Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Decision Support Systems
Course of study:
2019/2020
Code:
ZZIP-2-101-n
Faculty of:
Management
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Management and Production Engineering
Semester:
1
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Responsible teacher:
Stawowy Adam (astawowy@zarz.agh.edu.pl)
Module summary

Podstawowym celem modułu jest zapoznanie studentów z tradycyjnymi i nowoczesnymi metodami podejmowania decyzji, ze szczególnym uwzględnieniem decyzji produkcyjnych i logistycznych.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Skills: he can
M_U001 Potrafi zbudować model i dobrać metodę poszukiwania najlepszej decyzji stosownie do specyfiki zadania. Potrafi wybierać rozwiązania informatyczne odpowiednie do wspierania typowych procesów decyzyjnych w przedsiębiorstwie. ZIP2A_U03 Test results,
Execution of laboratory classes,
Execution of exercises,
Scientific paper,
Test,
Activity during classes
M_U002 Umie stosować algorytmy wnioskowania regułowego, sztuczne sieci neuronowe oraz metaheurystyki inspirowane naturą do wspierania podejmowania decyzji. ZIP2A_U01 Presentation
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Rozumie rolę systemów wspomagania decyzji w procesach podejmowania decyzji gospodarczych, w tym podstawowych grup systemów informatycznych wykorzystywanych w przedsiębiorstwach. Zna podstawy podejmowania decyzji. ZIP2A_W06 Test results,
Activity during classes
M_W002 Zna podstawowe metody wspierania procesów podejmowania decyzji, w tym metody sztucznej inteligencji. ZIP2A_W05 Examination
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
24 8 0 0 8 0 0 0 0 8 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Skills
M_U001 Potrafi zbudować model i dobrać metodę poszukiwania najlepszej decyzji stosownie do specyfiki zadania. Potrafi wybierać rozwiązania informatyczne odpowiednie do wspierania typowych procesów decyzyjnych w przedsiębiorstwie. + - - + - - - - + - -
M_U002 Umie stosować algorytmy wnioskowania regułowego, sztuczne sieci neuronowe oraz metaheurystyki inspirowane naturą do wspierania podejmowania decyzji. + - - + - - - - + - -
Knowledge
M_W001 Rozumie rolę systemów wspomagania decyzji w procesach podejmowania decyzji gospodarczych, w tym podstawowych grup systemów informatycznych wykorzystywanych w przedsiębiorstwach. Zna podstawy podejmowania decyzji. + - - + - - - - + - -
M_W002 Zna podstawowe metody wspierania procesów podejmowania decyzji, w tym metody sztucznej inteligencji. + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 100 h
Module ECTS credits 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 24 h
Preparation for classes 29 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 15 h
Realization of independently performed tasks 30 h
Examination or Final test 2 h
Module content
Lectures (8h):

  1. Systemy wspomagania decyzji – narzędzia formalne, klasyfikacje problemów decyzyjnych, funkcje i charakterystyka składników systemów wspomagania decyzji.
  2. Klasyczne narzędzia i metody wspomagania decyzji.
  3. Heurystyki w podejmowaniu decyzji.
  4. Przetwarzanie danych i pozyskiwanie wiedzy, systemy ekspertowe i regułowe.
  5. Sztuczne sieci neuronowe w inżynierii produkcji.

Project classes (8h):

  1. Zapoznanie się z narzędziami wspomagania decyzji środowiska EXCEL.
  2. Zastosowanie narzędzi wspomagania decyzji w środowisku EXCEL do rozwiązywania problemów decyzyjnych.
  3. Proste heurystyki dla problemu harmonogramowania zadań produkcyjnych.
  4. Ewolucyjne rozwiązanie problemu komiwojażera.
  5. Tworzenie modeli przy użyciu symulatorów SSN.

Workshops (8h):

  1. Budowa i rozwiązywanie prostych modeli decyzyjnych.
  2. Tablice decyzyjne i drzewa decyzyjne – wprowadzenie do systemów regułowych.
  3. Przygotowanie i prezentacja projektów pokazujących zastosowania drzew decyzyjnych.
  4. Symulacja działania algorytmu genetycznego.
  5. Podstawy działania SSN.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Project classes: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
  • Workshops: Studenci opracowują zadane tematy w formie ćwiczeń tablicowych i rozwiązywania praktycznych przykładów.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Ocena z zajęć projektowych jest wystawiana przez prowadzącego. Warunkiem uzyskania zaliczenia z zajęć projektowych jest wykonanie wszystkich zaplanowanych analiz. Ocena jest określana na podstawie wyniku kolokwium.
Ocena z ćwiczeń warsztatowych jest wystawiana przez prowadzącego. Jest ona określana na podstawie kolokwium, oceny projektu i jego prezentacji.
Egzamin przeprowadzany jest w formie pisemnej.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
  • Workshops:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób rozwiązania zadanych problemów, prezentacja wybranego projektu oraz efekt końcowy.
Method of calculating the final grade:

Ocenę końcową wystawia wykładowca. Ocena końcowa jest średnią ważoną ocen wynikowych z egzaminu, ćwiczeń projektowych i ćwiczeń warsztatowych. Oceny te wyliczane są z uwzględnieniem wyników wszystkich terminów egzaminu/zaliczeń. Obliczane są one wg formuły:
Ocena końcowa = 0,4*ocena wynikowa z egzaminu + 0,3*ocena wynikowa z ćwiczeń laboratoryjnych + 0,3*ocena wynikowa z ćwiczeń warsztatowych
Oceny wynikowe wyliczane są wg algorytmu (dotyczy również egzaminu):
Jeśli uzyskano zaliczenie w pierwszym terminie:
Ocena wynikowa = ocena uzyskana w pierwszym terminie
Jeśli uzyskano zaliczenie w II terminie:
Ocena wynikowa= 0.1*2 +0.9* ocena uzyskana w drugim terminie
Jeśli uzyskano zaliczenie w III terminie:
Ocena wynikowa= 0.1*2 +0.1*2 +0.8* ocena uzyskana w trzecim terminie

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Zaliczenie poprawkowe polega na ponownym zdawaniu kolokwium w trakcie godzin kontaktowych (maksymalnie dwie próby).
Niezaliczony projekt musi być uzupełniony w terminie ustalonym przez władze Uczelni dla danego semestru.

Prerequisites and additional requirements:

Matematyka z elementami statystyki, Informatyka, Badania operacyjne.

Recommended literature and teaching resources:

Literatura podstawowa:

  1. Bojar W., Rostek K., Knopik L.: Systemy wspomagania decyzji. PWE, Warszawa 2013.
  2. Czermiński A., Czaplewski M.: Organizacja procesów decyzyjnych. Wyd. UG, Gdańsk 1995.
  3. Mulawka J.: Systemy ekspertowe. WNT, Warszawa 1997.
  4. Nowicki A. (red.): Komputerowe wspomaganie biznesu. Wydawnictwo Placet, Warszawa 2006.
  5. Scheer A.W.: Wstęp do informatyki gospodarczej, podstawy efektywnego zarządzania informacją. Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, 1996.
  6. Szapiro T. (red.): Decyzje menedżerskie z Excelem. PWE, Warszawa 2000.
  7. Wrycza S. (red.): Informatyka ekonomiczna. Podręcznik akademicki. PWN, Warszawa 2010.

Literatura uzupełniająca:

