Machine automation applications (5 cr)
Code: K502K109OJ-3009
General information
- Enrollment
- 01.10.2024 - 05.01.2025
- Registration for the implementation has ended.
- Timing
- 06.01.2025 - 31.05.2025
- Implementation has ended.
- Number of ECTS credits allocated
- 5 cr
- Local portion
- 2 cr
- Virtual portion
- 3 cr
- Mode of delivery
- Blended learning
- Unit
- Bachelor of Engineering, Mechanical Engineering
- Teaching languages
- Finnish
- Seats
- 0 - 60
- Degree programmes
- Degree Programme in Mechanical Engineering
- Teachers
- Ville Kanto
- Jan Stenlund
- Petri Kesälahti
- Arto Jäntti
- Teacher in charge
- Petri Kesälahti
- Groups
-
KA52K22SBachelor of Engineering, Mechanical Engineering (blended studies), Kemi, syksy 2022
-
KA52K22Sr3Insinöörikoulutus, konetekniikka (monimuotototeutus), Kemi, syksy 2022
- Course
- K502K109OJ
Evaluation scale
H-5
Content scheduling
Kevätlukukausi 2025
Objective
..
Content
Tieto puuttuu
Location and time
Zoom-luennot
Lähijakso laboraatiot
Materials
Opetusmateriaali Moodlessa
Teaching methods
Luennot, laboraatiot ja harjoitustehtävät
Exam schedules
Opintojaksolla ei tenttiä
Assessment criteria, satisfactory (1)
Tieto puuttuu
Assessment criteria, good (3)
3. Opiskelija hallitsee robotiikan perusteiden asiayhteydet sekä osaa yleisimmät termit ja käsitteet. Teorian pohjalta suoritettavat käytännön laboratorioharjoitukset sujuvat osittain itsenäisesti. Opiskelija hallitsee Teollisuus 4.0 tuotantoon liittyvä perustuntemuksen liittyen konenäköön, materiaalin hallintaan sekä mobiilirobotiikkaan. Opiskelijan hahmotus edellä mainittujen osatekijöiden muodostamasta kokonaisuudesta hieman puutteellista. Tulokset ja tekeminen ovat pääosin laadukasta ja niissä on käytetty selkeästi oikeita termejä ja käsitteistöä.
4. Opiskelija hallitsee laajasti Robotiikan perusteiden asiayhteydet sekä termit ja käsitteet. Teorian pohjalta suoritettavat käytännön laboratorioharjoitukset sujuvat itsenäisesti sekä opiskelija osaa hieman soveltaa oppimaansa käytännössä. Opiskelija kykenee suorittamaan robotiikkaan liittyviä laskuharjoituksia sekä suorittamaan palautettavat laskutehtävät lähes virheettöminä. Opiskelija hallitsee Teollisuus 4.0 tuotantoon liittyvä perustuntemuksen liittyen konenäköön, materiaalin hallintaan sekä mobiilirobotiikkaan. Opiskelijan hahmotaa edellä mainittujen osatekijöiden muodostaman kokonaisuuden. Opiskelija suoriutuu näihin liittyvistä tehtävistä ja laboratorioharjoituksista itsenäisesti sekä ymmärtää näiden muodostaman kokonaisuuden. Opiskelija kykenee itsenäiseen työskentelyyn aiheen parissa ja osaa yhdistää teoriaa ja käytäntöä sekä käyttää hyvää ammattikieltä.
Assessment criteria, excellent (5)
5. Opiskelija hallitsee laajasti robotiikan perusteiden asiayhteydet sekä termit ja käsitteet. Teorian pohjalta suoritettavat käytännön laboratorioharjoitukset sujuvat itsenäisesti sekä opiskelija osaa soveltaa oppimaansa käytännössä. Opiskelija kykenee ratkaisemaan robotiikkaan liittyviä laskutehtäviä lähes virheettömästi. Opiskelija hallitsee Teollisuus 4.0 tuotantojärjestelmän perusteet liittyen konenäköön, materiaalin hallintaan sekä mobiilirobotiikkaan sekä hahmottaa näiden muodostaman kokonaisuuden osaten soveltaa oppimaansa. Opiskelija osaa perustella ja arvioida aihepiiriin liittyvää osaamistaan. Opiskelijan tietämys on syventynyt opintojakson aikana ja hän kykenee soveltamaan osaamistaan itsenäisesti alansa ammattitehtävissä.
Qualifications
NULL