Для тих, хто хоче не просто “вчитись на інженера”, а створювати технології, які працюють у реальному виробництві.
Механіка + комп’ютерні науки.
Замість “старої фабричної реальності”.
Лабораторії, проєкти, моделювання, CAD/CAM/CAE, автоматизація.
із автоматизованих систем керування виробництвом
із розробки та тестування ПЗ
у цифровому виробництві
у сфері лазерних і фізико-технічних технологій
Термін вже завершився.
Якщо ти зареєструвався — молодець.
Якщо ні — можеш скористатись результатами НМТ 2023, 2024 або 2025 року, якщо складав раніше.
Якщо не складав жодного — необхідно шукати варіанти додаткової сесії
Складаєш тест на комп'ютері у спеціальних центрах тестування. 4 предмети:
• Обов'язково: Українська мова, Математика, Історія України
• На вибір (4-й предмет): Фізика (рекомендована для технічних спеціальностей!), або іноземна мова, хімія, біологія, географія, українська література
Тест проводиться в Україні та у 32 країнах світу. Результат видно одразу після складання.
МОН/УЦОЯО публікує офіційні результати основної сесії НМТ. Перевір свій результат на порталі testportal.gov.ua.
Саме ці бали стануть основою твого конкурсного балу при вступі.
З 1 липня реєструй особистий кабінет на vstup.edbo.gov.ua. Там подаватимеш заяви.
Завантаж скановані копії документів, перевір персональні дані.
• Паспорт (або ID-карта) — скан або фото
• Атестат / диплом молодшого спеціаліста — сканкопія
• Результати НМТ — підтягуються автоматично з реєстрів
• Фото для кабінету
• За наявності: документи про пільги, статус УБД, інвалідність тощо
У цей період подаєш заяви через електронний кабінет. Важливе правило 2026 року: пріоритет
неможливо змінити після опрацювання заяви закладом! Бюджетну та контрактну заяву на одну спеціальність — подавай обидві
(наприклад, бюджет — пріоритет 1, контракт — пріоритет 6)
Обирай:
Навчально-науковий інститут матеріалознавства та зварювання
ім. Є.О. Патона
→ спеціальність G9 Прикладна механіка
→ освітня програма:
GF88 «Лазерні технології та цифрове виробництво»
або
«Інжиніринг зварювання, лазерних та споріднених технологій»
КПІ публікує рекомендації до зарахування. Перевір статус у своєму електронному кабінеті. Якщо отримав рекомендацію — не зволікай! Маєш підтвердити її та подати документи.
‼ КРИТИЧНИЙ ДЕДЛАЙН
До 18:00 11 серпня необхідно:
✓ Підтвердити у кабінеті вибір місця навчання
✓ Подати оригінали документів особисто
до відбіркової комісії НН ІМЗ або через накладання кваліфікованого
електронного підпису (КЕП)
Оригінали документів:
атестат/диплом, паспорт, ідентифікаційний код, фото 3×4 (6 шт.), довідки про пільги (за наявності).
Якщо не підтвердиш вчасно — рекомендацію буде скасовано!
КПІ видає офіційний наказ про зарахування. Ти можеш перевірити його на сайті університету або у своєму кабінеті.
Навчання розпочинається 1 вересня.
Уточни дату та місце проведення посвяти у студенти на сайті imz.kpi.ua.
Перевір інформацію про поселення в гуртожиток
(надсилається на email після зарахування або оприлюднюється на сайті ІМЗ).
pk.kpi.ua — Приймальна комісія
vstup.edbo.gov.ua — Кабінет вступника
vstup.kpi.ua — Вступ 2026
imz.kpi.ua — НН ІМЗ ім. Є.О. Патона
ltft.kpi.ua — Кафедра ЛТФТ
laserdigitech.kpi.ua — цей сайт
testportal.gov.ua — Результати НМТ
pk.kpi.ua/zayava-docs — Перелік документів
pk.kpi.ua/official-documents — Правила прийому
📌 Порада: Підпишись на Telegram-канал приймальної комісії КПІ та ІМЗ —
там публікуються оперативні оновлення, зміни дедлайнів та відповіді на питання вступників.
Усі терміни відповідають офіційним правилам прийому КПІ 2026 та загальному Порядку МОН,
але завжди перевіряй актуальні дати на pk.kpi.ua — вони можуть бути уточнені.
Чому Industry 5.0 — це не черговий buzzword, а реальний зсув, який стосується тебе особисто
Стара фабрика тебе не чекає — і це добре. Ніхто не хочете бути "гвинтиком", важливий сенс роботи, вплив на світ, баланс між життям і кар'єрою. Industry 5.0 — це перша промислова парадигма, яка офіційно каже те саме. Це не збіг — це твій момент.
