Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (S2)
specjalność: Logistyka w biznesie

Sylabus przedmiotu Symulacje w logistyce:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Symulacje w logistyce
Specjalność Logistyka w biznesie
Jednostka prowadząca Katedra Analizy Systemowej i Marketingu
Nauczyciel odpowiedzialny Henryk Marjak <Henryk.Marjak@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
wykładyW2 15 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy statystyki matematycznej, znajomość zagadnień z dziedziny organizacji i zarządzania, znajomość terminologii z zakresu funkcjonowania przedsiębiorstwa.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie podstawowych metod i narzędzi komputerowego modelowania symulacyjnego złożonych systemów z dziedziny organizacji procesów pracy i zarządzania.
C-2Nabycie umiejętności organizowania procesu budowy i weryfikacji modelu symulacyjnego, wykorzystanie zbudowanego wirtualnego modelu do przeprowadzenia eksperymentu.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wspomagana komputerowo symulacja procesu sterowania zapasami. Budowa modelu systemu logistycznego.6
T-L-2Analiza przypadku, tworzenie struktury systemu logistycznego, symulacja, analiza wyników symulacji.6
T-L-3Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji z wykorzystaniem metody Monte Carlo6
T-L-4Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych6
T-L-5Modelowanie zachowań biznesowych zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Projekt modelu procesu logistycznego oraz jego symulacja, której celem będzie usprawnianie procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.6
30
wykłady
T-W-1System logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Istota symulacji procesów logistycznych, modele symulacyjne procesów logistycznych, symulacja komputerowa. Związki symulacji z innymi dziedzinami.2
T-W-2Rodzaje symulacji i klasyfikacja narzędzi symulacyjnych: arkusze kalkulacyjne, narzędzia ”rapid modelling tools”. Symulacja deterministyczna i stochastyczna. Przykłady zastosowań symulacji Monte Carlo w logistyce.2
T-W-3Przegląd metod i narzędzi budowy modeli systemu logistycznego Sankey’s Scheme, Aris – Toolset, Micrografx, Taylor, AweSim, Crystal Ball, Sim-process.2
T-W-4Prezentacja symulacji komputerowej jako efektywnego i stosunkowo prostego w implementacji narzędzia wspierającego decyzje menedżerów odpowiedzialnych za proces sterowania zapasami.2
T-W-5Metody poprawy dokładności oceny wyników symulacji (metoda redukcji wariancji). Identyfikacja jakościowa (kwalitatywna) i ilościowa (kwantytatywna) oraz walidacja modeli (symulatorów).2
T-W-6Budowa modelu i sprawdzanie poprawności, adekwatności i wiarygodności użytych danych. Sprawdzenie stabilności modelu i stałości jego parametrów. Wykorzystanie testów statystycznych. Symulacja zdarzeń dyskretnych - wielkość próby a dokładność wnioskowania i wyników symulacji. Symulacja dynamiczna.2
T-W-7Wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść. Zarys metody dynamiki systemowej (Forrestera). Sieciowe modele symulacyjne.2
T-W-8Symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Zastosowanie gier symulacyjnych w logistyce.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych30
A-L-2Samodzielne przygotowanie się do laboratoriów10
A-L-3Przygotowanie prac projektowych i dokumentacji10
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów10
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład problemowy
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-3Objaśnienie
M-4Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Sprawdzanie bieżących zadań laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Wykonanie indywidualnych projektów
S-3Ocena podsumowująca: Opracowanie i omówienie wskazanynch zagadnień związanych z przedmiotem
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne lub ustne

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D5/2.2_W01
Student zna system logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
E_2A_W12, E_2A_W06, E_2A_W07C-1T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-4, T-W-3M-1, M-3, M-4S-4, S-2, S-3

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D5/2.2_U01
Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego. Dotyczyć to może m.in. procesu sterowania zapasami, procesu technologicznego lub procesów handlowo-finansowych. Potrafi zbudować model takiego procesu i dokonać oceny jego wiarygodności. Potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić analizę określonego przypadku. Potrafi modelować zachowania zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Potrafi zaprojektować model procesu logistycznego oraz określić przebiegi jego symulacji celem usprawnianienia procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.
E_2A_U02, E_2A_U03, E_2A_U04, E_2A_U07, E_2A_U09, E_2A_U18C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2, M-3, M-4S-2, S-1, S-4

