Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: inżynieria jakości
Sylabus przedmiotu Modelowanie systemów produkcyjnych - Przedmiot obieralny II:
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 | 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 | 2 | Grupa obieralna | 3 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nauczyć studentów modelowania stochastycznego systemów produkcyjnych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Analiza systemowa wybranych systemów produkcyjnych | 4 |
| T-L-2 | Modele wykorzystujące łańcuchy Markowa | 4 |
| T-L-3 | Modele wykorzystujące teorię systemów kolejkowych | 4 |
| T-L-4 | Modele wtykoerzystujące sieci kolejkowe | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Analiza systemowa systemów produkcyjnych | 4 |
| T-W-2 | Dekompozycja złożonych systemów | 2 |
| T-W-3 | Modelowanie systemów produckyjnych przy pomocy łańcuchów Markowa | 4 |
| T-W-4 | Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy systemów kolejkowych | 4 |
| T-W-5 | Modelowanie systemów produkcyjnych przy pomocy sieci kolejkowych | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Konsultacje | 2 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć | 5 |
| A-L-4 | Przygotowanie sprawozdań | 10 |
| 32 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach | 3 |
| A-W-3 | Studia literaturowe | 10 |
| A-W-4 | Przygotowanie do zaliczenia | 10 |
| 38 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Test uzupełnień |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_W02 | T2A_W01, T2A_W05, T2A_W07 | C-1 | T-W-5, T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U09 | T2A_U09 | C-1 | T-L-4, T-L-1, T-W-1, T-W-2, T-L-3, T-W-3, T-L-2, T-W-4, T-W-5 | M-2, M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_O/02-2 WI_W01 Student będzie wiedział na czym polega analiza i modelowania złożonych stochastycznych systemów produkcyjnych. | 2,0 | Student nie wie na czy polega analiza i modelowanie stochastyczne. |
| 3,0 | Student wie na czy polega analiza i modelowanie stochastyczne. | |
| 3,5 | Student potrafi opisać losowość występującą w systemach produkcyjnych. | |
| 4,0 | Student potrafi dobrać typowy model do zadania. | |
| 4,5 | Student potrafi z typowych modeli zbudować złożony model systemu produkcyjnego. | |
| 5,0 | Student potrafi dokonać weryfikacji i walidacji modelu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_O/02-2 WI_U01 Potrafi dokonać analizy problemu z zakresu inżynierii produkcji, anastępnie dobrać odpowiedni aparat matematyczny oraz rozwiązać problem. | 2,0 | Student nie potrafi przeanalizować typowego problemu. |
| 3,0 | Student potrafi przeanalizować typowy problem i dobrać aparat matematyczny. | |
| 3,5 | Student potrafi dobrać właściwy model matematyczny do typowego problemu. | |
| 4,0 | Student potrafi korzystając z wybranego modelu matematycznego rozwiązać problem. | |
| 4,5 | Student potrafi dostosować model matematyczny do zadanego zadania. | |
| 5,0 | Student potrafi zbudować złożony model matematyczny w oparciu o typowe komponenty. |
Literatura podstawowa
- Czachórski, T., Modele kolejkowe w ocenie wefektywności sieci i systemów komputerowych, Pracownia komputerowa Jacka Skalmierskiego, Gliwice, 1999
- Hall, R.W., Queing methods for service and manufacturing, Prentice Hall, Upper Saddle River, 1991
- Bolch, G., S. Greiner, H. de Meer, K.S. Trivedi, Queuing Networks and Markov Chains, Wiley, Hoboken, 2006
Literatura dodatkowa
- Gross, D., C.M. Harris, Fundalemntals of Queuing Theory, Wiley, New York, 1998