Sähkötekniikan kandidaattiohjelma

Transkriptio

1 A! Sähkötekniikan kandidaattiohjelma - Automaatio- ja informaatioteknologia Kai Zenger, Esa Ollila, AALTO ELEC professorikunta

2 A! Onneksi olkoon! 2

3 A! Automaatio- ja informaatioteknologia on insinööritiede Teistä tulee diplomi-insinöörejä Työelämässä teidän on itse ratkaistava eteen tulevat ongelmat ei ole välttämättä ketään viisaampaa Insinööritiede on mahdollisen taidetta Pitää Ongelmien havaitseminen Ongelman muotoileminen Ongelman ratkaiseminen, tavoitteet täyttäen, käytettävissä olevin resurssein Tietää, ymmärtää Osata, jäsentää Toteuttaa aikataulussa, reaalimaailman ehdoin 3

4 A! Tutkittavat ongelmat eri sovellusalueilta IDEA: Yksinkertaisten laitteiden ja prosessien säätötehtävistä laajojen järjestelmien ohjaukseen: - tuotanto ja teollisuus - palvelut - elektroniikka - tietoliikenne - kuljetus - tietotekniikka - verkot -militäärisovellukset 4

5 A! Pääaineet kanditutkinnossa Automaatio- ja systeemitekniikka (vastuuopettaja: Kai Zenger) Informaatioteknologia (vastuuopettaja: Esa Ollila) Pääaine valitaan ensimmäisen opiskeluvuoden keväällä. Ensimmäisen vuoden opinnot ovat käytännössä samat kummassakin pääaineessa. 5

6 A! Automaattinen säätö Säätäjä Toimilaite Laite, prosessi Haluttu arvo Säätösuure Ohjaussignaali Mittalaite, koneaisti Mitattu arvo Todellinen arvo 6

7 A! Ihmiset & sisältö Digitaaliset sisällöt Mobiili- Sovellukset & Social media 7

8 BIG DATA, Esineiden/asioiden internet), Sensoriverkot, teollinen internet, älykkäät sähköverkot, jne MUTTA: tietomäärän hyödyntäminen ei ole kasvanut samaa tahtia

9 A! Sovellusesimerkkejä 9

10 A! Elävästä elämästä Tässä olen minä! 10

11 A! Mekaanisiin laitteisiin Ja tässä taas minä Sähköpaja! 11

12 A! Robotiikkaa kaikille 12

13 A! Heureka olen keksinyt sen! 13

14 A! Mikro- ja nanorobotiikka Yhdistetään robotiikka ja kokoonpano mikro- ja nanomaailmassa 14

15 A! Pienten elementtien tekniikkaanieltävä kapseli 16

16 A! Tehoelektroniikka ja sähköiset koneet Pyörivien koneiden ohjaus, värähtelyjen vaimennus jne. Teholähdejärjestelmien dynamiikka ja säätösuunnittelu Tietoliikennealan teholähteet ja akkujärjestelmät Energiajärjestelmät, uusiutuvat energialähteet, Smart Grid 17

17 A! Moderni metsätyökone Tietotekniikkaa, kohta puoliautonominen, robotin kaltainen 18

18 A! Helsinki testbed 19

19 A! Automine- Kahmari Teleoperoitu, ajo autonomista Operaattori ohjaa useampaa konetta maan pinnalta Vuoden insinööripalkinto 2013 Kuorman estimointi Kaivostunneleissa ei ole vaakoja Menetelmät: Neuraaliverkot/Kalman suodin Datan fuusio useista mittauksista lasketaan kuormalle estimaatti 20

20 A! Työvälineiden abstraktio Lambda sensor introduces a delay 0.79 sec

21 A! Ohjelmointi, simulointi, optimointi

22 A! Kehittyneet säätimet Direct adaptive control scheme Indirect adaptive control scheme

23 A! Arvomineraalien talteenotto kuvan käsittely järjestelmän osana 24

24 A! Suljettu säätöpiiri Kuvankäsittely (kamerat, valaistus, algoritmit) Kemikaalien ohjaus Malmia miljoonia tonneja vuodessa Automatisoidun järjestelmän vuotuiset säästöt noin k 25

