Symulacje i modelowanie procesów logistycznych Simulink

Posiadanie wiedzy teoretycznej z zakresu ekonomii, logistyki i zarządzania.

Podstawowe umiejętności obsługi arkusza kalkulacyjnego.

Godziny kontaktowe (z udziałem nauczyciela akademickiego):

• wykład: 15h,

• konwersatorium: 30h.

Łącznie: 45h/2 ECTS.

Godziny niekontaktowe (praca własna studenta):

• studiowanie literatury, analiza dostępnych przykładów: 15h,

• przygotowanie się do zaliczenia konwersatorium (projektu): 20h,

• przygotowanie się do egzaminu z wykładu: 20h.

Łącznie: 55h/2 ECTS.

Sumarycznie: 100h/4 ECTS.

Wykład: egzamin testowy.

Konwersatorium: indywidualne opracowanie projektu.

Modelowanie procesów jest istotne w każdej organizacji – obszarem potencjalnego modelowania mogą być m.in. procesy logistyczne. Właściwe poznanie procesów oraz zobrazowanie ich w postaci modeli daje szansę zidentyfikowania ewentualnych problemów w ich przebiegu i w konsekwencji ich usprawnienia. Modelowanie wymaga umiejętności opisu badanej rzeczywistości w przybliżony sposób ale z uwzględnieniem jego najistotniejszych cech. Symulowanie umożliwia sprawdzenie wielu potencjalnych rozwiązań dzięki możliwości wielokrotnego odtwarzania modelu. Dzięki temu można podjąć próbę optymalizacji procesów (z uwzględnieniem różnych kryteriów).

Literatura podstawowa:

1. Mrozek Z., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice 2018.

2. Sradomski W., Matlab. Praktyczny podręcznik modelowania, Helion, Gliwice 2015.

3. Banasiak K., Algorytmizacja i programowanie w Matlabie, Wydawnictwo BTC, Legionowo 2017.

4. Krajka A., Modelowanie i symulacje, Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej, Lublin 2012.

Literatura uzupełniająca:

1. Gutenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych, Warszawa 2003.

2. Krupa K., Modelowanie, symulacja i prognozowanie. Systemy ciągłe, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008.

3. Mielczarek B., Modelowanie symulacyjne w zarządzaniu. Symulacja dyskretna, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2009.

4. Walaszek-Babiszewska A. Modelowanie rozmyte systemów stochastycznych. Teoria, modele, bazy wiedzy, Oficyna Wydawnicza. Politechnika Opolska, Opole 2010.

5. Pratap R., MATLAB 7. Dla naukowców i inżynierów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013.

Źródła internetowe:

1. https://www.mathworks.com/academia/examples.html

2. https://www.mathworks.com/products/matlab.html

3. https://www.mathworks.com/products/simulink.html

Wiedza:

• Student zna podstawy w zakresie modelowania i symulacji procesów logistycznych.

• Student opisuje pojęcia związane modelowaniem oraz symulacjami.

• Student wyjaśnia rolę modelowania w naukach ekonomicznych.

Umiejętności:

• Student dostrzega zastosowania modelowania na potrzeby zarządzania przedsiębiorstwem.

• Student potrafi wykonać model bazując na systemie rzeczywistym.

• Student używa modelowania oraz symulacji na potrzeby interpretowania zjawisk ekonomicznych.

Kompetencje społeczne:

• Student chętnie podejmuje się tworzenia modeli oraz przeprowadzania symulacji w każdym obszarze nauk ekonomicznych i zarządzania.

• Student przejawia postawy samodzielnego działania w uczeniu się i organizacji pracy własnej.