Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

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 Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
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-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć2
A-L-4Przygotowanie sprawozdań2
36
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia2
19

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_C03_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
ZIIP_2A_W12, ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W04T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W06, T2A_W07C-1, C-2T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-4, T-L-1, T-L-3, T-L-2M-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_U21T2A_U08, T2A_U09, T2A_U16C-1, C-2T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-4, T-L-1, T-L-3, T-L-2M-1, M-2S-2, S-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.

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-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć2
A-L-4Przygotowanie sprawozdań2
36
(*) 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-3Przygotowanie do zaliczenia2
19
(*) 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_W12posiada wiedzę z zakresu symulacji procesów produkcyjnych, cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
ZIIP_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
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_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-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-W-5Mechanizmy zarządzania symulacją
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-3Opracowanie modelu przepływu materiałów w systemie produkcyjnym z wykorzystaniem programu Plan Simulation.
T-L-2Opracowanie modelu symulacyjnego przykładowego procesu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petriego. Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
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_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
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-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-W-5Mechanizmy zarządzania symulacją
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-3Opracowanie modelu przepływu materiałów w systemie produkcyjnym z wykorzystaniem programu Plan Simulation.
T-L-2Opracowanie modelu symulacyjnego przykładowego procesu produkcyjnego z wykorzystaniem sieci Petriego. Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i problemowy
M-2ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.
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.