25 A! Kuva: Jere Kaivosoja

26 A! Kaivoksen tietoliikenne Kaivoskoneet Henkilökuknta, ajoneuvot Valvontakeskus Jörg Ott 2014

27 A! Kaivos (ym) koneen tulevaisuus Palveluliiketoiminta 1. Kannattaako kaivoksen omistaa koneet/moottorit? Moottorin automatiikka seuraa huoltotarvetta ja raportoi tilansa 2. Kannattaako moottoriyrityksen omistaa tietokoneita? Tietoliikenne mahdollistaa kullekin toimijalle keskittymisen omaan osaamiseensa 28

28 A! Mitä on signaalinkäsittely Signaali = oikeastaan vain dataa eli numeroarvoisia havaintoja erityyppisistä antureista tai mittausjärjestelmistä. Esim. signaali- ja tietoliikennejärjestelmien, älypuhelimien, monisensorijärjestelmien, tietoverkkojen, tai älykkäiden sähköverkkojen tuottamat datat Käsittely = datan mallinnus, parametrien estimointi, virhemarginaalit (estimoinnin tarkkuus), päättely (esim. Kohteen ilmaisin), jne jne 29

29 A! Lisätty äänitodellisuus Kuulokkeessa mikrofoni - ympäristön äänet kuuluvat läpi => äänen muokkaus Etäläsnäolo Kaksisuuntainen binauraalinen headset (langallinen prototyyppi) Vesa Välimäki

30 A! Langaton Aistiminen Vastaanotetun signaalin voimakkuus sisältää mielenkiintoista tietoa ympäristöstä RF Tomografiapohjainen seurantajärjestelmä Hengitystiheyden seuranta IEEE radiolla Riku Jäntti

31 A! Mitä teen isona? Koulutus muodostaa pohjan, jolta pinnistää Työpaikat: Tutkimus ja tuotekehitys Asiantuntijatehtävät Yrittäjyys Johtotehtävät Opetus Suomalainen ja globaali teollisuus Palveluliiketoiminta operaattorit ja digitaalisen median levittäjät Uudet innovatiiviset yritykset 32

32 A! Mitä pitäisi oppia? On tärkeää Oppia hallitsemaan alan työkalupakki Matemaatiinen analyysi ja menetelmät Ohjelmointi Uudet palvelukonseptit, Innovaatioprosessi Oppia hallitsemaan monimutkaisia kokonaisuuksia Systeemit ja systeemiajattelu, jäsentäminen, suhteuttaminen Oppia sosiaalisia taitoja Lyhyesti: on tärkeää oppia ajattelemaan Jotta tulisi hyväksi missä tahansa vaativassa asiassa, sitä pitää harjoitella paljon ja lisäksi pitää hauskaa (suhteellisen) paljon 33

33 A! Tiedon puu 34

34 A! Vaikeiden asioiden tekemisessä on vähemmän kilpailua. Kustannusrakenteemme ei tue bulkkituotantoa, mutta toisaalta toimiva koulutus ja yhteiskunta antavat edellytyksiä vaikeiden asioiden tutkimiseen. Timo Leppä, Kemianteollisuus ry tj, T & T

35 A! Mikä minusta tulee isona? Teknologia 17, Messukeskus lokakuuta Innovaatiolava: Automaation koulutusinfo ti 10. lokakuuta klo ja Yritysten edustajat puhuvat: Mikä on minun alani ja miten minusta tuli minä 36

36 A! Ohje opintopolulle Ratkaiskaa niin paljon ongelmia kuin mahdollista, sillä mitä useampia ongelmia te ratkaisette, sitä helpommaksi se käy Jos en tiedä, otan selvää 37