Siirry suoraan sisältöön

Prosessien mallinnus ja simulointiLaajuus (5 op)

Tunnus: YAMK123

Laajuus

5 op

Opetuskieli

  • suomi

Vastuuhenkilö

  • Marika Kunnari

Osaamistavoitteet

Opiskelija osaa tulkita keskeisimpiä digitalisaatioon liittyviä käsitteitä ja yhdistää niitä käytännön sovelluksiin. Opiskelija osaa analysoida ja vertailla tuotannon eri toiminnoista saatavaa dataa eri menetelmien avulla sekä kehittää sen avulla prosesseja ja tehokkuutta. Opiskelija osaa vertailla digitaalisia työkaluja ja kehittää niiden avulla toimintoja ja älykästä prosessinohjausta. Opiskelija kykenee analysoimaan ja vertailemaan digitaalisia alustoja ja osaa luoda sen pohjalta toimintoja ja prosesseja tehostavia ratkaisuita. Opiskelija tuottaa uutta tietoa ja uudistaa toimintatapoja yhdistäen eri alojen osaamista. Opiskelija osaa monipuolisesti ja tavoitteellisesti arvioida ja kehittää asiantuntijuuttaan työuransa ja elämänsä eri vaiheissa.

Opintojaksolla painottuvat kompetenssit: oppimaan oppiminen ja ennakoiva kehittäminen.
Lisäksi painottuvat koulutuskohtaiset kompetenssit: teollisuusosaaminen ja digitalisaation asiantuntijaosaaminen.

Sisältö

- teollisuuden modernit prosessit
- teollisuus ja IoT, I4.0 sovellukset teollisuudessa
- digitaalinen kaksonen, pilvipalvelut, big data
- älykäs prosessinohjaus ja säätö
- mallinnus ja simulointi
- etäkäyttö ja virtuaalipalvelut
- tietoturva digitaalisessa toiminnassa
- datan keruu ja tekoälyn hyödyntäminen eri toiminnoissa
- toimintojen ja prosessien parantaminen
- esimerkit teollisuudesta ja yrityksistä

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

0: Opiskelija ei osallistu opintojakson suorittamiseen, tai täytä vaadittuja vähimmäiskriteerejä opintojaksosuorituksen hyväksymiseksi.

1-2: Opiskelija:
- osaa tunnistaa ja tulkita keskeisimmät digitalisaatioon liittyvät käsitteet.
- ymmärtää käytännön prosesseista ja toiminnoista saatavan datan merkityksen yrityksen toiminnalle.
- osaa käyttää yleisimpiä datan keruu/käsittelymenetelmiä perustapauksissa.
- tunnistaa keskeisimmät digitaaliset alustat ja osaa soveltaa niitä perustapauksissa.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

3-4: Opiskelija:
- opiskelija osaa tulkita keskeisimpiä digitalisaatioon liittyviä käsitteitä ja yhdistää niitä käytännön sovelluksiin.
- osaa soveltaa prosesseista ja toiminnoista saatua dataa käytännön tilanteissa.
- osaa analysoida datankeruu/käsittelymenetelmistä saatua tietoa ja tehdä sen perusteella tarvittavia toimenpiteitä prosessin hallitsemiseksi.
- osaa analysoida ja vertailla keskeisimpiä digitaalisia alustoja ja käyttää niitä käytönnön sovelluksissa.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

5: Opiskelija:
- osaa arvioida digitalisaation keskeisimpien käsitteiden käytettävyyttä ja ja luoda niiden pohjalta toimintaa tehostavia ratkaisuita.
- osaa arvioida prosesseista ja toiminnoista saatua dataa ja kehittää sen pohjalta prosesseja ja toimintaa parantavia ratkaisuita.
- osaa arvioida datan luotettavuutta ja tuottaa sen pohjalta uusia ratkaisuita.
- pystyy arvioimaan ja valitsemaan sopivimman digitaalisen alustan käytännön sovellukseen ja kehittää sen avulla uusia tai vaihtoehtoisia ratkaisuita.

Ilmoittautumisaika

13.03.2023 - 09.04.2023

Ajoitus

26.10.2023 - 07.12.2023

Laajuus

5 op

Virtuaaliosuus (op)

4 op

T&K-osuus

4 op

Toteutustapa

20 % Lähiopetus, 80 % Etäopetus

Yksikkö

Ylempi AMK-koulutus

Opetuskielet
  • Suomi
Paikat

0 - 30

Opettaja
  • Ari Afflekt
  • Ari Pikkarainen
Vastuuhenkilö

Ari Afflekt

Opiskelijaryhmät
  • K59Y23K
    Uudistuvan teollisuuden asiantuntija, kevät 2023

