ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2024/2025 / Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki / Mechanika i budowa maszyn (S2) / computer-aided design and manufacturing of machines / Sylabus przedmiotu - Statistical Methods in Manufacturing Processes

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechanika i budowa maszyn (S2)
specjalność: computer-aided design and manufacturing of machines

Sylabus przedmiotu Statistical Methods in Manufacturing Processes:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Mechanika i budowa maszyn
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Statistical Methods in Manufacturing Processes
Specjalność	computer-aided design and manufacturing of machines
Jednostka prowadząca	Katedra Technologii Wytwarzania
Nauczyciel odpowiedzialny	Daniel Grochała <Daniel.Grochala@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Emilia Bachtiak-Radka <Emilia.Bachtiak-Radka@zut.edu.pl>, Daniel Grochała <Daniel.Grochala@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	5,0	ECTS (formy)	5,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	2	30	2,0	0,38	zaliczenie
wykłady	W	2	30	3,0	0,62	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość technik wytwarzania i technologii maszyn, znajomość statystyki.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznać studentów z typami procesów wytwórczych i schematami postępowania w ramach oceny stabilności i wydolności procesu.
C-2	Ukształtowanie umiejętności oceny wydolności procesu.
C-3	Ukształtowanie umiejętności sporządzenia kart kontrolnych i identyfikacji źródeł niestabilności procesów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Introduction to exercises, familiarization with the STATISTICA program. Descriptive statistics. Calculating descriptive parameters of random variables based on a sample. Description of the characteristics of a random variable based on histograms. Control charts for continuous quantitative variables. Control charts for discrete quantitative variables. Experimental design, two-level designs.	30
		30
wykłady
T-W-1	Manufacturing process. Process variability, process flow models over time. Distributions of discrete variables: binomial and Poisson. Continuous variable distribution - normal. Population (batch), sample, sample creation. Descriptive parameters of the empirical distribution (mean, median, range, variance, standard deviation, skewness, kurtosis). Histogram - empirical distribution. Process capability indices Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cpm, and Cmk. Analysis and interpretation of capability indices. Statistical process control. Process control charts. Structure and conditions of using control charts. Determining control limits. Basic control charts for continuous quantitative variables: mean-standard deviation, mean-range, median-range, individual observations-moving range. Interpretation of control charts. Special control charts: MA, EWMA, CUSUM, Hotelling's. Charts for unequal sample sizes. Charts for short production series. Control charts for discrete quantitative variables: ix, p, np, c, u. Interpretation of control charts. Control charts for short series. Experimental design in process control. Planning experiments in process control.	30
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Praca własna	18
A-L-3	Konsultacje	2
		50
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Praca własna	43
A-W-3	Konsultacje	2
		75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład: metoda podająca w postaci wykładu informacyjnego
M-2	Ćwiczenia: metoda praktyczna w postaci ćwiczeń laboratoryjnych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena osiagnięć studenta na postawie sprawozdań z poszczególnych ćwiczeń laboratoryjnych.
S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć ćwiczeniowych w formie pracy pisemnej obejmującej tematykę ćwiczeń
S-3	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne lub ustne obejmujące zakres tematyczny wykładów i sprawdzający uzyskane efekty kształcenia.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
MBM_2A_KWP/06_W01 Student potrafi formułować zasady postępowania przy ocenie wydolności i stabilności procesu oraz objaśnić metody planowania eksperymentów stosowane w sterowaniu procesami.	MBM_2A_W09, MBM_2A_W10, MBM_2A_W12	—	—	C-1	T-W-1	M-2, M-1	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	Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
MBM_2A_KWP/06_U01 Student potrafi wykonać obliczenia niezbędne do oceny stabilności i zdolnosci procesu. Interpretować wyniki analiz ilościowych i identyfikować źródła niestabilności procesów.	MBM_2A_U15, MBM_2A_U17, MBM_2A_U09	—	—	C-2, C-3	T-L-1	M-2	S-2, S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
MBM_2A_KWP/06_K01 Ma świadomość potrzeby ciągłego dokształcania się w zakresie zastosowań metod statystycznych w procesach wytwarzania. Potrafi efektywnie planować realizacje przyjętych zadań.	MBM_2A_K01, MBM_2A_K04	—	—	C-2, C-3	T-L-1, T-W-1	M-2, M-1	S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
MBM_2A_KWP/06_W01 Student potrafi formułować zasady postępowania przy ocenie wydolności i stabilności procesu oraz objaśnić metody planowania eksperymentów stosowane w sterowaniu procesami.	2,0	Student nie potrafi poprawnie zdefiniować podstawowych wskaźników wydolności procesu oraz nie potrafi scharakteryzowac podstawowych kart kontrolnych.
	3,0	Student potrafi poprawnie zdefiniować podstawowe wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi scharakteryzować podstawowe karty kontrolne.
	3,5	Student potrafi poprawnie zdefiniować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach oraz potrafi scharakteryzować poprawnie podstawowe karty kontrolne.
	4,0	Student potrafi poprawnie zdefiniować i interpretować wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi poprawnie charakteryzować i interpretować karty kontrolne przedstawione na zajęciach.
	4,5	Student potrafi poprawnie definiować i interpretować wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi poprawnie charakteryzować i interpretować karty kontrolne przedstawione na zajęciach. Potrafi wskazać uwarunkowania wprowadzania kart kontrolnych.
	5,0	Student potrafi poprawnie definiować i interpretować wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi poprawnie charakteryzować i interpretować karty kontrolne przedstawione na zajęciach. Potrafi wskazać uwarunkowania wprowadzania kart kontrolnych. Objaśnić zasady planowania eksperymentów w badaniach doświadczalnych i wyjaśnić ich przydatność w sterowaniu procesami.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
MBM_2A_KWP/06_U01 Student potrafi wykonać obliczenia niezbędne do oceny stabilności i zdolnosci procesu. Interpretować wyniki analiz ilościowych i identyfikować źródła niestabilności procesów.	2,0	Student nie potrafi prawidłowo obliczyć podstawowych wskaźników wydolności procesu oraz dobrać karty kontrolnej dla monitorowania procesu.
	3,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć podstawowe wskaźniki wydolności procesu oraz dobrać kartę kontrolną dla monitorowania procesu.
	3,5	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować podstawowe wskaźniki wydolności procesu oraz dobrać podstawową kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu i ją przygotować.
	4,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach. Dobrać kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu, ją przygotować i zinterpretować.
	4,5	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach. Dobrać kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu, ją przygotować, i zinterpretować. Zaplanować plan eksperymentu dla wskazanego procesu.
	5,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach. Dobrać kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu, ją przygotować i zinterpretować. Zaproponować wprowadzenie dodatkowej karty kontrolnej z grupy kart specjalnych. Zaplanować plan eksperymentu dla wskazanego procesu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
MBM_2A_KWP/06_K01 Ma świadomość potrzeby ciągłego dokształcania się w zakresie zastosowań metod statystycznych w procesach wytwarzania. Potrafi efektywnie planować realizacje przyjętych zadań.	2,0	Ujawnia nieprzygotowanie oraz brak zaangażowania w trakcie zajęć ukierunkowanych na zastosowanie metod statystycznych w procesach wytwarzania.
	3,0	Ujawnia mierne przygotowanie i zaangażowanie w trakcie zajęć.
	3,5
	4,0	Ujawnia aktywność w przygotowaniu i interpretacji rozwiązywanych zadań w trakcie zajęć.
	4,5
	5,0	Ujawnia własne dążenie do doskonalenia i porzeszania nabywanych umiejętności w rozwiązywanych zadań związanych z wykorzystaniem analizy danych do sterowania procesami wytwórczymi.

