Karta przedmiotu
Fabryki przyszłości
Podstawowe informacje o zajęciach
Cykl kształcenia:
2025/2026
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:
pierwszego stopnia
Forma studiów:
stacjonarne
Specjalności na kierunku:
Informatyka w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Systemy zapewnienia jakości produkcji, Zarządzanie systemami produkcyjnymi
Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów:
inżynier
Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia:
Katedra Technologii Maszyn i Inżynierii Produkcji
Kod zajęć:
16249
Status zajęć:
obowiązkowy dla specjalności Systemy zapewnienia jakości produkcji
Układ zajęć w planie studiów:
sem: 7 / W15 L15 / 2 ECTS / Z
Język wykładowy:
polski
Imię i nazwisko koordynatora 1:
prof. dr hab. inż. Jarosław Sęp
Imię i nazwisko koordynatora 2:
prof. dr hab. inż. Dorota Stadnicka
Cel kształcenia i wykaz literatury
Główny cel kształcenia:
Przekazanie informacji odnośnie przemysłu 4,0, fabryki przyszłości oraz pracownika przyszłości
Ogólne informacje o zajęciach:
Przedmiot obejmuje zajęcia wykładowe oraz zajęcia laboratoryjne. Treści kształcenia uzupełnione zostaną wizytą studyjną w przedsiębiorstwie produkcyjnym w którym wdrożono rozwiązania charakterystyczne dla czwartej rewolucji przemysłowej.
Materiały dydaktyczne:
Materiały prezentacyjne wspomagające wykład
Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć
| 1 | Michna A., Kaźmierczak J.: | Przemysł 4.0 w organizacjach. | PWN, Warszawa . | 2020 |
| 2 | Schwab K. | Czwarta rewolucja przemysłowa | StudioEMKA. | 2018 |
| 1 | Stawiarska E., Szwajca D. | Wdrażanie rozwiązań przemysłu 4.0 w wybranych funkcjonalnych obszarach zarządzania przedsiębiorstw branży motoryzacyjnej | CeDeWu. | 2020 |
| 1 | Platforma Przemysłu Przyszłości – materiały Ministerstwa Przedsiębiorczości i Technologii | - | -. | - |
Wymagania wstępne w kategorii wiedzy / umiejętności / kompetencji społecznych
Wymagania formalne:
Uzyskanie wszystkich zaliczeń i pozytywny wynik egzaminów na poprzedzającyhc semestrach
Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy:
Znajomość procesów realizowanych we współczesnych przedsiębiorstwach
Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności:
Umiejętność samodzielnego kształcenia oraz samodzielnego rozwiązywania problemów w ramach kształcenia inżynierskiego.
Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych:
Świadomość konieczności ustawicznego kształcenia. Świadomość dynamicznej zmienności współczesnego świata. .
Efekty kształcenia dla zajęć
| 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 PRK |
|---|---|---|---|---|---|
| MEK01 | ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie nauk niezbędnych dla zrozumienia i opisania problematyki zarządzania i przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu techniki, ekonomii i zarządzania oraz kompetencje społeczne | wykład | egzamin cz. pisemna |
K-W09+ K-K07+ |
P6S-KK P6S-WG |
| MEK02 | potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty | laboratorium | prezentacja dokonań (portfolio) |
K-U04+ K-U13+ |
P6S-UU P6S-UW |
Treści kształcenia dla zajęć
| Sem. | TK | Treści kształcenia | Realizowane na | MEK |
|---|---|---|---|---|
| 7 | TK01 | w1 | MEK01 | |
| 7 | TK02 | w2 | MEK01 | |
| 7 | TK03 | w3 | MEK01 | |
| 7 | TK04 | w4 | MEK01 | |
| 7 | TK05 | w5 | MEK01 | |
| 7 | TK06 | w6 | MEK01 | |
| 7 | TK07 | w7 | MEK01 | |
| 7 | TK08 | w8 | MEK01 | |
| 7 | TK09 | l1 | MEK02 | |
| 7 | TK10 | l2 | MEK02 | |
| 7 | TK11 | l3 | MEK02 | |
| 7 | TK12 | l4 | MEK02 | |
| 7 | TK13 | l6 | MEK02 | |
| 7 | TK14 | l7 | MEK02 | |
| 7 | TK15 | l8 | MEK02 |
Nakład pracy studenta
| Forma zajęć | Praca przed zajęciami | Udział w zajęciach | Praca po zajęciach |
|---|---|---|---|
