Индустриальная цифровизация и инженерное образование

Под цифровизацией в экономике в широком смысле понимают «процесс переноса в цифровую среду функций и деятельности (бизнес-процессов), ранее выполнявшихся людьми и организациями» [1, с. 101]. Цифровые технологии и информатизация используются «для изменения бизнес-процессов с целью увеличения доходов, сокращения издержек, повышения качества продукции» [2, с. 138]. Процессы цифровизации затрагивают социальную, индустриальную, финансовую и другие сферы экономики. На взгляд обывателя трудно выделить приоритет цифровизации для какой-то из этих сфер. Но в каждой из них присутствует своя специфика, свои цели и задачи, которые определяют структурные и операционные трансформации в соответствующих сферах, а механизмы решения этих задач представляют собой темпы цифрови- зации. Для производственного сектора экономики процессы цифровизации направлены, в том числе, на внедрение информационных и интеллектуальных технологий, разработку новых бизнес-моде-лей, обеспечивающих повышение производительности, операционной эффективности, создание новых продуктов, услуг, то есть на генерацию производства новой формации, основанного на информационных технологиях. Тем не менее, процессы цифровизации в разных сферах не изолированы друг от друга, существует их взаимное влияние.

Глобальное информационное пространство является открытым, территориальные границы там отсутствуют. Поэтому процессы цифровизации также сильно подвержены трендам глобализации. Тем не менее для стран – мировых лидеров, существуют некоторые национальные особенности процессов цифровизации с учетом культурных,

исторических традиций и ценностей. Особенности и отличия в подходах к цифровизации промышленного производства в разных странах связаны с уровнем их индустриального развития, материально-техническим оснащением предприятий (прежде всего инструментальным и станочным парком), степенью готовности к автоматизации и роботизации в промышленности, наличием и доступностью соответствующей элементной и приборной базы. Если информационные технологии и алгоритмы могут быть достаточно унифицированы, то инфраструктурное обеспечение автоматизации и роботизации зависит от текущего уровня развития промышленного оборудования и технологий.

Выделяют два ключевых направления цифровизации в промышленности: цифровую индустриализацию и индустриальную цифровизацию [3]. Под цифровой индустриализацией понимают информационно-коммуникационную индустрию, а под индустриальной цифровизацией – повышение объемов и эффективности производства за счет применения цифровых технологий. Эти направления выделяются в самостоятельные производственные отрасли. Но тем не менее происходит взаимное проникновение и заимствование технологий, технических средств, знаний и компетенций; потенциал индустриальной цифровизации существенно зависит от средств коммуникации. Важным фактором индустриальной цифровизации является снижение зависимости от человеческого фактора за счет использования современных систем и инфраструктуры, таких как IoT, облачные вычисления, моделирование, дополненная реальность, большие данные и т.д. [4]. По мере развития цифровизации происходит изменение принципов организации современного производства.

Все эти особенности в совокупности безусловно влияют на профессиональную деятельность инженера. Можно полагать, что меняется само инженерное мышление. Цель статьи – осмысление парадигмы развития инженерной деятельности в контексте цифровизации отечественной промышленности и общества в условиях глобализации, оценка влияния глобальных и национальных тенденций в области цифровизации на инженерное мышление отечественного специалиста и определение цифровых компетенций современного инженера, которые целесообразно учитывать при организации его подготовки.

Стратегии цифровизации

В 2011 году, в Германии, на Ганноверской ярмарке была представлена концепция «Индустрия 4.0», которая определяется такими характеристиками как цифровизация и интеграция вертикальных и горизонтальных цепочек создания стоимости, цифровизация продуктов и услуг, цифровые биз-нес-модели и доступ к клиентам [5]. К задачам этой концепции относят повышение производительности в условиях демографического спада и нехватки квалифицированных трудовых ресурсов [5]. Труд рабочего, технического специалиста замещается автоматизированными и роботизированными линиями. С другой стороны, работник, особенно неквалифицированный, вытесняется с производства, появляется ряд проблем, среди которых: социальная нестабильность и напряженность, резкая социальная дифференциация [6].

Приоритет личности поставлен во главу угла философии «Общество 5.0», появившейся в Японии в 2016 году, направленной на индивидуальное благополучие, и стремящейся использовать цифровые технологии и системы, согласованные друг с другом, в интересах общества. Целью является создание умного общества, а не умных машин. Основой концепции «Общество 5.0» является человеко-ориентированная экономика, личностно-ориентированное общество.

В 2017 году была анонсирована концепция «Индустрия 5.0», укрепляющая идею сотрудничества между людьми и роботами, и утверждающая цифровую трансформацию производства с человекоцентричным подходом. Эта концепция ставит потребности и интересы человека, в том числе работника, в центр производственного процесса. Концепция направлена на предотвращение социальных потрясений, ориентирована на развитие навыков работников, обеспечивая при этом конкурентоспособность предприятий. Меняется акцент цифровых трансформаций от «что можно сделать с новыми технологиями» к «чем технологии могут помочь работникам». Признается ценность критического и творческого мышления сотрудников, дополняющих алгоритмы и процессы действий роботов и искусственного интеллекта. Принципы и технологии «Индустрии 5.0» обеспечивают более прогрессивную и интересную рабочую среду, что может способствовать повышению удовлетворенности и лояльности сотрудников. Эта концепция также направлена на бережное отношение к ресурсам и экологии за счет развития элементов экономики замкнутого цикла. Общими элементами всех этих концепций являются большие данные (Big Data), искусственный интеллект, интернет вещей, облачные платформы и вычисления, цифровой двойник, и человек, который влияет на эти системы или на которого эти системы влияют [4]. Главной отличительной особенностью «Индустрии 5.0» является персонализированная промышленная автоматизация и гиперавтоматизация. Интеграция перенастраиваемых, адаптирующихся роботов, коботов и людей дает возможность персонализировать и настраивать продукцию под каждого отдельного заказчика на промышленном уровне в режиме реального времени. Гиперавтоматизация – это более совершенный уровень автоматизации, в основе которой лежит машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) [7].

