Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Optymalizacja procesów produkcyjnych
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
RMBM-2-304-SW-n
Wydział:
Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Inżynieria systemów wytwarzania
Kierunek:
Mechanika i Budowa Maszyn
Semestr:
3
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Niestacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Zwolińska Bożena (bzwol@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

W ramach zajęć (wykładów i projektów) Student zapoznaje się z problemami modelowania i optymalizacji różnych typów produkcji (liniowa, gniazdowa). Dokonuje formalizacji problemów decyzyjnych z określeniem funkcji celu i warunków ograniczających. W ramach zajęć rozwiązywane są problemy dla kryteriów deterministycznych oraz losowych z zadanym rozkładem prawdopodobieństwa.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Zna procedury związane z optymalizacją i poszukiwaniem rozwiązania optymalnego, w szczególności ma wiedzę o formułowaniu funkcji celu, kryteriach, ograniczeniach oraz zmiennych decyzyjnych i parametrach funkcji celu MBM2A_W17, MBM2A_W05, MBM2A_W07, MBM2A_W03 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium
M_W002 Zna wybrane metody rozwiązywania problemów optymalizacyjnych użyteczne w projektowaniu szeroko rozumianych procesów realizacji MBM2A_W17, MBM2A_W05, MBM2A_W04, MBM2A_W03 Aktywność na zajęciach,
Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 Umie wykorzystać metody numeryczne w optymalizacji konstrukcji lub procesu, w szczególności umie odpowiednio zastosować interpolację, aproksymację, metodę Runge-Kutty, mnożniki Lagrange'a MBM2A_U18, MBM2A_U12, MBM2A_U20 Aktywność na zajęciach,
Odpowiedź ustna
M_U002 Potrafi sformułować zadanie optymalizacyjne dla złożonego obiektu, (np. konstrukcji nośnej dźwigara suwnicy), umie rozwiązać takie zadanie dla różnych kryteriów oceny MBM2A_U17, MBM2A_U02, MBM2A_U18, MBM2A_U25, MBM2A_U21, MBM2A_U05, MBM2A_U14 Aktywność na zajęciach,
Projekt inżynierski
M_U003 Potrafi wykorzystać programowanie sieciowe do rozwiązywania problemów optymalizacji, w szczególności umie sporządzić sieć zdarzeń i czynności oraz przeprowadzić optymalizację wykonania złożonego zadania projektowego ze względu na czas realizacji zadania oraz prawdopodobieństwo realizacji w zadanym czasie MBM2A_U06, MBM2A_U17, MBM2A_U21, MBM2A_U05 Aktywność na zajęciach,
Projekt
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
22 8 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Zna procedury związane z optymalizacją i poszukiwaniem rozwiązania optymalnego, w szczególności ma wiedzę o formułowaniu funkcji celu, kryteriach, ograniczeniach oraz zmiennych decyzyjnych i parametrach funkcji celu + - - - - - - - - - -
M_W002 Zna wybrane metody rozwiązywania problemów optymalizacyjnych użyteczne w projektowaniu szeroko rozumianych procesów realizacji + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Umie wykorzystać metody numeryczne w optymalizacji konstrukcji lub procesu, w szczególności umie odpowiednio zastosować interpolację, aproksymację, metodę Runge-Kutty, mnożniki Lagrange'a - - + - - - - - - - -
M_U002 Potrafi sformułować zadanie optymalizacyjne dla złożonego obiektu, (np. konstrukcji nośnej dźwigara suwnicy), umie rozwiązać takie zadanie dla różnych kryteriów oceny + - + - - - - - - - -
M_U003 Potrafi wykorzystać programowanie sieciowe do rozwiązywania problemów optymalizacji, w szczególności umie sporządzić sieć zdarzeń i czynności oraz przeprowadzić optymalizację wykonania złożonego zadania projektowego ze względu na czas realizacji zadania oraz prawdopodobieństwo realizacji w zadanym czasie - - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 57 godz
Punkty ECTS za moduł 2 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 22 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 15 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 15 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 5 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (8h):
Treść wykładów

