Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Zaznajomienie studentów z szeroko pojętą tematyką analizy danych przemysłowych, w szczególności z gromadzeniem, przetwarzaniem i analizą danych w procesach produkcyjnych.

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł składa się z wykładu, w czasie którego prezentowane są zagadnienia z obszaru potrzeby analizy danych przemysłowych, rodzaju danych oraz sposobów ich gromadzenia, metod i technik przetwarzania danych przemysłowych, laboratorium, podczas którego student praktycznie wykorzystuje zarówno proste, jak i zaawansowane metody i techniki do analizy danych przemysłowych.

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	. D. T. Larose,	Metody i modele eksploracji danych	Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.	2008
2	Adam Hamrol, Strategie i praktyki sprawnego działania : LEAN, SIX SIGMA i inne, Wydaw.Nauk.PWN, 2015		.

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Walesiak, Marek, Gatnar Eugeniusz	Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R	Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.	2012
2	Przemysław Biecek	Analiza danych z programem R	Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.	2013

Literatura do samodzielnego studiowania

1	D. T. Larose, , Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2008		.
2	P. Flach, Machine Learning, The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2012		.

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Zgodne z regulaminem studiów.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Student powinien umieć wykorzystywać wiedzę matematyczną zakresu podstaw statystyki do analizy danych.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność prowadzenia samodzielnych analiz.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Kreatywność, otwartość na pozyskiwane nowej wiedzy.

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
01	Zna i rozumie potrzebę analizy danych przemysłowych.	Wykład	Test pisemny	K_W02+ K_W03+	P7S_WG
02	Zna podstawowe mechanizmy z zakresu przetwarzania i analizy danych przemysłowych.	Wykład, laboratorium	Test pisemny, sprawozdanie z laboratorium	K_W03++ K_W11+++ K_U11++ K_K01+	P7S_KK P7S_UW P7S_WG
03	Zna metody statystyczne i metody uczenia maszynowego mające zastosowanie w analizie danych produkcyjnych.	Wykład, laboratorium	Test pisemny	K_W02++ K_W03+ K_W10++ K_W11+++ K_U09++	P7S_UW P7S_WG
04	Potrafi dobrać i zastosować odpowiednie metody statystyczne i uczenia maszynowego do analizy danych produkcyjnych.	Wykład, laboratorium	Test pisemny, sprawozdanie z laboratorium	K_W02++ K_W10+ K_U03++ K_U09++ K_K02+	P7S_KK P7S_KO P7S_UW P7S_WG
05	Posiada pogłębioną wiedzę z zakresu stosowania analiz statystycznych i metod uczenia maszynowego w analizach przemysłowych.	Laboratorium	Sprawozdanie z laboratorium	K_W10+++ K_U03++ K_U18+++ K_K02++ K_K03++	P7S_KK P7S_KO P7S_UK P7S_UW P7S_WG
06	Potrafi interpretować wyniki i formułować wnioski z przeprowadzonych analiz.	Laboratorium	Sprawozdanie z laboratorium.	K_U03+++ K_U18++ K_K02++ K_K03++	P7S_KK P7S_KO P7S_UK P7S_UW

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).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
2	TK01	Potrzeba i znaczenie analizy danych przemysłowych.	W01	MEK01
2	TK02	Rodzaje danych generowanych w systemach produkcyjnych. Wstępna analiza i przetwarzanie danych przemysłowych. Techniki i metody wizualizacji danych.	W02	MEK01 MEK02
2	TK03	Podstawowe analizy statystyczne w procesach przemysłowych (analiza zdolności procesu, statystyczne sterowanie procesem, korelacje, regresja).	W03	MEK01 MEK02 MEK03 MEK04
2	TK04	Zaawansowane analizy statystyczne w procesach przemysłowych (statystyka opisowa, formułowanie i testowanie hipotez statystycznych, dobór testów statystycznych)	W04, W05	MEK03 MEK04
2	TK05	Metody eksploracji danych w procesach produkcyjnych. Uczenie maszynowe i uczenie głębokie w analizie danych produkcyjnych.	W06, W07	MEK01 MEK02 MEK03
2	TK06	Analizy gigadanych (Big Data) w systemach produkcyjnych.	W08	MEK01 MEK02 MEK02 MEK03 MEK04 MEK05 MEK06
2	TK06	Zastosowanie metod statystycznych (analiza zdolności procesu, statystyczne sterowanie procesem, korelacje, regresja, statystyka opisowa, formułowanie i testowanie hipotez statystycznych, dobór testów statystycznych) do analizy danych produkcyjnych	L01, L02, L03, L04	MEK01 MEK02 MEK02 MEK03 MEK04 MEK05 MEK06
2	TK07	Zastosowanie metod uczenia maszynowego (drzew decyzyjnych, lasów losowych, regresji logistycznej, sieci neuronowych, reguł asocjacji, analizy skupień) do analiz danych produkcyjnych.	L05, L06, L07, L08	MEK02 MEK03 MEK04 MEK05 MEK06

