logo
Karta przedmiotu
logo

Systemy wspomagania decyzji

Podstawowe informacje o zajęciach

Cykl kształcenia: 2022/2023

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: niestacjonarne

Specjalności na kierunku: Analityka biznesowa w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Automatyzacja produkcji, Ekologia produkcji, Nowoczesne metody zarządzania produkcją

Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów: magister inżynier

Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Zakład Informatyki

Kod zajęć: 6296

Status zajęć: obowiązkowy dla programu Analityka biznesowa w zarządzaniu przedsiębiorstwem, Automatyzacja produkcji, Ekologia produkcji, Nowoczesne metody zarządzania produkcją

Układ zajęć w planie studiów: sem: 2 / W10 L15 / 4 ECTS / E

Język wykładowy: polski

Imię i nazwisko koordynatora: dr hab. inż. prof. PRz Galina Setlak

Terminy konsultacji koordynatora: wtorek 12.30 do 14.00, środa od 10.30 do 12.00, gsetlak.v.prz.edu.pl

semestr 2: dr inż. Łukasz Paśko , termin konsultacji https://lukaszpasko.v.prz.edu.pl/konsultacje

semestr 2: mgr inż. Jolanta Litwin

Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Głównym celem kształcenia jest zapoznanie studentów z podstawowymi nowoczesnymi metodami do tworzenia systemów wspomagania decyzji zarówno w zarządzaniu, jak i inżynierii produkcji. Przedstawienie również podstaw procesów decyzyjnych oraz metod i narzędzi informatycznych, wspomagających podejmowanie decyzji oraz istniejące oprogramowanie niezbędne w tym zakresie, m.in. AITECH DSS 4.5 i Microsoft Business Intelligence.

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł jest podstawowym modułem kształcenia w ramach programu studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie i inżynieria produkcji

Materiały dydaktyczne: Materiały są umieszczane na stronach WWW prowadzących zajęcia: gsetlak.v.prz.edu.pl, lukaszpasko.v.prz.edu.pl oraz w MS Teams w folderze Pliki/Materiały z zajęć przy pracy zdalnej

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć
Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych
1 Bojar, Waldemar, Katarzyna Rostek, Leszek Knopik.: Systemy wspomagania decyzji PWE, Warszawa. 2014
2 Pod red. nauk. Tadeusz Trzaskalik Wielokryterialne wspomaganie decyzji: metody i zastosowania Polskie.Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa . 2014
3 Power D.J. Decision Support, Analytics, and Business Intelligence Copyright © Business Expert Press.. 2013
Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych
1 Pod red. nauk. Tadeusz Trzaskalik Wielokryterialne wspomaganie decyzji: metody i zastosowania Polskie.Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa . 2014
2 Łachwa A. Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji .Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacj Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, W-wa. 2001
3 Pod red. T. Szapiro Decyzje menedżerskie z Excelem PWE, Warszawa. 2000
4 Surma, Jerzy Business Intelligence : systemy wspomagania decyzji biznesowych Wydaw. Nauk. PWN, Warszawa . 2012
Literatura do samodzielnego studiowania
1 Turban E., J.E.Aronson Decision Support Systems and Intelligent Systems New Jersey: Prentice Hall. 2001

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Student musi być zarejestrowany na liście uprawnionych do zaliczenia przedmiotu

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Student powinien posiadać wiedzę w zakresie Matematyki, Technologii informacyjnych, Informatyki, Baz danych oraz Badań operacyjnych

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Wymagane jest posiadanie umiejętności obsługi podstawowego oprogramowania takiego, jak MS Excel, MATLAB

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Umiejętność samodzielnego poszerzania swej wiedzy i doskonalenia umiejętności zawodowych