В условиях глобализации перечисленные концепции часто заложены в качестве основы национальных программ и стратегий цифровизации экономик и общества ряда стран, в том числе в России [8]. В Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации» основное внимание акцентируется на всестороннем обеспечении цифровизации. Это включает кадровое обеспечение, повышение цифровой грамотности населения, информационную безопасность, инфраструктуру, научно-технологический задел с целью формирования технологического суверенитета страны, а также нормативный контроль и регулирование. Кроме того, вводятся ведомственные программы цифрового и информационного развития, которые определяют тренды и приоритеты цифровизации, например, по отраслям.Националь-ная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» не направлена в явном виде на развитие цифровых и информационных технологий в производственном секторе экономики, но закладывает всесторонние условия для обеспечения этой цифровизации. Индустриальная цифровизация невозможна без коммуникационной инфраструктуры на всей протяженной территории страны, без готовности общества и инженерно-технического персонала, как и науки. Видимо можно констатировать достаточное успешное выполнение этой программы, поскольку в ее продолжение в 2024 году в России анонсирован новый национальный проект «Средства производства и автоматизации». Предполагается, что он будет включать три ключевых направления: средства производства и инструментальная промышленность, робототехника и подготовка кадров. Основная задача этого нацпроекта – обеспечить технологическими решениями широкий круг предприятий обрабатывающей промышленности. Одним из результатов должно стать вхождение России к 2030 году в число 25 ведущих стран мира по роботизации [9].

Россия активно участвовала в мировых рейтингах развития цифровой экономики. По ряду рейтингов наша страна занимала лидирующие позиции. Например, в рейтинге технологичности, в рейтинге цифровизации госуправления, в индексе развития информационно-коммуникационных технологий по версии Международного союза электросвязи (International Telecommunication Union) [10–12]. В последние годы, в связи с санкциями Россия часто не рассматривается в подобных международных рейтингах. Определение места в этих рейтингах существенно зависит от выбора критериев оценки. Тем не менее, по статистике в российской промышленности цифровизацией охвачено 79% предприятий [7].

Концепции «Индустрия 4.0» и «Индустрия 5.0» нашли более широкое распространение за рубежом, чем концепция «Общество 5.0». Этому способствует стремление компаний к производству нового поколения, к быстрым процессам адаптации. Старение населения в странах, неактивный прирост или убыль населения, необходимость обеспечения потребностей первого порядка для каждого гражданина, сложившаяся индустриальная среда общества создают предпосылки для цифровизации производства. В нашей стране преследуется еще одна цель – развитие гибкой индустриальной основы экономики с подушкой в виде сырьевой базы.Восприятие концепций и стратегий цифровизации в нашей стране могло бы несколько поменяться в связи со специальной военной операцией. В настоящее время актуальны мобилизация сил, наращивание объемов производства продукции военно-промышленного комплекса. Важно наращивать долю инновационной, интеллектуальной продукции специального и двойного назначения. Можно было бы ожидать, что если цифровизация не решает этих проблем, то ее темпы могут замедлиться. Однако необходимая мобилизация сил и ресурсов не ограничивает процессы цифровизации, проходит параллельно с ними, и даже стимулирует развитие технологий. Причем малые предприятия оказываются более мобильными и адаптивными к новым технологиям, обеспечивающим в целом оперативность решения данных вопросов. Глобальные стратегии промышленной цифровизации направлены на совершенствование производственных процессов с гибкой структурой, которая может динамически адаптироваться к изменяющимся требованиям клиентов. Для этого предприятие должно полностью изменить свою структуру, чтобы охватить каждый рабочий участок передовым программным и инструментальным оснащением. Это требует поэтапного вывода старого оборудования, изменения технологий производства, привлечения нового квалифицированного персонала и повышения квалификации сотрудников. В условиях рыночной экономики малый, средний бизнес и промышленные гиганты готовы вкладывать только в такую модернизацию производства, которая в ближайшей или хотя бы в среднесрочной перспективе повысит экономическую эффективность производства, оправдает вложенные средства. Модернизация в целях интеллектуальной автоматизации может осуществляться в целях интеграции производственных цепочек в корпорациях, расширения производства. В противном случае модернизация ради цифровизации не представляет интереса для руководителей, владельцев предприятий, инвесторов.

Таким образом, стратегия цифровизации отечественной промышленности определяется на федеральном уровне рядом национальных программ и проектов, которые в целом коррелируют с международными концепциями. Предпринятые мероприятия позволяют стране входить в международные рейтинги по уровню цифровизации. Можно ожидать, что в перспективе необходимость цифровизации производства будет только усиливаться. СВО в целом не изменило тенденций по цифровизации производства. Хотя малые предприятия активнее акцентируются на внедрение цифровых технологий для получения инновационной, наукоемкой продукции. Это требует от руководства предприятий, от инженерно-технических работников (ИТР) особых подходов и квалификации.

С позиций человеческого фактора при реализации этих стратегий можно отметить общие тенденции сокращения численности работников, отказа от узко квалифицированных специалистов, повышения квалификации персонала и нацеленности на потребности каждого отдельного потребителя. Персонализировано настраиваемая, интеллектуальная автоматизация производства ведет к отказу от шаблонов и приоритету творческого подхода в работе сотрудников.