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 2)	Przygotowanie do kolokwium: 10.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 2.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 2.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 2)	Przygotowanie do laboratorium: 2.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 5.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 2)		Udział w konsultacjach: 2.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 2)	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	Zaliczenie zajęć wykładowych realizowane jest w formie pisemnej. Podczas zaliczenia sprawdzane jest osiągnięcie efektów modułowych MEK01, MEK02, MEK03. ME04.
Laboratorium	Warunkiem zaliczenia zajęć laboratoryjnych jest aktywny udział w zajęciach oraz poprawne wykonanie wszystkich sprawozdań. Przy zaliczaniu zajęć laboratoryjnych sprawdzane jest osiągnięcie efektu modułowego od MEK02 do ME06.
Ocena końcowa	Ocena końcowa jest średnią arytmetyczną oceny zaliczeniowej z wykładów oraz laboratoriów.

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	K. Antosz	Prediction Model of Product Quality in Production Company: Based on PCA and Logistic Regression	2024
2	K. Antosz; A. Ferreira da Silva; J. Machado; L. Magalhães; F. Pereira; A. Santos	Development of an Automated Wooden Handle Packaging System with Integrated Counting Technology	2024
3	K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp	Integrating Sensor Systems and Signal Processing for Sustainable Production: Analysis of Cutting Tool Condition	2024
4	K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp	Pre-processing Signal Analysis for Cutting Tool Condition in the Milling Process	2024
5	K. Antosz; M. Bucior; K. Faes; R. Kluz; A. Kubit; T. Trzepieciński	Analytical Approach for Forecasting the Load Capacity of the EN AW-7075-T6 Aluminum Alloy Joints Created Using RFSSW Technology	2024
6	K. Antosz; M. Kulisz; P. Podulka	Evaluation of High-Frequency Measurement Errors from Turned Surface Topography Data Using Machine Learning Methods	2024
7	K. Antosz; P. Kolbusz	The Implementation of Machine Learning Methods in Six Sigma Projects – A Literature Review	2024
8	K. Antosz; A. Batako; A. Burduk; A. Gola; J. Machado; R. Wyczółkowski	Advances in Production. Intelligent Systems in Production Engineering and Maintenance	2023
9	K. Antosz; A. Borucka; E. Kozłowski; R. Parczewski	A New Approach to Production Process Capability Assessment for Non-Normal Data	2023
10	K. Antosz; A. Borucka; L. Gil; E. Kozłowski; R. Parczewski; D. Pieniak	Supply Sequence Modelling Using Hidden Markov Models	2023
11	K. Antosz; A. Borucka; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; E. Kozłowski; R. Wyczółkowski	Zastosowanie analizy statystycznej do oceny procesu dostaw w przedsiębiorstwie produkcyjnym	2023
12	K. Antosz; E. Kozłowski; M. Kulisz	Zastosowanie wybranych metod sztucznej inteligencji do wspomagania procesu kontroli jakości produktu	2023
13	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek	Industry 4.0 Technologies for Maintenance Management - An Overview	2023
14	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; J. Machado; J. Sá	Lean Thinking in Industry 4.0 and Services for Society	2023
15	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; J. Machado; J. Sá	Trends in Lean Maintenance Implementation in Production Companies: Research Results	2023
16	K. Antosz; M. Jasiulewicz–Kaczmarek; J. Machado; M. Relich	Application of Principle Component Analysis and logistic regression to support Six Sigma implementation in maintenance	2023
17	K. Antosz; P. Kolbusz	Assessment of the Effectiveness of Six Sigma Methodology Implementation - A Literature Review	2023
18	K. Antosz; R. Čep; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; I. Nielsen; R. Waszkowski	“Technology” as the fourth dimension of sustainable maintenance management	2023
19	K. Antosz; V. Ivanov; J. Machado; V. Manupati; A. Pereira; Y. Ren; F. Soares; J. Trojanowska	Innovations in Industrial Engineering II	2023
20	K. Antosz; V. Ivanov; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; C. Zhang	Industry 4.0 Technologies for Sustainable Asset Life Cycle Management	2023
21	K. Antosz; W. Bochnowski; M. Bucior; A. Dzierwa; R. Kluz; K. Ochał	Effect of Diamond Burnishing on the Properties of FSW Joints of EN AW-2024 Aluminum Alloys	2023