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D5/2.2_W01
Student zna system logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
2,0Student nie zna podstawowych pojęć i terminologii modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Nie wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Nie potrafi klasyfikować narzędzi symulacyjnych. Nie wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Nie zna etapów symulacji, nie wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny.
3,0Student zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna.
3,5Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
4,0Zna zasady symulacja zdarzeń dyskretnych, wnioskowania statystycznego i interpretacji wyników symulacji.
4,5Zna zasady symulacji dynamicznej oraz symulacji w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Zna wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść.
5,0Zna istotę metody dynamiki systemowej (Forrestera). Klasyfikuje sieciowe modele symulacyjne. Wie na czym polega symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Posiada wiedzę dotyczącą zastosowań gier symulacyjnych w logistyce.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D5/2.2_U01
Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego. Dotyczyć to może m.in. procesu sterowania zapasami, procesu technologicznego lub procesów handlowo-finansowych. Potrafi zbudować model takiego procesu i dokonać oceny jego wiarygodności. Potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić analizę określonego przypadku. Potrafi modelować zachowania zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Potrafi zaprojektować model procesu logistycznego oraz określić przebiegi jego symulacji celem usprawnianienia procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.
2,0Student nie potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
3,0Student potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić wstępną analizę danych i założeń.
3,5Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację prostego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
4,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację procesu sterowania zapasami.
4,5Student potrafi zbudować model złożonego procesu w systemie logistycznym i dokonać oceny jego wiarygodności.
5,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację zachowań zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej.

Literatura podstawowa

  1. Gajda J., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Wyd. C.H. Beck, Warszawa, 2001
  2. Praca zbiorowa pod red. M. Chaberka, Modelowanie procesów i systemów logistycznych, Wydaw. Uniwersytet Gdański, Gdańsk, 2002, cz. I, Gdańsk 2001, cz. II, Gdańsk 2002, cz. III, Gdańsk 2003, cz. IV Gdańsk 2004, cz. V Gdańsk 2005
  3. Sarjusz-Wolski Z., Sterowanie zapasami w przedsiębiorstwie, PWE, Warszawa, 2000
  4. Śliwczyński B. (red.), Modelowanie systemu zarządzania przepływem materiałów i oceny efektywności procesów, Wyższa Szkoła Logistyki, Poznań, 2015
  5. Artur Maciąg, Roman Pietroń, Sławomir Kukla, Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie, PWE, 2013

