Стажёры Siemens в Китае и Германии: международный обмен и ИИ-проекты

Два участника программы Siemens Professional Education (SPE) реализуют инновационные проекты в области искусственного интеллекта в Китае и Германии, демонстрируя, как международное взаимодействие ускоряет трансформацию и создаёт новые возможности для молодых специалистов.

Пути развития: Китай и Германия

Самуэль Клейн, студент дуальной программы обучения по специальности «Промышленная инженерия» в Digital Industries, и Ребекка Коуба, технический тренер SPE, работают над разными задачами в разных странах, но их объединяет общий наставник — Феликс Бэр, руководитель Autonomous Factory China и выпускник SPE. Бэр, имеющий опыт дуального обучения, уже четыре года работает в Сучжоу (Китай), где развивает инициативы в области промышленного ИИ и робототехники, консультирует клиентов и сопровождает молодых специалистов на первых этапах международной карьеры.

Проекты и технологии

Самуэль Клейн проходит практическую фазу в Autonomous Factory в Сучжоу, где занимается задачами, связанными с системой Siemens Inspek — платформой для контроля качества на основе ИИ. Проект включает анализ данных с производственных линий и оптимизацию алгоритмов машинного зрения. Ребекка Коуба, в свою очередь, участвует в разработке образовательных модулей по ИИ для технических специалистов в Германии, интегрируя практические кейсы из промышленной автоматики.

Роль наставничества

Феликс Бэр отмечает: «Международный опыт и поддержка наставника позволяют молодым сотрудникам быстрее адаптироваться к глобальной среде и предлагать нестандартные решения». Самуэль подтверждает: «Феликс открывает двери, делится опытом и вдохновляет выходить за рамки привычного. Он умеет превращать невозможное в возможное».

Применение в России

Опыт Siemens Professional Education может быть полезен для российских промышленных предприятий, внедряющих системы ИИ-контроля качества и автоматизации. Проекты, подобные Autonomous Factory, демонстрируют эффективность интеграции алгоритмов машинного обучения в производственные процессы — от детекции дефектов до прогнозной аналитики. В условиях цифровой трансформации российской промышленности такие практики могут ускорить адаптацию молодых инженеров к работе с современными технологиями, включая платформы Industrial AI, и способствовать развитию дуального образования в партнёрстве с техническими вузами.