Цифровизация отечественной промышленности требует больших капитальных вложений для модернизации станочного парка и оборудования. Эффективность таких вложений может быть оправдана если ценность квалифицированного специалиста сравняется с ценностью инфраструктурного обеспечения, а также если сравняются затраты на них. Это признается на государственном уровне, что подтверждается целыми направлениями национальных проектов. Но необходимо понимание этого и соответствую- щие действия на уровне руководства корпораций и предприятий.

Технологии промышленной цифровизации

Построение интеллектуального производства осуществляется как на уровне отдельных предприятий, так и на уровне корпораций. В информационном плане выстраиваются многоуровневые иерархические сети, которые в рамках реализации концепции «Индустрия 5.0» стали сводится к одноранговым сетям, объединяющим разные по составу и масштабу элементы виртуального мира [6]. Гибкость производства достигается на основе киберфизической системной среды, датчиков, исполнительных механизмов, RFID-кодов, которые встраиваются в объекты на предприятии. Все движения, изменения в физической среде передаются в цифровую среду. Все типы данных, поступающие в виртуальное пространство, аккумулируются в виде больших объемов информации (Big Data), требующих их накопления, систематизации и хранения в структурированной форме. Систематизация и обработка больших данных обеспечивают свойство их масштабируемости при решении прикладных задач. Для этого большие данные описываются такими характеристиками как объем, скорость их передачи и обработки, репрезентативность [13].

Для решения прикладных задач принципиальное значение имеют методы обработки большого объема данных из разных источников, имеющих разную природу и размерность, в режиме реального времени и с высоким уровнем кибербезопасности. Эти методы существенно эволюционируют благодаря искусственному интеллекту и подходам к организации вычислений и операций с данными. В настоящее время предложено различать облачные, туманные и периферийные вычисления [13]. Туманные вычисления осуществляют в непосредственной близости от производственных помещений ряд облачных функций. Они обеспечивают масштабируемые вычисления на периферии, виртуализацию ресурсов, поддержку вычислений в режиме реального времени, промежуточное программное обеспечение для управления современными приложениями и совместимостью данных, периферийное хранилище и аналитику, а также безопасность. Периферийные вычисления осуществляют операции с данными на уровне логических сетей, вне центральных узлов и серверов. Они применяются для обеспечения минимальной задержки в сетях, в случаях отсутствия устойчивого подключения к глобаль- ной сети, необходимости сокращения затрат на передачу данных, а также в случаях высокой потребности локализации обработки данных [13]. Облачные вычисления, в основном, направлены на то, чтобы сделать информацию доступными для пользователей в любое время. Эта технология важна для аккумулирования и предоставления актуальных сведений и услуг человеку, работнику, объекту на предприятии.

Стратегии индустриальной цифровизации не исключают соблюдения принципов «бережливого производства». Поэтому при переходе к цифровому производству необходимо как минимум соблюдать нормы времени, допустимые на выполнение операций. Задача максимум – это оптимизация производственных процессов с целью сокращения издержек. Эта задача, как правило, многокритериальная и требует творческого инженерного подхода при планировании производства. Здесь следует учитывать ограничения, которые вносит по скорости и пропускной способности инфокоммуникационная инфраструктура.С одной стороны, время на передачу данных по современным сетям и на вычисления, как правило, много меньше, чем время выполнения производственных операций. С другой – рост объема обрабатываемых данных, их распределенное хранение на удаленных серверах, усложнение алгоритмов будут вести к увеличению этого времени. Сбор текущей информации, достаточной для принятия корректного решения, может занимать время даже большее, чем выполнение одной операции. К тому же растет риск появления ошибок при передаче данных из качества связи. Это уже становится вопросом производственной безопасности.

Искусственный интеллект на производстве ассоциируется с машинным обучением, их способностью воспринимать информацию, принимать решения относительно возникающих задач и проблем без участия человека на основе спроектированных алгоритмов действий и вычислений. Технология Интернет вещей (IoT) заключается в формировании системы датчиков и исполнительных механизмов на производственных объектах, способствующих сбору текущей информации в режиме реального времени и выполнении операций по полученным извне командам или по настроенному алгоритму; в подключении к глобальной сети с помощью современных коммуникационных технологий и связи с каждым объектом в сети, в том числе в межмашинном взаимодействии, а также в реализации программных приложений, необходимых для получения новых возможностей и функций. Моделирование систем, процессов, перевод физических сущностей в виртуальную среду обеспечивает сочетание цифрового и физического опыта, в том числе в дополненной и виртуальной реальности, который меняет представление о продуктах, технологиях, и обеспечивает создание новых подходов к производству. Автономные модели, доступные только локально, заменяются моделями, которые интегрируются в информационные системы (в том числе ERP, CAE, PDM системы). Такие модели подключаются к источникам данных, и могут контролироваться, настраиваться и корректироваться через специализированные интерфейсы. Использование искусственного интеллекта может идти по направлениям: автоматизации производственных процессов, систематизации и структурирования данных для планирования и прогнозного моделирования, анализа и обработки данных с целью совершенствования и обслуживания процессов, решения частных производственных задач, повышения безопасности и т.д. Применение искусственного интеллекта может быть направлено на поддержку принятия управляющих решений, как на уровне цеха, предприятия, так и на уровне корпорации [14]. При этом необходимо решение проблем кибербезопасности, полноты и достоверности информации на всех этапах: сбора, хранения, извлечения данных, распределенных вычислений, корреляционного анализа, кластеризации и пр.

