Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Engineering of production processes
Course of study:
2019/2020
Code:
EAiR-1-210-s
Faculty of:
Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Automatics and Robotics
Semester:
2
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
prof. dr hab. inż. Byrski Witold (wby@agh.edu.pl)
Module summary
Treścią wykładu będę podstawy wiedzy dotyczącej inżynierii produkcji, która jest rozumiana jako zespół działań mających na celu efektywną realizację procesu produkcji od chwili rozpoznania potrzeby wyprodukowania dobra poprzez zaprojektowanie procesu produkcyjnego do chwili jego wypełnienia i dystrybucji. Student pozna bogactwo różnorodnych procesów produkcyjnych, dla których automatyka jest podstawą otrzymania wysokiej jakości produktu końcowego.
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 Zna rolę i wagę nowoczesnych technologii i ich wpływ na życie społeczeństwa AiR1A_K03, AiR1A_K01
Skills: he can
M_U001 Posiada umiejętność rozpoznania technologii mechanicznych, elektrycznych, chemicznych i innych AiR1A_U01, AiR1A_U04 Activity during classes
M_U002 Potrafi ocenić Innowacyjność rozwiązań AiR1A_U01, AiR1A_U02 Activity during classes
M_U003 Potrafi współpracować przy projektowaniu inżunierskim AiR1A_U02, AiR1A_U04, AiR1A_U03 Activity during classes
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Zna i rozumie pojęcia związane z technologiami inżynierskimi, procesami produkcyjnymi i technikami wytwarzania AiR1A_W07
M_W002 Zna schematy automatyzacji i robotyzacji procesów AiR1A_W05, AiR1A_W07
M_W003 Zna strukturę różnych procesów produkcyjnych i różne uwarunkowania działalności zawodowej AiR1A_W06, AiR1A_W07
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
14 14 0 0 0 0 0 0 0 0 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 Zna rolę i wagę nowoczesnych technologii i ich wpływ na życie społeczeństwa + - - - - - - - - - -
Skills
M_U001 Posiada umiejętność rozpoznania technologii mechanicznych, elektrycznych, chemicznych i innych + - - - - - - - - - -
M_U002 Potrafi ocenić Innowacyjność rozwiązań + - - - - - - - - - -
M_U003 Potrafi współpracować przy projektowaniu inżunierskim + - - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Zna i rozumie pojęcia związane z technologiami inżynierskimi, procesami produkcyjnymi i technikami wytwarzania + - - - - - - - - - -
M_W002 Zna schematy automatyzacji i robotyzacji procesów + - - - - - - - - - -
M_W003 Zna strukturę różnych procesów produkcyjnych i różne uwarunkowania działalności zawodowej + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 30 h
Module ECTS credits 1 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 14 h
Realization of independently performed tasks 16 h
Module content
Lectures (14h):

1. Historia technologii inżynierskich (1g)
2. Innowacyjne technologie w inżynierii produkcji (1g)
3. Procesy produkcyjne – klasyfikacja, projektowanie (1g)
4. Techniki wytwarzania (1g)
5. Automatyzacja i robotyzacja procesów produkcyjnych (1g)
6. Problemy optymalizacji procesów produkcyjnych (1g)
7. Zarządzanie produkcją (1g)
8. Rachunek kosztów dla inżyniera (1g)
9. Procesy produkcyjne w hutnictwie (1g)
10. Procesy produkcyjne w chemii (1g)
11. Procesy produkcyjne w przemyśle maszynowym (1g)
12. Procesy produkcyjne w przetwórstwie (1g)
13. Projektowanie inżynierskie (1g)
14. Przykłady projektów inżynierskich (1g)

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.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

14 godzinny Wykład (7 spotkań po 2g) zaliczany na podstawie obecności.
Ocena jest bardzo dobra gdy jest 100 % obecności,
Przy 1 nieobecności nieusprawiedliwionej – ocena jest 4.5.
Przy 2 nieobecnościach nieusprawiedliwionych – ocena 4.0.
Przy 3 nieobecnościach nieusprawiedliwionych – ocena 3.5.
Przy 4 nieobecnościach nieusprawiedliwionych – ocena 3.0.
Przy 5-7 nieobecnościach nieusprawiedliwionych, do zaliczenia wykładu niezbędna jest rozmowa sprawdzająca ogólny zasób wiedzy studenta z tematyki inżynierii procesów produkcyjnych.
Każdą nieobecność można zamienić na “usprawiedliwioną” gdy student odbędzie rozmowę sprawdzającą znajomość zakresu materiału z opuszczonego wykładu.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – 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.
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa jest podnoszona w stosunku do oceny za wykład, gdy student bierze aktywny udział w przedmiocie, wykonując np. dodatkowe opracowanie zleconego tematu w formie referatu lub gdy zadeklaruje chęć i odbędzie rozmowę sprawdzającą wiedzę.

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

Każdą nieobecność można zamienić na “usprawiedliwioną” gdy student odbędzie rozmowę sprawdzającą znajomość zakresu materiału z opuszczonego wykładu.

