Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: logistyka przemysłowa

Sylabus przedmiotu Modelowanie i symulacja procesów logistycznych:

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 i symulacja procesów logistycznych
Specjalność logistyka przemysłowa
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP3 10 1,20,33zaliczenie
laboratoriaL3 10 1,10,33zaliczenie
wykładyW3 14 1,70,34egzamin

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-1Opracowanie modelu symulacyjnego systemu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petri.3
T-L-2Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego. Analiza danych wejściowych i wyjściowych. Projektowanie eksperymentów symulacyjnych.2
T-L-3Zastosowanie programu Plant Simulation do modelowania procesów logistycznych w przedsiębiorstwie. Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji5
10
projekty
T-P-1Zastosowanie modelowania i badań symulacyjnych do analizy przykładowego procesu logistycznego.10
10
wykłady
T-W-1Pojęcia teorii modelowania i symulacji procesów logistycznych2
T-W-2Metodyka modelowania symulacyjnego, modele zdarzeń dyskretnych i ciągłych. Model abstrakcyjny, konceptualny, model fizyczny.2
T-W-3Metodyka projektowania eksperymentu symulacyjnego, projektowanie eksperymentów (DOE)2
T-W-4Zastosowanie sieci Petri do modelowania procesów logistycznych4
T-W-5Metodyka modelowania procesów logistycznych z wykorzystaniem systemu Plant Simulation. Omówienie komputerowych narzędzi służących do modelowania i symulacji procesów logistycznych4
14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć6
A-L-4Przygotowanie sprawozdań12
30
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2Studiowanie literatury5
A-P-3Opracowanie projektu17
A-P-4Obrona projektu1
33
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach14
A-W-2Czytanie literatury17
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia14
45

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
ZIIP_2A_LP/02_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
ZIIP_2A_W04, ZIIP_2A_W01, ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W12T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W06, T2A_W07C-1, C-2T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-L-2, T-L-1M-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_LP/02_U01
potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski.
ZIIP_2A_U16, ZIIP_2A_U21, ZIIP_2A_U08T2A_U08, T2A_U09, T2A_U16C-1, C-2T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-5, T-L-2, T-L-1M-2, M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIIP_2A_LP/02_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_LP/02_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-1Opracowanie modelu symulacyjnego systemu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petri.3
T-L-2Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego. Analiza danych wejściowych i wyjściowych. Projektowanie eksperymentów symulacyjnych.2
T-L-3Zastosowanie programu Plant Simulation do modelowania procesów logistycznych w przedsiębiorstwie. Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji5
10

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zastosowanie modelowania i badań symulacyjnych do analizy przykładowego procesu logistycznego.10
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcia teorii modelowania i symulacji procesów logistycznych2
T-W-2Metodyka modelowania symulacyjnego, modele zdarzeń dyskretnych i ciągłych. Model abstrakcyjny, konceptualny, model fizyczny.2
T-W-3Metodyka projektowania eksperymentu symulacyjnego, projektowanie eksperymentów (DOE)2
T-W-4Zastosowanie sieci Petri do modelowania procesów logistycznych4
T-W-5Metodyka modelowania procesów logistycznych z wykorzystaniem systemu Plant Simulation. Omówienie komputerowych narzędzi służących do modelowania i symulacji procesów logistycznych4
14

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć6
A-L-4Przygotowanie sprawozdań12
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2Studiowanie literatury5
A-P-3Opracowanie projektu17
A-P-4Obrona projektu1
33
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach14
A-W-2Czytanie literatury17
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia14
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIIP_2A_LP/02_W01Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
ZIIP_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii produkcji
ZIIP_2A_W02ma wiedzę ogólną dotyczącą teorii i metod badawczych z dziedziny nauk technicznych i inżynierii produkcji
ZIIP_2A_W12posiada wiedzę z zakresu symulacji procesów produkcyjnych, cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
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_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
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-W-2Metodyka modelowania symulacyjnego, modele zdarzeń dyskretnych i ciągłych. Model abstrakcyjny, konceptualny, model fizyczny.
T-W-3Metodyka projektowania eksperymentu symulacyjnego, projektowanie eksperymentów (DOE)
T-W-4Zastosowanie sieci Petri do modelowania procesów logistycznych
T-W-1Pojęcia teorii modelowania i symulacji procesów logistycznych
T-W-5Metodyka modelowania procesów logistycznych z wykorzystaniem systemu Plant Simulation. Omówienie komputerowych narzędzi służących do modelowania i symulacji procesów logistycznych
T-L-2Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego. Analiza danych wejściowych i wyjściowych. Projektowanie eksperymentów symulacyjnych.
T-L-1Opracowanie modelu symulacyjnego systemu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petri.
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 kształceniaZIIP_2A_LP/02_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_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
ZIIP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
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-W-2Metodyka modelowania symulacyjnego, modele zdarzeń dyskretnych i ciągłych. Model abstrakcyjny, konceptualny, model fizyczny.
T-W-3Metodyka projektowania eksperymentu symulacyjnego, projektowanie eksperymentów (DOE)
T-W-4Zastosowanie sieci Petri do modelowania procesów logistycznych
T-W-1Pojęcia teorii modelowania i symulacji procesów logistycznych
T-W-5Metodyka modelowania procesów logistycznych z wykorzystaniem systemu Plant Simulation. Omówienie komputerowych narzędzi służących do modelowania i symulacji procesów logistycznych
T-L-2Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego. Analiza danych wejściowych i wyjściowych. Projektowanie eksperymentów symulacyjnych.
T-L-1Opracowanie modelu symulacyjnego systemu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petri.
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.
M-1Wykład informacyjny i problemowy
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
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.