Основная задача робототехники в стратегии цифровизации производства – создать интеллектуальную рабочую среду на предприятиях, в корпорациях и в отрасли целом, в которой изделия и комплектующие смогут самостоятельно находить путь в производстве, а также обеспечивать решения по устранению опасных факторов и узких мест в производстве. В том числе, автоматизировать выполнение рутинных операций с высокой воспроизводимостью параметров деталей, ростом производительности и эффективности производства. Стратегиями индустриальной цифровизации делается упор на организацию производства, позволяющего упростить и при этом настраивать рабочий процесс и график, на основе данных и вычислений с ними в режиме реального времени. Технологии интеллектуального производства позволяют машинам, станкам самостоятельно воспринимать информацию, настраивать (адаптировать) алгоритмы выполнения операций, и выстраивать связи между разными производственными участками и оборудованием. То есть появляется возможность выстраивать сквозной производственный процесс, последо- вательно по связанной в единую сеть цепочке станков и оборудования, разрабатывать настраиваемую сквозную технологию, в том числе на основе роевого интеллекта [15].

На уровнях консорциумов предприятий, корпораций, отраслей возникает возможность создания инновационных кластеров для интеграции больших данных по функциональному признаку, для совместного использования программных и информационных ресурсов, что может вести к сокращению затрат на их внедрение и применение. «Доступность системных ресурсов компьютера по требованию (бизнес-модели IaaS (Infrastructure as a Service), SaaS (Software as a Service), NaaS (Net as a Service) делает возможным присоединяться к крупной цифровой экосистеме даже небольшим фирмам и отдельным индивидам» [6]. Для этого создаются технологические платформы как инструмент взаимодействия заинтересованных сторон (промышленности, бизнеса, науки, государства) с целью активизации разработки и внедрения перспективных коммерческих технологий, новых продуктов и услуг, привлечения дополнительных ресурсов. На этом уровне возможно решение проблемы предельной производительности ресурсов при увеличении масштабов выпуска [6].

Интеллектуальное производство позволяет создавать иерархию центров ответственности, контроля и управления, в соответствии с выстроенной системой организации и управления производством, информационными уровнями и типами данных. Индустриальная цифровизация опирается не только на информационную основу (вычисления, цифровые двойники и пр.), но и на коммуникационную инфраструктуру. Причем коммуникации накладывают ряд ограничений, связанных не только со скоростью, но и с безопасностью. Здесь встает вопрос обоснованного выбора варианта удаленных вычислений, который затрагивает алгоритмы, их программную реализацию в части их сложности, распространения, качества, быстродействия, а также пропускная способность в каналах связи, ошибки при передаче, безопасность, права доступа. При стандартных подходах кодирования / шифрования данных не будет обеспечена защита информации, а при специализированных подходах к кодированию – требуется соответствующее оборудование (кодеки, модемы). Усложнение методов кодирования, введение дополнительной избыточности ведет к снижению пропускной способности. И все это с выполнением требований к электромагнитной совместимости оборудования на производстве, в условиях нестабильности питающих напряжений и пр.

Поддержка принятия решений, настройка производственных процессов может происходить практически без участия инженера или технического специалиста, но под их контролем и с использованием технологий искусственного интеллекта. И здесь пока еще мало изученной угрозой является надежность искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе, существует опасность недооценки и недопонимания последствий предстоящих социальных изменений, их непредсказуемости [5].

Производство становится более сложным. Появление станков с ЧПУ в свое время способствовало технологическому рывку, но потребовало высокой квалификации наладчиков, операторов станков, технологов и инженеров-программистов. Эта была элитная каста высокооплачиваемых технических специалистов на предприятиях. На этапе внедрения цифровых технологий в производство можно ожидать появления потребности в кадрах еще более высокого квалификационного уровня. Каждый специалист должен владеть практически всеми перечисленными технологиями промышленной цифровизации. Происходит сокращение неквалифицированного персонала, а квалифицированные работники получают более значимое влияние на производственные процессы, и большую ответственность как операторы и контроллеры виртуальных средств [6].

Инженерная деятельность и инженерное мышление в контексте индустриальной цифровизации

Цифровизация промышленности, экономики, общества также сказывается на системе высшего образования. Отмечается необходимость модернизации инженерного образования в соответствии с запросами общества, работодателей, благополучателей – студентов и их родителей. В зависимости от целей модернизации выделяют разные приоритетные направления: усиление фундаментальности, гуманитарной составляющей; формирования soft skills, умения учиться и адаптироваться к изменяющимся условиям на рынке труда, развитие непрерывного образования. Отмечается важность мульти- и междисциплинарной подготовки, опыт проектной деятельности взамен подготовки под конкретное рабочее место и др. [16]. Каждый определяет свои приоритетные цели модернизации, по-своему трактует их. В связи с чем инженерное образование лихорадит от экспериментов и нововведений.

В целом постулируется кризис инженерного образования [16].

Работодатели стали чаще искать сотрудников старше 45 лет, «в ряде профессий, особенно инженерно-технических, квалифицированных рабочих специальностях, работодатели держатся за опытных специалистов, которым далеко за 60 лет, просто потому, что нет достойной смены» [17]. Это становиться трендом последних лет [18]. Тем самым подтверждается востребованность и большая ценность опытных специалистов – конструкторов, технологов, по сравнению с молодыми выпускниками вузов, носителями новых знаний, адаптированных к цифровым технологиям. Привлечь, переманить опытного специалиста дешевле, проще, быстрее, чем подготовить нового. Почему?

Если опыт является определяющей характеристикой специалиста, то для подготовки нового работника, нужно привлекать и отвлекать от основных занятий опытного. Причем последнего необходимо еще и мотивировать к занятиям с молодыми. Схемы организации такого обучения могут быть разные: внешнее совместительство специалистов в вузах, стажировки на предприятиях, раннее трудоустройство студентов на предприятия. Однако студентов нужно еще завлечь на предприятия. Поэтому проектное обучение студентов для приобретения хотя бы минимального опыта под руководством наставников. Не менее важна также и роль самообучения и саморазвития. И здесь уместно обратить внимание, что сильным мотиватором к работе являются результаты труда, успешно завершенные проекты. В сфере программных продуктов путь до результатов труда и их внедрения, как правило, более короткий, чем в производственном секторе экономики. Но тут важно подметить, что в подготовке специалистов цифровые технологии, например, цифровые двойники, способны сделать этот путь также сравнительно коротким для системы образования. Хотя при этом не умаляется роль опытного разработчика этого двойника, и опытного наставника. Здесь следует четко разделять цифровые образовательные технологии, способствующие ускорению подготовки специалиста, и цифровые производственные технологии.