Literatura podstawowa

Płaska S., Wprowadzenie do statystycznego sterowania procesami technologicznymi., WPL, Lublin, 2000
Czyżewski B., Metody statystyczne w sterowaniu jakością procesów technologicznych., Wielkopolski Klub Jakości FSNT NOT., Poznań, 2009
Sałaciński T., SPC statystyczne sterowanie procesami produkcji., Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej., Warszawa, 2009
Hryniewicz O.., Nowoczesne metody statystycznego sterowania jakością., Exit., Warszawa, 2006

Literatura dodatkowa

Hamrol A., Zarządzanie jakością z przykładami., PWN, Warszawa, 2007
Dietrich E., Schulze A., Metody statystyczne w kwalifikacji środków pomiarowych maszyn i procesów produkcyjnych., Notika System., Warszawa, 2000
Iwasiewicz A., Zarządzanie jakością. Podstawowe problemy i metody., PWN., Warszawa, 1999

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Introduction to exercises, familiarization with the STATISTICA program. Descriptive statistics. Calculating descriptive parameters of random variables based on a sample. Description of the characteristics of a random variable based on histograms. Control charts for continuous quantitative variables. Control charts for discrete quantitative variables. Experimental design, two-level designs.	30
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Manufacturing process. Process variability, process flow models over time. Distributions of discrete variables: binomial and Poisson. Continuous variable distribution - normal. Population (batch), sample, sample creation. Descriptive parameters of the empirical distribution (mean, median, range, variance, standard deviation, skewness, kurtosis). Histogram - empirical distribution. Process capability indices Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cpm, and Cmk. Analysis and interpretation of capability indices. Statistical process control. Process control charts. Structure and conditions of using control charts. Determining control limits. Basic control charts for continuous quantitative variables: mean-standard deviation, mean-range, median-range, individual observations-moving range. Interpretation of control charts. Special control charts: MA, EWMA, CUSUM, Hotelling's. Charts for unequal sample sizes. Charts for short production series. Control charts for discrete quantitative variables: ix, p, np, c, u. Interpretation of control charts. Control charts for short series. Experimental design in process control. Planning experiments in process control.	30
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	Praca własna	18
A-L-3	Konsultacje	2
		50

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Praca własna	43
A-W-3	Konsultacje	2
		75

