Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Gospodarka nieruchomościami

Sylabus przedmiotu Symulacje w logistyce:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk społecznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Symulacje w logistyce
Specjalność Logistyka w biznesie
Jednostka prowadząca Katedra Analizy Systemowej i Finansów
Nauczyciel odpowiedzialny Henryk Marjak <Henryk.Marjak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Ogonowski <Piotr.Ogonowski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 10 2,00,50zaliczenie
wykładyW2 9 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy statystyki matematycznej, znajomość zagadnień z dziedziny organizacji i zarządzania, znajomość terminologii z zakresu funkcjonowania przedsiębiorstwa.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie podstawowych metod i narzędzi komputerowego modelowania symulacyjnego złożonych systemów z dziedziny organizacji procesów pracy i zarządzania.
C-2Nabycie umiejętności organizowania procesu budowy i weryfikacji modelu symulacyjnego, wykorzystanie zbudowanego wirtualnego modelu do przeprowadzenia eksperymentu.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wspomagana komputerowo symulacja procesu sterowania zapasami. Budowa modelu systemu logistycznego.2
T-L-2Analiza przypadku, tworzenie struktury systemu logistycznego, symulacja, analiza wyników symulacji.2
T-L-3Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych: Taylor.2
T-L-4Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych Crystal Ball i Simprocess.2
T-L-5Modelowanie zachowań biznesowych zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Projekt modelu procesu logistycznego oraz jego symulacja, której celem będzie usprawnianie procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.2
10
wykłady
T-W-1System logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Istota symulacji procesów logistycznych, modele symulacyjne procesów logistycznych, symulacja komputerowa. Związki symulacji z innymi dziedzinami.1
T-W-2Rodzaje symulacji i klasyfikacja narzędzi symulacyjnych: arkusze kalkulacyjne, narzędzia ”rapid modelling tools”. Symulacja deterministyczna i stochastyczna. Prezentacja symulacji komputerowej jako efektywnego i stosunkowo prostego w implementacji narzędzia wspierającego decyzje menedżerów odpowiedzialnych za proces sterowania zapasami.2
T-W-3Przykłady zastosowań analizy Monte Carlo w logistyce. Przegląd metod i narzędzi budowy modeli systemu logistycznego Sankey’s Scheme, Aris – Toolset, Micrografx, Taylor, AweSim, Crystal Ball, Sim-process. Metody poprawy dokładności oceny wyników symulacji (metoda redukcji wariancji). Identyfikacja jakościowa (kwalitatyw-na) i ilościowa (kwantytatywna) oraz walidacja modeli (symulatorów).2
T-W-4Etapy symulacji: sformułowanie problemu i przesłanek symu-lacji, zebranie danych, budowa modelu, sprawdzanie zasadności modelu symulacyjnego. Sprawdzanie poprawności, adekwatności i wiarygodności użytych danych. Sprawdzenie stabilności modelu i stałości jego parametrów. Wykorzystanie testów statystycznych. Symulacja zdarzeń dyskretnych - wielkość próby a dokładność wnioskowania i wyników symulacji. Symulacja prosta na kracie. Symulacja dynamiczna.2
T-W-5Symulacja dynamiczna. Symulacja w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Wybrane zagadnienia symulacji zachowania się syste-mów - modelowanie systemów – przegląd podejść. Zarys metody dynamiki systemowej (Forrestera). Sieciowe modele symulacyjne. Symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Zastosowanie gier symulacyjnych w logistyce.2
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Samodzielne przygotowanie się do laboratoriów20
A-L-3Przygotowanie prac projektowych i dokumentacji20
A-L-4Konsultacje projektowe5
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach9
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów50
59