Попробуем посмотреть на инженерное образование через призму индустриальной цифровизации.

Еще совсем недавно для определения наиболее востребованных компетенций будущих выпускников, а также для определения целей и профилей образовательных программ предлагалось исполь- зовать профессиональные стандарты, консолидирующие требования работодателей. Стремились актуализировать профессиональные стандарты с учетом возникающих изменений. Теперь же констатируется, что профессиональные стандарты формализуют сложившуюся модель востребованного работника, причем представляемую с учетом опыта привлекаемых экспертов и их представлении об инженерном образовании, которое они, как правило, получили десятки лет назад. И, следовательно, это путь стагнации. Действительно, профессиональные стандарты не отражают перспективы применения цифровых технологий и те существенные трансформации в организации производства, которые следуют за цифровизацией. В том числе – обновленный функционал современного инженера, определяемый совокупностью технологий индустриальной цифровизации. Но все же, ценность профессиональных стандартов – в систематизации функционала ИТР в предметной области и в структурировании квалификационных требований к ним, проведенном на основе единого подхода. Функциональная определенность в области предметной деятельности сохраняет принципиальное значение для создания модели инженера будущего с цифровыми компетенциями.Инженерная деятельность меняется вслед за новыми принципами организации производства и технологиями, следующими за индустриальной цифровизацией. К ключевым трендам «Индустрии 5.0» относятся [6]:

– коллаборация, соработничество технических специалистов и роботов (коботов);

– киберфизические и робототехнические системы выступают не как инструмент производства, и не как конкуренты людям, а как партнер работнику [19]. Тоже самое утверждается для интеллектуальных систем и искусственного интеллекта [6; 15]. Человек становиться со-творцом, неотъемлемой частью киберсоциальной экосистемы;

– персонализированную человеко-центричную автоматизацию в развитии преобладающих киберфизических систем;

– переход от системы планирования ресурсов ERP к интегрированным операционным системам предприятия по типу IEM (Intelligent Enterprise Managing);

– повышенную экологическую устойчивость, и др.

Обобщая перечисленные и другие тренды, связанные с индустриальной цифровизацией, и их проявление на социально-экономическом уровне, некоторые авторы отмечают: «инженерная деятельность преобразует не только мир техники, но и трансформирует социальные отношения» [20]. Поэтому предлагается не отождествлять инженерную деятельность с деятельностью отдельных инженеров или с инженерным делом. Предлагается считать, что «инженерная деятельность есть деятельность, направленная на решение проблем человека и общества, удовлетворение, а также формирование человеческих потребностей путем преобразования реальности техническими средствами» [20].

Мы полагаем, что особенность профессии инженера заключается в необходимости особого инженерного мышления, способного решать задачи в условиях природных, физических, экономических ограничений, непрерывно адаптироваться к растущим запросам и потребностям, и при этом удовлетворять интересы заказчика, изготовителя, самых разных потребителей [21]. Часто деятельность инженера – это услуга, со всеми вытекающими взаимоотношениями в обществе, ответственностью, не свойственными прежней характеристике этой профессии. Продуктивность инженерной деятельности, наряду с профессиональной компетенцией специалиста, определяется его личностными качествами, личностным потенциалом. По нашему мнению, профессиональные дисциплину, ответственность, самостоятельность и самоорганизацию работника можно считать ключевыми личностными качествами, компетенциями инженера, которые можно формировать посредством воспитания в системе инженерного образования [21].

Применение цифровых технологий, киберфи-зических и робототехнических систем не только повышают производительность труда, но и темпы производства. При этом нагрузка на каждого ИТР, а также персональная ответственность возрастают. Тогда готовность к предстоящим трудностям будущего инженера, значимость его перечисленных личностных качеств могут выйти на первое место.

Тремя основаниями инженерного мышления являются его предметная обусловленность; инструментально-технологические средства и методы; коммуникации на предмет профессии, включая язык, терминологию, средства выражения и представления инженерных решений: чертежи, схемы, модели и цифровые двойники [22]. Возможно, с учетом принципов стратегии Индустрия 5.0, а также перечисленных трендов индустриальной цифровизации инженерное мышление будет иметь тройственный характер:

– как системного технического мышления, включающего в себя разные смежные типы мыш- лений, в том числе критическое мышление на основе профессиональной компетентности, и соответствующий опыт;

– гуманистическую позицию, обращенную к личности человека в широком смысле, а не только как к клиенту или заказчику, в том числе признание ценности жизни и личности человека, и определение этой ценности как отправной точки профессиональной деятельности;

– цифровую компетентность, раскрывающуюся в качестве способности применять современные цифровые технологии для эффективного решения профессиональных задач, работать в партнерстве с киберфизическими и интеллектуальными системами, настраивать их как инструмент, контролировать как оператор и нести ответственность как ключевой исполнитель.Все три составляющие вместе необходимы для достижения креативности в профессиональной деятельности. Хотя в общем случае цифровая компетентность становиться неотъемлемой частью системного технического мышления, его развитием. И тогда сохраняется гетерогенность инженерного мышления [22].

