Курс на Stepik
Обложка курса «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования» на Stepik
5 000 ₽

Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Научитесь прогнозировать отказы оборудования с помощью распределения Вейбулла, рассчитывать MTBF и экономически обосновывать решения через CAPEX/OPEX. Освоите обработку производственных данных в Python (Pandas, sklearn), построение цифрового двойника прокатного стана и оптимизацию режимов прокатки. Разработаете собственный НИР-проект с анализом чувствительности и сравнением с заводскими данными. Итог — готовый Jupyter Notebook-отчёт, который можно использовать как портфолио.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Количество уроков 38
Тесты в курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Количество квизов 90
Задачи с кодом в курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Количество задач с кодом 10
Стоимость курса «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Стоимость курса 5 000 ₽ —
Обновления курса «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования» 7 разделов Уроки в курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования» 38 уроков Тесты в курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования» 90 тестов Задачи в курсе «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования» 10 задач Последнее обновление курса «Эксплуатация, надежность и НИР металлургического оборудования» обн. 10 сентября 2026

Введение

4 урока
1. Роль эксплуатации и надежности в металлургии ↗
2. Жизненный цикл оборудования. Этапы ↗
3. Система технического обслуживания и ремонтов (ТОиР) ↗
4. Охрана труда и промышленная безопасность ↗

Надежность. Распределение Вейбулла. MTBF

6 уроков
1. Основные показатели надежности: вероятность безотказной работы.. ↗
2. Распределение Вейбулла: параметры, физический смысл ↗
3. Средняя наработка на отказ (MTBF). Расчет и интерпретация ↗
4. Генерация выборки отказов, построение кривой выживаемости ↗
5. Системы технического диагностирования (вибродиагностика и тд.) ↗
6. Управление рисками. Анализ видов отказов (FMEA) ↗

Технико-экономические расчеты (CAPEX / OPEX)

4 урока
1. CAPEX (капитальные затраты): стоимость оборудования, монтажа... ↗
2. OPEX (эксплуатационные затраты): энергия, ремонты, ЗИП, персонал ↗
3. Оценка экономической эффективности: NPV, IRR, срок окупаемости ↗
4. Python: Скрипт для расчета NPV и IRR инвестиционного проекта ↗

Сбор данных с производства. Первичная статистика

4 урока
1. Источники данных на производстве (SCADA, MES, журналы) ↗
2. Первичная обработка данных: очистка, фильтрация выбросов ↗
3. Описательная статистика: среднее, дисперсия, гистограммы ↗
4. Python: Обработка Excel-логгера в Pandas ↗

Основы НИР. Гипотеза, эксперимент, вывод

4 урока
1. Структура научно-исследовательской работы (НИР) ↗
2. Постановка гипотезы. Планирование эксперимента ↗
3. Обработка экспериментальных данных. Регрессионный анализ ↗
4. Python: Множественная регрессия (sklearn), проверка значимости ↗

Цифровой двойник агрегата (введение)

4 урока
1. Понятие цифрового двойника. Уровни зрелости ↗
2. Структура цифрового двойника прокатного стана ↗
3. Интеграция всех расчетов в единую модель (ООП) ↗
4. Python: Создание класса RollingMill со всеми методами ↗

Итоговый проект

12 уроков
1. Введение в проект. Постановка задачи ↗
2. Технико-экономические показатели стана ↗
3. Модель сопротивления деформации ↗
4. Модель усилия и мощности прокатки ↗
5. Модель нагрева и охлаждения металла ↗
6. Модель ресурса валков ↗
7. Модель затрат на электроэнергию ↗
8. Реализация целевой функции ↗
9. Оптимизационный алгоритм (перебор) ↗
10. Анализ чувствительности ↗
11. Сравнение с базовым (заводским) режимом ↗
12. Оформление отчета (Jupyter Notebook) ↗