Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Modelling and Optimisation of Logistics Processes
Course of study:
2019/2020
Code:
ZZIP-2-209-n
Faculty of:
Management
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Management and Production Engineering
Semester:
2
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Course homepage:
Responsible teacher:
dr hab. inż. Karkula Marek (mkarkula@zarz.agh.edu.pl)
Module summary

Celem kursu jest prezentacja podstawowych koncepcji i metod modelowania symulacyjnego oraz metod optymalizacji w zastosowaniu do analizy i rozwiązywania problemów procesów i systemów 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)
Social competence: is able to
M_K001 pracować indywidualnie i w zespole, a także komunikować się i wymieniać informacje w ramach realizacji zadania projektowego ZIP2A_K02 Execution of a project
Skills: he can
M_U001 zastosować zdobytą wiedzę do analizy złożonych modeli procesów i systemów logistycznych i wnioskowania dotyczącego wprowadzenia ulepszeń w systemie ZIP2A_U01 Execution of laboratory classes,
Execution of a project
M_U002 zastosować zdobytą wiedzę do budowy prostych modeli procesów i systemów logistycznych, projektowania eksperymentów symulacyjnych, analizy wyników oraz tworzenia dokumentacji. ZIP2A_U02, ZIP2A_U01 Execution of laboratory classes,
Execution of a project
Knowledge: he knows and understands
M_W001 podstawowe zagadnienia związane z procesem budowy i wykorzystania modeli procesów logistycznych ZIP2A_W02, ZIP2A_W05, ZIP2A_W03, ZIP2A_W01 Examination
M_W002 dostępne metody modelowania, podstawowe pojęcia związane z modelami i symulacją procesów i systemów logistycznych ZIP2A_W05, ZIP2A_W03, ZIP2A_W04 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 8 0 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
Social competence
M_K001 pracować indywidualnie i w zespole, a także komunikować się i wymieniać informacje w ramach realizacji zadania projektowego - - - - - - - - + - -
Skills
M_U001 zastosować zdobytą wiedzę do analizy złożonych modeli procesów i systemów logistycznych i wnioskowania dotyczącego wprowadzenia ulepszeń w systemie - - + - - - - - + - -
M_U002 zastosować zdobytą wiedzę do budowy prostych modeli procesów i systemów logistycznych, projektowania eksperymentów symulacyjnych, analizy wyników oraz tworzenia dokumentacji. - - + - - - - - + - -
Knowledge
M_W001 podstawowe zagadnienia związane z procesem budowy i wykorzystania modeli procesów logistycznych + - + - - - - - - - -
M_W002 dostępne metody modelowania, podstawowe pojęcia związane z modelami i symulacją procesów i systemów logistycznych + - - - - - - - - - -
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 24 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 25 h
Realization of independently performed tasks 25 h
Examination or Final test 2 h
Module content
Lectures (8h):
  1. Wprowadzenie – cele modelowania i optymalizacji procesów logistycznych

    • Proces logistyczny w ujęciu systemowym
    • Wykorzystanie modeli we wspomaganiu podejmowania decyzji logistycznych

  2. Wprowadzenie – cele modelowania i optymalizacji procesów logistycznych

    • Proces logistyczny w ujęciu systemowym
    • Wykorzystanie modeli we wspomaganiu podejmowania decyzji logistycznych

  3. Metody modelowania procesów i systemów logistycznych

    • Klasyfikacja modeli procesów i systemów logistycznych
    • Metodyka modelowania symulacyjnego

  4. Metody modelowania procesów i systemów logistycznych

    • Klasyfikacja modeli procesów i systemów logistycznych
    • Metodyka modelowania symulacyjnego

  5. Symulacja dyskretna sterowana zdarzeniami DES

    • Elementy modelu dyskretnego sterowanego zdarzeniami
    • Mechanizmy opisu logiki w modelach
    • Odwzorowanie upływu czasu w modelach symulacyjnych
    • Oprogramowanie symulacyjne

  6. Symulacja dyskretna sterowana zdarzeniami DES

    • Elementy modelu dyskretnego sterowanego zdarzeniami
    • Mechanizmy opisu logiki w modelach
    • Odwzorowanie upływu czasu w modelach symulacyjnych
    • Oprogramowanie symulacyjne

  7. Weryfikacja i walidacja modeli procesów logistycznych – podstawowe techniki

    • Cele stosowania weryfikacji i walidacji modeli
    • Wykorzystanie różnych technik i narzędzi weryfikacji i walidacji

  8. Weryfikacja i walidacja modeli procesów logistycznych – podstawowe techniki

    • Cele stosowania weryfikacji i walidacji modeli
    • Wykorzystanie różnych technik i narzędzi weryfikacji i walidacji

  9. Optymalizacja a symulacja

    • Porównanie metod symulacji i optymalizacji
    • Typowe pola zastosowania symulacji i optymalizacji

  10. Optymalizacja a symulacja

    • Porównanie metod symulacji i optymalizacji
    • Typowe pola zastosowania symulacji i optymalizacji

