ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki / Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2) / inżynieria jakości / Sylabus przedmiotu - Modelowanie i symulacja procesów logistycznych

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: inżynieria jakości

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	nauk technicznych
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

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
projekty	P	3	10	1,2	0,33	zaliczenie
laboratoria	L	3	10	1,1	0,33	zaliczenie
wykłady	W	3	14	1,7	0,34	egzamin

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_W04, ZIIP_2A_W01, ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W12	T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W06, T2A_W07	C-1, C-2	T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-L-2, T-L-1	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_U16, ZIIP_2A_U21, ZIIP_2A_U08	T2A_U08, T2A_U09, T2A_U16	C-1, C-2	T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-L-2, T-L-1	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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
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

Treści programowe - projekty

KOD	Treść programowa	Godziny
T-P-1	Zastosowanie modelowania i badań symulacyjnych do analizy przykładowego procesu logistycznego.	10
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
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

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KOD	Forma aktywności	Godziny
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

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	14
A-W-2	Czytanie literatury	17
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia	14
		45

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIIP_2A_LP/02_W01	Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIIP_2A_W04	ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
	ZIIP_2A_W01	ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii produkcji
	ZIIP_2A_W02	ma wiedzę ogólną dotyczącą teorii i metod badawczych z dziedziny nauk technicznych i inżynierii produkcji
	ZIIP_2A_W12	posiada wiedzę z zakresu symulacji procesów produkcyjnych, cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W01	ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W05	ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
	T2A_W06	ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych
Cel przedmiotu	C-2	Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.
Treści programowe	T-W-2	Metodyka modelowania symulacyjnego, modele zdarzeń dyskretnych i ciągłych. Model abstrakcyjny, konceptualny, model ﬁzyczny.
	T-W-3	Metodyka projektowania eksperymentu symulacyjnego, projektowanie eksperymentów (DOE)
	T-W-4	Zastosowanie sieci Petri do modelowania procesów logistycznych
	T-W-1	Pojęcia teorii modelowania i symulacji procesów logistycznych
	T-W-5	Metodyka modelowania procesów logistycznych z wykorzystaniem systemu Plant Simulation. Omówienie komputerowych narzędzi służących do modelowania i symulacji procesów logistycznych
	T-L-2	Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego. Analiza danych wejściowych i wyjściowych. Projektowanie eksperymentów symulacyjnych.
	T-L-1	Opracowanie modelu symulacyjnego systemu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petri.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny i problemowy
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIIP_2A_LP/02_U01	potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIIP_2A_U16	potrafi wykonać analizę i zaproponować ulepszenia istniejących rozwiązań technicznych lub technologicznych
	ZIIP_2A_U21	potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
	ZIIP_2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U16	potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
Cel przedmiotu	C-1	Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych
Cel przedmiotu	C-2	Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.
Treści programowe	T-W-2	Metodyka modelowania symulacyjnego, modele zdarzeń dyskretnych i ciągłych. Model abstrakcyjny, konceptualny, model ﬁzyczny.
	T-W-3	Metodyka projektowania eksperymentu symulacyjnego, projektowanie eksperymentów (DOE)
	T-W-4	Zastosowanie sieci Petri do modelowania procesów logistycznych
	T-W-1	Pojęcia teorii modelowania i symulacji procesów logistycznych
	T-W-5	Metodyka modelowania procesów logistycznych z wykorzystaniem systemu Plant Simulation. Omówienie komputerowych narzędzi służących do modelowania i symulacji procesów logistycznych
	T-L-2	Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego. Analiza danych wejściowych i wyjściowych. Projektowanie eksperymentów symulacyjnych.
	T-L-1	Opracowanie modelu symulacyjnego systemu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petri.
Metody nauczania	M-2	ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny i problemowy
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.