Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Discrete event driven simulation
Course of study:
2018/2019
Code:
ZIPM-3-004-n
Faculty of:
Management
Study level:
Third-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Industrial Engineering of Non-Ferrous Metals
Semester:
0
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Part-time studies
Course homepage:
Responsible teacher:
dr hab. inż. Karkula Marek (mkarkula@zarz.agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr hab. inż. Karkula Marek (mkarkula@zarz.agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Skills
M_U001 potrafi zastosować zdobytą wiedzę do analizy złożonych modeli procesów i systemów dyskretnych i wnioskowania dotyczącego wprowadzenia ulepszeń w systemie IPM3A_U04, IPM3A_U01, IPM3A_U02 Activity during classes,
Presentation
M_U002 potrafi zastosować zdobytą wiedzę do budowy prostych modeli procesów i systemów produkcyjnych, usługowych i logistycznych, projektowania eksperymentów symulacyjnych, analizy wyników oraz tworzenia dokumentacji. IPM3A_U04, IPM3A_U01, IPM3A_U02 Activity during classes,
Presentation
Knowledge
M_W001 ma podstawową wiedzę na temat zagadnień związanych z procesem budowy i wykorzystaniem modeli dyskretnych procesów produkcyjnych, usługowych i logistycznych IPM3A_W02, IPM3A_W01 Activity during classes,
Examination
M_W002 ma podstawową wiedzę na temat metod modelowania, zna podstawowe pojęcia związane z modelami i symulacją procesów i systemów dyskretnych IPM3A_W02, IPM3A_W01, IPM3A_W03 Activity during classes,
Examination
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Skills
M_U001 potrafi zastosować zdobytą wiedzę do analizy złożonych modeli procesów i systemów dyskretnych i wnioskowania dotyczącego wprowadzenia ulepszeń w systemie - - - - + - - - - - -
M_U002 potrafi zastosować zdobytą wiedzę do budowy prostych modeli procesów i systemów produkcyjnych, usługowych i logistycznych, projektowania eksperymentów symulacyjnych, analizy wyników oraz tworzenia dokumentacji. - - - - + - - - - - -
Knowledge
M_W001 ma podstawową wiedzę na temat zagadnień związanych z procesem budowy i wykorzystaniem modeli dyskretnych procesów produkcyjnych, usługowych i logistycznych - - - - + - - - - - -
M_W002 ma podstawową wiedzę na temat metod modelowania, zna podstawowe pojęcia związane z modelami i symulacją procesów i systemów dyskretnych - - - - + - - - - - -
Module content
Conversation seminar:
  1. Metody modelowania procesów i systemów dyskretnych
  2. Przegląd modeli symulacji dyskretnej sterowana zdarzeniami DES
  3. Optymalizacja a symulacja procesów/systemów dyskretnych
  4. Analiza i ocena wyników modeli symulacyjnych
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 75 h
Module ECTS credits 2 ECTS
Participation in conversation seminars 14 h
Realization of independently performed tasks 25 h
Preparation of a report, presentation, written work, etc. 10 h
Preparation for classes 24 h
Examination or Final test 2 h
Additional information
Method of calculating the final grade:
  • Ocena końcowa jest wystawiana na podstawie egzaminu.
Prerequisites and additional requirements:

Wymagana wiedza z zakresu inżynierii produkcji, elementów statystyki matematycznej, podstaw informatyki oraz algorytmiki.

Recommended literature and teaching resources:
  1. Banks J., Carson J.S., Nelson B.L., Nicol D.M. Discrete-event system simulation. International Series In Industrial and Systems Engineering. Prentice-Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2001.
  2. Chung C.A. Simulation modeling handbook. A practical approach. CRC Press LCC, New York, 2004.
  3. Fishman G.S. Symulacja komputerowa. Pojęcia i metody. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa, 1981.
  4. Kelton D.W., Law A.M. Simulation modeling and analysis. McGraw-Hill, New York, 1982.
  5. Robinson S. Simulation: The practice of model development and use. John Wiley & Sons Ltd, 2004.
  6. Werewka J.: Projektowanie symulacji systemów – symulacja systemów zdarzeń dyskretnych Wydawnictwo AGH, Kraków, 1989.
  7. Zeigler B.P., Praehofer H., Kim T.G. Theory of modeling and simulation. Integrating discrete event and continuous complex dynamic systems. Academic Press, San Diego, 2000.
Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:
  1. Karkula M.: „Analysis of the operation of a stacker crane with simulation methods”, Logistics and Transport, no 1, 2011, pp. 55–61
  2. Karkula M., Bukowski L.: „Computational intelligence methods – joint use in discrete event simulation model of logistics processes”, 2012 Winter Simulation Conference: December 9–12, 2012, Berlin, Germany : proceedings / eds. C. Laroque, [et al.]
  3. Karkula M.: „Modelowanie i symulacja procesów logistycznych”, Wydawnictwa AGH, Kraków 2013
  4. Karkula M., Jurczyk K. (et al.): „Quantitative methods in logistics management”, AGH University of Science and Technology Press, Krakow 2014
  5. Karkula M., Wicher P., Staš D., Lenort R., Besta P.: „A computer simulation-based analysis of supply chains resilience in industrial environment”, Metallurgy 54(4), 2015, pp. 703–706
Additional information:

None