Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Analiza stochastycznych procesów wytwórczych za pomocą symulacji Monte Carlo
Tok studiów:
2016/2017
Kod:
ZIP-3-018-s
Wydział:
Zarządzania
Poziom studiów:
Studia III stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Inżynieria Produkcji
Semestr:
0
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
dr hab. inż. Bieda Bogusław (bbieda@zarz.agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
dr hab. inż. Bieda Bogusław (bbieda@zarz.agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Posiada zawansowaną wiedzę o charakterze ogólnym dla dziedziny nauki i dyscypliny naukowej związanej z obszarem prowadzonych badań IP3A_W01 Egzamin
Umiejętności
M_U001 Potrafi samodzielnie zdobywać wiedzę i poszerzać własne kompetencje merytoryczne, metodologiczne, dydaktyczne i zarządcze sprzyjają ce dalszemu rozwojowi naukowemu IP3A_U05 Projekt
Kompetencje społeczne
M_K001 Przejawia kreatywność, innowacyjność i przedsiębiorczość w wyznaczeniu celów badawczych, poszukiwaniu dróg ich osiągania, pozyskiwaniu źródeł finansowania działalności, organizacji przebiegu prac badawczych oraz propagowaniu wyników badań IP3A_K03 Projekt
M_K002 Ma świadomość: społecznego znaczenia prowadzonej działalności badawczej, potrzeby przyjęcia odpowiedzialności za jej efekty oraz korzyści z komunikowania zdobytej wiedzy na poziomie zrozumiałym przez docelowych odbiorców IP3A_K02 Aktywność na zajęciach
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Posiada zawansowaną wiedzę o charakterze ogólnym dla dziedziny nauki i dyscypliny naukowej związanej z obszarem prowadzonych badań - - - - + - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi samodzielnie zdobywać wiedzę i poszerzać własne kompetencje merytoryczne, metodologiczne, dydaktyczne i zarządcze sprzyjają ce dalszemu rozwojowi naukowemu - - - - + - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Przejawia kreatywność, innowacyjność i przedsiębiorczość w wyznaczeniu celów badawczych, poszukiwaniu dróg ich osiągania, pozyskiwaniu źródeł finansowania działalności, organizacji przebiegu prac badawczych oraz propagowaniu wyników badań - - - - + - - - - - -
M_K002 Ma świadomość: społecznego znaczenia prowadzonej działalności badawczej, potrzeby przyjęcia odpowiedzialności za jej efekty oraz korzyści z komunikowania zdobytej wiedzy na poziomie zrozumiałym przez docelowych odbiorców - - - - + - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Konwersatorium:
-
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 14 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w wykładach 6 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 5 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 3 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Zaliczenie (1 ECTS):

70% Projekt
30% Ustne zaliczenie

Egzamin (3 ECTS):

50% Projekt
50% Ustny egzamin
Wymagania wstępne i dodatkowe:

Wymagana znajomość arkusza kalkulacyjnego Excel 2010 z pakietu Microsoft Office

Zalecana literatura i pomoce naukowe:
  1. Metoda Monte Carlo w ocenie niepewności w stochastycznej analizie procesów wytwórczych i ekologii — Uncertainty assessment by Monte Carlo Simulation in stochastic analysis in manufacturing process chains and ecology / Bogusław BIEDA. — Kraków : Wydawnictwa AGH, 2010. — 180, 1 s.. — (Rozprawy Monografie / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie ; ISSN 0867-6631 ; 219)
  2. Metoda Monte Carlo w ocenie niepewności w stochastycznej analizie w przemyśle stalowniczym i inżynierii środowiska — [Monte Carlo Method used in uncertainty analysis in stochastic modelling of the steel processes and enivironmental engineering] / Bogusław BIEDA. — Kraków : Wydawnictwa AGH, 2014. — 170, 1 s.. — (Wydawnictwa Naukowe / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie — ISBN: 978-83-7464-739-7
Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:
  1. Application of stochastic approach based on Monte Carlo (MC) simulation for life cycle inventory (LCI) to the steel process chain: case study / Bogusław BIEDA // The Science of the Total Environment ; ISSN 0048-9697. — 2014 vol. 481, s. 649–655. — Bibliogr. s. 654–655, Abstr.. — tekst: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969713012990/pdfft?md5=03ba7c193ac1eac463ab933ae58a4a31&pid=1-s2.0-S0048969713012990-main.pdf,
  2. Stochastic approach used for Life Cycle Inventory (LCI) modeling of the energy production in the Integrated Steel Plant’s Power Plant in Poland: case study / Bogusław BIEDA // W: IFORS 2014 [Dokument elektroniczny] : 20\textsuperscript{th} conference of the International Federation of Operational Research Societies : Barcelona, July 13–18 2014
  3. Application of random variables based on Monte Carlo (MC) simulation for life cycle assessment impact assessment (LCIA) to the waste management / Bogusław BIEDA // W: Global waste management symposium. June 22–25, 2014, Orlando, USA. Tryb dostępu: http://www.wastesymposium.com/gws2014/Public/Content.aspx?ID=1050488 [2014-09-26].
Informacje dodatkowe:

Brak