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	MBM_2A_KWP/06_W01	Student potrafi formułować zasady postępowania przy ocenie wydolności i stabilności procesu oraz objaśnić metody planowania eksperymentów stosowane w sterowaniu procesami.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	MBM_2A_W09	ma podstawową wiedzę o cyklach życia produktu (technicznym, marketingowym i środowiskowym) w odniesieniu do urządzeń i systemów o różnym stopniu złożoności
	MBM_2A_W10	zna podstawowe metody i techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań w zakresie konstruowania, pomiarów, projektowania technologii i eksploatacji
	MBM_2A_W12	ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością i prowadzenia działalności gospodarczej
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznać studentów z typami procesów wytwórczych i schematami postępowania w ramach oceny stabilności i wydolności procesu.
Treści programowe	T-W-1	Manufacturing process. Process variability, process flow models over time. Distributions of discrete variables: binomial and Poisson. Continuous variable distribution - normal. Population (batch), sample, sample creation. Descriptive parameters of the empirical distribution (mean, median, range, variance, standard deviation, skewness, kurtosis). Histogram - empirical distribution. Process capability indices Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cpm, and Cmk. Analysis and interpretation of capability indices. Statistical process control. Process control charts. Structure and conditions of using control charts. Determining control limits. Basic control charts for continuous quantitative variables: mean-standard deviation, mean-range, median-range, individual observations-moving range. Interpretation of control charts. Special control charts: MA, EWMA, CUSUM, Hotelling's. Charts for unequal sample sizes. Charts for short production series. Control charts for discrete quantitative variables: ix, p, np, c, u. Interpretation of control charts. Control charts for short series. Experimental design in process control. Planning experiments in process control.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia: metoda praktyczna w postaci ćwiczeń laboratoryjnych.
Metody nauczania	M-1	Wykład: metoda podająca w postaci wykładu informacyjnego
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć ćwiczeniowych w formie pracy pisemnej obejmującej tematykę ćwiczeń
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne lub ustne obejmujące zakres tematyczny wykładów i sprawdzający uzyskane efekty kształcenia.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi poprawnie zdefiniować podstawowych wskaźników wydolności procesu oraz nie potrafi scharakteryzowac podstawowych kart kontrolnych.
	3,0	Student potrafi poprawnie zdefiniować podstawowe wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi scharakteryzować podstawowe karty kontrolne.
	3,5	Student potrafi poprawnie zdefiniować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach oraz potrafi scharakteryzować poprawnie podstawowe karty kontrolne.
	4,0	Student potrafi poprawnie zdefiniować i interpretować wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi poprawnie charakteryzować i interpretować karty kontrolne przedstawione na zajęciach.
	4,5	Student potrafi poprawnie definiować i interpretować wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi poprawnie charakteryzować i interpretować karty kontrolne przedstawione na zajęciach. Potrafi wskazać uwarunkowania wprowadzania kart kontrolnych.
	5,0	Student potrafi poprawnie definiować i interpretować wskaźniki wydolności procesu oraz potrafi poprawnie charakteryzować i interpretować karty kontrolne przedstawione na zajęciach. Potrafi wskazać uwarunkowania wprowadzania kart kontrolnych. Objaśnić zasady planowania eksperymentów w badaniach doświadczalnych i wyjaśnić ich przydatność w sterowaniu procesami.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	MBM_2A_KWP/06_U01	Student potrafi wykonać obliczenia niezbędne do oceny stabilności i zdolnosci procesu. Interpretować wyniki analiz ilościowych i identyfikować źródła niestabilności procesów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	MBM_2A_U15	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności maszyny, systemy, procesy i usługi w zakresie inżynierii mechanicznej i kierunków pokrewnych
	MBM_2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla swojej specjalności, w tym zadań nietypowych z uwzględnieniem aspektów pozatechnicznych
	MBM_2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności oceny wydolności procesu.
Cel przedmiotu	C-3	Ukształtowanie umiejętności sporządzenia kart kontrolnych i identyfikacji źródeł niestabilności procesów.