22	K. Antosz; Y. Basova; O. Lazaryeva; J. Machado; V. Makarov; K. Rezvaya; A. Rogovyi; O. Shudryk; A. Tulska	Using Modern Mechanical Design Methods for Determining the Main Characteristics of a Cryogenic Centrifugal Pump	2023
23	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
24	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
25	D. Antonelli; K. Antosz; J. Machado; D. Mazurkiewicz; F. Soares	Systems Engineering: Availability and Reliability	2022
26	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification	2022
27	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
28	J. Sęp; G. Szyszka	Comparative Performance Evaluation of Multiconfiguration Touch-Trigger Probes for Closed-Loop Machining of Large Jet Engine Cases	2022
29	K. Antosz; A. Gola; A. Gonçalves; T. Malheiro; Ł. Paśko; L. Varela	Six Sigma and Random Forests Application for Product Quality System Control Development	2022
30	K. Antosz; A. Gola; M. Jasiulewicz-Kaczmarek	Trendy w zarządzaniu utrzymaniem ruchu - przegląd	2022
31	K. Antosz; A. Gola; P. Grznár; J. Machado	Principle component analysis for product quality system control development	2022
32	K. Antosz; A. Gola; R. Perłowski	Evaluation of the Effectiveness of Standard Scheduling Rules – An Educational Approach	2022
33	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life	2022
34	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool	2022
35	K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński	The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing	2022
36	K. Antosz; F. Botko; M. Hatala; V. Ivanov; V. Kolos; I. Pavlenko; J. Trojanowska	Locating Chart Choice Based on the Decision-Making Approach	2022
37	K. Antosz; L. Freitas; J. Machado; D. Pinto; J. Vicente	Design and Validation of a Feeding System for the Systematic Production of Needle Beds	2022
38	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; J. Machado; R. Waszkowski	Application of Lean Six Sigma for sustainable maintenance: case study	2022
39	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; M. Sławińska; R. Wyczółkowski	Integrated Approach for Safety Culture Factor Evaluation from a Sustainability Perspective	2022
40	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; R. Waszkowski; C. Zhang	Assessing the Barriers to Industry 4.0 Implementation From a Maintenance Management Perspective - Pilot Study Results	2022
41	K. Antosz; M. Karanam; L. Krishnanand; J. Machado; V. Manupati	Identification of the Critical Enablers for Perishable Food Supply Chain Using Deterministic Assessment Models	2022
42	K. Antosz; S. Khandelwal; J. Machado; V. Manupati; T. Samala	A Systematic Simulation-Based Multi-Criteria Decision-Making Approach for the Evaluation of Semi–Fully Flexible Machine System Process Parameters	2022
43	K. Antosz; Ł. Paśko	Neural Model of Manufacturing Process as a Way to Improve Predictability of 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	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
47	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
48	S. Akhtar; K. Antosz; S. Chattopadhyaya; S. Dwivedi; C. Li; J. Machado; S. Sharma; M. Siddiqui	Technical Risk Assessment for the Safe Design of a Man-Rider Chair Lift System	2022
49	K. Antosz; A. Augustyn; M. Jasiulewicz-Kaczmarek	Application of VSM for Improving the Medical Processes-Case Study	2021
50	K. Antosz; A. Gola; M. Jasiulewicz-Kaczmarek	From Lean to Sustainable Manufacturing-An Overview	2021
51	K. Antosz; D. Kwiatanowski; J. Sęp; G. Szyszka	Automatic compensation of errors of multi-task machines in the production of aero engine cases	2021
52	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making	2021
53	K. Antosz; J. Machado; E. Ottaviano; P. Rea	A General Overview of E-Maintenance and Possible Applications	2021
54	K. Antosz; J. Machado; E. Ottaviano; P. Rea	Design, Applications, and Maintenance of Cyber-Physical Systems	2021
55	K. Antosz; K. Gauda; L. Gil; P. Izdebski; E. Kozłowski; D. Pieniak; K. Przystupa	Influence of Contamination of Gear Oils in Relation to Time of Operation on Their Lubricity	2021
56	K. Antosz; M. Bucior; R. Kluz; T. Trzepieciński	Modelling of the Effect of Slide Burnishing on the Surface Roughness of 42CrMo4 Steel Shafts	2021
57	K. Antosz; M. Bucior; R. Kluz; T. Trzepieciński	Modelling the Influence of Slide Burnishing Parameters on the Surface Roughness of Shafts Made of 42CrMo4 Heat-Treatable Steel	2021