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 wiedzę w zakresie modelowania procesów decyzyjnych, ich rozpoznawania i identyfikacji struktury i parametrów modeli. Ponadto posiada umiejętności właściwego doboru odpowiednich metod do wspomagania problemów decyzyjnych. wykład egzamin cz. pisemna K_W05+
K_W07+++
K_K04+
P7S_UO
P7S_WG
P7S_WK
02 Posiada wiedzę w zakresie podstawowych i nowoczesnych metod, technik i narzędzi informatycznych wspomagających proces podejmowania decyzji w zarządzaniu oraz odpowiednie systemy oprogramowania. wykład egzamin cz. pisemna K_W05++
K_W07++
P7S_WG
P7S_WK
03 Zna współczesne technologie informatyczne, takie jak OLAP, hurtownie danych, metody eksploracji danych i sztucznej inteligencji oraz możliwości i rolę pulpitów menedżerskich we wspomaganiu decyzji wykład egzamin cz. pisemna K_U09+++
K_U10++
P7S_UW
04 Stosuje odpowiednie metody i narzędzia optymalizacji, interpretuje uzyskane wyniki oraz wykonuje analizę wrażliwości. laboratorium zaliczenie cz. praktyczna K_U07+++
K_U09+++
K_U10+++
P7S_UK
P7S_UW
05 Stosuje metody planowania sieciowego i metody wspomagania decyzji wielokryterialnych, wykorzystuje odpowiednie systemy komputerowe do wspomagania podejmowania decyzji. laboratorium zaliczenie cz. praktyczna K_U07+++
K_U09+++
K_U10++
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 Proces decyzyjny. Modelowanie procesów decyzyjnych, identyfikacja struktury i parametrów modeli. Fazy procesu decyzyjnego. Podejmowanie decyzji na poziomie operacyjnym, taktycznym i strategicznym. Definicja i geneza systemów wspomagania decyzji (SWD) – funkcje, struktura, procesy. Podstawowe funkcji systemów wspomagania decyzji. W01 MEK01 MEK02
2 TK02 Metody i narzędzia projektowania Systemów Wspomagania Decyzji. Struktura i funkcje SWD. Realizacja i implementacja SWD. Komunikacja z użytkownikiem, projektowanie interfejsu użytkownika. Infrastruktura i rodzaje SWD. W02 MEK02 MEK03
2 TK03 Metody i narzędzia projektowania SWD. Struktura i funkcje SWD. Baza modeli SWD (modele analityczne, jednokryterialne i wielokryterialne matematycznego programowania, liniowe i nieliniowe, stochastyczne). Przewidywanie wyników za pomoc eksperymentów symulacyjnych. Przygotowywanie bazy danych na potrzeby SWD. Metody wielokryteriowego wspomagania decyzji, w tym metoda AHP. W03 MEK02 MEK03
2 TK04 Zastosowanie popularnych narzędzi do realizacji SWD (arkusze kalkulacyjne i systemy zarządzania bazami danych, zastosowanie metod optymalizacyjnych). Metody planowania sieciowego - metoda CPM i PERT. Heurystyczne metody stosowane do rozwiązywania trudnych problemów oraz w Systemach Grupowego Wspomagania Decyzji. W04 MEK01 MEK03 MEK04
2 TK05 Współczesne tendencje rozwoju SWD: Systemy Business Intelligence jako SWD, ich budowa i elementy składowe. Podstawa systemów BI - hurtowni danych dla SWD. Technologie OLAP oraz metody i narzędzia eksploracji danych. Wielowymiarowa analiza danych. Wpływ SWD na funkcjonowanie organizacji. Metody oceny skuteczności działania SWD. W05 MEK03 MEK05
2 TK06 Optymalizacja liniowa - zagadnienia produkcyjne. L01 MEK04
2 TK07 Optymalizacja liniowa - zagadnienia transportowe. L02 MEK04
2 TK08 Optymalizacja nieliniowa. L03 MEK04
2 TK09 Metoda PERT. Wspomaganie podejmowania decyzji wielokryterialnych - metoda AHP. L04 MEK05
2 TK10 Sprawdzian zaliczeniowy, część praktyczna. L05 MEK04 MEK05