Treści programowe	T-L-1	Introduction to exercises, familiarization with the STATISTICA program. Descriptive statistics. Calculating descriptive parameters of random variables based on a sample. Description of the characteristics of a random variable based on histograms. Control charts for continuous quantitative variables. Control charts for discrete quantitative variables. Experimental design, two-level designs.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia: metoda praktyczna w postaci ćwiczeń laboratoryjnych.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć ćwiczeniowych w formie pracy pisemnej obejmującej tematykę ćwiczeń
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena osiagnięć studenta na postawie sprawozdań z poszczególnych ćwiczeń laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi prawidłowo obliczyć podstawowych wskaźników wydolności procesu oraz dobrać karty kontrolnej dla monitorowania procesu.
	3,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć podstawowe wskaźniki wydolności procesu oraz dobrać kartę kontrolną dla monitorowania procesu.
	3,5	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować podstawowe wskaźniki wydolności procesu oraz dobrać podstawową kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu i ją przygotować.
	4,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach. Dobrać kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu, ją przygotować i zinterpretować.
	4,5	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach. Dobrać kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu, ją przygotować, i zinterpretować. Zaplanować plan eksperymentu dla wskazanego procesu.
	5,0	Student potrafi prawidłowo obliczyć i zinterpretować wskaźniki wydolności procesu przedstawione na zajęciach. Dobrać kartę kontrolną dla monitorowania wskazanego procesu, ją przygotować i zinterpretować. Zaproponować wprowadzenie dodatkowej karty kontrolnej z grupy kart specjalnych. Zaplanować plan eksperymentu dla wskazanego procesu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	MBM_2A_KWP/06_K01	Ma świadomość potrzeby ciągłego dokształcania się w zakresie zastosowań metod statystycznych w procesach wytwarzania. Potrafi efektywnie planować realizacje przyjętych zadań.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	MBM_2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	MBM_2A_K04	potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności oceny wydolności procesu.
Cel przedmiotu	C-3	Ukształtowanie umiejętności sporządzenia kart kontrolnych i identyfikacji źródeł niestabilności procesów.
Treści programowe	T-L-1	Introduction to exercises, familiarization with the STATISTICA program. Descriptive statistics. Calculating descriptive parameters of random variables based on a sample. Description of the characteristics of a random variable based on histograms. Control charts for continuous quantitative variables. Control charts for discrete quantitative variables. Experimental design, two-level designs.
Treści programowe	T-W-1	Manufacturing process. Process variability, process flow models over time. Distributions of discrete variables: binomial and Poisson. Continuous variable distribution - normal. Population (batch), sample, sample creation. Descriptive parameters of the empirical distribution (mean, median, range, variance, standard deviation, skewness, kurtosis). Histogram - empirical distribution. Process capability indices Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cpm, and Cmk. Analysis and interpretation of capability indices. Statistical process control. Process control charts. Structure and conditions of using control charts. Determining control limits. Basic control charts for continuous quantitative variables: mean-standard deviation, mean-range, median-range, individual observations-moving range. Interpretation of control charts. Special control charts: MA, EWMA, CUSUM, Hotelling's. Charts for unequal sample sizes. Charts for short production series. Control charts for discrete quantitative variables: ix, p, np, c, u. Interpretation of control charts. Control charts for short series. Experimental design in process control. Planning experiments in process control.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia: metoda praktyczna w postaci ćwiczeń laboratoryjnych.
Metody nauczania	M-1	Wykład: metoda podająca w postaci wykładu informacyjnego
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie zajęć ćwiczeniowych w formie pracy pisemnej obejmującej tematykę ćwiczeń
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena osiagnięć studenta na postawie sprawozdań z poszczególnych ćwiczeń laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Ujawnia nieprzygotowanie oraz brak zaangażowania w trakcie zajęć ukierunkowanych na zastosowanie metod statystycznych w procesach wytwarzania.
	3,0	Ujawnia mierne przygotowanie i zaangażowanie w trakcie zajęć.
	3,5
	4,0	Ujawnia aktywność w przygotowaniu i interpretacji rozwiązywanych zadań w trakcie zajęć.
	4,5
	5,0	Ujawnia własne dążenie do doskonalenia i porzeszania nabywanych umiejętności w rozwiązywanych zadań związanych z wykorzystaniem analizy danych do sterowania procesami wytwórczymi.