Literatura dodatkowa

  1. Szapiro T., red., Decyzje menedżerskie z Excelem, PWE, Warszawa, 2000
  2. Agata Żółtaszek, Modele mikrosymulacyjne. Teoria i zastosowania ekonomiczno-społeczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, 2013
  3. Bożena Mielczarek, Modelowanie symulacyjne w zarządzaniu. Symulacja dyskretna, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 2009
  4. Ireneusz Kaczmar, Komputerowe modelowanie i symulacje procesów logistycznych w środowisku FlexSim, Wydawnictwo Wydawnictwo Naukowe PWN, 2019
  5. Ilya V. Grigoryev, AnyLogic in Three Days. A quick course in simulation modeling, Anylogic, 2018
  6. Dmitry Ivanov, Operations and Supply Chain Simulation with AnyLogic. Decision-oriented introductory notes for management students in bachelor and master programs, Berlin School of Economics and Law, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wspomagana komputerowo symulacja procesu sterowania zapasami. Budowa modelu systemu logistycznego.6
T-L-2Analiza przypadku, tworzenie struktury systemu logistycznego, symulacja, analiza wyników symulacji.6
T-L-3Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji z wykorzystaniem metody Monte Carlo6
T-L-4Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych6
T-L-5Modelowanie zachowań biznesowych zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Projekt modelu procesu logistycznego oraz jego symulacja, której celem będzie usprawnianie procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.6
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1System logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Istota symulacji procesów logistycznych, modele symulacyjne procesów logistycznych, symulacja komputerowa. Związki symulacji z innymi dziedzinami.2
T-W-2Rodzaje symulacji i klasyfikacja narzędzi symulacyjnych: arkusze kalkulacyjne, narzędzia ”rapid modelling tools”. Symulacja deterministyczna i stochastyczna. Przykłady zastosowań symulacji Monte Carlo w logistyce.2
T-W-3Przegląd metod i narzędzi budowy modeli systemu logistycznego Sankey’s Scheme, Aris – Toolset, Micrografx, Taylor, AweSim, Crystal Ball, Sim-process.2
T-W-4Prezentacja symulacji komputerowej jako efektywnego i stosunkowo prostego w implementacji narzędzia wspierającego decyzje menedżerów odpowiedzialnych za proces sterowania zapasami.2
T-W-5Metody poprawy dokładności oceny wyników symulacji (metoda redukcji wariancji). Identyfikacja jakościowa (kwalitatywna) i ilościowa (kwantytatywna) oraz walidacja modeli (symulatorów).2
T-W-6Budowa modelu i sprawdzanie poprawności, adekwatności i wiarygodności użytych danych. Sprawdzenie stabilności modelu i stałości jego parametrów. Wykorzystanie testów statystycznych. Symulacja zdarzeń dyskretnych - wielkość próby a dokładność wnioskowania i wyników symulacji. Symulacja dynamiczna.2
T-W-7Wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść. Zarys metody dynamiki systemowej (Forrestera). Sieciowe modele symulacyjne.2
T-W-8Symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Zastosowanie gier symulacyjnych w logistyce.1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych30
A-L-2Samodzielne przygotowanie się do laboratoriów10
A-L-3Przygotowanie prac projektowych i dokumentacji10
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2Samodzielne studiowanie tematyki wykładów10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D5/2.2_W01Student zna system logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W12Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody analizy ekonomiczno-finansowej
E_2A_W06Zna i rozumie w pogłębionym stopniu wybrane metody i narzędzia opisu, w tym techniki pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a także identyfikowania rządzących nimi prawidłowości
E_2A_W07Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) i przykłady ich zastosowań w praktyce gospodarczej
Cel przedmiotuC-1Poznanie podstawowych metod i narzędzi komputerowego modelowania symulacyjnego złożonych systemów z dziedziny organizacji procesów pracy i zarządzania.
Treści programoweT-W-1System logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Istota symulacji procesów logistycznych, modele symulacyjne procesów logistycznych, symulacja komputerowa. Związki symulacji z innymi dziedzinami.
T-W-2Rodzaje symulacji i klasyfikacja narzędzi symulacyjnych: arkusze kalkulacyjne, narzędzia ”rapid modelling tools”. Symulacja deterministyczna i stochastyczna. Przykłady zastosowań symulacji Monte Carlo w logistyce.
T-W-5Metody poprawy dokładności oceny wyników symulacji (metoda redukcji wariancji). Identyfikacja jakościowa (kwalitatywna) i ilościowa (kwantytatywna) oraz walidacja modeli (symulatorów).
T-W-6Budowa modelu i sprawdzanie poprawności, adekwatności i wiarygodności użytych danych. Sprawdzenie stabilności modelu i stałości jego parametrów. Wykorzystanie testów statystycznych. Symulacja zdarzeń dyskretnych - wielkość próby a dokładność wnioskowania i wyników symulacji. Symulacja dynamiczna.
T-W-7Wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść. Zarys metody dynamiki systemowej (Forrestera). Sieciowe modele symulacyjne.
T-W-8Symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Zastosowanie gier symulacyjnych w logistyce.