Роботи не забирають роботу — вони звільняють руки для цікавого. У старій моделі автоматизація = скорочення людей. У 5.0 — автоматизація бере рутину, а людина займається тим, що машина не вміє: емпатією, дизайном, прийняттям рішень у складних ситуаціях, етикою.
Екологія — це тепер бізнес, а не активізм. Компанії, які не можуть довести свою сталість, вже зараз втрачають доступ до фінансування в ЄС. Тобто green skills — це не "м'яке" доповнення до резюме, це hard requirement на ринку праці 2025+.
І найголовніше: Industry 5.0 — це перша індустріальна модель, де питання "а навіщо?" вважається правомірним і важливим. Не "виконай норму", а "чи правильна ця норма взагалі?" Це наша мова.
Технології підлаштовуються під людину, а не навпаки. Ergonomics, mental health, work-life balance — офіційні цілі ЄС.
Кругова економіка, нульові викиди, відновлювальна енергія — не маркетинг, а обов'язкова умова виробництва.
Системи, що не ламаються від криз. Локальні ланцюги постачання, децентралізація, адаптивність.
"Industry 5.0 — це не технологічна революція. Це революція цінностей: виробництво нарешті має служити людям і планеті, а не навпаки."
— European Commission, Industry 5.0 Report, 2021
Ти не просто «вчишся на кафедрі». Ти заходиш у сферу, де вже з перших курсів робиш те, за що інші починають отримувати зарплату лише після випуску.
🔧 Практика з перших курсів
Менше «сухої теорії» — більше реальних задач. Ти не чекаєш 4 роки, щоб щось спробувати руками: працюєш із обладнанням, створюєш моделі, тестуєш рішення, збираєш власні проєкти вже під час навчання.
🧪 Сучасні лабораторії = реальний досвід
Лабораторії — це не «музей техніки». Це місце, де можна експериментувати, помилятись, прокачувати навички та розуміти, як усе працює в реальному виробництві й інженерії.
💡 Проєкти, які мають сенс
Тут не про «здав і забув». Ти створюєш речі, які можна показати в портфоліо, додати в CV або навіть перетворити на стартап чи першу роботу. А роботодавці реально дивляться на це.
🖥️ CAD/CAM/CAE — навички, які шукають компанії
Ти працюєш із сучасними цифровими інструментами для проєктування, моделювання та автоматизації. Це той самий софт, який використовують інженери в міжнародних компаніях. Тобто навчання = одразу актуальні скіли для ринку.
🤖 Автоматизація та технології майбутнього
Світ рухається в бік smart manufacturing, роботизації та цифрових систем. Тут ти не «наздоганяєш тренди», а вчишся працювати з ними вже зараз.
🤝 Роботодавці залучені в навчання
Компанії приходять не лише «на ярмарок вакансій». Вони допомагають із проєктами, проводять лекції, дають кейси та шукають майбутніх спеціалістів ще під час навчання. Це означає більше шансів на стажування, знайомства й першу роботу без класичного «потрібен досвід».
🚀 Головне — ти виходиш не просто з дипломом
А з реальними навичками, досвідом, портфоліо, контактами та розумінням, як працює сучасна інженерія й виробництво. І це вже не «освіта заради галочки», а інвестиція в себе та своє майбутнє.
Ось чому це реально круто — і не просто красиві слова:
Ти не "ще один айтішник". Коли всі йдуть в IT, ти виходиш на рівень вище. Поєднання фізики світла і коду — це нішева суперсила, яку дуже важко відтворити. Рекрутери буквально полюють на таких людей.
Це не нудно. Лазери — це не "ретро-фізика". Це лідар у Tesla, лазерна хірургія ока, 3D-принтери з металом, оптичні нейромережі. А CS дає тобі інструмент, щоб усім цим керувати, автоматизувати й покращувати.
Практичний бонус: обидва напрями дозволяють працювати ремоутно, фрилансити, будувати стартап, або зайти в велику корпорацію — тобто ти сам обираєш формат. Ніхто не прив'язує тебе до одного офісу чи однієї країни.
І головне — ця комбінація ще не "перегріта". Поки ринок заповнений звичайними розробниками, deep tech тільки починає розквітати. Заходити зараз — це як купити Bitcoin у 2015-му, але з дипломом 😄
Таких спеціалістів одиниці. Ти не конкуруєш із мільйоном айтішників — ти в іншій лізі.
