессов, техническому и информационному обеспечению их разработки Модуль 3. Разработка технических решений для реализации программно-аппаратного комплекса управления процессами кондитерского и хлебопекарного производств 13

14 Содержание обучения по профессиональному модулю (ПМ) Наименование разделов профессионального модуля тем Содержание учебного материала, лабораторные работы и практические занятия, самостоятельная работа обучающихся (если предусмотрены) Объем часов 123 Модуль 3. Разработки алгоритма работы программно-аппаратного комплекса Тема 3.1. Определение требований к функциям информационно-вычислительной системы. Содержание. Требования к функциям информационно- вычислительной системы. 4 Практическое занятие 1. Формирование структуры функциональной схемы автоматизации (ФСА). 4 Тема 3.2. Алгоритмы работы программно-аппаратного комплекса (ПАК). Содержание Принцип разработки алгоритма работы программно-аппаратного комплекса (ПАК). 4 Практическое занятие Разработка алгоритма работы ПАК 4 Тема 3.3. Разработка функциональной структуры ПАК. Содержание Выбор необходимых технических средств для реализации разработанной ФСА ПАК. 4 Практические занятия Выбор необходимых технических средств для реализации разработанной ФСА ПАК. 4 Итоговая аттестация по модулюсобеседование Всего24 14

15 Примерная тематика итоговых аттестационных заданий 1.Обосновать выбор типа нейронной сети для решения задачи управления конкретным процессом в соответствии с профессиональной занятостью обучающегося. 2. Разработать структурную схему системы регулирования показателя качества, построенной на основе нейронной сети (в соответствии с профессиональной занятостью обучающегося.). 3. Разработать проект режима обучения нейронной сети. 4. Разработать схему алгоритма работы программно-аппаратного комплекса для реализации задачи контроля показателя качества продукта (влажность, вкус, аромат и т.п.) 15