Отображение сетевого контента Отображение сетевого контента

 
09.04.03 Прикладная информатика
Образовательные программы
  • • Автоматизация микроэлектронных производств
Общие сведения о направлении
Государственная аккредитация Вступительные испытания: компьютерное тестирование
Очная форма обучения
2 года
Срок обучения
15/5
15 - бюджетных мест
5 - платных мест
52
Проходной балл
в 2025 году
200 400
Стоимость обучения
в 2026/2027 учебном году
(руб. в год)

Контактное лицо по работе с абитуриентами
Смирнова Гульнара Сергеевна
Кандидат технических наук, доцент кафедры ДПУ

        

+7 (843) 231 59 13

GSSmirnova@kai.ru
Передовая инженерная школа «Комплексная Авиационная Инженерия»

Дирекция ПИШ – учебный корпус №8; ул. Четаева, 18а, ауд. 244

Обучение проводится в учебном корпусе №7

Выпускающая кафедра: динамики процессов и управления

Описание направления

Готовим специалистов, которые связывают микроэлектронику и цифровые технологии управления производством. Студенты учатся автоматизировать технологические процессы, внедрять MES‑системы, применять методы ИИ и статистического контроля качества. В программе сильный практический уклон: разбираются реальные технологические цепочки микроэлектронного производства, строятся имитационные модели процессов, проектируются и программируются встроенные системы. Особое внимание уделено аналитике данных и прогнозным моделям.

Чему научусь?

  • • Применять машинное обучение и методы ИИ для прогнозирования, оптимизации и поиска аномалий в микроэлектронном производстве
  • • Работать с MES‑системами 
  • • Использовать статистические методы управления качеством и контроля процессов
  • • Строить имитационные модели производственных цепочек, выявлять узкие места, оценивать загрузку оборудования и длительность цикла
  • • Проектировать и программировать встроенные системы для автоматизации и сбора данных
  • • Выполнять системный анализ и математическое моделирование технологических процессов микроэлектроники
  • • Создавать прогнозные аналитические модели для планирования и предупреждения сбоев
  • • Интегрировать данные между уровнями производства (от цеха до ERP) с помощью промышленных систем автоматизации
  • • Анализировать производственную телеметрию и параметры техпроцессов

 

Преимущества обучения на программе ПИШ КАИ:

 Учебная программа, разработанная с индустрией
 Специальная образовательная программа, нацеленная на подготовку одарённых молодых инженеров
 

 Повышенная стипендия от ПИШ КАИ в размере 10000р.
 Ежемесячная стипендия за участие в проектах предприятий-партнеров дополнительно к другим видам стипендии
 

 Общежитие 
 Проживание в современных комфортабельных общежитиях
 


 Получение дополнительной квалификации во время обучения
 Параллельное обучение по бесплатной программе ДПО для получения дополнительной квалификации в период освоения программы ПИШ КАИ 
 

 Брендированный мерч и атрибутика ПИШ КАИ
 Каждый студент получает узнаваемую брендированную одежду и стартерпак ПИШ КАИ
 

 Предельное внимание к студентам
 За студентами закрепляются наставники от индустрии или университета
 

 Сопровождение НИРС
 Поддержка в вопросах транспортной мобильности для участия в научных конференциях, конкурсах, олимпиадах и др.
 

 Занятия от индустриальных партнеров
 Занятия от профессионалов высокотехнологичной индустрии
 

 Проектно-ориентированное обучение и участие в реальных научно-исследовательских проектах
 Увеличенная продолжительность практики. Фокус на практические навыки
 

 Возможность стажировок в ведущих высокотехнологических компаниях России
 Полное погружение в реальное производство
 

 Образовательные пространства с современным оборудованием и комфортными условиями
 Оснащенные по последнему слову техники лаборатории и коворкинг-зоны
 

 Сопровождение и построение индивидуальной образовательной и профессиональной траектории
 Гармоничное развитие инженера новой формации

Ключевые дисциплины учебного плана
  • • Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
  • • Прикладные методы искусственного интеллекта
  • • Алгоритмические основы и математические модели для MES
  • • Концепции качества и методы статистического управления производством
  • • Системный анализ и математическое моделирование в технических системах
  • • Интеллектуальные системы аналитического прогнозирования
  • • Промышленные системы управления и автоматизации
  • • Технологические процессы микроэлектронного производства
  • • Проектирование и программирование встроенных систем
  • • Имитационное моделирование технологических процессов
  • • Проектно-исследовательский практикум
Преподаватели
  • • Рудницкий Сергей Францевич, доцент
  • • Абруков Николай Ремович, к.э.н, доцент
  • • Елизарова Наталья Юрьевна, к.э.н, доцент
  • • Епонешников Александр Вячеславович, ассистент
  • • Зайнуллин Марат Ильдарович, ассистент
  • • Сабитов Рустэм Адиевич, к.т.н, доцент
  • • Смирнова Гульнара Сергеевна, к.т.н, доцент
  • • Тумбинская Марина Владимировна, к.т.н, доцент
  • • Шигапов Зинатулла Гамирович, к.т.н, доцент
  • • Зенин Виктор Олегович, ассистент
Темы выпускных работ
  • • Разработка интеллектуальной системы предиктивного обслуживания оборудования микроэлектронного производства с применением методов машинного обучения
  • • Разработка цифрового двойника технологического участка микроэлектронного производства для оптимизации производственных процессов
  • • Интеграция MES-системы с производственным оборудованием микроэлектронного производства
  • • Проектирование и разработка ПО для программируемых логических контроллеров в системах управления микроэлектронным оборудованием
  • • Разработка системы комплексного анализа производственных данных для выявления узких мест в микроэлектронном производстве
  • • Разработка интеллектуальной системы планирования производства микроэлектронных компонентов с учетом динамически меняющегося спроса
Трудоустройство
  • • Инженер по автоматизации производства / инженер АСУ ТП
  • • MES‑инженер / специалист по производственным информационным системам  
  • • Инженер‑технолог с цифровой экспертизой
  • • Аналитик производственных данных / ML‑инженер в производственном контуре 
  • • Инженер встроенных систем для производственного оборудования
  • • Специалист по имитационному моделированию и цифровому двойнику
  • • Ведущий инженер / руководитель направления цифровизации производства