  11. Analiza i ocena wyników modeli symulacyjnych

    • Analiza wyników symulacji – metody oceny statycznej wyników
    • Prezentacja i dokumentacja wyników symulacji

  12. Analiza i ocena wyników modeli symulacyjnych

    • Analiza wyników symulacji – metody oceny statycznej wyników
    • Prezentacja i dokumentacja wyników symulacji

Laboratory classes (8h):
  1. Zapoznanie się z środowiskiem symulacyjnym
  2. Zapoznanie się z środowiskiem symulacyjnym
  3. Praca z edytorem i symulatorem – wykorzystanie podstawowych elementów odwzorowujących obiekty rzeczywistych systemów
  4. Praca z edytorem i symulatorem – wykorzystanie podstawowych elementów odwzorowujących obiekty rzeczywistych systemów
  5. Modelowanie przepływu informacji – biblioteka elementów sterujących
  6. Modelowanie przepływu informacji – biblioteka elementów sterujących
  7. Wykorzystanie technik tabeli decyzyjnych
  8. Wykorzystanie technik tabeli decyzyjnych
  9. Analiza i ocena wyników modelowania, przygotowanie dokumentacji
  10. Automatyzacja eksperymentów symulacyjnych
Workshops (8h):
Realizacja projektu w zespole
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.
  • Laboratory classes: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
  • Workshops: Studenci realizują zajęcia w formie projektowo-warsztatowej.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

W przypadku nieuzyskania zaliczenia w terminie podstawowym student ma prawo do dwukrotnego zaliczania ćwiczeń w terminach poprawkowych pod warunkiem wcześniejszego wyrównania ew. zaległości powstałych wskutek nieobecności na zajęciach.

Prowadzący zajęcia dopuszcza przeprowadzenie egzaminu w terminie zerowym.

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.
  • Laboratory classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
  • Workshops:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują zajęcia warsztatowe pracując w zespołach zgodnie z zasadami określonymi przez prowadzącego. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu.
Method of calculating the final grade:
  • Ocena końcowa jest wystawiana na podstawie średniej ważonej obliczanej z ocen:
    z laboratorium z wagą 0.3, z ćwiczeń audytoryjnych wagą 0.3 oraz z egzaminu z wagą 0.4.
  • Ocena z ćwiczeń audytoryjnych ustalana jest na podstawie oceny uzyskanej za przygotowanie i zaprezentowanie wyników zadania projektowego.
  • Ocena z ćwiczeń laboratoryjnych obliczana jest jako średnia arytmetyczna z ocen za przygotowanie sprawozdań do poszczególnych ćwiczeń.
Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Tryb wyrównania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach ustala prowadzący zajęcia uwzględniając specyfikę oraz wielkość powstałych zaległości.

Prerequisites and additional requirements:

Prerequisites and additional requirements not specified

Recommended literature and teaching resources:
  1. Banks J., Carson J.S., Nelson B.L., Nicol D.M. Discrete-event system simulation. International Series In Industrial and Systems Engineering. Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2001.
  2. Chung C.A. Simulation modeling handbook. A practical approach. CRC Press LCC, New York, 2004.
  3. Fishman G.S. Symulacja komputerowa. Pojęcia i metody. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 1981.
  4. Kelton D.W., Law A.M. Simulation modeling and analysis. McGraw-Hill, New York, 1982.
  5. Robinson S. Simulation: The practice of model development and use. John Wiley & Sons Ltd, 2004.
  6. Werewka J.: Projektowanie symulacji systemów – symulacja systemów zdarzeń dyskretnych Wydawnictwo AGH, Kraków, 1989.
  7. Zeigler B.P., Praehofer H., Kim T.G. Theory of modeling and simulation. Integrating discrete event and continuous complex dynamic systems. Academic Press, San Diego, 2000.
Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:
  1. Karkula M.: „Wybrane aspekty modelowania symulacyjnego zautomatyzowanych systemów transportu wewnętrznego”, Logistyka nr 2, 2010
  2. Karkula M.: „Analysis of the operation of a stacker crane with simulation methods”, Logistics and Transport, no 1, 2011, pp. 55–61
  3. Karkula M., Bukowski L.: „Computational intelligence methods – joint use in discrete event simulation model of logistics processes”, 2012 Winter Simulation Conference: December 9–12, 2012, Berlin, Germany : proceedings / eds. C. Laroque, [et al.]
  4. Karkula M.: „Modelowanie i symulacja procesów logistycznych”, Wydawnictwa AGH, Kraków 2013
  5. Karkula M., Jurczyk K. (et al.): „Quantitative methods in logistics management”, AGH University of Science and Technology Press, Krakow 2014
  6. Karkula M., Wicher P., Staš D., Lenort R., Besta P.: „A computer simulation-based analysis of supply chains resilience in industrial environment”, Metallurgy 54(4), 2015, pp. 703–706
Additional information:

Ogólne warunki uczestnictwa i zaliczenia przedmiotu określa Regulamin Studiów.