Physical and Virtual Environment for Automation Education of Engineers and Technicians, Part 2: Laboratory activities in closed-loop control and automation through a virtual and physical environment
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, industrial software and communication tools allow the managerial staff, engineers and technicians to enhance the productivity and optimize automated production systems without the necessity of being physically on the production floor.In some instances, equipment providers can even assist plant engineers and technicians in troubleshooting specific equipments from a distant site, using advanced tools providing real-time information (visual, process data, etc.) from the plant.The current project, through the use of recent industrial communication technologies, proposes the reproduction of a similar situation, in joint learning activities for future engineers and technicians.This kind of interaction, in an early educational context at both levels, is unique to the knowledge of the authors.The institutions taking part in this project are the Université du Québec à Rimouski (UQAR) and the Cégep de Rivière-du-Loup, located in eastern Quebec.Two activities were initiated, the first as part of a process control course using a stand-alone physical setup, and the second using a currently designed miniplant for recycling beverage bottles and cans as part of a sequential automation course.Results showed that the students at both institutions were able to work together and communicate effectively despite their different background.The training objectives for this phase of the project were successfully achieved and lessons learned will be further exploited to enhance the training level and student-acquired skills during the following phase of the project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».