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład problemowy
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-3Objaśnienie
M-4Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Prace pisemne (kolokwia) sprawdzające wiedzę z wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń w oparciu o prace pisemne i indywidualne projekty.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D6/6_W01
Student zna system logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.		E_2A_W06, E_2A_W07, E_2A_W12S2A_W03, S2A_W06, S2A_W08C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D6/6_U01
Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego. Dotyczyć to może m.in. procesu sterowania zapasami, procesu technologicznego lub procesów handlowo-finansowych. Potrafi zbudować model takiego procesu i dokonać oceny jego wiarygodności. Potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić analizę określonego przypadku. Potrafi modelować zachowania zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Potrafi zaprojektować model procesu logistycznego oraz określić przebiegi jego symulacji celem usprawnianienia procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.		E_2A_U12, E_2A_U18, E_2A_U07, E_2A_U08, E_2A_U10, E_2A_U09, E_2A_U17, E_2A_U11S2A_U01, S2A_U03, S2A_U04, S2A_U05, S2A_U06, S2A_U07, S2A_U08, S2A_U09, S2A_U10C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2, M-3, M-4S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
E_2A_D6/6_W01
Student zna system logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.		2,0Student nie zna podstawowych pojęć i terminologii modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Nie wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Nie potrafi klasyfikować narzędzi symulacyjnych. Nie wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Nie zna etapów symulacji, nie wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny.
3,0Student zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna.
3,5Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
4,0Zna zasady symulacja zdarzeń dyskretnych, wnioskowania statystycznego i interpretacji wyników symulacji.
4,5Zna zasady symulacji dynamicznej oraz symulacji w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Zna wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść.
5,0Zna istotę metody dynamiki systemowej (Forrestera). Klasyfikuje sieciowe modele symulacyjne. Wie na czym polega symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Posiada wiedzę dotyczącą zastosowań gier symulacyjnych w logistyce.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
E_2A_D6/6_U01
Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego. Dotyczyć to może m.in. procesu sterowania zapasami, procesu technologicznego lub procesów handlowo-finansowych. Potrafi zbudować model takiego procesu i dokonać oceny jego wiarygodności. Potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić analizę określonego przypadku. Potrafi modelować zachowania zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Potrafi zaprojektować model procesu logistycznego oraz określić przebiegi jego symulacji celem usprawnianienia procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.		2,0Student nie potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
3,0Student potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić wstępną analizę danych i założeń.
3,5Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację prostego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
4,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację procesu sterowania zapasami.
4,5Student potrafi zbudować model złożonego procesu w systemie logistycznym i dokonać oceny jego wiarygodności.
5,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację zachowań zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej.

Literatura podstawowa

  1. Gajda J., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Wyd. C.H. Beck, Warszawa, 2001
  2. Praca zbiorowa pod red. M. Chaberka, Modelowanie procesów i systemów logistycznych, Wydaw. Uniwersytet Gdański, Gdańsk, 2002, cz. I, Gdańsk 2001, cz. II, Gdańsk 2002, cz. III, Gdańsk 2003, cz. IV Gdańsk 2004, cz. V Gdańsk 2005
  3. Sarjusz-Wolski Z., Sterowanie zapasami w przedsiębiorstwie, PWE, Warszawa, 2000

Literatura dodatkowa

  1. Szapiro T., red., Decyzje menedżerskie z Excelem, PWE, Warszawa, 2000

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wspomagana komputerowo symulacja procesu sterowania zapasami. Budowa modelu systemu logistycznego.2
T-L-2Analiza przypadku, tworzenie struktury systemu logistycznego, symulacja, analiza wyników symulacji.2
T-L-3Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych: Taylor.2
T-L-4Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych Crystal Ball i Simprocess.2
T-L-5Modelowanie zachowań biznesowych zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Projekt modelu procesu logistycznego oraz jego symulacja, której celem będzie usprawnianie procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1System logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Istota symulacji procesów logistycznych, modele symulacyjne procesów logistycznych, symulacja komputerowa. Związki symulacji z innymi dziedzinami.1
T-W-2Rodzaje symulacji i klasyfikacja narzędzi symulacyjnych: arkusze kalkulacyjne, narzędzia ”rapid modelling tools”. Symulacja deterministyczna i stochastyczna. Prezentacja symulacji komputerowej jako efektywnego i stosunkowo prostego w implementacji narzędzia wspierającego decyzje menedżerów odpowiedzialnych za proces sterowania zapasami.2
T-W-3Przykłady zastosowań analizy Monte Carlo w logistyce. Przegląd metod i narzędzi budowy modeli systemu logistycznego Sankey’s Scheme, Aris – Toolset, Micrografx, Taylor, AweSim, Crystal Ball, Sim-process. Metody poprawy dokładności oceny wyników symulacji (metoda redukcji wariancji). Identyfikacja jakościowa (kwalitatyw-na) i ilościowa (kwantytatywna) oraz walidacja modeli (symulatorów).2
T-W-4Etapy symulacji: sformułowanie problemu i przesłanek symu-lacji, zebranie danych, budowa modelu, sprawdzanie zasadności modelu symulacyjnego. Sprawdzanie poprawności, adekwatności i wiarygodności użytych danych. Sprawdzenie stabilności modelu i stałości jego parametrów. Wykorzystanie testów statystycznych. Symulacja zdarzeń dyskretnych - wielkość próby a dokładność wnioskowania i wyników symulacji. Symulacja prosta na kracie. Symulacja dynamiczna.2
T-W-5Symulacja dynamiczna. Symulacja w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Wybrane zagadnienia symulacji zachowania się syste-mów - modelowanie systemów – przegląd podejść. Zarys metody dynamiki systemowej (Forrestera). Sieciowe modele symulacyjne. Symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Zastosowanie gier symulacyjnych w logistyce.2
9

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych15
A-L-2Samodzielne przygotowanie się do laboratoriów20
A-L-3Przygotowanie prac projektowych i dokumentacji20
A-L-4Konsultacje projektowe5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach9
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów50
59
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_2A_D6/6_W01Student zna system logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W06Zna w sposób pogłębiony wybrane metody i narzędzia opisu, w tym techniki pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a także identyfikowania rządzących nimi prawidłowości
E_2A_W07Ma rozszerzoną wiedzę z zakresu metod ilościowych (w tym wnioskowania statystycznego, ekonometrii i prognozowania procesów ekonomicznych) i zna przykłady ich zastosowań w praktyce gospodarczej
E_2A_W12Ma pogłębioną wiedzę o metodach analizy ekonomiczno-finansowej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS2A_W03ma pogłębioną wiedzę o relacjach między strukturami i instytucjami społecznymi w odniesieniu do wybranych struktur i instytucji społecznych i kategorii więzi społecznych lub wybranych kręgów kulturowych
S2A_W06zna w sposób pogłębiony wybrane metody i narzędzia opisu, w tym techniki pozyskiwania danych oraz modelowania struktur społecznych i procesów w nich zachodzących, a także identyfikowania rządzących nimi prawidłowości
S2A_W08ma pogłębioną wiedzę o procesach zmian wybranych struktur, instytucji i więzi społecznych oraz zna rządzące tymi zmianami prawidłowości
Cel przedmiotuC-1Poznanie podstawowych metod i narzędzi komputerowego modelowania symulacyjnego złożonych systemów z dziedziny organizacji procesów pracy i zarządzania.
Treści programoweT-W-1System logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Istota symulacji procesów logistycznych, modele symulacyjne procesów logistycznych, symulacja komputerowa. Związki symulacji z innymi dziedzinami.
T-W-2Rodzaje symulacji i klasyfikacja narzędzi symulacyjnych: arkusze kalkulacyjne, narzędzia ”rapid modelling tools”. Symulacja deterministyczna i stochastyczna. Prezentacja symulacji komputerowej jako efektywnego i stosunkowo prostego w implementacji narzędzia wspierającego decyzje menedżerów odpowiedzialnych za proces sterowania zapasami.
T-W-3Przykłady zastosowań analizy Monte Carlo w logistyce. Przegląd metod i narzędzi budowy modeli systemu logistycznego Sankey’s Scheme, Aris – Toolset, Micrografx, Taylor, AweSim, Crystal Ball, Sim-process. Metody poprawy dokładności oceny wyników symulacji (metoda redukcji wariancji). Identyfikacja jakościowa (kwalitatyw-na) i ilościowa (kwantytatywna) oraz walidacja modeli (symulatorów).
T-W-4Etapy symulacji: sformułowanie problemu i przesłanek symu-lacji, zebranie danych, budowa modelu, sprawdzanie zasadności modelu symulacyjnego. Sprawdzanie poprawności, adekwatności i wiarygodności użytych danych. Sprawdzenie stabilności modelu i stałości jego parametrów. Wykorzystanie testów statystycznych. Symulacja zdarzeń dyskretnych - wielkość próby a dokładność wnioskowania i wyników symulacji. Symulacja prosta na kracie. Symulacja dynamiczna.
T-W-5Symulacja dynamiczna. Symulacja w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Wybrane zagadnienia symulacji zachowania się syste-mów - modelowanie systemów – przegląd podejść. Zarys metody dynamiki systemowej (Forrestera). Sieciowe modele symulacyjne. Symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Zastosowanie gier symulacyjnych w logistyce.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Prace pisemne (kolokwia) sprawdzające wiedzę z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć i terminologii modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Nie wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Nie potrafi klasyfikować narzędzi symulacyjnych. Nie wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Nie zna etapów symulacji, nie wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny.
3,0Student zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna.
3,5Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
4,0Zna zasady symulacja zdarzeń dyskretnych, wnioskowania statystycznego i interpretacji wyników symulacji.
4,5Zna zasady symulacji dynamicznej oraz symulacji w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Zna wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść.