T-W-4Prezentacja symulacji komputerowej jako efektywnego i stosunkowo prostego w implementacji narzędzia wspierającego decyzje menedżerów odpowiedzialnych za proces sterowania zapasami.
T-W-3Przegląd metod i narzędzi budowy modeli systemu logistycznego Sankey’s Scheme, Aris – Toolset, Micrografx, Taylor, AweSim, Crystal Ball, Sim-process.
Metody nauczaniaM-1Wykład problemowy
M-3Objaśnienie
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne lub ustne
S-2Ocena podsumowująca: Wykonanie indywidualnych projektów
S-3Ocena podsumowująca: Opracowanie i omówienie wskazanynch zagadnień związanych z przedmiotem
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych pojęć i terminologii modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Nie wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Nie potrafi klasyfikować narzędzi symulacyjnych. Nie wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna. Nie zna etapów symulacji, nie wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny.
3,0Student zna istotę modelowania symulacyjnego procesów logistycznych. Wie jakie są związki symulacji z innymi dziedzinami. Zna rodzaje symulacji i klasyfikuje narzędzia symulacyjne. Wie co to jest symulacja deterministyczna i stochastyczna.
3,5Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce.
4,0Zna zasady symulacja zdarzeń dyskretnych, wnioskowania statystycznego i interpretacji wyników symulacji.
4,5Zna zasady symulacji dynamicznej oraz symulacji w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Zna wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść.
5,0Zna istotę metody dynamiki systemowej (Forrestera). Klasyfikuje sieciowe modele symulacyjne. Wie na czym polega symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Posiada wiedzę dotyczącą zastosowań gier symulacyjnych w logistyce.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D5/2.2_U01Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego. Dotyczyć to może m.in. procesu sterowania zapasami, procesu technologicznego lub procesów handlowo-finansowych. Potrafi zbudować model takiego procesu i dokonać oceny jego wiarygodności. Potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić analizę określonego przypadku. Potrafi modelować zachowania zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Potrafi zaprojektować model procesu logistycznego oraz określić przebiegi jego symulacji celem usprawnianienia procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U02Potrafi zastosować wiedzę teoretyczną, stosując właściwy dobór źródeł i informacji oraz metod i narzędzi, do formułowania i rozwiązywania nietypowych i złożonych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz rozwiązywać zadania w nieprzewidywalnych warunkach w sposób innowacyjny
E_2A_U03Potrafi planować i realizować prace indywidualne oraz współpracować z innymi osobami w ramach prac zespołowych przyjmując różne, w tym wiodące role
E_2A_U04Potrafi zastosować narzędzia i metody pomiaru zjawisk rynkowych
E_2A_U07Potrafi rozwiązywać problemy makro- i mikroekonomiczne z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi analitycznych, w tym nowoczesnych technologii informatycznych
E_2A_U09Potrafi prognozować i modelować złożone procesy i zjawiska społeczne z wykorzystaniem zaawansowanych metod i narzędzi badawczych
E_2A_U18Potrafi weryfikować swoje działania ze względu na ich skutki ekonomiczno-finansowe, prawne i moralne
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności organizowania procesu budowy i weryfikacji modelu symulacyjnego, wykorzystanie zbudowanego wirtualnego modelu do przeprowadzenia eksperymentu.
Treści programoweT-L-1Wspomagana komputerowo symulacja procesu sterowania zapasami. Budowa modelu systemu logistycznego.
T-L-2Analiza przypadku, tworzenie struktury systemu logistycznego, symulacja, analiza wyników symulacji.
T-L-3Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji z wykorzystaniem metody Monte Carlo
T-L-4Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych
T-L-5Modelowanie zachowań biznesowych zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Projekt modelu procesu logistycznego oraz jego symulacja, której celem będzie usprawnianie procesów logistycznych w przedsiębiorstwie.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-3Objaśnienie
M-4Metoda projektów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Wykonanie indywidualnych projektów
S-1Ocena formująca: Sprawdzanie bieżących zadań laboratoryjnych
S-4Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne lub ustne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
3,0Student potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić wstępną analizę danych i założeń.
3,5Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację prostego procesu w ramach łańcucha logistycznego.
4,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację procesu sterowania zapasami.
4,5Student potrafi zbudować model złożonego procesu w systemie logistycznym i dokonać oceny jego wiarygodności.
5,0Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację zachowań zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej.