Drukuj sylabus

Metody statystyczne w zarządzaniu produkcją

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:

MP/I-DU>MetStaZar

Kod Erasmus / ISCED:

(brak danych) / (brak danych)

Nazwa przedmiotu:

Metody statystyczne w zarządzaniu produkcją

Jednostka:

Katedra Technologii Maszyn i Inżynierii Produkcji

Grupy:

Przedmioty 2 sem. - zarz. i inż. produkcji-Nowoczesne met.zarządzania produkcją st. II-go stopnia

Punkty ECTS i inne:

4.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:

roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

Język prowadzenia:

polski

Pełny opis:

Moduł obowiązkowy dla studentów drugiego semestru

Treści kształcenia

- Istota statystyki, statystyczny opis zbioru danych, wnioskowanie statystyczne

- Metody kontroli. Statystyczna kontrola odbiorcza. Statystyczne sterowanie procesem (SPC)

- Zdolność jakościowa maszyny i procesu. Karty kontrolne i ich charakterystyka

- Matematyczne modelowanie procesów wytwarzania. Programy randomizowane.

- Projektowanie eksperymentów (DoE). Programy dwu i trójpoziomowe

- Istota i kryteria optymalizacji procesów wytwarzania. Optymalizacja na podstawie modelu matematycznego

- Optymalizacja bez znajomości modelu matematycznego. Optymalizacja wielkryterialna

- Badanie zdolności maszyny i procesu

- Projekt i analiza karty kontrolnej

- Modelowanie procesu wytwarzania przy wykorzystaniu planu kompletnego zdeterminowanego dwupoziomowego z uwzględnieniem skutków interakcji

- Modelowanie procesu wytwarzania przy wykorzystaniu planu kompletnego zdeterminowanego trójpoziomowego

- Optymalizacja procesu metodą przejścia po gradiencie

- Optymalizacja procesu metodą sympleksów

Literatura:

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

Hamrol A - Zarządzanie jakością z przykładami - PWN, Warszawa. - 2008

Sęp J., Perłowski R., Pacana A. Techniki wspomagania zarządzania jakością - Techniki wspomagania zarządzania jakością - Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej. - 2007

Korzyński M - Metodyka eksperymentu - WNT, Warszawa. - 2006

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

Sęp J., Perłowski R., Pacana A. - Techniki wspomagania zarządzania jakością - Oficyna wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej. - 2007

Korzyński M - Metodyka eksperymentu - WNT, Warszawa. - 2006

Literatura do samodzielnego studiowania

Plonka S - Wielokryterialna optymalizacja procesów wytwarzania części maszyn - WNT, Warszawa . - 2011

Efekty uczenia się:

Student, który zaliczył moduł	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Sposoby weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia
Posiada pogłębioną wiedzę matematyczną niezbędną do statystycznego opisu zbioru danych, testowania hipotez statystycznych, oceny zdolności maszyn i procesów, projektowania kart kontrolnych oraz oceny adekwatności matematycznych modeli procesów wytwarzania.	wykład	zaliczenie cz. pisemna
Potrafi zaprojektować i przeanalizować wyniki eksperymentu dającego możliwość utworzenia modelu matematycznego procesu, potrafi przeprowadzić obliczenia niezbędne do oceny istotności współczynników modelu oraz oceny jego adekwatności. Posiada umiejętność zaprojektowania i opracowania wyników eksperymentu oceniającego zdolność maszyny i procesu	laboratorium problemowe	raport pisemny
Zna metody statystyczne umożliwiające efektywne zarządzanie jakością procesów wytwarzania i potrafi je stosować, zna podstawowe metody optymalizacji procesów oraz potrafi stosować wybrane metody badawcze	wykład, laboratorium problemowe	zaliczenie cz. pisemna, raport pisemny
Ma umiejętność wyciągania wniosków o kierunkach doskonalenia procesów wytwarzania oraz potrafi je optymalizować na podstawie wyników uzyskanych dzięki wykorzystaniu metod statystycznych i optymalizacyjnych	wykład, laboratorium problemowe	zaliczenie cz. pisemna, raport pisemny

Metody i kryteria oceniania:

na ocenę 3	na ocenę 4	na ocenę 5
Posiada wiedzę matematyczną niezbędną do statystycznego opisu zbioru danych, testowania hipotez statystycznych, oceny zdolności maszyn i procesów, projektowania kart kontrolnych oraz oceny adekwatności matematycznych modeli procesów wytwarzania.	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 3, ale również Posiada podstawowa wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych zależności matematycznych	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 4, ale również Posiada poszerzoną wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych zależności matematycznych
Potrafi zaprojektować i przeanalizować wyniki eksperymentu dającego możliwość utworzenia modelu matematycznego procesu, potrafi przeprowadzić obliczenia niezbędne do oceny istotności współczynników modelu oraz oceny jego adekwatności. Posiada umiejętność zaprojektowania i opracowania wyników eksperymentu oceniającego zdolność maszyny i procesu	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 3, ale również Posiada podstawową wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych zależności matematycznych	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 4, ale również Posiada poszerzoną wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych zależności matematycznych
Zna metody statystyczne umożliwiające efektywne zarządzanie jakością procesów wytwarzania, zna podstawowe metody optymalizacji procesów	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 3, ale również Posiada podstawową wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych modeli	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 4, ale również Posiada poszerzoną wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych modeli
Ma umiejętność wyciągania wniosków o kierunkach doskonalenia procesów wytwarzania oraz potrafi je optymalizować na podstawie wyników uzyskanych dzięki wykorzystaniu metod statystycznych i optymalizacyjnych	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 3, ale również Posiada podstawową wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych zależności matematycznych oraz modeli	nie tylko osiągnął poziom wiedzy i umiejętności wymagany na ocenę 4, ale również Posiada poszerzoną wiedzę dotyczącą podstaw teoretycznych wykorzystywanych zależności matematycznych oraz modeli

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres:	2021-10-01 - 2022-01-31	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ WYK PT LAB LAB LAB LAB LAB
Typ zajęć:	Laboratorium, 30 godzin więcej informacji Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Jarosław Sęp
Prowadzący grup:	Lidia Gałda, Jarosław Sęp
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (zakończony)

Okres:	2022-10-01 - 2023-01-30	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WYK WT ŚR CZ PT LAB LAB LAB
Typ zajęć:	Laboratorium, 30 godzin więcej informacji Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Jarosław Sęp
Prowadzący grup:	Lidia Gałda, Jarosław Sęp
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres:	2023-10-01 - 2024-01-28	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WYK WT LAB LAB ŚR LAB LAB LAB CZ PT
Typ zajęć:	Laboratorium, 30 godzin więcej informacji Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Lidia Gałda
Prowadzący grup:	Lidia Gałda
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (zakończony)

Okres:	2024-10-01 - 2025-02-02	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT WYK LAB LAB LAB ŚR CZ PT
Typ zajęć:	Laboratorium, 30 godzin więcej informacji Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Lidia Gałda, Dorota Stadnicka
Prowadzący grup:	Lidia Gałda, Dorota Stadnicka
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Zaliczenie

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza.