Какой образ возникает в вашей голове при фразе «инженер будущего»? Человек, который знает технологические процессы, производственные ИТ-системы, владеет принципами математического моделирования? Или человек, который обладает цифровыми компетенциям в части обращения с данными и основ программирования, а также, способен провести технико-экономическое обоснование своего решения? А если это всё объединить и дополнить личными качествами — инициативностью, способностью планировать и стремиться к личному развитию, быть открытым к новым идеям? Всё это про образ выпускника Уральской передовой инженерной школы УрФУ.
Магистерская программа: Цифровые системы и технологии предприятий машиностроения
Результат: ценность работы заключается в разработанной методике численного моделирования антидроновых сеток для оценки и проектирования защитных конструкций объектов от атаки БПЛА.
2. Проект «Оптимизация конструкции модуля смешения газов аппарата респираторной поддержки дыхания новорожденных на основе результатов численного моделирования, виртуальных и натурных испытаний»
Магистерская программа: Цифровые системы и технологии предприятий машиностроения
Результат: в условиях импортозамещения было необходимо устранить проблему отрицательного сброса смеси, что влечет за собой некорректную настройку вентиляции воздуха. Благодаря одномерной модели удалось валидировать результаты на натурных испытаниях. На основе этой модели была доработана конструкция и заброс был устранен. В результате был собран прототип и проведен CAE-анализ, где ещё раз подтвердилось успешность внесенных изменений в конструкцию. Вся конструкторская документация уже направлена для выпуска серийного производства.
3. Проект «Определение перекоса секций реечного холодильника с использованием предикативной аналитики»
Магистерская программа: Информационные системы и цифровые технологии в металлургии
Результат: проект решает проблему перекосов секций реечного холодильника на металлургических предприятиях, ведущих к авариям и простоям. Автор разработал решение на основе машинного обучения (градиентный бустинг, случайный лес), которое обучается на данных с датчиков и прогнозирует риск перекоса за несколько циклов до его возникновения. В результате переход к упреждающему обслуживанию, снижение затрат и повышение надежности производства. Модель демонстрирует высокую точность и потенциал для масштабирования.
«Обучение в УПИШ выстраивается исключительно практикоориентированно для каждого студента. Благодаря тому, что у студента за плечами имеется не просто диплом, а портфолио реализованных проектов и опыт работы на реальном производстве, то работодатель воспринимает студента, как сформированного специалиста и предлагает более интересные условия трудоустройства, минуя начальные карьерные ступени.
Главный «бонус» обучения заключался не в каких-то формальных преференциях, а в сокращенном и упрощенном адаптационном периоде. Работодатель с первых дней обучения знаком с компетенциями, которые осваиваются в стенах университета. А студенты с первых дней знакомятся с внутренними процессами компаний партнеров. Такая концепция позволяет сократить время адаптации на ознакомление со спецификой, что дает возможность с первого дня включаться в решение серьезных задач».
В 2025 году УПИШ УрФУ выпустила первых магистров по 6-ти образовательным программам:
- Автоматизация технологических процессов и электроснабжения промышленных предприятий
- Информационные системы и цифровые технологии в металлургии
- Системная инженерия
- Цифровой системный инжиниринг
- Цифровые системы и технологии предприятий машиностроения
- Цифровые технологии в проектировании и эксплуатации турбоустановок
УПИШ: где теория встречается с практикой
Уральская передовая инженерная школа была создана в рамках государственной программы для подготовки нового поколения инженеров. Ее ключевая особенность — проектный подход. С первого дня обучения студенты погружаются в реальные задачи от индустриальных партнеров: это такие гиганты, как ЕВРАЗ, ТМК, КАМАЗ, УЗГА и многие другие. Руководителями проектов выступают не только университетские мастодонты, но и ведущие представители предприятий.![]()
Наша цель — стереть границу между вузом и производством. Выпускник не должен проходить долгую адаптацию на предприятии. Он приходит с готовым проектом, пониманием технологических процессов и умением работать в команде над сложными вызовами.
![]()
Валентина Овчинникова
Директор УПИШ УрФУ
Примеры выпускных проектов: от цифрового двойника до новых материалов
1. Проект «Разработка методики численное моделирование поведения элементов системы защиты от БПЛА при различных сценариях внешнего воздействия»
Автор: Ринат МухаметовМагистерская программа: Цифровые системы и технологии предприятий машиностроения
Результат: ценность работы заключается в разработанной методике численного моделирования антидроновых сеток для оценки и проектирования защитных конструкций объектов от атаки БПЛА.
2. Проект «Оптимизация конструкции модуля смешения газов аппарата респираторной поддержки дыхания новорожденных на основе результатов численного моделирования, виртуальных и натурных испытаний»
Магистерская программа: Цифровые системы и технологии предприятий машиностроения
Результат: в условиях импортозамещения было необходимо устранить проблему отрицательного сброса смеси, что влечет за собой некорректную настройку вентиляции воздуха. Благодаря одномерной модели удалось валидировать результаты на натурных испытаниях. На основе этой модели была доработана конструкция и заброс был устранен. В результате был собран прототип и проведен CAE-анализ, где ещё раз подтвердилось успешность внесенных изменений в конструкцию. Вся конструкторская документация уже направлена для выпуска серийного производства.
3. Проект «Определение перекоса секций реечного холодильника с использованием предикативной аналитики»
Магистерская программа: Информационные системы и цифровые технологии в металлургии
Результат: проект решает проблему перекосов секций реечного холодильника на металлургических предприятиях, ведущих к авариям и простоям. Автор разработал решение на основе машинного обучения (градиентный бустинг, случайный лес), которое обучается на данных с датчиков и прогнозирует риск перекоса за несколько циклов до его возникновения. В результате переход к упреждающему обслуживанию, снижение затрат и повышение надежности производства. Модель демонстрирует высокую точность и потенциал для масштабирования.
«Обучение в #ПИШ – это билет в лигу востребованных инженеров»
Наш выпускник Александр Бормотов поделился своим опытом обучения в магистратуре Уральской передовой инженерной школы УрФУ на форуме «ТЕХНОПРОМ», который прошёл в августе в Новосибирске. На питч-сессии Александр выступил в компании выпускников из ДВФУ, НГУ и СПбПУ.«Обучение в УПИШ выстраивается исключительно практикоориентированно для каждого студента. Благодаря тому, что у студента за плечами имеется не просто диплом, а портфолио реализованных проектов и опыт работы на реальном производстве, то работодатель воспринимает студента, как сформированного специалиста и предлагает более интересные условия трудоустройства, минуя начальные карьерные ступени.
Главный «бонус» обучения заключался не в каких-то формальных преференциях, а в сокращенном и упрощенном адаптационном периоде. Работодатель с первых дней обучения знаком с компетенциями, которые осваиваются в стенах университета. А студенты с первых дней знакомятся с внутренними процессами компаний партнеров. Такая концепция позволяет сократить время адаптации на ознакомление со спецификой, что дает возможность с первого дня включаться в решение серьезных задач».
Заключение
Выпускники магистратуры Уральской передовой инженерной школы — это наглядное доказательство того, что российское инженерное образование способно быть гибким, современным и эффективным. Они выходят из стен университета не с простым дипломом, а с опытом реальных проектов и уверенностью, что их навыки востребованы самой передовой промышленностью страны. Именно за такими специалистами — будущее технологического суверенитета России.