Инженерное мышление, знания, компетенции, опыт, необходимые для выполнения определенных профессиональных функций, важны не сами по себе, а лишь как средство достижения более значимой цели – формирования активной, творческой, созидательной личности специалиста. Это значит, что на первое место выходит деятельность. Деятельность каждого отдельного инженера направлена на решение конкретных производственных задач, а не достижение общей цели, и не на формирование всеобщего блага. Последнее – скорее представление системного характера инженерной деятельности в масштабах социо-технических систем.

Академик А.А. Кирсанов описал функции и задачи профессиональной деятельности инженера [23]. Кроме проектировочной, конструктивной, организаторской, диагностической функций он выделял такие как: коммуникативная, прогностическая, гностическая. В контексте перехода к цифровому производству такое представление сохраняет актуальность. Например, относительно коммуникаций по поводу профессиональной деятельности, в том числе с киберфизическими и интеллектуальными системами, как партнерами. А.А. Кирсанов определял инженерную деятельность как «динамическую систему взаимодействия инженера и орудий, механизмов, сооружений, которые необходимо построить искусственным путем, опираясь на научные знания, умения, навыки и инженерные способности» [23, с. 248]. И снова акцент на продуктивную, созидательную деятельность и взаимодействие. Хотя возможно это определение можно уточнять с обращением к деятельности сообщества ИТР, опирающегося в том числе на цифровые технологии.

На предприятиях инженеры, специалисты среднего звена и рабочие встроены в производственный процесс как члены единых трудовых коллективов [22; 23]. Здесь нет, и никогда не было обособленной позиции профессионала, лишь по необходимости взаимодействующего со «смежниками». Более того, если киберфизические, робототехнические системы, искусственный интеллект могут выступать самостоятельными трудовыми единицами, то и их можно было бы отнести к трудовым коллективам на правах партнерства. Но эти системы не могут нести ответственность. Руководители, инженеры, эксперты в области организации производства определяют сферы распределения влияния таких систем, и степень доверия им. А для их настройки, контроля и управления предусматривается специальный инженер-оператор. Более того, искусственный интеллект и цифровые технологии не появляются сами по себе, а лишь как результат четкого планирования производственных процессов. А в трудовых коллективах случается «то человеческое, что не перепоручаемо «железкам», и таковым и останется, если за него не выдавать административно-произвольные имитации» [22]. Отметим также особую роль чутья (интуиции) в профпригодности любого специалиста, и в формировании профессиональной репутации в профессиональном сообществе [22].

Цифровые компетенции инженерно-технических работников

Если индустриальную цифровизацию можно считать неизбежной, и характеризующейся, в целом, рассмотренными выше трендами, то можно признать ценность не только подготовки в предметной области будущей профессиональной деятельности, но и опережающей подготовки будущих ИТР в области цифровых компетенций, связанных с этой предметной областью. При этом целесообразно структурировать эти области знаний для дополнения содержания программ инженерного образования соответствующими модулями. Это структурирование можно провести по составным элементам цифровых технологий, направлениям цифровизации (рисунок 1).

Мы не претендуем на полноту представления области знаний средств и технологий индустриальной автоматизации. Перечень этих технологий можно дополнять, уточнять и детализировать. Но можно обратить внимание на мультидисципли-нарный характер цифровой подготовки будущих инженеров за ограниченный нормативный срок обучения в вузе. Цифровые технологии охватывают не только программирование, но также средства автоматизации, роботизации производства, информационных коммуникаций, моделирования. Причем все эти технологии связаны с предметной областью профессиональной деятельности инженера, и в каждой области имеют свою специфику. От того насколько полно инженер владеет этими технологиями может зависеть эффективность его деятельности.

По нашему мнению, подготовка программистов, специалистов в области информационных и вычислительных систем стоит несколько обособлено, поскольку и само это направление условно выделили в отдельную цифровую индустрию [3]. К сожалению, это направление полностью еще не втянуто в задачи индустриальной цифровизации. В их подготовке пока происходит некоторая диверсификация от остальных инженерных направлений: начиная от целей, связи с производством, и до содержания, методов, форм и средств обучения. Сама область их профессиональной деятельности выделяется обособлено от других, в том числе от производственной сферы.

Процессы индустриальной цифровизации, их скорость, четкое планирование и понимание существенно зависят от кадрового обеспечения. Поэтому если мы говорим об опережающем инженерном образовании, то ожидание работодателей может заключаться во вполне конкретных компетенциях (рисунок 1) применительно к конкретной сфере профессиональной деятельности. К сожалению, освоение всех этих технологий в рамках основной образовательной программы за ограниченный нормативный срок вряд ли возможно. Даже переход к пяти- или пяти с половиной летнему сроку обучения не решает этого вопроса, поскольку важно сохранение прикладного характера подготовки. Здесь речь не о подготовке к конкретному рабочему месту, а, скорее, к определенной отрасли и сфере деятельности. Очевидно, требуются форматы дополнительного обучения для охвата хотя бы большей части обозначенных технологий. Поэтому реализуемые под патронажем Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций программы «цифровой кафедры», а также программы микроквалификаций являются вполне разумными и логичными допол- нениями программ бакалавриата и магистратуры. Их содержание может и должно быть согласовано с программами повышения квалификации и подготовки специалистов предприятий. А значит это общая задача вузов, предприятий, корпораций, которая должна ставиться и поддерживаться на государственном уровне.