| Wykład (sem. 7) | Przygotowanie do kolokwium:
5.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
15.00 godz./sem. |
Uzupełnienie/studiowanie notatek:
5.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 5.00 godz./sem. |
| Laboratorium (sem. 7) | Godziny kontaktowe:
15.00 godz./sem. |
||
| Konsultacje (sem. 7) | |||
| Zaliczenie (sem. 7) | Przygotowanie do zaliczenia:
5.00 godz./sem. |
Zaliczenie pisemne:
2.00 godz./sem. |
Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej
| Forma zajęć | Sposób wystawiania oceny podsumowującej |
|---|---|
| Wykład | Wiedza nabyta w ramach wykładu jest weryfikowana przez 1 kolokowium na ostatnim wykładzie. Kolokwium składa się 10-15 pytań (testowych i otwartych), różnie punktowanych. Próg zaliczeniowy: 50% punktów. |
| Laboratorium | Opracowanie wszystkich wymaganych sprawozdań, mogą być wymagane w formie prezentacji. |
| Ocena końcowa | Ocena testu zaliczeniowego z wykładów. |
Przykładowe zadania
Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)
Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)
Inne
(-)
Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie
Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi tak
| 1 | D. Antonelli; D. Stadnicka | Supporting Lean Analysis Through IIoT in Digitalized Human-Robot Collaborative Environments | 2026 |
| 2 | E. Chodakowska; S. Kocira; M. Kuboń; S. Saniuk; D. Stadnicka | Mapping Scientific Responses to Challenges in Production Engineering: A Thematic Analysis of Conference Papers | 2026 |
| 3 | K. Antosz; J. Machado; D. Stadnicka; J. Trojanowska | Advances in Lean Manufacturing, Volume 1: LEAN in Action: Digital Transformation and Sustainable Practices | 2026 |
| 4 | A. Gudanowska; A. Kononiuk; J. Siderska; D. Stadnicka | Innowacyjne technologie wspierające integrację i aktywność zawodową osób z niepełnosprawnościami w przemyśle produkcyjnym | 2025 |
| 5 | D. Antonelli; G. Blandino; F. Montagna; D. Stadnicka | Implementation of Inclusive Work Instructions in Manufacturing Processes | 2025 |
| 6 | D. Stadnicka; E. Wyczewska | Integration of Sustainable Development Goals in the Manufacturing Sector | 2025 |
| 7 | J. Pater; D. Stadnicka | Challenges in the Development of a Digital Twin for a Flexible Manufacturing Line: A Case Study | 2025 |
| 8 | K. Antosz; A. Bełzo; R. Perłowski; S. Prucnal; J. Sęp; J. Wiech | Analysis of Static and Dynamic Ball Burnishing of Aluminum: A Servo-Controlled Crank Mechanism Approach | 2025 |
| 9 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Application of Machine Learning to the Prediction of Surface Roughness in the Milling Process on the Basis of Sensor Signals | 2025 |
| 10 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Predicting Surface Roughness in Milling Process with Neural Networks: A Data-Driven Approach | 2025 |
| 11 | O. Hembara; O. Holiian; J. Sęp | Mathematical modelling during studies of the strength of structural elements in the atmosphere of hydrogen and its mixtures | 2025 |
| 12 | O. Holiian; Y. Ivanyts\'ky; J. Sęp | Assessment of the technical condition of pipeline systems for hydrogen mixture transportation us-ing the energy approach | 2025 |
| 13 | D. Antonelli; D. Stadnicka | Classification Graph of Poka-Yoke Techniques for Industrial Applications: Assembly Process Case Studies Effectiveness Evaluation | 2024 |
| 14 | D. Antonelli; P. Litwin; A. Marina; D. Stadnicka | Objective and Subjective Factors Affecting Neurodiverse Inclusion in Manufacturing | 2024 |
| 15 | D. Antonelli; P. Litwin; D. Stadnicka | Employing disabled workers in production: simulating the impact on performance and service level | 2024 |
| 16 | D. Antonelli; P. Litwin; D. Stadnicka | Inclusive manufacturing through the application of lean tools to sustainability issues | 2024 |
