Профессиональная переподготовка

Диспетчеризация, автоматизация и управление инженерными системами на объектах повышенного уровня ответственности

В эпоху цифровой трансформации критически важные объекты — атомные станции, центры обработки данных, транспортные узлы, объекты ТЭК — требуют принципиально нового подхода к управлению инженерной инфраструктурой. Стандартные решения здесь неприменимы. Единственная ошибка в настройке системы автоматизации или 5-минутный сбой в диспетчеризации могут привести к катастрофическим последствиям.

Наша программа готовит не просто инженеров, а архитекторов отказоустойчивых интеллектуальных систем — специалистов, способных создавать и управлять "цифровым двойником" инженерной инфраструктуры объекта, где каждый параметр контролируется, каждый сценарий просчитан, а надежность превыше всего.

Для кого предназначена программа:

• Инженеры-проектировщики АСУ ТП и BMS

• Специалисты по эксплуатации критических объектов

• Руководители служб главного энергетика и механика

• Системные интеграторы и инженеры по автоматизации

• Разработчики SCADA-систем и диспетчерских центров

Ключевые результаты обучения:

1. Стратегическое проектирование интеллектуальных систем:

• Разработка архитектуры BMS/BAS с требованием отказоустойчивости N+1, 2N

• Интеграция 15+ подсистем в единый управляющий комплекс (электроснабжение, ОВК, насосные станции, СКУД, видеонаблюдение)

• Создание цифровых двойников для предиктивного моделирования

2. Реализация бесперебойной диспетчеризации:

• Организация ЦДП (центральных диспетчерских пунктов) с горячим резервированием

• Разработка регламентов действий при ЧП для диспетчерского персонала

• Внедрение систем голосовой и видео-связи с гарантированной доставкой сообщений

3. Кибербезопасность критической инфраструктуры:

• Защита систем от несанкционированного доступа по стандартам МЭК 62443

• Создание сегментированных сетей с многоуровневой аутентификацией

• Разработка политик информационной безопасности для объектов ПУО

4. Аналитика и предиктивное обслуживание:

• Внедрение алгоритмов машинного обучения для прогноза отказов оборудования

• Создание системы KPI для оценки эффективности работы инженерных систем

• Автоматизация отчетности по энергоэффективности и ресурсосбережению