Prerequisites and additional requirements:

Przedmiot bazuje na programie studiów AiR i jest uzupełnieniem dla modułu Wprowadzenie di Automatyki i Robotyki. Stąd wcześniejsze zaliczenie tego modułu jest bardzo pomocne.

Recommended literature and teaching resources:

1. R.Knosala, Inżynieria produkcji-Kompendium wiedzy, PWE, 2017.
2. T.Karpiński, Inżynieria produkcji, WNT, 2004.
3. E.Pająk, Zarządzanie produkcją, PWN, 2006.
4. J.Gawlik, J.Plichta, A.Świć, Procesy produkcyjne, PWE, 2013.
5. R.Knosala, Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, WNT, 2002.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

1. J. Byrski, W. Byrski, An optimal identification of the input-output disturbances in linear dynamic systems by the use of the exact observation of the state, Mathematical Problems in Engineering , 2018 art. no. 8048567, http://downloads.hindawi.com/journals/mpe/2018/8048567.pdf
2. Opracowanie, analiza i testy modelu komunikacji stanowiska inspekcji optycznej z nadrzędnym systemem sterowania, M.Nowak, P.Rotter, P.Lizończyk, W.Byrski. Tryb dostępu: http://automatyka.agh.edu.pl/cytorobot/Zad12Rap2.pdf [2018-10-17]
3. New formulas for approximation of multi-inertial systems, by the FOLPD models, based on two-point identification, J. Byrski, W. Byrski, MSI 2018, IASTED international conference Modelling, Simulation and Identification : July 16–17, 2018, Calgary, Canada.
4. W. Byrski,, A new method of multi-inertial systems identification by the Strejc model, Trends in Advanced Intelligent Control, Optimization and Automation : proceedings of the 19th Polish Control Conference, Kraków, Poland, June 18–21, 2017 Switzerland : Springer International Publishing, 2017.
5. J. Byrski, W. Byrski, Double window state observer for detection and isolation of abrupt changes in parameters, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science ; ISSN 1641-876X. — 2016 vol. 26 no. 3.
6. W.Grega, A.Tutaj, M.Klemiato, W.Byrski, Comparison of real-time industrial process control solutions: glass melting case study, 21th international conference on Methods and Models in Automation and Robotics, 2016, Międzyzdroje, Poland.
7. W. Byrski, J. Byrski, On-line fast identification method and exact state observer for adaptive control of continuous systemz,, WCICA 2014, the 11 World Congress on Intelligent Control and Automation, June 29–July 4, 2014, Shenyang, China,
8. , J. Byrski, W. Byrski, Design and implementation of a new algorithm for fast diagnosis of step changes in parameters of continuous systems SAFEPROCESS 2012 : 8th IFAC symposium on Fault Detection Supervision and Safety for Technical Processes, 2012, Mexico City, Mexico
9. , W. Byrski, J. Byrski, The role of parameter constraints in EE and OE methods for optimal identification of continuous LTI models, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science ; 2012 , http://versita.metapress.com/content/k1r6730v10346453/fulltext.pdf
10. R.Anthony, M. Pelc, W. Byrski, Context-aware real-time systems with autonomic controllers, ICPCA 10 : the 5 International Conference on Pervasive Computing and Applications : December 2010, Maribor, Slovenia
11. R.Anthony, M. Pelc, W. Byrski, Context-aware reconfiguration of autonomic managers in real-time control applications, ICAC’10 : the 7th IEEE/ACM international conference on Autonomic computing and communications, June 7–11, 2010, Washington, DC, USA. New York
12. R.Tadeusiewicz, W.Byrski, Działalność Katedry Automatyki AGH w zakresie monitoringu i sterowania procesów technologicznych, Materiały Konferencji zorganizowanej z okazji 90-lecia AGH, Kraków, 28-29 maja 2009.
13. W.Byrski, „Obserwacja i Sterowanie w Systemach Dynamicznych”, pozycja nr.10, Wydawnictwa Polskiej Akademii Nauk w serii Monografie, druk w Uczelnianych Wydawnictwach Naukowo-Dydaktycznych AGH, 2007, str.513.
14. Duda J., M.Brdys, P.Tatjewski, W. Byrski, Multilayer decomposition for optimizing control of technological processes. Proceed.of IFAC/IMACS Symposium Large Scale Systems: Theory and Application. London lipiec 1995, pp.111-116.
15. Duda J., BYRSKI W.: Sterowanie nadrzędne procesem wielkopiecowym. Proceedings of 4-th Internat. Symposium on Application of Mathematical Methods in Science and Technique. Kraków, czerwiec 1995,pp.33-42.
16. BYRSKI W., J.Duda, J.Gajek, A.Turnau: Ogólny system sterowania komputerowego wolnozmiennymi procesami ciaglymi; Zeszyty Naukowe AGH, Automatyka, nr 1260, z.47, Kraków, 1989, str.201-207.

Additional information:

None