| 17 | D. Stadnicka; E. Wyczewska | Value Stream Mapping and Process Indicators Supporting Sustainable Development in Organizations – A Systematic Literature Review | 2024 |
| 18 | I. Bagdoniene; A. Briones; V. Caballero; A. Carreras-Coch; G. Dec; R. Figliè; J. Navarro; L. Pappa; Ł. Paśko; X. Solé-Beteta; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas; A. Zaballos | Bridging academia and industry in the era of Industry 4.0 by means of the triple helix: The PLANET4 initiative | 2024 |
| 19 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Integrating Sensor Systems and Signal Processing for Sustainable Production: Analysis of Cutting Tool Condition | 2024 |
| 20 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Neural Network Predictive Model in Cutting Tool Condition Detection | 2024 |
| 21 | K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp | Pre-processing Signal Analysis for Cutting Tool Condition in the Milling Process | 2024 |
| 22 | M. Lanzetta; F. Lupi; A. Maffei; P. Podržaj; T. Požrl; D. Stadnicka | Ontology for Constructively Aligned, Collaborative, and Evolving Engineer Knowledge-Management Platforms | 2024 |
| 23 | R. Amadio; A. Carreras-Coch; R. Figliè; D. Mazzei; J. Navarro; Ł. Paśko; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas; A. Zaballos | Towards a Taxonomy of Industrial Challenges and Enabling Technologies in Industry 4.0 | 2024 |
| 24 | 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 |
| 25 | A. Bonci; G. Dec; S. Longhi; M. Pirani; D. Stadnicka | A Concept of an SME Focused Edge Computing Self-managing Cyber-physical System | 2023 |
| 26 | D. Antonelli; A. Christopoulos; V. Dagienė; A. Juškevičienė; M. Laakso; V. Masiulionytė-Dagienė; M. Mądziel; D. Stadnicka; C. Stylios | A Virtual Reality Laboratory for Blended Learning Education: Design, Implementation and Evaluation | 2023 |
| 27 | D. Stadnicka | Systemy produkcyjne zorientowane na człowieka. Human-centric manufacturing systems. Monografia | 2023 |
| 28 | 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 |
| 29 | M. Burgos; G. Fantoni; E. Grivel; D. Stadnicka | Sharing our experience of the ASSETs+ European Defence Challenge from the design to the implementation | 2023 |
| 30 | 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 |
| 31 | A. Bonci; S. Longhi; D. Stadnicka | The Overall Labour Effectiveness to Improve Competitiveness and Productivity in Human-Centered Manufacturing | 2022 |
| 32 | D. Antonelli; P. Litwin; D. Stadnicka | Disabled employees on the manufacturing line: Simulations of impact on performance and benefits for companies | 2022 |
| 33 | D. Atzeni; A. Carreras-Coch; G. Dec; D. Mazzei; M. Mądziel; L. Pappa; Ł. Paśko; X. Solé-Beteta; D. Stadnicka; C. Stylios | Plan and Develop Advanced Knowledge and Skills for Future Industrial Employees in the Field of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing | 2022 |
| 34 | D. Stadnicka; Ł. Szczekala | Knowledge Management as a Sustainable Development Supporting Method in Manufacturing Organizations – A Systematic Literature Review | 2022 |
| 35 | E. Boffa; R. Chelli; P. Ferreira; M. Finžgar; M. Lanzetta; P. Litwin; N. Lohse; F. Lupi; M. M. Mabkhot; A. Maffei; P. Minetola; P. Podržaj; D. Stadnicka | Toward a sustainable educational engineer archetype through Industry 4.0 | 2022 |
| 36 | E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification | 2022 |
| 37 | 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 |
| 38 | G. Dec; K. Kubiak; D. Stadnicka | Possible Applications of Edge Computing in the Manufacturing Industry-Systematic Literature Review | 2022 |