Машинне навчання для аналізу лазерних даних, комп'ютерний зір — це вже не фантастика, це робочий стек.
Від медичної хірургії до кліматичних сенсорів — твій код буквально лікує людей і рятує планету.
Зарплата R&D-інженера з обома навичками в 1.5–2× вища за звичайного програміста чи фізика окремо.
Photonics + CS — це глобальна мова. ZEISS, ASML, SpaceX, CERN шукають саме таких.
Квантові комп'ютери потребують людей, які розуміють і кванти, і код. Ти будеш готовий.
Лазер — це не указка на презентації і не спецефект із наукової фантастики. Це один із найточніших інструментів, які людство будь-коли створило. Лазериріжуть метал товщиною в кілька міліметрів з точністю до мікрона. Вони зварюють деталі для авіаційних двигунів. Вони гравірують медичні імпланти. Вони вимірюють відстань до Місяця. І — так — вони лежать у серці сучасного виробництва, медицини, оборонних систем і квантових технологій.
Під час навчання ти не просто читатимеш про все це в підручниках. Ти працюватимеш з реальним лазерним обладнанням у лабораторіях — налаштовуватимеш параметри, проводитимеш експерименти, аналізуватимеш результати. Ти зрозумієш, чому довжина хвилі має значення, як потужність впливає на якість обробки, і що таке когерентність світла не як визначення із вікіпедії, а як щось, що ти бачив і вимірював власноруч.
Лазерні технології — це точка перетину фізики, матеріалознавства, оптики й інженерії. Ти отримаєш рідкісну комбінацію знань, яку не дають ні «чисті фізики», ні «чисті програмісти». Саме ця комбінація робить тебе людиною, яку шукають у ZEISS, IPG Photonics, медичних стартапах і оборонних компаніях по всьому світу. Таких спеціалістів мало — і саме тому вони коштують дорого.
Уяви: ти хочеш зрозуміти, як лазерний промінь ріже титановий сплав — але різати реальний метал дорого, повільно і небезпечно. Що робити? Ти запускаєш модель. Комп'ютер відтворює фізику процесу з точністю до мікрона: як розподіляється температура, де виникають напруження, як змінюється структура матеріалу. Ти бачиш результат ще до того, як хтось узяв у руки лазер. Це і є моделювання — і саме цим ти займатимешся вже з перших курсів.
Моделювання — це не просто «красиві симуляції». Це мова, якою сучасна інженерія розмовляє зі складністю. Замість того щоб роками набивати шишки в реальному виробництві, ти вчишся перевіряти гіпотези цифрово, швидко і дешево. Помилився в моделі — виправив. Помилився на заводі — втратив час, гроші і, можливо, деталь вартістю в автомобіль. Різниця очевидна.
На нашій програмі ти навчишся будувати математичні та комп'ютерні моделі реальних фізичних процесів — теплових, оптичних, механічних. Ти зрозумієш, як поводиться матерія під впливом енергії, і навчишся передбачати це поведінку до того, як вона трапиться в реальності. Це навичка, яку неможливо замінити ні ChatGPT, ні будь-яким іншим інструментом автоматизації — бо вона вимагає розуміння, а не просто виконання.
Побудувати систему — це одне. Зробити так, щоб вона працювала максимально ефективно — зовсім інше. Ти будеш займатися другим. Проєктування технологічних систем — це мистецтво балансу: між швидкістю і точністю, між вартістю і якістю, між автоматизацією і гнучкістю. І щоразу, коли ти знаходиш кращий баланс, ти буквально підвищуєш продуктивність підприємства, знижуєш витрати або покращуєш якість продукту.
Оптимізація — це не «зробити трохи краще». Це системне мислення: розуміти, де в процесі ховаються втрати, де є вузькі місця, де рішення здається очевидним, але насправді неправильним. На нашій програмі тебе навчать дивитися на виробничу систему цілісно — від сировини до готового виробу — і знаходити точки, де зміна одного параметра дає непропорційно великий результат.
Ти проєктуватимеш технологічні системи в командах, отримуватимеш реальні технічні завдання від компаній-партнерів і захищатимеш рішення перед практиками. Це не академічна вправа — це реальна інженерна робота, тільки з підтримкою викладачів поруч. До моменту захисту диплому у тебе буде не просто папірець, а кілька задокументованих проєктів, де ти реально щось покращив. Це і є портфоліо, з яким тебе будуть брати на роботу.