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: 10.00 godz./sem.
Studiowanie zalecanej literatury: 15.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 2) Przygotowanie do laboratorium: 10.00 godz./sem.
Przygotowanie do kolokwium: 15.00 godz./sem.
Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.
Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 5.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 2)
Egzamin (sem. 2) Przygotowanie do egzaminu: 15.00 godz./sem.
Egzamin pisemny: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład Na egzaminie sprawdzana jest realizacja efektów modułowych (MEK01, MEK02 i MEK03). Aby uzyskać ocenę dostateczną (3,0) Student/Studentka muszą uzyskać co najmniej 60% poprawnych odpowiedzi, na wyższą ocenę - plus dostateczną (3,5) należy udzielić od 65% do 73% poprawnych odpowiedzi, na ocenę dobrą (4,0) od 73% do 85% poprawnych odpowiedzi , od 85% do 93% - ocenę plus dobrą (4,5) i powyżej 93% poprawnych odpowiedzi - ocenę bardzo dobrą (5,0)
Laboratorium Sprawdzenie umiejętności praktycznych dotyczących treści prezentowanych na zajęciach laboratoryjnych podzielone jest na dwa sprawdziany. Pierwszy sprawdzian weryfikuje modułowy efekt kształcenia MEK04, a drugi sprawdzian - MEK05. Sposób oceniania MEK04: student rozwiązuje zadania dotyczące optymalizacji. Maksymalna liczba punktów, jaką można zdobyć za dane zadanie zależy od poziomu trudności i czasochłonności zadania. Częściowe wykonanie zadania powoduje przyznanie liczby punktów proporcjonalnej do stopnia zrealizowania danego zadania. Zdobyte punkty za wszystkie zadania dotyczące MEK04 są sumowane. Student uzyskuje ocenę z MEK04 na podstawie następujących przedziałów procentowych, przy czym 100% to maksymalna możliwa do zdobycia sumaryczna liczba punktów: 0% - 49,99%: 2,0 (ndst); 50% - 59,99%: 3,0 (dst); 60% - 69,99%: 3,5 (+dst); 70% - 79,99%: 4,0 (db); 80% - 89,99%: 4,5 (+db); 90% - 100%: 5,0 (bdb). Sposób oceniania MEK05: student rozwiązuje zadania dotyczące metod planowania sieciowego i metod wspomagania decyzji wielokryterialnych. Maksymalna liczba punktów, jaką można zdobyć za dane zadanie zależy od poziomu trudności i czasochłonności zadania. Częściowe wykonanie zadania powoduje przyznanie liczby punktów proporcjonalnej do stopnia zrealizowania danego zadania. Zdobyte punkty za wszystkie zadania dotyczące MEK05 są sumowane. Student uzyskuje ocenę z MEK05 na podstawie następujących przedziałów procentowych, przy czym 100% to maksymalna możliwa do zdobycia sumaryczna liczba punktów: 0% - 49,99%: 2,0 (ndst); 50% - 59,99%: 3,0 (dst); 60% - 69,99%: 3,5 (+dst); 70% - 79,99%: 4,0 (db); 80% - 89,99%: 4,5 (+db); 90% - 100%: 5,0 (bdb).
Ocena końcowa Warunkiem zaliczenia modułu jest osiągnięcie wszystkich efektów modułowych i zaliczenie wszystkich form zajęć. Student musi odpowiedzieć na wszystkie zadania egzaminacyjne, aby uzyskać ocenę dostateczną. Rozwiązanie zadań dodatkowych pozwala uzyskać ocenę wyższą: 25% - 3.5, 40% - 4.0, 60% - 4.5 80% - 5.0

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 Ł. Paśko; G. Setlak Random Forests in a Glassworks: Knowledge Discovery from Industrial Data 2020
2 Ł. Paśko; M. Piróg; G. Setlak Pozyskiwanie wiedzy z danych przemysłowych do wspomagania decyzji w procesie produkcyjnym 2019