Prosessien mallinnus ja simulointiLaajuus (5 op)
Tunnus: YAMK232
Laajuus
5 op
Opetuskieli
- suomi
Vastuuhenkilö
- Marika Kunnari
Osaamistavoitteet
Opiskelija osaa tulkita keskeisimpiä teollisuuden 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
- teollisuus 4.0:n (IoT, big data, analysointi, pilvipalvelut) soveltaminen teollisuudessa
- teollisuuden prosessien mallinnuksen menetelmät, ohjaus sekä parantaminen
- suorituskyvyn parantaminen mallinnuksen, simuloinnin ja digitaalisen kaksosen avulla
- virtualisointi, virtuaalipalvelut sekä etäkäyttö
- tietoturva digitaalisessa toiminnassa
- 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
01.10.2024 - 31.10.2024
Ajoitus
10.03.2025 - 25.04.2025
Laajuus
5 op
Virtuaaliosuus (op)
4 op
T&K-osuus
4 op
Toteutustapa
20 % Lähiopetus, 80 % Etäopetus
Opetuskielet
- Suomi
Paikat
0 - 35
Tutkinto-ohjelma
- Uudistuvan teollisuuden asiantuntija
Opettaja
- Ari Afflekt
- Ari Pikkarainen
Opiskelijaryhmät
-
K59Y24SUudistuvan teollisuuden asiantuntija, syksy 2024
Tavoitteet
Opiskelija osaa tulkita keskeisimpiä teollisuuden 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
- teollisuus 4.0:n (IoT, big data, analysointi, pilvipalvelut) soveltaminen teollisuudessa
- teollisuuden prosessien mallinnuksen menetelmät, ohjaus sekä parantaminen
- suorituskyvyn parantaminen mallinnuksen, simuloinnin ja digitaalisen kaksosen avulla
- virtualisointi, virtuaalipalvelut sekä etäkäyttö
- tietoturva digitaalisessa toiminnassa
- esimerkit teollisuudesta ja yrityksistä
Aika ja paikka
ZOOM:
- Viikot 11-13 ja 15-17 yksi ilta Zoom:issa 17:00-20:15
Lähijakso:
- Laboratoriopäivä perjantaina 4.4.kello 8-15
Oppimateriaalit
Opiskelumateriaali ilmoitetaan Moodle oppimisympäristössä.
Opetusmenetelmät
Online luennot
Online ryhmätyöskentely opettajan ohjaamana (breakout rooms)
Online ryhmätyöskentely omatoimisesti
Itsenäinen työskentely yksin ja ryhmässä
Laboratorioharjoitukset kampuksella.
Tentti
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
Tentti viikolla 17
Uusintatenttiajat ilmoitetaan Moodlessa.
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
Oppimistehtävät / laboratoriot 50% arvosanasta, eli 50 pistettä.
Tentti (50% eli 50 pistettä). Tenttiin tulee kysymyksiä myös oppimistehtäviin/laboratorioihin liittyen.
0-49 pistettä - hylätty
50-59 pistettä = 1/5
60-69 pistettä = 2/5
70-79 pistettä = 3/5
80-89 pistettä = 4/5
90-100 pistettä = 5/5