Modelowanie i symulacje w logistyce
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | E-LG-2S-O.10Z.II |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0619) Komputeryzacja (inne)
|
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)
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT KW
KW
ŚR CZ W
PT |
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT KW
KW
KW
ŚR W
CZ PT |
Typ zajęć: |
Konwersatorium, 30 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Jarosław Banaś | |
Prowadzący grup: | Jarosław Banaś | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę Wykład - Egzamin |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie.