Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: logistyka przemysłowa

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 nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Prognozowanie i symulacja procesów produkcyjnych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Bartosz Skobiej <Bartosz.Skobiej@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 30 1,30,38zaliczenie
wykładyW1 15 0,70,62zaliczenie

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. Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych4
T-L-2Opracowanie modelu symulacyjnego przykładowego procesu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petriego. Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego10
T-L-3Opracowanie modelu przepływu materiałów w systemie produkcyjnym z wykorzystaniem programu Plan Simulation.10
T-L-4Przeprowadzenie badań symulacyjnych z wykorzystaniem opracowanych modeli symulacyjnych6
30
wykłady
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi2
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi2
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej2
T-W-4Projektowanie eksperymentów (DOE)3
T-W-5Mechanizmy zarządzania symulacją2
T-W-6Analiza danych wejściowych2
T-W-7Analiza danych wyjściowych2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje1
A-L-3Przygotowanie do zajęć1
A-L-4Przygotowanie sprawozdań1
33
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach1
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia1
17

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: Rozmowa na temat przeprowadzonych ćwiczeń

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_W12C-1, C-2T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-7, T-W-4, T-L-1, T-L-2, T-L-3M-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
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_U21C-1, C-2T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-7, T-W-4, T-L-1, T-L-2, T-L-3M-1, M-2S-2, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K01C-2T-W-6, T-W-7M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_2A_C03_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
ZIIP_2A_C03_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.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium 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
3,0Potrafi rozpoznac i wyjasnic działanie systemu produkcyjnego.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. red. M. Cieślak, Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa, 2005
  2. P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer Polska, Warszawa, 2008
  3. ZDANOWICZ R., Modelowanie i symulacja procesów wytwarzania., Wydawnictwa Politechniki Śląskiej, Opole, 2007, 2

Literatura dodatkowa

  1. Jardzioch A., Sterowanie elastycznymi systemami obróbkowymi z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Szczecin, 2009, 1

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu. Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych4
T-L-2Opracowanie modelu symulacyjnego przykładowego procesu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petriego. Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego10
T-L-3Opracowanie modelu przepływu materiałów w systemie produkcyjnym z wykorzystaniem programu Plan Simulation.10
T-L-4Przeprowadzenie badań symulacyjnych z wykorzystaniem opracowanych modeli symulacyjnych6
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-4Projektowanie eksperymentów (DOE)3
T-W-5Mechanizmy zarządzania symulacją2
T-W-6Analiza danych wejściowych2
T-W-7Analiza danych wyjściowych2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje1
A-L-3Przygotowanie do zajęć1
A-L-4Przygotowanie sprawozdań1
33
(*) 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 konsultacjach1
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia1
17
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_2A_C03_W01Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_W02ma wiedzę ogólną dotyczącą teorii i metod badawczych z dziedziny nauk technicznych i inżynierii produkcji
ZIIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
ZIIP_2A_W12posiada wiedzę z zakresu symulacji procesów produkcyjnych, cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
Cel przedmiotuC-1Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych
C-2Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.
Treści programoweT-W-5Mechanizmy zarządzania symulacją
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-W-6Analiza danych wejściowych
T-W-7Analiza danych wyjściowych
T-W-4Projektowanie eksperymentów (DOE)
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu. Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych
T-L-2Opracowanie modelu symulacyjnego przykładowego procesu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petriego. Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
T-L-3Opracowanie modelu przepływu materiałów w systemie produkcyjnym z wykorzystaniem programu Plan Simulation.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i problemowy
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Rozmowa na temat przeprowadzonych ćwiczeń
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 kształceniaZIIP_2A_C03_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 studiówZIIP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
ZIIP_2A_U16potrafi wykonać analizę i zaproponować ulepszenia istniejących rozwiązań technicznych lub technologicznych
ZIIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Cel przedmiotuC-1Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych
C-2Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.
Treści programoweT-W-5Mechanizmy zarządzania symulacją
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-W-6Analiza danych wejściowych
T-W-7Analiza danych wyjściowych
T-W-4Projektowanie eksperymentów (DOE)
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu. Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych
T-L-2Opracowanie modelu symulacyjnego przykładowego procesu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petriego. Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
T-L-3Opracowanie modelu przepływu materiałów w systemie produkcyjnym z wykorzystaniem programu Plan Simulation.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i problemowy
M-2ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Rozmowa na temat przeprowadzonych ćwiczeń
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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_2A_C03_K01Ma świadomość potrzeby ciągłego dokształcania się w zakresie zastosowań metod statystycznych w procesach wytwarzania. Potrafi efektywnie planować realizacje przyjętych zadań.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_K01ma świadomość potrzeby dokształcania, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Cel przedmiotuC-2Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów.
Treści programoweT-W-6Analiza danych wejściowych
T-W-7Analiza danych wyjściowych
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi rozpoznac i wyjasnic działanie systemu produkcyjnego.
3,5
4,0
4,5
5,0