Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Modelowanie i symulacje w logistyce

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: E-LG-2S-O.10Z.II
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0619) Komputeryzacja (inne) Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Modelowanie i symulacje w logistyce
Jednostka: Wydział Ekonomiczny
Grupy:
Strona przedmiotu: https://teams.microsoft.com/l/team/19%3as-CzqgAELcN4vwuN7zkVNDOWKHVXv6wroUliSFV7SKM1%40thread.tacv2/conversations?groupId=4470d12e-af93-4473-b618-66b644d1d518&tenantId=80dbd34a-9b20-490b-ac49-035af103ab2b
Punkty ECTS i inne: 0 LUB 4.00 (w zależności od programu) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Posiadanie wiedzy teoretycznej z zakresu ekonomii, logistyki i zarządzania.

Podstawowe umiejętności obsługi arkusza kalkulacyjnego.

Godzinowe ekwiwalenty punktów ECTS:

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.

Sposób weryfikacji efektów kształcenia:

Wykład: egzamin testowy.

Konwersatorium: indywidualne opracowanie projektu.

Pełny opis:

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:

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

Efekty uczenia się:

Wiedza:

• [W01] Student / studentka zna podstawy w zakresie modelowania i symulacji w logistyce.

• [W02] Student / studentka opisuje pojęcia związane modelowaniem oraz symulacjami.

• [W03] Student / studentka wyjaśnia rolę modelowania w naukach ekonomicznych.

• [W04] Student / studentka wyciąga wnioski na bazie modelowania i symulacji.

• [W05] Student / studentka wyjaśnia podstawy analiz statystycznych i wizualizacji danych.

• [W06] Student / studentka zna wybrane modele ekonometryczne.

• [W07] Student / studentka wyjaśnia pojęcia związane z regresją, analizą szeregów czasowych oraz predykcją.

• [W08] Student / studentka tłumaczy zagadnienia związane ze sztucznymi sieciami neuronowymi.

• [W09] Student / studentka charakteryzuje zagadnienia optymalizacyjne.

• [W10] Student / studentka wyjaśnia sposób tworzenia modeli blokowych.

Umiejętności:

• [U01] Student / studentka dostrzega zastosowania modelowania na potrzeby zarządzania przedsiębiorstwem.

• [U02] Student / studentka potrafi wykonać model bazując na systemie rzeczywistym.

• [U03] Student / studentka używa modelowania oraz symulacji na potrzeby interpretowania zjawisk ekonomicznych.

• [U04] Student / studentka potrafi dobrać potrzebne komponenty do budowy modelu. Potrafi także rozszerzyć model o nowe (potrzebne) funkcjonalności.

• [U05] Student / studentka importuje dane z różnych źródeł, przeprowadza analizy statystyczne, tworzy wizualizacje.

• [U06] Student / studentka potrafi dobrać odpowiednie oprogramowanie na potrzeby modelowania i symulacji. Posiada umiejętności przenoszenia modelu pomiędzy programami.

• [U07] Student / studentka projektuje prognozy.

• [U08] Student / studentka projektuje sztuczne sieci neuronowe. Testuje je oraz wnioskuje na ich podstawie.

• [U09] Student / studentka konstruuje modele na potrzeby optymalizacji.

• [U10] Student / studentka rozwiązuje zagadnienia związane z szeregami czasowymi.

Kompetencje społeczne:

• [K01] Student / studentka dokonuje oceny swojej wiedzy oraz umiejętności w obszarze modelowania i symulacji w logistyce. Ze względu na nieustanny postęp nauki dostrzega potrzebę uzupełniania wiedzy teoretycznej oraz ciągłego doskonalenia umiejętności praktycznych.

• [K02] Student / studentka chętnie podejmuje się tworzenia modeli oraz przeprowadzania symulacji w każdym obszarze nauk ekonomicznych i zarządzania.

• [K03] Student / studentka chętnie podejmuje się współpracy w zespołach (pełniąc w nich różne role), w szczególności na potrzeby adaptacji lub tworzenia modeli oraz przeprowadzania symulacji.

• [K04] Student / studentka wykazuje kreatywność, przeprowadza eksperymenty i testy poszukując optymalnych rozwiązań.

• [K05] Student / studentka przejawia postawy samodzielnego działania w uczeniu się i organizacji pracy własnej.

• [K06] Student / studentka spostrzega pojawiające się nisze (szanse), stara się je wykorzystać, działa w sposób przedsiębiorczy dostosowując się do potrzeb i możliwości organizacji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/2023" (zakończony)

Okres: 2022-10-01 - 2023-02-01
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Jarosław Banaś
Prowadzący grup: Jarosław Banaś
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/2024" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-04
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Konwersatorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Jarosław Banaś
Prowadzący grup: Jarosław Banaś
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Egzamin
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-3dcdfd8c8 (2024-03-25)