SolidWorks, ANSYS, Fusion 360, Mastercam — ці назви вже знають усі серйозні виробничі компанії світу. Саме цим програмним забезпеченням користуються інженери Siemens, SpaceX, Airbus і тисяч менших, але не менш крутих компаній. І саме з ним ти будеш працювати в наших лабораторіях — не з навчальними спрощеними версіями, а з повноцінним промисловим інструментарієм.
CAD — це проєктування. Ти створюєш тривимірну модель деталі або цілої системи з точністю до мікрона. CAM — це виробництво: ти кажеш верстату, як саме обробляти деталь, і він виконує це автоматично. CAE — це аналіз: ти перевіряєш, чи витримає твоя конструкція навантаження, чи не перегріється, чи не зламається в найгірший момент. Три інструменти — одна логіка: спочатку придумай, потім перевір, потім виготов.
Найважливіше, що дає освоєння цих інструментів — не знання кнопок у меню. Важливе розуміння процесу: як ідея перетворюється на фізичний об'єкт через цифровий ланцюжок. Коли ти пройшов увесь цей шлях хоча б раз — від ескізу в CAD до деталі, яку можна взяти в руки — ти розумієш виробництво зсередини. І це розуміння вже не відібрати.
Кожен лазерний процес генерує дані: температура, потужність, швидкість, геометрія поверхні, спектр випромінювання. Кожна виробнича лінія — це потік сенсорних сигналів у реальному часі. Кожен експеримент — це таблиці вимірювань, з яких треба витягти сенс. І якщо ти не вмієш читати ці дані — ти сліпий у світі, де всі бачать.
Аналіз даних у нашому контексті — це не просто статистика. Це поєднання фізичного розуміння процесу з математичними інструментами. Ти будеш будувати регресійні моделі, шукати аномалії, візуалізувати результати й робити висновки, які потім впливають на реальні технологічні рішення. Python, MATLAB, спеціалізовані пакети для обробки сигналів — все це стане частиною твого робочого стека.
Але головне — ти навчишся ставити правильні запитання до даних. Не просто «що показує графік», а «що за цим стоїть», «чому тут викид», «що станеться, якщо змінити цей параметр». Це аналітичне мислення — і воно цінується в будь-якій галузі, від виробництва до медтеху, від оборонки до кліматичних досліджень. Дані є скрізь. Люди, які вміють їх читати — ні.
Сучасний завод — це не конвеєр із людьми в касках. Це мережа датчиків, алгоритмів, цифрових двійників і систем управління, які приймають тисячі рішень на секунду. І хтось усе це будує. Цим «хтось» можеш стати ти — людина, яка розуміє і фізику виробничого процесу, і те, як перетворити його на цифрову систему.
На нашій програмі ти навчишся розробляти програмні рішення, що безпосередньо керують або підтримують виробничі процеси: системи моніторингу лазерного обладнання, алгоритми автоматичного контролю якості, інтерфейси для операторів, модулі предиктивного обслуговування — коли система сама попереджає про поломку ще до того, як вона сталася. Це Industry 5.0 у дії, і ти будеш його архітектором.
Найцінніше, що ти виносиш із цього розділу навчання — вміння поєднувати два світи. Більшість програмістів не розуміють фізики виробництва. Більшість технологів не вміють писати код. Ти будеш і тим, і тим — рідкісна людина на перетині, яку шукають всі серйозні компанії, що хочуть нарешті побудувати справжнє цифрове виробництво, а не просто повісити табличку «smart factory» на двері.
Десь прямо зараз на заводі зупинився верстат. Оператор дивиться на екран і не розуміє чому. А ти — розумієш. Бо ти бачиш не просто машину, а систему: датчики, контролери, алгоритми керування, сигнали у реальному часі. Інженер із АСК — це людина, яка проєктує «нервову систему» виробництва: вирішує, як машини отримують команди, як вони звітують про свій стан і як реагують на нештатні ситуації без участі людини. Коли все налаштовано правильно — завод працює як годинник. Коли щось іде не так — ти знаєш, де шукати.
Це одна з найбільш затребуваних інженерних спеціалізацій у промисловості — і одна з найменш «видимих» ззовні. Ти не на сцені, але саме від тебе залежить, чи вийде продукт вчасно, чи не перегріється реактор, чи не зупиниться лінія в найневідповідніший момент. Такі інженери є в кожній серйозній компанії — від хімічних комбінатів до виробників електромобілів — і їх завжди бракує. Ринок платить за цю рідкісність відповідно.
