Cykl kształcenia: 2016/2017
Nazwa jednostki prowadzącej studia: Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa
Nazwa kierunku studiów: Zarządzanie i inżynieria produkcji
Obszar kształcenia: nauki techniczne
Profil studiów: ogólnoakademicki
Poziom studiów: drugiego stopnia
Forma studiów: stacjonarne
Specjalności na kierunku: Ekologia produkcji, Nowoczesne metody zarządzania produkcją, Nowoczesne technologie informacyjno-komunikacyjne w przedsiębiorstwie, Zintegrowane systemy wytwarzania
Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów:
Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Katedra Technologii Maszyn i Inżynierii Produkcji
Kod zajęć: 1541
Status zajęć: obowiązkowy dla specjalności Nowoczesne metody zarządzania produkcją
Układ zajęć w planie studiów: sem: 2 / W15 L30 / 4 ECTS / Z
Język wykładowy: polski
Imię i nazwisko koordynatora: prof. dr hab. inż. Jarosław Sęp
Główny cel kształcenia: Celem kształcenie jest nabycie przez studentów wiedzy teoretycznej oraz praktycznych umiejętności stosowania metod statystycznych do badania zdolności maszyn i procesów, projektowania i analizowania kart kontrolnych, a także tworzenia modeli matematycznych i optymalizowania procesów wytwarzania
Ogólne informacje o zajęciach: Moduł obowiązkowy dla studentów drugiego semestru
1 | Hamrol A | Zarządzanie jakością z przykładami | PWN, Warszawa. | 2008 |
2 | Sęp J., Perłowski R., Pacana A. Techniki wspomagania zarządzania jakością | Techniki wspomagania zarządzania jakością | Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej. | 2007 |
3 | Korzyński M | Metodyka eksperymentu | WNT, Warszawa. | 2006 |
1 | Sęp J., Perłowski R., Pacana A. | Techniki wspomagania zarządzania jakością | Oficyna wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej. | 2007 |
2 | Korzyński M | Metodyka eksperymentu | WNT, Warszawa. | 2006 |
1 | Plonka S | Wielokryterialna optymalizacja procesów wytwarzania części maszyn | WNT, Warszawa . | 2011 |
Wymagania formalne: Rejestracja na II semestr studiów
Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Wiedza z zakresu podstaw statystyki matematycznej. Wiedza z zakresu podstaw projektowania procesów technologicznych
Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność prowadzenia samodzielnych analiz
Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Kreatywność, otwartość na pozyskiwanie nowej wiedzy
MEK | Student, który zaliczył zajęcia | Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia | Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia | Związki z KEK | Związki z OEK |
---|---|---|---|---|---|
01 | 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. | wykład | zaliczenie cz. pisemna |
K_W01+ |
W01+ |
02 | 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 |
K_W07++ K_U08+++ |
W07++ U08+++ |
03 | Zna metody statystyczne umożliwiające efektywne zarządzanie jakością procesów wytwarzania, zna podstawowe metody optymalizacji procesów | wykład, laboratorium problemowe | zaliczenie cz. pisemna, raport pisemny |
K_W07++ K_W09+++ |
W07++ W09+++ |
04 | 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 |
K_U16+++ |
U16+++ |
Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).
Sem. | TK | Treści kształcenia | Realizowane na | MEK |
---|---|---|---|---|
2 | TK01 | W01 | MEK01 | |
2 | TK02 | W02 | MEK03 | |
2 | TK03 | WO3 | MEK03 | |
2 | TK04 | W04 | MEK03 | |
2 | TK05 | W05 | MEK03 | |
2 | TK06 | W06 | MEK03 MEK04 | |
2 | TK07 | W07 | MEK03 MEK04 | |
2 | TK08 | L01 | MEK02 | |
2 | TK09 | L02 | MEK02 | |
2 | TK10 | L03 | MEK02 MEK04 | |
2 | TK11 | L04 | MEK03 MEK04 | |
2 | TK12 | L05 | MEK04 | |
2 | TK13 | L06 | MEK04 |
Forma zajęć | Praca przed zajęciami | Udział w zajęciach | Praca po zajęciach |
---|---|---|---|
Wykład (sem. 2) | Przygotowanie do kolokwium:
15.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
15.00 godz./sem. |
Studiowanie zalecanej literatury:
15.00 godz./sem. |
Laboratorium (sem. 2) | Przygotowanie do laboratorium:
5.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
30.00 godz./sem. |
Dokończenia/wykonanie sprawozdania:
10.00 godz./sem. |
Konsultacje (sem. 2) | Udział w konsultacjach:
1.00 godz./sem. |
||
Zaliczenie (sem. 2) | Przygotowanie do zaliczenia:
15.00 godz./sem. |
Zaliczenie pisemne:
2.00 godz./sem. |
Forma zajęć | Sposób wystawiania oceny podsumowującej |
---|---|
Wykład | Zaliczenie zajęć wykładowych realizowane jest w formie pisemnej. Podczas zaliczenia sprawdzane jest osiągnięcie efektów modułowych MEK01, MEK03, MEK04. Student który zaliczył na 3,0: Potrafi odpowiedzieć na pytania testowe z zakresu obejmowanego sprawdzanymi efektami modułowymi. Student, który zaliczył na ocenę 4,0 dodatkowo: potrafi odpowiedzieć na pytania opisowe, wykazując się wiedzą o podstawach omawianych metod. Student, który zaliczył na ocenę 5,0: dodatkowo posiada pogłębioną wiedzę na temat podstaw naukowych omawianych metod |
Laboratorium | Warunkiem zaliczenia zajęć laboratoryjnych jest aktywny udział w zajęciach oraz poprawne wykonanie wszystkich sprawozdań. Przy zaliczaniu zajęć laboratoryjnych sprawdzane jest osiągnięcie efektów modułowych MEK02, MEK03, MEK04. Student, który zaliczył na ocenę 3,0 poprawnie wykonał wszystkie sprawozdania z zajęć laboratoryjnych. Student, który zaliczył na ocenę 4,0: dodatkowo potrafi wyciągnąć pogłębione wnioski z uzyskanych wyników. Student, który zaliczył na 5,0 dodatkowo musi wykazać się pogłębioną wiedzą z obszaru będącego tematem sprawozdania. |
Ocena końcowa | Ocena końcowa jest średnią arytmetyczną oceny zaliczeniowej z wykładów oraz laboratoriów. |
Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)
Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)
Inne
(-)
Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie
1 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Integrating Sensor Systems and Signal Processing for Sustainable Production: Analysis of Cutting Tool Condition | 2024 |
2 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Neural Network Predictive Model in Cutting Tool Condition Detection | 2024 |
3 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Pre-processing Signal Analysis for Cutting Tool Condition in the Milling Process | 2024 |
4 | Y. Blikharskyy; Z. Blikharskyy; O. Holiian; Y. Ivanytskyi; J. Selejdak; J. Sęp | Evaluation of the Technical Condition of Pipes during the Transportation of Hydrogen Mixtures According to the Energy Approach | 2024 |
5 | M. Bucior; R. Kosturek; J. Sęp; T. Ślęzak; L. Śnieżek; J. Torzewski; W. Zielecki | Effect of Shot Peening on the Low-Cycle Fatigue Behavior of an AA2519-T62 Friction-Stir-Welded Butt Joint | 2023 |
6 | P. Cichosz; M. Drajewicz; M. Góral; A. Majka; W. Nowak; J. Sęp; R. Smusz | Design of Newly Developed Burner Rig Operating with Hydrogen Rich Fuel Dedicated for Materials Testing | 2023 |
7 | E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification | 2022 |
8 | G. Budzik; K. Bulanda; D. Filip; J. Jabłoński; A. Łazorko; M. Oleksy; A. Paszkiewicz; Ł. Przeszłowski; J. Sęp; S. Snela; P. Turek; S. Wolski | Manufacturing Polymer Model of Anatomical Structures with Increased Accuracy Using CAx and AM Systems for Planning Orthopedic Procedures | 2022 |
9 | J. Sęp; G. Szyszka | Comparative Performance Evaluation of Multiconfiguration Touch-Trigger Probes for Closed-Loop Machining of Large Jet Engine Cases | 2022 |
10 | K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life | 2022 |
11 | K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool | 2022 |
12 | K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński | The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing | 2022 |
13 | L. Gałda; J. Sęp; S. Świrad | Effect of the Sliding Element Surface Topography on the Oil Film Thickness in EHD Lubrication in Non-Conformal Contact | 2022 |
14 | M. Bucior; W. Habrat; R. Kluz; K. Krupa; J. Sęp | Multi-criteria optimization of the turning parameters of Ti-6Al-4V titanium alloy using the Response Surface Methodology | 2022 |
15 | R. Amadio; A. Carreras-Coch; D. Mazzei; J. Merino; J. Navarro; J. Sęp; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas; T. Żabiński | Industrial Needs in the Fields of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing | 2022 |
16 | R. Bartłomowicz; A. Bednarz; J. Jaworski; J. Sęp; A. Wójcik | Analysis of the effects of simplifications on the state of loads in a centrifugal compressor | 2022 |
17 | K. Antosz; D. Kwiatanowski; J. Sęp; G. Szyszka | Automatic compensation of errors of multi-task machines in the production of aero engine cases | 2021 |
18 | K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making | 2021 |
19 | M. Laciuga; J. Sęp | Analytic optimization framework for resilient manufacturing production and supply planning in Industry 4.0 context-buffer stock allocation-case study | 2021 |
20 | E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński | Machining sensor data management for operation-level predictive model | 2020 |
21 | G. Budzik; J. Jóźwik; Ł. Kochmański; M. Oleksy; A. Paszkiewicz; Ł. Przeszłowski; J. Sęp; P. Turek; D. Żelechowski | An Analysis of the Casting Polymer Mold Wear Manufactured Using PolyJet Method Based on the Measurement of the Surface Topography | 2020 |
22 | J. Sęp; D. Stadnicka; J. Zając | Przegląd wymagań stawianych specjalistom na rynku pracy w województwie podkarpackim w kontekście wymagań technologii Przemysłu 4.0 | 2020 |
23 | K. Dudek; L. Gałda; R. Oliwa; J. Sęp | Surface layer analysis of helical grooved journal bearings after abrasive tests | 2020 |
24 | E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński | Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system | 2019 |
25 | J. Kluska; M. Madera ; T. Mączka; J. Sęp; T. Żabiński | Condition monitoring in Industry 4.0 production systems - the idea of computational intelligence methods application | 2019 |
26 | L. Gałda; A. Olszewski; J. Sęp; T. Żochowski | Experimental investigation into surface texture effect on journal bearings performance | 2019 |
27 | P. Litwin; J. Sęp; D. Stadnicka | TIPHYS: Otwarta platforma sieciowa dla wspierania procesu edukacyjnego z zakresu Industry 4.0 | 2019 |