Машиностроение — старейшая отрасль машиностроения, но теперь в ней появились новые тенденции, соответствующие нашему нынешнему миру. В условиях продолжающейся пандемии Covid-19 предприятия перенесли свою деятельность на онлайн-платформы, в то время как люди были вынуждены прибегать к работе на дому, чтобы предотвратить дальнейшее распространение вируса.
Кроме того, нынешняя эпоха цифровой революции наряду с достижениями в области технологической интеграции сблизила несколько отраслей, подтолкнув их взаимозависимость к созданию симбиотических отношений в различных секторах. Революционные изменения в отрасли наряду с резким сокращением доступных возможностей в этот период оказали серьезное влияние на выпускников во всем мире.
Попытки сократить операционные расходы привели к ожесточенной конкуренции за право быть частью рабочей силы в нескольких секторах, а работодатели установили более высокие и более тонкие требования к своим молодым специалистам. От молодых выпускников требуется не только преуспеть в своей области в учебе, но и иметь общее практическое понимание, а также совокупный опыт в других предметах. Они также должны обладать отличными навыками решения проблем и аналитическими навыками, коммуникативными навыками, навыками управления и способностью работать в разных командах.
За прошедшие годы одной из областей, которые в наибольшей степени пострадали, является машиностроение. Считающаяся одной из старейших инженерных дисциплин, она также является самой широкой из-за объединения гражданских, химических и промышленных исследований. Следовательно, это популярное направление выбора, поскольку выпускники в этой области часто встречаются в различных условиях работы, охватывающих несколько отраслей, и пользуются большим спросом из-за быстрой индустриализации.
Новые тенденции в машиностроении, о которых должны знать начинающие инженеры:
1 . CAD/CAM (автоматизированное проектирование и автоматизированное производство)
CAD/CAM — это программное обеспечение, использующее компьютерные методы для кодирования геометрических данных, в котором процессы проектирования и производства автоматизированного оборудования тесно интегрированы.
В то время как CAD в основном используется для создания проектов, CAM — это управление станками при производстве деталей. Первое помогает дизайнерам, а второе помогает снизить производственные затраты. Оба программного обеспечения требуют мощных компьютеров.
2. Конструкция теплообменника
Теплообменники — это системы, которые работают путем передачи тепла из одного места в другое между двумя или более жидкостями. Это система, которая облегчает передачу тепла простым способом без прямой передачи жидкости. Они являются очень важными частями систем топливных элементов для функций управления температурным режимом. В области машиностроения в последнее время появилось много возможностей для разработки энергоэффективных, эффективных и долговечных теплообменников.
3. Индустрия умного производства 4.0 и IoT (Интернет вещей)
Проще говоря, интеллектуальное производство — это производственная система, которая может иметь скорость, структуру и подотчетность для решения проблем, чтобы создать полностью интегрированную совместную структуру на всех концах цепочки поставок.
Он обеспечивает реагирование в режиме реального времени для удовлетворения постоянно растущих потребностей клиентов и меняющихся условий сети поставок. Она называется Индустрия 4.0, так как это четвертая промышленная революция, в которой возникает идея умного производства. Эта интеллектуальная отрасль помогла улучшить качество продукции, улучшить использование ваших активов и т. д. наряду с IoT, который представляет собой взаимосвязанную систему, соединяющую устройства, механические машины, людей, объекты и т. д., чтобы помочь передавать данные по сети с использованием UID (уникальных идентификаторов).
4. Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект — это технология, в которой машина пытается имитировать поведение человека. Определенно, это будущее каждой отрасли, поскольку он используется в большинстве перспективных технологических областей, таких как робототехника, виртуальная реальность, Интернет вещей и т. д.
Машинное обучение — это одно из приложений искусственного интеллекта, которое предоставляет системе автоматические знания о машине без предварительного программирования. Машинное обучение также помогает приложениям улучшать результаты прогнозирования.
В настоящее время некоторые из основных отраслей, нанимающих инженеров-механиков, включают в себя те, кто занимается автомобилями с гибридными и автономными технологиями, наукой о данных, встроенными системами, умными городами и городской аналитикой и т. д., помимо упомянутых выше.
Инженерия — это искусство создавать, разрабатывать или проектировать системы и решения, используя научные и математические знания, доступные в вероятном процессе создания новых знаний. Однако этого простого определения недостаточно, чтобы охватить множество проблем, которые могут решать инженеры. Теперь можем найти способы решения проблем, которые когда-то считались неразрешимыми. Наука и технологии продолжают развиваться, и лучшие умы стараются идти в ногу с такими изменениями. Нынешняя эпоха известна революцией в области данных и искусственного интеллекта.
Каждый день мы сталкиваемся с опытом, который изображает сосуществование человеческой жизни и технологий. Лучшие парадигмы такого опыта можно отнести к искусственному интеллекту, машинному обучению, Интернету вещей и робототехнике.
Данные повсюду, и каждый день мы привыкли записывать наши действия, места, которые мы посещаем, и впечатления, которые нас окружают. Начиная с количества шагов, которые мы проходим на работу, и заканчивая ежедневным потреблением калорий. Мы записываем данные, которые являются официальными, а также личными для нас. Другими словами, есть данные, которые определяют нас. Чтобы решить проблемы целостности и безопасности данных, в области обработки данных происходят огромные изменения. Несомненно, искусственный интеллект оставил незабываемый след в нашей повседневной жизни. ИИ проанализировал несколько областей, влияющих на жизнь человека и планету.
Мы видим автоматизацию повсюду. С помощью прогностических моделей инженеры научились с большой точностью прогнозировать извержения вулканов, лесные пожары и другие стихийные бедствия.
Теперь можно проверять качество семян, предсказывать исход сезона сбора урожая и радовать фермеров. Благодаря робототехнике и автоматизации сложные хирургические процедуры могут выполняться просто и точно. Процесс госпитализации пациентов в стационар для послеоперационного и восстановительного лечения также подлежит автоматизации.
Подводя итог, можно сделать вывод о том, что будущее машиностроения выглядит светлым, поскольку в некоторых отраслях сейчас требуются люди с сильным аналитическим мышлением и глубоким пониманием развивающихся технологий, чтобы идти в ногу с существующими тенденциями и устанавливать новые стандарты в отрасли.
scilead.ru