Після нашої програми ти вмієш програмувати промислові контролери (PLC), будувати SCADA-системи, інтегрувати лазерне й інше технологічне обладнання в єдину керовану мережу. Тобі не потрібно вибирати між «бути інженером» і «розбиратися в програмуванні» — ти будеш і тим, і тим. Саме це робить тебе людиною, якій телефонують першою.
Є мільйон людей, які вміють писати код. І є ті, хто пише код для систем, де помилка коштує не «баг у продакшні», а зупинку виробничої лінії або дефект у медичному пристрої. Це інший рівень відповідальності — і інший рівень цікавості. Фахівець із розробки та тестування ПЗ на виробництві пише програми, які керують реальними фізичними процесами: алгоритми обробки сигналів з лазерних сенсорів, системи автоматичного контролю якості, інтерфейси для операторів, модулі предиктивної аналітики. Твій код не просто виконується — він щось робить у реальному світі.
Тестування тут — не нудна рутина, а детективна робота. Ти маєш знайти сценарій, при якому система поводиться не так, як задумано, ще до того, як це трапилося на живому обладнанні. Для цього потрібно розуміти не тільки код, а й фізику процесу за ним — чому лазер поводиться інакше при зміні температури, як вібрація впливає на точність сенсора, де у виробничому циклі є прихована нестабільність. Саме це розуміння і дає наша програма — на відміну від звичайних IT-спеціальностей.
Якщо тобі важливо, щоб робота мала відчутний результат — щоб ти бачив, як твій алгоритм підвищує якість продукту або скорочує кількість браку на реальній лінії — ця роль для тебе. Попит на таких спеціалістів стабільно росте: промисловість цифровізується, і їй потрібні люди, які говорять двома мовами одночасно — мовою коду і мовою виробництва.
Цифровий двійник заводу — це точна цифрова копія реального виробництва, яка існує паралельно і в реальному часі відображає все, що відбувається на фізичних лініях. Ти можеш «зупинити» двійника, змінити параметри процесу, подивитися, що станеться — і лише потім, якщо все добре, застосувати зміни до реального заводу. Інженер-аналітик у цифровому виробництві — це людина, яка будує, підтримує й розвиває такі системи. Це одна з найновіших і найцікавіших ролей у сучасній промисловості, і вакансій тут поки що набагато менше, ніж потреби ринку.
Щодня ти працюєш із потоками даних із сенсорів, будуєш моделі, шукаєш закономірності й перетворюєш їх на конкретні рекомендації: де оптимізувати процес, де є ризик відмови обладнання, де виробничий цикл можна прискорити без втрати якості. Це поєднання аналітики, інженерного мислення і розуміння фізики процесів — комбінація, яку неможливо отримати ні в чисто IT-університеті, ні на класичній інженерній програмі. Саме тому такі аналітики цінуються.
Ця роль підходить тим, хто любить бачити велику картину — розуміти систему цілісно, а не тільки один її фрагмент. Якщо тобі цікаво, як рішення в одному місці виробничого ланцюга впливає на результат у іншому, якщо ти отримуєш задоволення від моменту, коли хаотичні дані раптом складаються в чітку відповідь — тут тобі буде добре. І за це добре платять.
Лазер у хірургії робить розріз точніший за скальпель. Лазер в автомобільній промисловості зварює деталі кузова без жодного дотику. Лазер у телекомунікаціях передає терабайти даних за секунду через оптоволокно. Лазер у наукових лабораторіях охолоджує атоми до температур, близьких до абсолютного нуля. Спеціаліст із лазерних технологій — це людина, яка розуміє всю цю різноманітність і може застосовувати лазерні системи там, де інший інженер навіть не здогадається, що вони можуть допомогти.
Ця спеціалізація — найближча до фундаментальної науки з усіх чотирьох, але вона аж ніяк не абстрактна. Ти будеш налаштовувати реальне обладнання, проводити вимірювання, розробляти технологічні процеси і вирішувати задачі, де фізика зустрічається з виробничою реальністю. Тебе чекають завдання на кшталт: «нам треба обробити цю поверхню з точністю до мікрона, але матеріал не можна нагрівати вище 80 градусів» — і ти знаєш, як це зробити, бо розумієш і фізику лазера, і матеріалознавство, і технологію процесу.
Таких спеціалістів у світі небагато — і це не перебільшення. Компанії в медтеху, обороні, напівпровідниковій промисловості, науково-дослідних інституціях і deep tech стартапах шукають людей із цим профілем роками. Якщо тобі близька ідея займатися чимось, де кожен проєкт — це нова фізична задача, де ти на межі між наукою та інженерією і де твоя робота буквально змінює те, що і як виробляється у світі — це твій шлях.