Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
Sylabus przedmiotu Prognozowanie i symulacja procesów produkcyjnych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Prognozowanie i symulacja procesów produkcyjnych | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Zarządzania Produkcją | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>, Piotr Pawlukowicz <Piotr.Pawlukowicz@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | 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 | Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu. Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych | 4 |
T-L-2 | Opracowanie modelu symulacyjnego przykładowego procesu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petriego. Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego | 10 |
T-L-3 | Opracowanie modelu przepływu materiałów w systemie produkcyjnym z wykorzystaniem programu Plan Simulation. | 10 |
T-L-4 | Przeprowadzenie badań symulacyjnych z wykorzystaniem opracowanych modeli symulacyjnych | 6 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi i ilosciowymi. | 3 |
T-W-2 | Podstawowe pojęcia teorii modelowania procesów produkcyjnych. Procedura procesu badań symulacyjnych VDI. | 2 |
T-W-3 | Modelowanie procesów produkcyjnych z wykorzystaniem sieci Petri. | 6 |
T-W-4 | Przykłady modelowania procesów produkcyjnych z wykorzystaniem programu Plant Simulation. | 4 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | Konsultacje | 1 |
A-L-3 | Przygotowanie sprawozdań | 2 |
33 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach | 1 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 2 |
18 |
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: Rozmowa na temat przeprowadzonych ćwiczeń |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_C03_W01 Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych | ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W04, ZIIP_2A_W12 | — | — | C-1, C-2 | T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_C03_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-1, C-2 | T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-2, T-L-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ZIIP_2A_C03_K01 Ma świadomość potrzeby ciągłego dokształcania się w zakresie zastosowań metod statystycznych w procesach wytwarzania. Potrafi efektywnie planować realizacje przyjętych zadań. | ZIIP_2A_K01 | — | — | C-2 | — | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIIP_2A_C03_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 uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIIP_2A_C03_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. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIIP_2A_C03_K01 Ma świadomość potrzeby ciągłego dokształcania się w zakresie zastosowań metod statystycznych w procesach wytwarzania. Potrafi efektywnie planować realizacje przyjętych zadań. | 2,0 | |
3,0 | Potrafi rozpoznac i wyjasnic działanie systemu produkcyjnego. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- red. M. Cieślak, Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa, 2005
- P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer Polska, Warszawa, 2008
- ZDANOWICZ R., Modelowanie i symulacja procesów wytwarzania., Wydawnictwa Politechniki Śląskiej, Opole, 2007, 2
Literatura dodatkowa
- Jardzioch A., Sterowanie elastycznymi systemami obróbkowymi z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Szczecin, 2009, 1