| 39 | G. Dec; R. Figliè; D. Mazzei; M. Mądziel; J. Navarro; Ł. Paśko; X. Solé-Beteta; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas | Role of Academics in Transferring Knowledge and Skills on Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing | 2022 |
| 40 | J. Sęp; G. Szyszka | Comparative Performance Evaluation of Multiconfiguration Touch-Trigger Probes for Closed-Loop Machining of Large Jet Engine Cases | 2022 |
| 41 | K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life | 2022 |
| 42 | K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool | 2022 |
| 43 | K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński | The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing | 2022 |
| 44 | 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 |
| 45 | 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 |
| 46 | P. Litwin; D. Stadnicka | Problems of System Dynamics model development for complex product manufacturing process | 2022 |
| 47 | 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 |
| 48 | 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 |
| 49 | W. Daź; D. Habrat; W. Habrat; D. Stadnicka | Technical and Legal Relations in Aviation Industry from Technology Management and Sustainability Perspective | 2022 |
| 50 | D. Antonelli; G. Bruno; D. Stadnicka | Evaluating the effect of learning rate, batch size and assignment strategies on the production performance | 2021 |
| 51 | D. Antonelli; J. Barata; E. Boffa; P. C. Priarone; R. Chelli; P. Ferreira; M. Finžgar; M. Lanzetta; P. Litwin; N. Lohse; F. Lupi; M. M. Mabkhot; A. Maffei; M. Mądziel; P. Minetola; S. Nikghadam-Hojjati; Ł. Paśko; P. Podržaj; D. Stadnicka; X. Wang | Mapping Industry 4.0 Enabling Technologies into United Nations Sustainability Development Goals | 2021 |
| 52 | D. Basara; J. Pater; D. Stadnicka | Influence of temperature based process parameter compensation on process efficiency and productivity | 2021 |
| 53 | D. Stadnicka | Lean Manufacturing: kompendium wiedzy | 2021 |
| 54 | D. Stadnicka | Problemy w obszarach produkcyjnych: Część 1. Proste metody w trudnych zadaniach. Studia przypadków | 2021 |
| 55 | D. Stadnicka | Problemy w obszarach produkcyjnych: Część 2. Pracownik i technologie przyszłości. Studia przypadków | 2021 |
| 56 | J. Pater; D. Stadnicka | Towards Digital Twins Development and Implementation to Support Sustainability-Systematic Literature Review | 2021 |
| 57 | K. Antosz; D. Kwiatanowski; J. Sęp; G. Szyszka | Automatic compensation of errors of multi-task machines in the production of aero engine cases | 2021 |
| 58 | K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński | Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making | 2021 |
| 59 | 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 |
| 60 | M. Mądziel; D. Stadnicka | Application of Lean Analyses and Computer Simulation in Complex Product Manufacturing Process | 2021 |
| 61 | A. Bonci; G. Dec; E. Lorenzoni; M. Pirani; D. Stadnicka | Symbiotic cyber-physical Kanban 4.0: an Approach for SMEs | 2020 |
| 62 | B. Bukowska; D. Stadnicka | Value stream mapping of a unique complex product manufacturing process | 2020 |
| 63 | D. Stadnicka; E. Wyczewska | Sustainable development supported by lean tools in assembly processes-a systematic literature review | 2020 |
| 64 | E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński | Machining sensor data management for operation-level predictive model | 2020 |
| 65 | 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 |
| 66 | J. Sęp; D. Stadnicka; J. Zając | Przegląd wymagań stawianych specjalistom na rynku pracy w województwie podkarpackim w kontekście wymagań technologii Przemysłu 4.0 | 2020 |
| 67 | K. Dudek; L. Gałda; R. Oliwa; J. Sęp | Surface layer analysis of helical grooved journal bearings after abrasive tests | 2020 |