Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych
Sylabus przedmiotu Symulacje w logistyce:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ekonomia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | 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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy statystyki matematycznej, znajomość zagadnień z dziedziny organizacji i zarządzania, znajomość terminologii z zakresu funkcjonowania przedsiębiorstwa. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Poznanie podstawowych metod i narzędzi komputerowego modelowania symulacyjnego złożonych systemów z dziedziny organizacji procesów pracy i zarządzania. |
| C-2 | Nabycie umiejętności organizowania procesu budowy i weryfikacji modelu symulacyjnego, wykorzystanie zbudowanego wirtualnego modelu do przeprowadzenia eksperymentu. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wspomagana komputerowo symulacja procesu sterowania zapasami. Budowa modelu systemu logistycznego. | 3 |
| T-L-2 | Analiza przypadku, tworzenie struktury systemu logistycznego, symulacja, analiza wyników symulacji. | 3 |
| T-L-3 | Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych z wykorzystaniem metody Monte Carlo | 3 |
| T-L-4 | Przykłady budowy modeli i przeprowadzania symulacji za pomocą wybranych pakietów symulacyjnych | 4 |
| T-L-5 | Modelowanie zachowań biznesowych zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. Projekt modelu procesu logistycznego oraz jego symulacja, której celem będzie usprawnianie procesów logistycznych w przedsiębiorstwie. | 3 |
| 16 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | System logistyczny jako obiekt modelowania symulacyjnego. Istota symulacji procesów logistycznych, modele symulacyjne procesów logistycznych, symulacja komputerowa. Związki symulacji z innymi dziedzinami. | 1 |
| T-W-2 | Rodzaje symulacji i klasyfikacja narzędzi symulacyjnych: arkusze kalkulacyjne, narzędzia ”rapid modelling tools”. Symulacja deterministyczna i stochastyczna. Przykłady zastosowań symulacji Monte Carlo w logistyce. | 1 |
| T-W-3 | Przegląd metod i narzędzi budowy modeli systemu logistycznego Sankey’s Scheme, Aris – Toolset, Micrografx, Taylor, AweSim, Crystal Ball, Sim-process. | 1 |
| T-W-4 | Prezentacja symulacji komputerowej jako efektywnego i stosunkowo prostego w implementacji narzędzia wspierającego decyzje menedżerów odpowiedzialnych za proces sterowania zapasami. | 1 |
| T-W-5 | Metody poprawy dokładności oceny wyników symulacji (metoda redukcji wariancji). Identyfikacja jakościowa (kwalitatywna) i ilościowa (kwantytatywna) oraz walidacja modeli (symulatorów). | 1 |
| T-W-6 | Budowa 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. | 1 |
| T-W-7 | Wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść. Zarys metody dynamiki systemowej (Forrestera). Sieciowe modele symulacyjne. | 1 |
| T-W-8 | Symulacyjna analiza systemów kolejkowych. Zastosowanie gier symulacyjnych w logistyce. | 1 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych | 16 |
| A-L-2 | Samodzielne przygotowanie się do laboratoriów | 17 |
| A-L-3 | Przygotowanie prac projektowych i dokumentacji | 17 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 8 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie tematyki wykładów | 17 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład problemowy |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
| M-3 | Objaśnienie |
| M-4 | Metoda projektów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Sprawdzanie bieżących zadań laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykonanie indywidualnych projektów |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Opracowanie i omówienie wskazanynch zagadnień związanych z przedmiotem |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne lub ustne |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_W07 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-6 | M-1, M-3, M-4 | S-4, S-2, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U18 | — | C-2 | T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-1 | M-3, M-2, M-4 | S-2, S-1, S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student 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. |
| 3,0 | Student 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. | |
| 3,5 | Zna etapy symulacji, wie na czym polega sformułowanie problemu, jak pozyskiwać dane, jak zbudować model symulacyjny. Zna zastosowania metod symulacyjnych w logistyce. | |
| 4,0 | Zna zasady symulacja zdarzeń dyskretnych, wnioskowania statystycznego i interpretacji wyników symulacji. | |
| 4,5 | Zna zasady symulacji dynamicznej oraz symulacji w konwencji “czas następnego zdarzenia”. Zna wybrane zagadnienia symulacji zachowania się systemów - modelowanie systemów – przegląd podejść. | |
| 5,0 | Zna 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 się | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student nie potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację wybranego procesu w ramach łańcucha logistycznego. |
| 3,0 | Student potrafi dokonać wyboru odpowiedniego oprogramowania i przeprowadzić wstępną analizę danych i założeń. | |
| 3,5 | Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację prostego procesu w ramach łańcucha logistycznego. | |
| 4,0 | Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację procesu sterowania zapasami. | |
| 4,5 | Student potrafi zbudować model złożonego procesu w systemie logistycznym i dokonać oceny jego wiarygodności. | |
| 5,0 | Student potrafi przeprowadzić wspomaganą komputerowo symulację zachowań zespołów decyzyjnych w ramach gry symulacyjnej. |
Literatura podstawowa
- Gajda J., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Wyd. C.H. Beck, Warszawa, 2001
- 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
- Sarjusz-Wolski Z., Sterowanie zapasami w przedsiębiorstwie, PWE, Warszawa, 2000
- Artur Maciąg, Roman Pietroń, Sławomir Kukla, Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie, PWE, 2013
- Bożena Mielczarek, Modelowanie symulacyjne w zarządzaniu. Symulacja dyskretna, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 2009
Literatura dodatkowa
- Szapiro T., red., Decyzje menedżerskie z Excelem, PWE, Warszawa, 2000
- Śliwczyński B. (red.), Modelowanie systemu zarządzania przepływem materiałów i oceny efektywności procesów, Wyższa Szkoła Logistyki, Poznań, 2015
- Agata Żółtaszek, Modele mikrosymulacyjne. Teoria i zastosowania ekonomiczno-społeczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, 2013
- Ireneusz Kaczmar, Komputerowe modelowanie i symulacje procesów logistycznych w środowisku FlexSim, Wydawnictwo Wydawnictwo Naukowe PWN, 2019
- Ilya V. Grigoryev, AnyLogic in Three Days. A quick course in simulation modeling, Anylogic, 2018
- 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