5,0Zna istotę metody dynamiki systemowej (Forrestera). Klasyfikuje sieciowe modele symulacyjne. Wie na czym polega symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Posiada wiedzę dotyczącą zastosowań gier symulacyjnych w logistyce.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_2A_D6/6_U01Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego. Dotyczyć to może m.in. procesu sterowania zapasami, procesu technologicznego lub procesów handlowo-finansowych. Potrafi zbudować model takiego procesu i dokonać oceny jego wiarygodności. Potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić analizę określonego przypadku. Potrafi modelować zachowania zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Potrafi zaprojektować model procesu logistycznego oraz określić przebiegi jego symulacji celem usprawnianienia procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U12Posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych, rozszerzoną o umiejętność pogłębionej teoretycznie oceny tych zjawisk w wybranych obszarach z zastosowaniem metody badawczej
E_2A_U18Potrafi weryfikować swoje działania ze względu na ich skutki ekonomiczno-finansowe, prawne i moralne
E_2A_U07Rozwiązuje problemy makro-i mikroekonomiczne z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi analitycznych, w tym nowoczesnych technologii informatycznych
E_2A_U08Potrafi formułować opinie i proponować rozwiązania problemów związanych z przebiegiem procesów i zjawisk społecznych w zakresie ekonomii
E_2A_U10Wykorzystuje zdobytą wiedzę w różnych zakresach i formach, rozszerzoną o krytyczną analizę skuteczności i przydatności stosowanej wiedzy
E_2A_U09Potrafi prognozować i modelować złożone procesy i zjawiska społeczne z wykorzystaniem zaawansowanych metod i narzędzi badawczych
E_2A_U17Potrafi formułować oczekiwania wobec technologii teleinformatycznych (ICT)
E_2A_U11Samodzielnie proponuje rozwiązania konkretnych problemów i wskazuje w tym zakresie odpowiednie rozstrzygnięcia
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS2A_U01potrafi prawidłowo interpretować i wyjaśniać zjawiska społeczne oraz wzajemne relacje między zjawiskami społecznymi
S2A_U03potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg procesów i zjawisk społecznych, formułować własne opinie na ten temat oraz stawiać proste hipotezy badawcze i je weryfikować
S2A_U04potrafi prognozować i modelować złożone procesy społeczne obejmujące zjawiska z różnych obszarów życia społecznego z wykorzystaniem zaawansowanych metod i narzędzi w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S2A_U05sprawnie posługuje się systemami normatywnymi, normami i regułami (prawnymi, zawodowymi, etycznymi) albo potrafi posługiwać się nimi w celu rozwiązywania konkretnych problemów, ma rozszerzoną umiejętność w odniesieniu do wybranej kategorii więzi społecznych lub wybranego rodzaju norm
S2A_U06posiada umiejętność wykorzystania zdobytej wiedzy w różnych zakresach i formach, rozszerzoną o krytyczną analizę skuteczności i przydatności stosowanej wiedzy
S2A_U07posiada umiejętność samodzielnego proponowania rozwiązań konkretnego problemu i przeprowadzenia procedury podjęcia rozstrzygnięć, w tym zakresie
S2A_U08posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych, rozszerzoną o umiejętność pogłębionej teoretycznie oceny tych zjawisk w wybranych obszarach, z zastosowaniem metody badawczej
S2A_U09posiada pogłębioną umiejętność przygotowania różnych prac pisemnych w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów lub w obszarze leżącym na pograniczu różnych dyscyplin naukowych
S2A_U10posiada pogłębioną umiejętność przygotowywania wystąpień ustnych w języku polskim i języku obcym, w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów lub w obszarze leżącym na pograniczu różnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności organizowania procesu budowy i weryfikacji modelu symulacyjnego, wykorzystanie zbudowanego wirtualnego modelu do przeprowadzenia eksperymentu.
Treści programoweT-L-1Wspomagana komputerowo symulacja procesu sterowania zapasami. Budowa modelu systemu logistycznego.
T-L-2Analiza przypadku, tworzenie struktury systemu logistycznego, symulacja, analiza wyników symulacji.
T-L-3Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych: Taylor.
T-L-4Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych Crystal Ball i Simprocess.
T-L-5Modelowanie zachowań biznesowych zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Projekt modelu procesu logistycznego oraz jego symulacja, której celem będzie usprawnianie procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-3Objaśnienie
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń w oparciu o prace pisemne i indywidualne projekty.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
3,0Student potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić wstępną analizę danych i założeń.
3,5Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację prostego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
4,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację procesu sterowania zapasami.
4,5Student potrafi zbudować model złożonego procesu w systemie logistycznym i dokonać oceny jego wiarygodności.
5,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację zachowań zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej.