Przetwarzanie danych procesowych

Nazwa przedmiotu:
Przetwarzanie danych procesowych
Processing of process data
Kierunek:
Zarządzanie i inżynieria produkcji
Kod przedmiotu:
ZiIP.PK.B.14.
Rodzaj przedmiotu:
Poziom studiów:
Forma studiów:
obowiązkowy
studia I stopnia
studia niestacjonarne
Rodzaj zajęć:
Liczba godzin/tydzień:
Wyk. Ćwicz. Lab. Sem. Proj.
1, 0, 1, 0, 0
Rok: III
Semestr:VII
Liczba punktów:
4 ECTS
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
I. KARTA PRZEDMIOTU
Cel przedmiotu
C1. Poznanie wybranych zagadnień związanych z pozyskiwaniem, przetwarzaniem, analizą
oraz przedstawianiem matematycznym i graficznym danych procesowych z procesów
przemysłowych oraz funkcjonowaniem systemów dedykowanych
C2. Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności w zakresie przetwarzania i analizy
danych procesowych.
Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji
1. Wiedza z matematyki
2. Wiedza z podstaw statystyki
3. Wiedza na temat sygnałów sygnałów i sensorów stosowanych w procesach przemysłowych
4. Umiejętności z zakresu podstaw informatyki i technologii informacyjnych
5. Umiejętność opracowywania, analizy i syntezy wyników badań na potrzeby sprawozdania z
przebiegu realizacji ćwiczeń oraz opisu projektu w postaci dokumentu elektronicznego.
Efekty kształcenia
EK 1 Student zna podstawowe zagadnienia związane z przetwarzaniem danych procesowych
EK 2 Student umie przetwarzać dane procesowe
EK 3 Student umie dokonać analizy danych procesowych
EK 4 Student potrafi przedstawiać danych w postaci graficznej
EK 5 Student potrafi przedstawić dane procesowe w formie raportu
EK 6 Student zna struktury i funkcjonowanie zaawansowanych systemów przetwarzania danych
Treści programowe
Forma zajęć – Wykład
W1
Rodzaje i charakter danych procesowych.
Struktury i własności systemów przetwarzania danych procesowych
W2
Przetwarzanie i przesył danych z czujników w przemyśle. Formaty wymiany danych
W3
Błąd pomiarowy i niepewność wyników pomiarów przemysłowych. Podstawowa
analiza statystyczna danych.
W4
Rozkłady prawdopodobieństwa. Własności i zastosowania.
W5
Wygładzanie, redukcja i kompresja danych
W6
Analiza regresji i korelacja. Opis matematyczny przebiegu procesów.
W7
Metody graficznej prezentacji danych.
W8
Sporządzanie raportów i zestawień
W9
Zaawansowane systemy przetwarzania danych w przemyśle. Struktury i
funkcjonowanie.
W10 Kolokwium zaliczeniowe
Liczba godzin
1
Forma zajęć – Laboratorium
L1
Zapoznanie z regulaminem laboratorium. Omówienie zasad wykonywania ćwiczeń
oraz wykonywania sprawozdań. Przetwarzanie i analiza statystyczna danych
procesowych
L2
Przetwarzanie i analiza statystyczna danych procesowych
L3
Wygładzanie i redukcja danych
L4
Regresja i korelacja
L5
Opracowywanie i przedstawianie graficzne wyników badań i pomiarów
L6
Opracowywanie raportów
L7
Zapoznanie z zaawansowanymi systemami przetwarzania danych
L8
Kolokwium zaliczeniowe. Odrabianie zaległych ćwiczeń
Liczba godzin
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
10
1
1
2
1
1
2
1
10
Narzędzia dydaktyczne
1
2
3
Wykład z zastosowaniem środków audiowizualnych
Stanowiska laboratoryjne wyposażone w komputer z zainstalowanym pakietem
biurowym oraz narzędziem obliczeniowym do przetwarzania danych.
Zbiory danych procesowych w formie elektronicznej
Sposoby oceny (F – formująca, P –podsumowująca)
F1
F2
P1
P2
Ocena przygotowania do ćwiczeń laboratoryjnych
Ocena sprawozdań z wykonanych ćwiczeń
Ocena opanowania materiału nauczania będącego przedmiotem ćwiczeń
laboratoryjnych
Ocena opanowania materiału nauczania będącego przedmiotem wykładu
Obciążenie pracą studenta
Forma aktywności
1
2
3
4
5
6
Godziny kontaktowe z prowadzącym
Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych
Opracowanie sprawozdań w formie dokumentów elektronicznych
Zapoznanie ze specjalistycznym oprogramowaniem (poza laboratorium)
Przygotowanie do kolokwium z ćwiczeń
Przygotowanie do kolokwium z wykładu
Suma godzin
Sumaryczna liczba punktów ECTS dla przedmiotu
Średnia liczba godzin na
zrealizowanie aktywności
20
10
5
5
3
3
46
4
2
Literatura podstawowa i uzupełniająca
1
2
3
4
5
6
W. Regel, Statystyka matematyczna w programie MATLAB, Wyd. MIKOM 2003
D. Shmidt i inni, Mechatronika, Wyd. REA 2008
A. Strzałkowski, A. Ślizyński, Matematyczne metody opracowywania wyników pomiarów, PWN 1978
M. Korzyński, Metodyka eksperymentu Planowanie realizacja i statystyczne opracowanie wyników
eksperymentów technologicznych, WNT 2006
M. Walesiak, E. Gatnar, Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, PWN 2009
A. Tabor, A. Zając, M. Rączka, Zarządzanie Jakością. Jakość w procesach wytwarzania, Kraków 2000.
Prowadzący przedmiot
Imię i i nazwisko:
adres e-mail:
pokój:
Dr inż. Tomasz Garstka
[email protected]
WIPMFS p.348b
Macierz realizacji efektów kształcenia
Efekt kształcenia
Odniesienie danego
efektu do efektów
Cele
zdefiniowanych
przedmiotu
dla całego programu
Treści
programowe
Narzędzia
dydaktyczne
Sposób oceny
EK 1
K_W09
K_W12
K_W33
C1
W1-W2
1
P2
EK 2
K_W01
K_W02
K_W12
K_W33
K_U19
K_U22
C1, C2
W2 – W5
L1, L2, L3
1, 2, 3
F1, F2, P1, P2
EK 3
K_W01
K_W02
K_W33
K_W34
K_U20
K_U22
C1, C2
W3, W6
L2, L4
1, 2, 3
F1, F2, P1, P2
EK 4
K_W33
K_U19
C1, C2
W7
L5
1, 2, 3
F1, F2, P1
EK5
K_W33
K_U11
K_U19
K_U22
C1, C2
W8
L2 - L6
1, 2, 3
F1, F2
EK 6
K_W12
K_W18
K_W46
K_U24
C1
W2, W9
L7
1, 2
F1, F2, P2
3
II. FORMY OCENY - SZCZEGÓŁY
Efekt
kształcenia
Na ocenę 2
EK 1
Student nie zna
podstawowych zagadnień
związanych z
przetwarzaniem danych
procesowych
EK 2
Student nie potrafi
przetwarzać zbiorów
danych procesowych
EK 3.
Na ocenę 3
Na ocenę 4
Na ocenę 5
Student posiada
podstawową znajomość
zagadnień związanych z
przetwarzaniem danych
procesowych, potrafi
podać rodzaje, cele i
poziomy przetwarzania
danych procesowych
Student posiada dobrą
znajomość zagadnień
związanych z
przetwarzaniem danych
procesowych, potrafi
podać rodzaje, cele i
poziomy przetwarzania
danych procesowych
oraz scharakteryzować je
na przykładach
Student posiada
usystematyzowaną
wiedzę dotyczącą
zagadnień związanych z
przetwarzaniem danych
procesowych, potrafi
podać rodzaje, cele i
poziomy a także metody
przetwarzania danych
procesowych oraz
scharakteryzować je na
przykładach
Student potrafi
przetwarzać dane
procesowe w
ograniczonym zakresie
Student potrafi
przetwarzać dane
procesowe obejmującym
także wygładzanie,
filtrację i redukcję
danych z
wykorzystaniem
standardowych procedur
Student potrafi
przetwarzać dane
procesowe w stopniu
zaawansowanym
obejmującym także
wygładzanie, filtrację i
redukcję danych dla
których potrafi stworzyć
własne procedury
Student nie potrafi
Student potrafi dokonać
dokonać analizy zbiorów podstawowej analizy
danych procesowych
statystycznej danych
Student potrafi dokonać
analizy danych
procesowych
obejmującej
regresję liniową
Student potrafi dokonać
zaawansowanej analizy
danych procesowych
obejmującej
regresję nieliniową
EK 4
Student nie umie
przedstawiać danych
procesowych w postaci
graficznej
Student umie
przedstawiać dane w
postaci graficznej na
wykresach
Student umie
przedstawiać dane w
postaci graficznej na
wykresach, z
zastosowaniem skali
logarytmicznej
Student umie
przedstawiać dane w
postaci graficznej na
wykresach, w układzie
biegunowym i skali
logarytmicznej oraz
formatować wykres i
dodawać własne
elementy graficzne
EK 5
Student nie umie
przedstawić danych
procesowych w formie
raportu
Student umie przedstawić
dane procesowe w formie
prostego raportu
zawierającego tabele i
wykresy
Student umie przedstawić
dane procesowe w formie
rozszerzonego raportu
zawierającego tabele,
wykresy oraz ich analizę
opisową
Student umie przedstawić
dane procesowe w formie
pełnego i spójnego
raportu, zawierającego
tabele, wykresy, model
matematyczny oraz
analizę opisową
EK 6
Student nie zna struktur i
funkcjonowania
zaawansowanych
systemów przetwarzania
danych procesowych
Student ma podstawową
wiedzę na temat
składników i
funkcjonowania
zaawansowanych
Student zna struktury i
funkcjonowanie
zaawansowanych
systemów przetwarzania
danych procesowych
Student zna struktury i
funkcjonowanie
zaawansowanych
systemów przetwarzania
danych procesowych
4
systemów przetwarzania
danych procesowych i
potrafi podać obszary ich
zastosowań
oraz potrafi
scharakteryzować co
najmniej jeden z takich
systemów
oraz potrafi
scharakteryzować co
najmniej dwa takie
systemy
III. INNE PRZYDATNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE (strona www WIPMiFS)
5