Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
Sylabus przedmiotu Modelowanie i symulacja procesów logistycznych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauki techniczne | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Modelowanie i symulacja procesów logistycznych | ||
Specjalność | logistyka przemysłowa | ||
Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Metody prawdopodobieństwa i statystyka |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych |
C-2 | Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Opracowanie modelu symulacyjnego systemu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petri. | 3 |
T-L-2 | Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego. Analiza danych wejściowych i wyjściowych. Projektowanie eksperymentów symulacyjnych. | 2 |
T-L-3 | Zastosowanie programu Plant Simulation do modelowania procesów logistycznych w przedsiębiorstwie. Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji | 5 |
10 | ||
projekty | ||
T-P-1 | Zastosowanie modelowania i badań symulacyjnych do analizy przykładowego procesu logistycznego. | 10 |
10 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Pojęcia teorii modelowania i symulacji procesów logistycznych | 2 |
T-W-2 | Metodyka modelowania symulacyjnego, modele zdarzeń dyskretnych i ciągłych. Model abstrakcyjny, konceptualny, model fizyczny. | 2 |
T-W-3 | Metodyka projektowania eksperymentu symulacyjnego, projektowanie eksperymentów (DOE) | 2 |
T-W-4 | Zastosowanie sieci Petri do modelowania procesów logistycznych | 4 |
T-W-5 | Metodyka modelowania procesów logistycznych z wykorzystaniem systemu Plant Simulation. Omówienie komputerowych narzędzi służących do modelowania i symulacji procesów logistycznych | 4 |
14 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-L-2 | Konsultacje | 2 |
A-L-3 | Przygotowanie do zajęć | 6 |
A-L-4 | Przygotowanie sprawozdań | 12 |
30 | ||
projekty | ||
A-P-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-P-2 | Studiowanie literatury | 5 |
A-P-3 | Opracowanie projektu | 17 |
A-P-4 | Obrona projektu | 1 |
33 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 14 |
A-W-2 | Czytanie literatury | 17 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 14 |
45 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny i problemowy |
M-2 | ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych |
S-2 | Ocena podsumowująca: Test uzupełnień |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_LP/02_W01 Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych | ZIIP_2A_W01, ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W04, ZIIP_2A_W12 | — | C-2, C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-P-1, T-L-1, T-L-2 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_LP/02_U01 potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski. | ZIIP_2A_U08, ZIIP_2A_U16, ZIIP_2A_U21 | — | C-2, C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-P-1, T-L-3, T-L-1, T-L-2 | M-2, M-1 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIIP_2A_LP/02_W01 Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych | 2,0 | Student nie potrafi opisać etapów procesu prognozowania i symulowania. |
3,0 | Student potrafi opisać etapy procesu prognozowania i symulowania. | |
3,5 | Student potafi Dobrać metodę prognozawania lub symulacyjną do typowego problemu. | |
4,0 | Student potraci przanalizować wpływ etapów prodnozowania i symulacji na na jakość wyników. | |
4,5 | Student potrafi zaplanować badania prognostyczne i symulacyjna zla złożonych zadań. | |
5,0 | Student potrafi przewidzieć dokładność metod prognostycznych i symulacyjnch zla złożonych zadań. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIIP_2A_LP/02_U01 potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski. | 2,0 | Student nie potrafi zaplanować badań typowych systemów i nie wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. |
3,0 | Student potrafi zaplanować badania typowych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. | |
3,5 | Student potrafi wytłumaczyć znaczenie poszczególnych etapów badania prognostycznego i symulacyjnego. | |
4,0 | Student potrafi zaplanować badania złożonych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. | |
4,5 | Student potrafi wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych badań korzystając z metod statystycznych. | |
5,0 | Student potrafi ocenić dokładność uzyskanych oszacowań. |
Literatura podstawowa
- red. M. Cieślak, Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa, 2005
- P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer Polska, Warszawa, 2008
- Kelton, W.D., R.P. Sadowski, D. Sadowski, Simulation with Arena, McGraw-Hill, Boston, 2002, 2
Literatura dodatkowa
- Zaleski, J., Modele stochastyczne i symulacja komputerowa, PWN, Warszawa, 2004