58	K. Antosz; M. Bucior; R. Kluz; T. Trzepieciński	Modelowanie wpływu parametrów obróbki nagniataniem na chropowatość powierzchni wałków ze stali 42CRMO4	2021
59	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek	Intelligent Predictive Decision Support System for the Maintenance Service Provider	2021
60	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek	The Concept of Sustainable Maintenance Criteria Assessment	2021
61	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; A. Loska; B. Sun; Z. Wang; X. Yang	Failure-based sealing reliability analysis considering dynamic interval and hybrid uncertainties	2021
62	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; D. Mazurkiewicz; C. Qian; Y. Ren; B. Sun; R. Wyczółkowski	Application of MICMAC, Fuzzy AHP, and Fuzzy TOPSIS for Evaluation of the Maintenance Factors Affecting Sustainable Manufacturing	2021
63	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; D. Mazurkiewicz; J. Pan; Y. Ren; B. Sun; Z. Wang	Fatigue Reliability Analysis Method of Reactor Structure Considering Cumulative Effect of Irradiation	2021
64	K. Antosz; M. Jasiulewicz-Kaczmarek; Ł. Paśko; S. Wang; C. Zhang	Application of machine learning and rough set theory in lean maintenance decision support system development	2021
65	K. Antosz; M. Jasiulewicz–Kaczmarek; D. Mazurkiewicz; Y. Ren; B. Sun; P. Żywica	Framework of machine criticality assessment with criteria interactions	2021
66	K. Antosz; S. Avramenko; I. Dehtiarov; K. Herasko; V. Ivanov	Modeling of high-speed flywheel designs for technological equipment	2021
67	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
68	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Machining sensor data management for operation-level predictive model	2020
69	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
70	J. Sęp; D. Stadnicka; J. Zając	Przegląd wymagań stawianych specjalistom na rynku pracy w województwie podkarpackim w kontekście wymagań technologii Przemysłu 4.0	2020
71	K. Antosz; A. Gola; R. Kluz; T. Trzepieciński	Predicting the error of a robot’s positioning repeatability with artificial neural networks	2020
72	K. Antosz; A. Gola; Ł. Paśko	The Use of Artificial Intelligence Methods to Assess the Effectiveness of Lean Maintenance Concept Implementation in Manufacturing Enterprises	2020
73	K. Antosz; R. Kluz	Application of selected balancing methods for analysis and evaluation of the working efficiency of the assembly line on the example of a selected product	2020
74	K. Antosz; R. Perłowski	Analiza wpływu sposobu wyznaczania wskaźników sezonowości na trafność prognoz w branży motoryzacyjnej	2020
75	K. Antosz; S. Avramenko; I. Dehtiarov; A. Neshta; M. Samardak	Contact of Working Surfaces for Spherical Washers and Recommendations for Determining the Gap in the Joint	2020
76	K. Dudek; L. Gałda; R. Oliwa; J. Sęp	Surface layer analysis of helical grooved journal bearings after abrasive tests	2020
77	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system	2019
78	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
79	K. Antosz	Metodyka modelowania, oceny i doskonalenia koncepcji Lean Maintenance	2019
80	K. Antosz; A. Gola; Ł. Paśko	The use of intelligent systems to support the decision-making process in lean maintenance management	2019
81	K. Antosz; D. Stadnicka	Minimization of Fuel Consumption in a Logistic Company: Implementation of Six Sigma and Drivers’ Skills Management with the Use of Fuzzy Logic	2019
82	K. Antosz; J. Brzozowska; A. Gola	Wybrane aspekty planowania produkcji w przedsiębiorstwie z branży maszynowej-studium przypadku	2019
83	K. Antosz; R. Chandima	Spare parts’ criticality assessment and prioritization for enhancing manufacturing systems’ availability and reliability	2019
84	K. Antosz; R. Kluz	Simulation of Flexible Manufacturing Systems as an Element of Education Towards Industry 4.0	2019
85	K. Antosz; R. Kluz; T. Trzepieciński	Forecasting the Mountability Level of a Robotized Assembly Station	2019
86	K. Antosz; R. Perłowski; W. Zielecki	Optimization of the Medium-Term Production Planning in the Company-Case Study	2019
87	L. Gałda; A. Olszewski; J. Sęp; T. Żochowski	Experimental investigation into surface texture effect on journal bearings performance	2019
88	P. Litwin; J. Sęp; D. Stadnicka	TIPHYS: Otwarta platforma sieciowa dla wspierania procesu edukacyjnego z zakresu Industry 4.0	2019