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 | Zespół Dydaktyczny | ||
| 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 | Opracowanie pierwszego modelu symulacyjnego przedstawiającego przykładowy proces produkcyjny – program Plant Simulation. Zastosowanie badań symulacyjnych do analizy systemów produkcyjnych. Rozbudowa modelu symulacyjnego o roboty przemysłowe, podsystem transportowy oraz magazyny buforowe. Opracowanie modeli symulacyjnych z wykorzystaniem programu Plant Simulation. Analiza wpływu szeregowania zleceń produkcyjnych na parametry eksploatacyjne systemu produkcyjnego. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi i ilościowymi. Metody prognozowania oparte na szeregach czasowych. Metoda wygładzania wykładniczego - model Browna (Exponential smoothing). Liniowy model wygładzania wykładniczego Holta. Regresja liniowa. Dostosowania sezonowe. Podstawowe pojęcia teorii modelowania procesów i systemów. Modele abstrakcyjne podobne strukturalnie. Model operacyjny. MODEL SYMULACYJNY - SYMULACJA KOMPUTEROWA. Rodzaje symulacji komputerowych. Procedura procesu symulacji. Modelowanie procesów producyjnych z zastosowaniem metod sieciowych. Modelowanie procesów produkcyjnych - Sieci Petriego. | 15 |
| 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_W04, ZIIP_2A_W12, ZIIP_2A_W02 | — | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-W-1 | 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-L-1, T-W-1 | 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