Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: zarządzanie energią i środowiskiem

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 nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Prognozowanie i symulacja procesów produkcyjnych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Korytkowski <Przemyslaw.Korytkowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,10,62zaliczenie
laboratoriaL1 30 1,90,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Metody prawdopodobieństwa i statystyka

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych
C-2Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu.2
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych2
T-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.2
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena2
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych2
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego6
T-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego2
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji2
T-L-9Analiza danych wejściowych2
T-L-10Projektowanie eksperymentów4
T-L-11Analiza danych wyjściowych4
30
wykłady
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi2
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi2
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej2
T-W-4Mechanizmy zarządzania symulacją2
T-W-5Analiza danych wejściowych2
T-W-6Analiza danych wyjściowych2
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć10
A-L-4Przygotowanie sprawozdań15
57
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
A-W-3Czytanie literatury5
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia10
32

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny i problemowy
M-2ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Test uzupełnień

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/03_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W02, ZIP_2A_W12, ZIP_2A_W04T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-1, C-2T-L-3, T-W-3, T-L-9, T-L-7, T-L-11, T-W-1, T-W-4, T-L-6, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-L-10, T-L-4, T-L-8, T-W-7M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/03_U01
potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski.
ZIP_2A_U08, ZIP_2A_U16, ZIP_2A_U21T2A_U08, T2A_U09, T2A_U16C-1, C-2T-L-7, T-L-10, T-W-2, T-W-1, T-W-7, T-L-5, T-L-11, T-W-4, T-W-5, T-L-2, T-W-6, T-L-6, T-L-4, T-W-3, T-L-1, T-L-9, T-L-8, T-L-3M-2, M-1S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/03_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
2,0Student nie potrafi opisać etapów procesu prognozowania i symulowania.
3,0Student potrafi opisać etapy procesu prognozowania i symulowania.
3,5Student potafi Dobrać metodę prognozawania lub symulacyjną do typowego problemu.
4,0Student potraci przanalizować wpływ etapów prodnozowania i symulacji na na jakość wyników.
4,5Student potrafi zaplanować badania prognostyczne i symulacyjna zla złożonych zadań.
5,0Student potrafi przewidzieć dokładność metod prognostycznych i symulacyjnch zla złożonych zadań.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/03_U01
potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski.
2,0Student nie potrafi zaplanować badań typowych systemów i nie wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,0Student potrafi zaplanować badania typowych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,5Student potrafi wytłumaczyć znaczenie poszczególnych etapów badania prognostycznego i symulacyjnego.
4,0Student potrafi zaplanować badania złożonych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
4,5Student potrafi wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych badań korzystając z metod statystycznych.
5,0Student potrafi ocenić dokładność uzyskanych oszacowań.

Literatura podstawowa

  1. red. M. Cieślak, Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa, 2005
  2. P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer Polska, Warszawa, 2008
  3. Kelton, W.D., R.P. Sadowski, D. Sadowski, Simulation with Arena, McGraw-Hill, Boston, 2002, 2

Literatura dodatkowa

  1. Zaleski, J., Modele stochastyczne i symulacja komputerowa, PWN, Warszawa, 2004

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu.2
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych2
T-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.2
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena2
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych2
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego6
T-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego2
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji2
T-L-9Analiza danych wejściowych2
T-L-10Projektowanie eksperymentów4
T-L-11Analiza danych wyjściowych4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi2
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi2
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej2
T-W-4Mechanizmy zarządzania symulacją2
T-W-5Analiza danych wejściowych2
T-W-6Analiza danych wyjściowych2
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć10
A-L-4Przygotowanie sprawozdań15
57
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
A-W-3Czytanie literatury5
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia10
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/03_W01Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii produkcji
ZIP_2A_W02ma wiedzę ogólną dotyczącą teorii i metod badawczych z dziedziny nauk technicznych i inżynierii produkcji
ZIP_2A_W12posiada wiedzę z zakresu symulacji procesów produkcyjnych
ZIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma 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_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma 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_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych
C-2Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.
Treści programoweT-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-L-9Analiza danych wejściowych
T-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
T-L-11Analiza danych wyjściowych
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-4Mechanizmy zarządzania symulacją
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu.
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych
T-W-5Analiza danych wejściowych
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-6Analiza danych wyjściowych
T-L-10Projektowanie eksperymentów
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i problemowy
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi opisać etapów procesu prognozowania i symulowania.
3,0Student potrafi opisać etapy procesu prognozowania i symulowania.
3,5Student potafi Dobrać metodę prognozawania lub symulacyjną do typowego problemu.
4,0Student potraci przanalizować wpływ etapów prodnozowania i symulacji na na jakość wyników.
4,5Student potrafi zaplanować badania prognostyczne i symulacyjna zla złożonych zadań.
5,0Student potrafi przewidzieć dokładność metod prognostycznych i symulacyjnch zla złożonych zadań.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/03_U01potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
ZIP_2A_U16potrafi wykonać analizę i zaproponować ulepszenia istniejących rozwiązań technicznych lub technologicznych
ZIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
Cel przedmiotuC-1Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych
C-2Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.
Treści programoweT-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
T-L-10Projektowanie eksperymentów
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych
T-L-11Analiza danych wyjściowych
T-W-4Mechanizmy zarządzania symulacją
T-W-5Analiza danych wejściowych
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych
T-W-6Analiza danych wyjściowych
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu.
T-L-9Analiza danych wejściowych
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji
T-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.
M-1Wykład informacyjny i problemowy
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
S-1Ocena formująca: Sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zaplanować badań typowych systemów i nie wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,0Student potrafi zaplanować badania typowych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,5Student potrafi wytłumaczyć znaczenie poszczególnych etapów badania prognostycznego i symulacyjnego.
4,0Student potrafi zaplanować badania złożonych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
4,5Student potrafi wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych badań korzystając z metod statystycznych.
5,0Student potrafi ocenić dokładność uzyskanych oszacowań.