Tavoitteet

Opiskelija osaa tulkita keskeisimpiä digitalisaatioon liittyviä käsitteitä ja yhdistää niitä käytännön sovelluksiin. Opiskelija osaa analysoida ja vertailla tuotannon eri toiminnoista saatavaa dataa eri menetelmien avulla sekä kehittää sen avulla prosesseja ja tehokkuutta. Opiskelija osaa vertailla digitaalisia työkaluja ja kehittää niiden avulla toimintoja ja älykästä prosessinohjausta. Opiskelija kykenee analysoimaan ja vertailemaan digitaalisia alustoja ja osaa luoda sen pohjalta toimintoja ja prosesseja tehostavia ratkaisuita. Opiskelija tuottaa uutta tietoa ja uudistaa toimintatapoja yhdistäen eri alojen osaamista. Opiskelija osaa monipuolisesti ja tavoitteellisesti arvioida ja kehittää asiantuntijuuttaan työuransa ja elämänsä eri vaiheissa.

Opintojaksolla painottuvat kompetenssit: oppimaan oppiminen ja ennakoiva kehittäminen.
Lisäksi painottuvat koulutuskohtaiset kompetenssit: teollisuusosaaminen ja digitalisaation asiantuntijaosaaminen.

Sisältö

- teollisuuden modernit prosessit
- teollisuus ja IoT, I4.0 sovellukset teollisuudessa
- digitaalinen kaksonen, pilvipalvelut, big data
- älykäs prosessinohjaus ja säätö
- mallinnus ja simulointi
- etäkäyttö ja virtuaalipalvelut
- tietoturva digitaalisessa toiminnassa
- datan keruu ja tekoälyn hyödyntäminen eri toiminnoissa
- toimintojen ja prosessien parantaminen
- esimerkit teollisuudesta ja yrityksistä

Aika ja paikka

Alustava aikataulu:
26.10. 17-20.15 ZOOM
2.11.klo 17-20.15 ZOOM
9.11.klo 17-20.15 ZOOM
LÄHIJAKSO KOSMOS KEMI Pe 17.11. klo 8-11.15 TIETOKONELUOKKA
23.11. klo 17-20.15 ZOOM
30.11. klo 17-20.15 ZOOM
7.12. klo 17-20.15 ZOOM

Opetusmenetelmät

Online-luennot ja kokoontumiset, itsenäinen työskentely (yksin/ryhmissä)
Yksin ja ryhmässä oppiminen

Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet

Tentti 7.12.

Arviointiasteikko

H-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

0: Opiskelija ei osallistu opintojakson suorittamiseen, tai täytä vaadittuja vähimmäiskriteerejä opintojaksosuorituksen hyväksymiseksi.

1-2: Opiskelija:
- osaa tunnistaa ja tulkita keskeisimmät digitalisaatioon liittyvät käsitteet.
- ymmärtää käytännön prosesseista ja toiminnoista saatavan datan merkityksen yrityksen toiminnalle.
- osaa käyttää yleisimpiä datan keruu/käsittelymenetelmiä perustapauksissa.
- tunnistaa keskeisimmät digitaaliset alustat ja osaa soveltaa niitä perustapauksissa.

Arviointikriteerit, hyvä (3)

3-4: Opiskelija:
- opiskelija osaa tulkita keskeisimpiä digitalisaatioon liittyviä käsitteitä ja yhdistää niitä käytännön sovelluksiin.
- osaa soveltaa prosesseista ja toiminnoista saatua dataa käytännön tilanteissa.
- osaa analysoida datankeruu/käsittelymenetelmistä saatua tietoa ja tehdä sen perusteella tarvittavia toimenpiteitä prosessin hallitsemiseksi.
- osaa analysoida ja vertailla keskeisimpiä digitaalisia alustoja ja käyttää niitä käytönnön sovelluksissa.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

5: Opiskelija:
- osaa arvioida digitalisaation keskeisimpien käsitteiden käytettävyyttä ja ja luoda niiden pohjalta toimintaa tehostavia ratkaisuita.
- osaa arvioida prosesseista ja toiminnoista saatua dataa ja kehittää sen pohjalta prosesseja ja toimintaa parantavia ratkaisuita.
- osaa arvioida datan luotettavuutta ja tuottaa sen pohjalta uusia ratkaisuita.
- pystyy arvioimaan ja valitsemaan sopivimman digitaalisen alustan käytännön sovellukseen ja kehittää sen avulla uusia tai vaihtoehtoisia ratkaisuita.

Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet

Opintojakson maksimipistermäärä on 100.
Oppimistehtävät / laboratoriot max. 50% arvosanasta, eli 50 pistettä.
Tentti (50% eli 50 pistettä), johon tulee kysymyksiä oppimistehtäviin/laboratorioihin liittyen.
Kaikki palautukset vain oppimisympäristöön ja jokainen palauttaa työnsä henkilökohtaisesti Moodleen (vaikka tehtävä olisi tehty ryhmässä).

50p tai enemmän = Arvosana 1
60p tai enemmän = Arvosana 2
70p tai enemmän = Arvosana 3
80p tai enemmän = Arvosana 4
90p tai enemmän = Arvosana 5