Cel kształcenia i wykaz literatury

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

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

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

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Sęp J., Perłowski R., Pacana A.	Techniki wspomagania zarządzania jakością	Oficyna wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej.	2007
2	Korzyński M	Metodyka eksperymentu	WNT, Warszawa.	2006

Literatura do samodzielnego studiowania

1

Plonka S

Wielokryterialna optymalizacja procesów wytwarzania części maszyn

WNT, Warszawa .

2011

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

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

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	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	K_W01+	P7S_WG
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+++	P7S_UW P7S_WG
03	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	K_W07++ K_W09+++	P7S_WG
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+++	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	Istota statystyki, statystyczny opis zbioru danych, wnioskowanie statystyczne	W01	MEK01
2	TK02	Metody kontroli. Statystyczna kontrola odbiorcza. Statystyczne sterowanie procesem (SPC)	W02	MEK03
2	TK03	Zdolność jakościowa maszyny i procesu. Karty kontrolne i ich charakterystyka	WO3	MEK03
2	TK04	Matematyczne modelowanie procesów wytwarzania. Programy randomizowane.	W04	MEK03
2	TK05	Projektowanie eksperymentów (DoE). Programy dwu i trójpoziomowe	W05	MEK03
2	TK06	Istota i kryteria optymalizacji procesów wytwarzania. Optymalizacja na podstawie modelu matematycznego	W06	MEK03 MEK04
2	TK07	Optymalizacja bez znajomości modelu matematycznego. Optymalizacja wielkryterialna	W07	MEK03 MEK04
2	TK08	Badanie zdolności maszyny i procesu	L01	MEK02
2	TK09	Projekt i analiza karty kontrolnej	L02	MEK02
2	TK10	Modelowanie procesu wytwarzania przy wykorzystaniu planu kompletnego zdeterminowanego dwupoziomowego z uwzględnieniem skutków interakcji	L03	MEK02 MEK04
2	TK11	Modelowanie procesu wytwarzania przy wykorzystaniu planu kompletnego zdeterminowanego trójpoziomowego	L04	MEK03 MEK04
2	TK12	Optymalizacja procesu metodą przejścia po gradiencie	L05	MEK04
2	TK13	Optymalizacja procesu metodą sympleksów	L06	MEK04

Nakład pracy studenta

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: 4.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 2)	Przygotowanie do zaliczenia: 15.00 godz./sem.	Zaliczenie pisemne: 2.00 godz./sem. Zaliczenie ustne: 1.00 godz./sem. Inne: 1.00 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, 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.

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; 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	Pre-processing Signal Analysis for Cutting Tool Condition in the Milling Process	2024
3	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
4	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
5	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification	2022
6	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
7	J. Sęp; G. Szyszka	Comparative Performance Evaluation of Multiconfiguration Touch-Trigger Probes for Closed-Loop Machining of Large Jet Engine Cases	2022
8	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life	2022
9	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool	2022
10	K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński	The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing	2022
11	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
12	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
13	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
14	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
15	K. Antosz; D. Kwiatanowski; J. Sęp; G. Szyszka	Automatic compensation of errors of multi-task machines in the production of aero engine cases	2021
16	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making	2021
17	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
18	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Machining sensor data management for operation-level predictive model	2020
19	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
20	J. Sęp; D. Stadnicka; J. Zając	Przegląd wymagań stawianych specjalistom na rynku pracy w województwie podkarpackim w kontekście wymagań technologii Przemysłu 4.0	2020
21	K. Dudek; L. Gałda; R. Oliwa; J. Sęp	Surface layer analysis of helical grooved journal bearings after abrasive tests	2020
22	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system	2019
23	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
24	L. Gałda; A. Olszewski; J. Sęp; T. Żochowski	Experimental investigation into surface texture effect on journal bearings performance	2019
25	P. Litwin; J. Sęp; D. Stadnicka	TIPHYS: Otwarta platforma sieciowa dla wspierania procesu edukacyjnego z zakresu Industry 4.0	2019