Центр цифровых инженерных компетенций

Организация подготовки в контексте структурированного цифрового ядра (рисунок 1) не может быть тривиальной задачей. Во-первых, цифровые технологии имеют особенности и отличия, связанные с предметной областью и отраслевой направленностью. Во-вторых, необходимо принимать во внимание ряд условий, определяющих содержательное наполнение этого ядра, и связь с конкретными программными продуктами. Например, с точки зрения технологического суверенитета важен акцент на отечественное ПО (программное обеспечение) и его продвижение. С другой стороны, важно соответствие доступного ПО реальным производственным задачам и техническому оснащению предприятий. В-третьих, методология обучения зависит от начального уровня подготовки обучаемого, и от корпоративной привязки сотрудника как в предметной области деятельности, так и в области цифровых технологий. В зависимости от начального уровня возможны различные образовательные траектории, последовательность изучения цифровых технологий, а с учетом корпоративной привязки – возможно построение разных карт знаний, определяющих содержание образовательных программ. Кроме того, эта сфера относится к быстроразвивающейся области: то что сегодня является актуальным – завтра может оказаться устаревшим, и требовать соответствующих изменений в подготовке и ее обеспечении. Здесь, как нигде, актуально непрерывное обучение, возможность в любой момент включиться в обучение и повысить квалификацию специалиста в соответствии с потребностью.

Для системной организации подготовки технических специалистов прикладным цифровым технологиям на основе выделенного структурированного цифрового инженерного ядра, необходима консолидация усилий работодателей, разработчиков технологий и представителей образовательных учреждений, имеющих опыт профессиональной подготовки. Актуально собрать на единой платформе имеющиеся и перспективные технологии, для обеспечения доступа к ним обучающихся. Также такую платформу можно использовать как площадку для распространения технологий. Но тут возникает ряд проблем.

Рисунок 1. Цифровое инженерное ядро, структурированное по областям знаний и направлениям цифровизации

Большая часть технологий относится к объектам интеллектуальной и коммерческой собственности, являются лицензионными продуктами. Их размещение на общедоступной площадке провоцирует риски несанкционированного доступа, распространения и неправомерного использования. Нужны четкие критерии отбора таких технологий для платформы, которые с одной стороны должны учитывать актуальность и состоятельность новых технологий, отсеивая не апробированные технологии. С другой стороны, должны соблюдаться принципы здоровой конкуренции, открывающей дорогу более перспективным, надежным, эффективным технологиям взамен устаревающим. Механизмы должны быть прозрачными, для исключения коррупционной составляющей. Предпочтение должно отдаваться отечественным технологиям. Но для организации обучения безусловно нужен предмет обучения, то есть доступные для освоения новые технологии.

В большинстве рассмотренных рисков велика роль человеческого фактора. Эти риски могут быть снижены, если эти технологии интегрировать на цифровой платформе с авторизиро-ванным доступом к ним. Если целью создания платформы ставить профессиональное цифровое образование, то конкуренции можно избежать, за счет познавательного характера целевой функции. Выбор образовательного курса может осуществляться предприятием-работодателем или отдельным человеком. Хотя опосредовано влияние на выбор технологии в производстве в дальнейшем можно оказывать за счет массовости и доступности их освоения. Тем не менее, подобные платформы, как правило, заинтересованы в наполнении контентом, поскольку, чем больше курсов, больше оборот, и выше прибыльность и эффективность такого проекта.

Можно сказать, что некоторые аналоги такой платформы уже существуют: skillbox, skillfactory, stepik, Яндекс Практикум, Нетология и другие. Однако пока не существует площадок, посвященных системному освоению цифровых промышленных технологий, профессиональной переподготовке технических специалистов с учетом отраслевой направленности и области предметной деятельности.

Поставленная задача системной подготовки и переподготовки инженеров и технических специалистов в области цифровых технологий является достаточно масштабной, и требует привлечения соответствующих ресурсов: финансовых, административных. Это стратегическая задача, связанная с технологическим суверенитетом страны в будущем, поэтому и решаться она должна на государственном уровне. Хотя возможна постановка такой задачи и на региональном уровне.Раньше организация профессиональной переподготовки предполагала соответствующую локализацию. Современные технологии позволяют реализовать обучение дистанционно, включая практикумы. Однако, такое обучение предполагает особую методологию, навыки преподавателей. При этом создание платформы с цифровыми промышленными технологиями может мотивировать к развитию технологий обучения. Например, использования технологий искусственного интеллекта в обучении, GPT. Цифровую платформу можно рассматривать как цифровые библиотеки, в которых ИИ помогает с навигацией и поиском, а также обеспечивает структурирование контента при ее наполнении; как виртуальную или дистанционную лабораторию, в которых ИИ осуществляет контроль допустимых и критических параметров оборудования и процессов. Он также может быть использован для реализации входного контроля, включая процедуру прокторинга. То есть цифровые технологии являются не только предметом изучения, но и помощником в обучении.

Опытом организации обучения цифровым технологиям обладают независимые образовательные площадки, компании, занимающиеся продвижением своих технологий, а также образовательные учреждения профессионального образования – вузы и ссузы. Причем последним свойственен наиболее системный подход в организации такого обучения. Однако, у вузов обычно не хватает ресурсов для широко охвата современных технологий, в том числе финансовых средств для закупки лицензионного ПО. В свою очередь компании рассматривают передачу в образовательные учреждения своих программ и технологий, как правило, с учетом профиля вузов и ссузов, их ведомственной принадлежности и сфер предметной деятельности.

Известный опыт в области профессиональной подготовки позволяет вузам создать на их базе структуру, позволяющую координировать образовательную деятельность в области цифровых технологий. Эта структура может обеспечивать информационную и координирующую функции, аккумулируя сведения: описания потребностей в цифровых технологиях предприятий, презентацию современных цифровых технологий, прежде всего отечественных, требования к поступающим на образовательные программы, описания образовательных программ, координацию центров компетенций по тем или иным технологиям.

Вузы также могут осуществлять методическую и материально-техническую и кадровую поддержку профессиональной подготовки. Причем вузы могут стать интегрирующими площадками, региональными или отраслевыми центрами цифровых инженерных компетенций.

