Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: zarządzanie energią i środowiskiem

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 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 — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,10,62zaliczenie
laboratoriaL1 30 1,90,38zaliczenie

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.2
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych2
T-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.2
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena2
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych2
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego6
T-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego2
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji2
T-L-9Analiza danych wejściowych2
T-L-10Projektowanie eksperymentów4
T-L-11Analiza danych wyjściowych4
30
wykłady
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi2
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi2
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej2
T-W-4Mechanizmy zarządzania symulacją2
T-W-5Analiza danych wejściowych2
T-W-6Analiza danych wyjściowych2
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć10
A-L-4Przygotowanie sprawozdań15
57
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
A-W-3Czytanie literatury5
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia10
32

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
ZIP_2A_C/03_W01
Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych		ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W02, ZIP_2A_W12, ZIP_2A_W04T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-1, C-2T-L-3, T-W-3, T-L-9, T-L-7, T-L-11, T-W-1, T-W-4, T-L-6, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-L-10, T-L-4, T-L-8, T-W-7M-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
ZIP_2A_C/03_U01
potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski.		ZIP_2A_U08, ZIP_2A_U16, ZIP_2A_U21T2A_U08, T2A_U09, T2A_U16C-1, C-2T-L-7, T-L-10, T-W-2, T-W-1, T-W-7, T-L-5, T-L-11, T-W-4, T-W-5, T-L-2, T-W-6, T-L-6, T-L-4, T-W-3, T-L-1, T-L-9, T-L-8, T-L-3M-2, M-1S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/03_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
ZIP_2A_C/03_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-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu.2
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych2
T-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.2
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena2
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych2
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego6
T-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego2
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji2
T-L-9Analiza danych wejściowych2
T-L-10Projektowanie eksperymentów4
T-L-11Analiza danych wyjściowych4
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-4Mechanizmy zarządzania symulacją2
T-W-5Analiza danych wejściowych2
T-W-6Analiza danych wyjściowych2
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Konsultacje2
A-L-3Przygotowanie do zajęć10
A-L-4Przygotowanie sprawozdań15
57
(*) 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-3Czytanie literatury5
A-W-4Przygotowanie do zaliczenia10
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/03_W01Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych
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
ZIP_2A_W12posiada wiedzę z zakresu symulacji procesów produkcyjnych
ZIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
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_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-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-L-9Analiza danych wejściowych
T-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
T-L-11Analiza danych wyjściowych
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-4Mechanizmy zarządzania symulacją
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu.
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych
T-W-5Analiza danych wejściowych
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-6Analiza danych wyjściowych
T-L-10Projektowanie eksperymentów
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)
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 kształceniaZIP_2A_C/03_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 studiówZIP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
ZIP_2A_U16potrafi wykonać analizę i zaproponować ulepszenia istniejących rozwiązań technicznych lub technologicznych
ZIP_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-L-7Weryfikacja i walidacja modelu symulacyjnego
T-L-10Projektowanie eksperymentów
T-W-2Prognozowanie metodami ilościowymi
T-W-1Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi
T-W-7Projektowanie eksperymentów (DOE)
T-L-5Balansowanie linii produkcyjnych
T-L-11Analiza danych wyjściowych
T-W-4Mechanizmy zarządzania symulacją
T-W-5Analiza danych wejściowych
T-L-2Prognozowanie z wykorzystaniem metod regresyjnych
T-W-6Analiza danych wyjściowych
T-L-6Modelowanie dyskretnego systemu produkcyjnego
T-L-4Podstawy obsługi programu Arena
T-W-3Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej
T-L-1Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego 1, 2 i 3 rzędu.
T-L-9Analiza danych wejściowych
T-L-8Ustalanie parametrów symulacji: czas przedbiegu, długość replikacji, ilośc replikacji
T-L-3Prognozowanie na giełdzie papierów wartościowych i rynkach surowcowych oraz walutowych. Analiza techniczna.
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów.
M-1Wykład informacyjny i problemowy
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.