Евгений Зотов: «Роботизация – это уже не вопрос тренда, а вопрос конкурентоспособности»

В дни, когда в Санкт-Петербурге завершается 29-й Петербургский международный экономический форум, а на полях III Международного форума «ИИ – будущее сегодня» активно обсуждалась роботизация промышленности, эти темы остаются в фокусе не только столичных площадок, но и ведущих технических вузов страны. Своим видением перспектив автоматизации и требований к инженерам нового поколения поделился кандидат технических наук, доцент, заместитель заведующего кафедрой «Технологии и оборудование машиностроения» Пензенского государственного университета (ПГУ) Евгений Валерьевич Зотов.

«ЭТО ВОПРОС КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ»

— Евгений Валерьевич, как вы оцениваете перспективы роботизации отечественного машиностроения? К чему должны быть готовы сегодняшние студенты завтра, приходя на производство?

— На мой взгляд, роботизация отечественного машиностроения – это уже не вопрос технологического тренда, а вопрос долгосрочной конкурентоспособности промышленности. Современное производство становится все более сложным: растут требования к точности, скорости, повторяемости операций и качеству продукции. Без автоматизации многие задачи со временем будет все сложнее решать эффективно.

При этом важно понимать, что роботизация – многогранный процесс. Это не просто «купил робота, поставил его на участок, и все волшебным образом заработало». За этим стоит целая система: оборудование, программное обеспечение, специалисты, инженерная культура и готовность предприятий к изменениям. Здесь особенно важно избегать двух крайностей: излишнего технологического оптимизма, когда кажется, что робот сам решит все проблемы, и попыток игнорировать изменения, продолжая работать исключительно по старым подходам. Реальность, как это часто бывает, находится посередине: роботизация будет развиваться постепенно, в первую очередь там, где она экономически и технологически оправдана.

DATA SCIENCE ВМЕСТО ГАЕЧНОГО КЛЮЧА

— Вы активно изучаете Data Science и машинное обучение. Как эти инструменты соприкасаются с реальным машиностроением?

— Еще в 2020 году я начал изучать Python, чтобы понять, как современные цифровые технологии могут применяться за пределами классической ИТ-сферы. Постепенно фокус сместился в сторону Data Science и машинного обучения, потому что именно это направление показалось мне особенно перспективным для инженерных задач: анализ данных, моделирование процессов, прогнозирование. Даже несмотря на бурное развитие генеративного искусственного интеллекта, фундаментальное понимание принципов работы с данными остается крайне важным – ИИ-инструменты не отменяют необходимости понимать логику процессов.

В контексте машиностроения меня интересует применение анализа данных для задач, связанных с технологическими процессами. Например, речь может идти о влиянии режимов обработки на качество поверхности, прогнозировании возможных дефектов или поиске закономерностей между параметрами процесса и конечным результатом. Современное производство становится все более «цифровым», оборудование генерирует большой объем информации, и задача инженера – научиться ее анализировать для принятия решений.

ОТ УЧЕБНЫХ МОДЕЛЕЙ К ИНЖЕНЕРНОМУ МЫШЛЕНИЮ

— Есть ли уже примеры, где эти методы сработали, и как вы передаете эти знания студентам?

— Пока основная часть работы находится в образовательной и исследовательской плоскости. Однако уже сейчас мы используем элементы анализа данных в учебных задачах: студенты анализируют параметры обработки, строят прогностические модели и учатся выявлять взаимосвязи. Здесь важен не только численный результат, но и формирование у будущих инженеров нового типа мышления – способности видеть закономерности и принимать решения на основе данных.

В этом году элементы Data Science были осознанно интегрированы в одну из инженерных дисциплин, которые я веду. Речь не просто об изучении модных технологий, а о применении цифровых инструментов для решения конкретных производственных задач. На занятиях мы используем Python и библиотеки анализа данных для работы с инженерными наборами данных. Получая обратную связь, я вижу, что студентам это интересно. Особенно ценно наблюдать, как у них меняется восприятие профессии: они начинают понимать, что современный инженер – это уже не только работа со станком или чертежом, но и работа с данными, моделями и цифровой средой в целом. Одна из главных задач университетов сегодня – подготовить студентов к миру, где технологии меняются значительно быстрее, чем 10–15 лет назад.

ОТ ПРОМЫШЛЕННОГО РОБОТА К ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ

— Несколько лет назад в ПГУ для образовательного процесса был сконструирован робот-рука для промышленности. Вы принимали участие в этой разработке?

— Промышленный учебный роботизированный комплекс приобретался ПГУ в 2021 году для развития лаборатории робототехники на базе кафедры «Технологии и оборудование машиностроения». Комплекс включает промышленного робота, защитную ячейку и специализированное программное обеспечение. Это позволяет моделировать реальные производственные задачи: перемещение деталей, взаимодействие с оборудованием, элементы автоматизации технологических процессов. Работа с промышленным роботом используется при подготовке студентов направления «Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств». Студенты знакомятся с принципами программирования промышленных роботов, логикой построения роботизированных ячеек, вопросами безопасности и взаимодействия робота с технологическим оборудованием.

— Есть ли планы по развитию этого направления?

— Сейчас особенно интересным представляется объединение робототехнических комплексов с технологиями компьютерного зрения, анализа данных, виртуальной и дополненной реальности. Например, в рамках студенческих проектов студенты 3-го курса уже работают над созданием VR-лабораторных работ, в которых можно моделировать взаимодействие с промышленным оборудованием и роботизированными системами в виртуальной среде.

Кроме того, подобные технологии позволяют выстраивать более тесную связь между университетом и промышленными предприятиями. ПГУ уже располагает образовательными направлениями в области мехатроники, включая подготовку по профилю «Мехатроника и робототехника», а также магистерскую программу данного направления. На мой взгляд, это создает хороший фундамент для дальнейшего развития робототехнического и автоматизированного направления в университете. Современная промышленность все больше нуждается в специалистах, способных работать на стыке машиностроения, автоматизации, программирования и цифровых технологий. По моему мнению, в ближайшие годы значение подобных направлений для инженерного образования будет только возрастать.