Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: inżynieria systemów informacyjnych produkcji

Sylabus przedmiotu Modelowanie systemów produkcyjnych - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie systemów produkcyjnych - Przedmiot obieralny II
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 4 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 10 1,40,50zaliczenie
wykładyW2 10 1,60,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nauczyć studentów modelowania stochastycznych systemów produkcyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Analiza systemowa wybranych systemów produkcyjnych2
T-L-2Modele wykorzystujące łańcuchy Markowa2
T-L-3Modele wykorzystujące teorię systemów kolejkowych3
T-L-4Modele wtykorzystujące sieci kolejkowe3
10
wykłady
T-W-1Analiza systemowa systemów produkcyjnych2
T-W-2Dekompozycja złożonych systemów2
T-W-3Modelowanie systemów produckyjnych przy pomocy łańcuchów Markowa2
T-W-4Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy systemów kolejkowych3
T-W-5Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy sieci kolejkowych1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć5
A-L-4Przygotowanie sprawozdań10
27
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach3
A-W-3Studia literaturowe5
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia9
27

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena 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_O/02-2 WI_W01
Student będzie wiedział na czym polega analiza i modelowania złożonych stochastycznych systemów produkcyjnych.
ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W02T2A_W01, T2A_W05, T2A_W07C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4M-1, M-2S-1

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_O/02-2 WI_U01
Potrafi dokonać analizy problemu z zakresu inżynierii produkcji, anastępnie dobrać odpowiedni aparat matematyczny oraz rozwiązać problem.
ZIP_2A_U09T2A_U09C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_O/02-2 WI_W01
Student będzie wiedział na czym polega analiza i modelowania złożonych stochastycznych systemów produkcyjnych.
2,0Student nie wie na czy polega analiza i modelowanie stochastyczne.
3,0Student wie na czy polega analiza i modelowanie stochastyczne.
3,5Student potrafi opisać losowość występującą w systemach produkcyjnych.
4,0Student potrafi dobrać typowy model do zadania.
4,5Student potrafi z typowych modeli zbudować złożony model systemu produkcyjnego.
5,0Student potrafi dokonać weryfikacji i walidacji modelu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_O/02-2 WI_U01
Potrafi dokonać analizy problemu z zakresu inżynierii produkcji, anastępnie dobrać odpowiedni aparat matematyczny oraz rozwiązać problem.
2,0Student nie potrafi przeanalizować typowego problemu.
3,0Student potrafi przeanalizować typowy problem i dobrać aparat matematyczny.
3,5Student potrafi dobrać właściwy model matematyczny do typowego problemu.
4,0Student potrafi korzystając z wybranego modelu matematycznego rozwiązać problem.
4,5Student potrafi dostosować model matematyczny do zadanego zadania.
5,0Student potrafi zbudować złożony model matematyczny w oparciu o typowe komponenty.

Literatura podstawowa

  1. Czachórski, T., Modele kolejkowe w ocenie wefektywności sieci i systemów komputerowych, Pracownia komputerowa Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 1999
  2. Hall, R.W., Queing methods for service and manufacturing, Prentice Hall, Upper Saddle River, 1991
  3. Bolch, G., S. Greiner, H. de Meer, K.S. Trivedi, Queuing Networks and Markov Chains, Wiley, Hoboken, 2006

Literatura dodatkowa

  1. Gross, D., C.M. Harris, Fundalemntals of Queuing Theory, Wiley, New York, 1998

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Analiza systemowa wybranych systemów produkcyjnych2
T-L-2Modele wykorzystujące łańcuchy Markowa2
T-L-3Modele wykorzystujące teorię systemów kolejkowych3
T-L-4Modele wtykorzystujące sieci kolejkowe3
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Analiza systemowa systemów produkcyjnych2
T-W-2Dekompozycja złożonych systemów2
T-W-3Modelowanie systemów produckyjnych przy pomocy łańcuchów Markowa2
T-W-4Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy systemów kolejkowych3
T-W-5Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy sieci kolejkowych1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć5
A-L-4Przygotowanie sprawozdań10
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach3
A-W-3Studia literaturowe5
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia9
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_O/02-2 WI_W01Student będzie wiedział na czym polega analiza i modelowania złożonych stochastycznych systemów produkcyjnych.
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
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_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 modelowania stochastycznych systemów produkcyjnych.
Treści programoweT-W-1Analiza systemowa systemów produkcyjnych
T-W-2Dekompozycja złożonych systemów
T-W-3Modelowanie systemów produckyjnych przy pomocy łańcuchów Markowa
T-W-4Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy systemów kolejkowych
T-W-5Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy sieci kolejkowych
T-L-1Analiza systemowa wybranych systemów produkcyjnych
T-L-2Modele wykorzystujące łańcuchy Markowa
T-L-3Modele wykorzystujące teorię systemów kolejkowych
T-L-4Modele wtykorzystujące sieci kolejkowe
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wie na czy polega analiza i modelowanie stochastyczne.
3,0Student wie na czy polega analiza i modelowanie stochastyczne.
3,5Student potrafi opisać losowość występującą w systemach produkcyjnych.
4,0Student potrafi dobrać typowy model do zadania.
4,5Student potrafi z typowych modeli zbudować złożony model systemu produkcyjnego.
5,0Student potrafi dokonać weryfikacji i walidacji modelu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_O/02-2 WI_U01Potrafi dokonać analizy problemu z zakresu inżynierii produkcji, anastępnie dobrać odpowiedni aparat matematyczny oraz rozwiązać problem.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Nauczyć studentów modelowania stochastycznych systemów produkcyjnych.
Treści programoweT-W-1Analiza systemowa systemów produkcyjnych
T-W-2Dekompozycja złożonych systemów
T-W-3Modelowanie systemów produckyjnych przy pomocy łańcuchów Markowa
T-W-4Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy systemów kolejkowych
T-W-5Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy sieci kolejkowych
T-L-1Analiza systemowa wybranych systemów produkcyjnych
T-L-2Modele wykorzystujące łańcuchy Markowa
T-L-3Modele wykorzystujące teorię systemów kolejkowych
T-L-4Modele wtykorzystujące sieci kolejkowe
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi przeanalizować typowego problemu.
3,0Student potrafi przeanalizować typowy problem i dobrać aparat matematyczny.
3,5Student potrafi dobrać właściwy model matematyczny do typowego problemu.
4,0Student potrafi korzystając z wybranego modelu matematycznego rozwiązać problem.
4,5Student potrafi dostosować model matematyczny do zadanego zadania.
5,0Student potrafi zbudować złożony model matematyczny w oparciu o typowe komponenty.