  1. Turban E., Aronson J.E.: Decision Support Systems and intelligent Systems. Prentice Hall 2001.
  2. Adamczewski P, J. Stefanowski (red.): Nowoczesne systemy informatyczne dla małych i średnich przedsiębiorstw, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Bankowej, Poznań 2006.
  3. Kisielnicki J., Sroka H.: Systemy informacyjne biznesu. Informatyka dla zarządzania. Wydawnictwo Placet, Warszawa 2005.
Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:
  1. Advances in fuzzy decision making : theory and practice / Iwona SKALNA, Bogdan RĘBIASZ, Bartłomiej GAWEŁ, Beata BASIURA, Jerzy DUDA, Janusz OPIŁA, Tomasz PEŁECH-PILICHOWSKI. — Cham ; [etc.] : Springer, cop. 2015. — [XII], 151 s.. — (Studies in Fuzziness and Soft Computing ; vol. 333). — Bibliogr. przy rozdz.. — ISBN: 978-3-319-26492-9 ; e-ISBN: 978-3-319-26494-3
  2. Analizy komputerowe i metody obliczeniowe w inżynierii produkcji — [Computer aided analysis and computational methods in production engineering] / Piotr ŁEBKOWSKI, Iwona SKALNA, Jerzy DUDA, Bartłomiej GAWEŁ, Katarzyna GDOWSKA, Elżbieta Indyk, Marcin Klimek, Antoni KORCYL, Roger KSIĄŻEK, Marek MAGIERA. — Kraków : Wydawnictwa AGH, 2013. — 149 s.. — Bibliogr. przy rozdz.. — ISBN: 978-83-7464-617-8
  3. A model for efficient production planning and reliable order promising in a supply chain / J. DUDA, A. STAWOWY // W: IMC 24 : manufacturing: focus on the future : proceedings of the 24\textsuperscript{th} International Manufacturing Conference : 29\textsuperscript{th} and 31\textsuperscript{st} of August 2007, Vol. 2 / ed. Joe Phelan. — Ireland : Waterford Institute of Technology. School of Engineering, cop. 2007 + CD-ROM. — ISBN10: 0-9556468-0-5. — S. 553–560. — Bibliogr. s. 560, Abstr.
  4. A possibility of business rules application in production planning / J. DUDA, A. STAWOWY // Archives of Foundry Engineering / Polish Academy of Sciences. Commission of Foundry Engineering ; ISSN 1897-3310. — Tytuł poprz.: Archiwum Odlewnictwa. — 2010 vol. 10 iss. 2, s. 27–32. — Bibliogr. s. 31–32, Abstr.
  5. Genetic programming for the prediction of tensile strength of cast iron / J. DUDA, A. STAWOWY // Archives of Foundry Engineering / Polish Academy of Sciences. Commission of Foundry Engineering ; ISSN 1897-3310. — Tytuł poprz.: Archiwum Odlewnictwa. — 2011 vol. 11 iss. 4, s. 31–34. — Bibliogr. s. 34, Abstr.
  6. Optimization methods for lot-sizing problem in an automated foundry — Algorytmy planowania partii produkcyjnych w zautomatyzowanej odlewni / J. DUDA, A. STAWOWY // Archives of Metallurgy and Materials / Polish Academy of Sciences. Committee of Metallurgy. Institute of Metallurgy and Materials Science ; ISSN 1733-3490. — 2013 vol. 58 iss. 3, s. 863–866. — Bibliogr. s. 866. — Toż W: Tendencje rozwojowe w mechanizacji procesów odlewniczych [Dokument elektroniczny] : Inwałd 5–7 września 2013. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Kraków : AGH, 2013]. — 1 dysk optyczny. — VI International conference “Development trends in mechanization of foundry processes” : Inwałd, 5–7.09.2013
  7. Visualization in a knowledge transfer process / Janusz OPIŁA // W: ENTRENOVA – ENTerprise REseach inNOVAtion conference : 6–8 September 2018, Split, Croatia / ed. by Marin Milković, [et al.]. — Zagreb : Sveučilišna tiskara, 2018. — (Book of abstracts of the ENTRENOVA – Enterprise Research Innovation Conference ; ISSN 1849-7969 ; vol. 4 no. 1). — S. 94. — Pełny tekst na CD-ROMie. – S. 485–493.
  8. Model driven architecture and classification of business rules modelling languages / Bartłomiej GAWEŁ, Iwona SKALNA // W: Advances in Business ICT : [ABICT : 3rd International Workshop on Advances in Business ICT : Wrocław, Poland, September 9–12, 2012] / eds. Maria Mach-Król, Tomasz Pełech-Pilichowski. — Switzerland : Springer International Publishing, cop. 2014. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 257). — ISBN: 978-3-319-03676-2 ; e-ISBN: 978-3-319-03677-9. — S. 123–131. — Bibliogr. s. 131, Abstr.
Additional information:

None