Создание центров цифровых инженерных компетенций на региональном уровне может способствовать привлечь необходимые ресурсы для организации подготовки и переподготовки инженеров и технических специалистов цифровым технологиям. На государственном уровне могут быть гарантированы информационная безопасность, правовое сопровождение таких центров. Программы, представляемые таким центром, могут реализовываться дистанционно, без отравы от работы. Причем они могут стать программами повышения квалификации преподавателей вузов. Построение программ переподготовки по модульному принципу может способствовать их трансферу в основные образовательные программы вузов. Более того, некоторые программы могут быть интересны даже для школьных учителей технологии. Подобный центр может стать механизмом обеспечения цифровой грамотности населения, причем имеющий вполне конкретный прикладной характер.

На базе ведущих вузов – площадок Приоритета 2030 и передовых инженерных школ (ПИШ) можно создавать центры перспективных цифровых технологий, для их апробации, развития, и подготовки кадров. На базе таких площадок могут развиваться, в том числе, технологии применения ИИ. Например, для обучения пользователей цифровых технологий, для обучения их разработчиков, и как элемент цифровых производственных технологий. Собственно, задача создания таких центров, определение регламента его функционирования, участие работодателей, частного бизнеса в его работе может прописываться в стратегиях развития ведущих вузов.

Таким образом, создание центра цифровых инженерных компетенций можно рассматривать как новый подход, организационную площадку для интеграции и распространения цифровых промышленных технологий. Работа такого центра требует интеграции усилий всех заинтересованных сторон: предприятий-работодателей, создателей передовых цифровых технологий, образовательных учреждений. Постановка задачи создания такого центра и обеспечения его работы на государственном уровне может способствовать решению ряда задач индустриальной цифровизации. Причем на базе такого центра возможна организация гибкой, адаптивной и вариативной подготовки и переподготовки инженеров и технических специалистов с учетом уровня их начальных знаний, сферы и отрасли предметной деятельности. Центр может стать выгоден для компаний разработчиков для продвижения своих технологий и ознакомления с ними широкого круга специалистов.

Заключение

Анализ мировых и отечественных трендов индустриальной цифровизации свидетельствует, что эти процессы неотвратимы. И путь инженера заключается в постижении всех премудростей и технологий индустриальной цифровизации. Некоторые области знаний, составляющие цифровое инженерное ядро структурировано представлены на рисунке 1. Их освоение может проходить для действующих инженерно-технических работников на рабочем месте и через программы переподготовки и повышения квалификации. Для студентов инженерных специальностей такая подготовка может осуществляться как по встроенным в основные образовательные программы модулям, так и по дополнительным образовательным программам. Эти модули могут быть согласованы с соответствующими программами для действующих работников предприятий.

Переход к специалитету с пяти- и пяти с половиной летнем сроком подготовки современных инженеров позволяет пересмотреть ядро базовых инженерных дисциплин. Основные образовательные программы могут быть расширены в область современных цифровых технологий, искусственного интеллекта, индустриальной цифровизации. При этом важно сохранить привязку с предметной области будущей профессиональной деятельности (не путать с подготовкой под конкретное рабочее место).

С новыми цифровыми технологиями должны обновляться формы и средства обучения, функции преподавателей. Только расширяющийся выбор методов и средств обучения не должен отдалять студента от предметной области профессиональной деятельности. Совершенствование компетенций преподавателей технических вузов также важно, как и компетентность инженерно-технических сотрудников предприятий в области цифровых технологий. Большинство пакетов прикладных программ, и связанных с ними технологий являются лицензионными продуктами, платными для потребителя. При всем их многообразии вузы не могут угнаться за появлением новых продуктов. Поэтому вопросы оснащения учебного процесса в вузах современными программами и средствами, связанными с цифровыми технологиями, можно определить, как общую задачу вузов, предприятий и разработчиков ПО, которая должна найти поддержку со стороны государства.

Как вариант решения такой задачи можно рассматривать создание региональных или отраслевых центров цифровых инженерных компетенций, обеспечивающих системную подготовку и переподготовку цифровым технологиям. Контекст цифрового инженерного ядра может непрерывно обновляться, пополняться и расширяться за счет интеграции усилий всех заинтересованных сторон: предприятий, компаний разработчиков, образовательных учреждений. Более того, единая информационная площадка может способствовать координации такой подготовки, а также развитию отечественных технологий, за счет четкой и корректной постановки задачи, привлечения ресурсов и исполнителей к ее решению, с последующим сопровождением и трансфером.

Например, одной из задач может быть поддержка и распространение отечественного программного обеспечения. В образовательных целях актуально создание и бесплатное распространение учебных версий программных продуктов с ограниченной функциональностью. Подобный подход активно применялся крупнейшими разработчиками программных продуктов. Он позволяет познакомить широкий круг потенциальных пользователей с инструментами и возможностями прикладных пакетов программ, но ограничивает коммерческое их применение. Центр цифровых инженерных компетенций, при поддержке государства, может организовать доступ любого студента или преподавателя, любого заинтересованного к таким продуктам, а методически обеспечить его освоение. Причем охват аудитории будет гораздо шире, чем стажировки на рабочих местах предприятий, организаций, или в учебных центрах фирм разработчиков программ. По нашему мнению, создание единого информационного центра экономически оправдано и эффективно: вместо затрат отдельных технических вузов на приобретение и освоение новых программных продуктов бюджетные средства будут аккумулироваться на одной площадке с общим доступом к нему. Тогда на центр могут быть возложены менеджерские и просветительские функции продвижения цифровых технологий, научно-методического сопровождения нового программного обеспечения.

Научные исследования проведены при финансовой поддержке Минобрнауки России в рамках исполнения обязательств по Соглашению № 07503-2024-067 от 17.01.2024 г.