1W – Wprowadzenie do zadań optymalizacyjnych. Optymalizacja liniowa (metoda geometryczna, metoda Simplex, analiza postoptymalizacyjna)
2W – Zagadnienia przepływów w sieciach (zagadnienia maksymalnego przepływu, zagadnienia najkrótszej drogi, zagadnienia przepływu o najniższym koszcie). Analiza sieciowa CPM oraz PERT.
3W – Optymalizacja wielokryterialna – wyznaczenie rozwiązań Pareto – optymalnych (rozwiązań niezdominowanych).
4W – Programowanie nieliniowe .

7.Wymiarowanie dźwigara konstrukcji skrzynkowej.
8.Optymalizacja dźwigara.

Ćwiczenia laboratoryjne (14h):
Treść ćwiczeń projektowych

Planowanie i projektowanie konwergencyjnych systemów produkcyjnych.
Analiza ścieżki krytycznej CPM – budowa deterministycznego modelu.
Wyznaczenie funkcji gęstości występujących zmiennych losowych w zaprojektowanym układzie (jakość, wydajność, niezawodność układu produkcyjnego).
Analiza sieci PERT – budowa niedeterministycznego modelu o znanym rozkładzie prawdopodobieństwa występujących zmiennych losowych.
Analiza zależności zmiennych w rozpatrywanym układzie produkcyjnym.
Budowa nieliniowego modelu dwuwymiarowego (x,y) zależnych zmiennych i wyznaczenie optymalnej wartości (ekstremum lokalnego) jeśli w zadanym przedziale x ma przyjąć wartość minimalną i jednocześnie y ma przyjąć wartość maksymalną (lub odwrotnie).

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: 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.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Obowiązkowe samodzielne wykonanie projektu optymalizacyjnego dla zadanych przez prowadzącego przedmiot danych. Zaliczenie odbywa się na podstawie odpowiedzi ustnej z zakresu przedstawionego na wykładach i ćwiczeniach projektowych.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: 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.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: 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.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa= Ocena za wykonanie projektu

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

Po konsultacji z prowadzącym Student otrzymuje materiały oraz dane umożliwiające wykonanie dodatkowego projektu z zakresu merytorycznego zajęć, na których wystąpiła absencja.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Stachurski A., Wierzbicki A.: Podstawy optymalizacji. Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa 2001
2. Ignasiak E.: Badania operacyjne. PWE, Warszawa 2001
3. Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A.: Badania operacyjne w przykładach i zadaniach. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2010
4. Łucki Z.(red.): Matematyczne techniki zarządzania. Wydawnictwa AGH, SU 1680, Kraków 2005
5. Sikora W. (red.): Badania operacyjne. PWE, Warszawa 2008
6. Trzaskalik T.: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem. PWE, Warszawa 2008

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Bożena Zwolińska
Modelowanie procesów konwergentnych w złożonych systemach produkcyjnych.
Wydawnictwa AGH, Kraków 2019

Bożena Zwolińska, Łukasz Kubica
Forming of the dynamics of the changes in convergent production system depending on size of production party W: http://www.logforum.net/volume13/issue3

Edward MICHLOWICZ, Bożena ZWOLIŃSKA
Analysis of influence of metal components manufacturing on assembly of refrigeration equipment / // Research in Logistics & Production ; ISSN 2083-4942. — 2016 vol. 6 no. 4, s. 351–360. — Bibliogr. s. 359–360, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2016-08-31

Bożena ZWOLIŃSKA, Małgorzata Werbińska
Wykorzystanie metody CPM do wyznaczania czasu rozpoczęcia produkcji urządzeń chłodniczych — [Establishing production initiation time for refrigerating devices using the CPM method] / // W: Innowacje w zarządzaniu i inżynierii produkcji, T. 1 / pod red. Ryszarda Knosali. — Opole : Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, 2017. — ISBN: 978-83-941281-1-1. — S. 709–720. — Bibliogr. s. 720, Streszcz.

Informacje dodatkowe:

Brak