INE4011 System SimulationBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar MATEMATİKÖğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıUlusal YeterliliklerBologna Komisyonu
MATEMATİK
Lisans TYYÇ: 6. Düzey QF-EHEA: 1. Düzey EQF-LLL: 6. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
INE4011 Sistem Simulasyonu Güz 2 2 3 6
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: İngilizce
Dersin Türü: Non-Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANS
Dersin Veriliş Şekli: Yüz yüze
Dersin Koordinatörü: Prof. Dr. MUSTAFA ÖZBAYRAK
Dersi Veren(ler): Prof. Dr. MUSTAFA ÖZBAYRAK
Arş.Gör. ESRA ADIYEKE
Prof. Dr. FAİK TUNÇ BOZBURA
Opsiyonel Program Bileşenleri: Yok
Dersin Amacı: Bu ders endüstri mühendisliği ve yakın disiplinlerde öğrenim gören öğrencilere kesikli olaylı simülasyonla modellemenin temel kavramlarını, sistem modellenmesini ve analizini öğretmek üzere tasarlanmıştır. Ders, istatistik ve olasılık analiz kavramlarını kullanarak, oluşturulan simülasyon modelinin kapsamlı bir girdi-çıktı analizini öğrettiği gibi genel bir simülasyon modelleme programı yardımı ile hem imalat hem de servis sistemlerinden örneklerin programlamasını ele alır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
I. Simülasyon modellemenin temel prensiplerinin anlaşılması.
II. Bir sistem modellenirken uygun performans ölçütlerinin tanımlanması ve kullanılması.
III. Kesikli olaylı simülasyon modellerinin akış şemaları ve olay listeleri gibi temel kavramlarının anlaşılması.
IV. Performans ölçüm verilerinin toplanması ve yönetilmesi.
V. Modellemede kullanılanılacak verilerin toplanması yada örnek bir veri seti kullanılarak üretilmesi. Bu örnek veri setinin istatistiksel olarak analiz edilerek probabilistik dağılımının ve parametrelerinin tahmin edilmesi.
VI. ARENA simülasyon programı kullanılarak çeşitli sistemlerin (imalat ve servis sistemlerinin) simülasyon modellerinin kurulması ve analiz edilmesi.
VII. Kritik araştırma veya endüstriyel kavramları ele alan simülasyon modellerinin geliştirilmesi.
VIII. Simülasyon programları yardımı ile karmaşık sistemlerin nasıl modelleneceğinin, farklı çalışma senaryolarının ve benzer karar problemlerinin nasıl çözüleceğinin anlaşılması.
IX. Bir simülasyon modelinin farklı senaryolarla çalıştırılması, kısa ancak çoklu denemeler yada çok uzun süreli çalıştırılarak farklı çıktılar elde edilmesi ve bu çıktıların istatistiksel olarak analiz edilmesi.
X. Bir simülasyon projesinin tasarımı, veri toplanması veya üretilmesi, modelin kurulması, çalışma senaryolarının oluşturulması ve modelin bu çalışma senaryolarına göre çalıştırılıp çıkan sonuçların analiz edilip bir rapor olarak yazılması aşamalarının baştan sona uygulanması.

Dersin İçeriği

Bu ders, matematik modellemelere alternatif olarak kullanılan ve yine analitik bir sistem modelleme metodu olan Simülasyon ile sistem modellemeye giriş niteliğindedir. Ders, simulasyon modellemenin prensiplerini, adımlarını, veri oluşturma ve kullanımını, bir bilgisayar programı yardımı ile modellenecek sistemin tasarımını, model kurulumunu, modelin çeşitli senaryo ve veri setleri ile çalıştırılıp çıktılarının istatistiksel olarak analiz edilip raporlanmasını hedefler.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Simülasyon Modellemesine Giriş
2) Modellemenin prensipleri ve adımları
3) Simulasyon için İstatistik ve Olasılık I
4) Simülasyon Modelleme için İstatistik ve Olasılık II
5) Simulasyon yazılımı ile basit sistem modellemesi
6) Sistem Modelleme I
7) Sistem Modelleme II
8) Girdi verilerinin seçiminin analizi I
9) Girdi istatisiksel dagılımının ve parametrelerinin tahmini II
10) Sistem Modelleme I
11) Rassal Sayı Üretimi ve Animasyonlar
12) Karmaşık sistemlerin modellenmesi
13) Çıktı Analizi
14) Çıktı Analizi II
15) Modellemede Nesnelerin Transferi
16) Karmaşık İmalat Sistemlerinin Simülasyonu

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar: W. D. Kelton, R. P. Sadowski, D. T. Sturrock, Simulation with Arena-6th Edition, McGraw-Hill, 2015.
J. Banks, J. S. Carson II, B. L. Nelson, D.M. Nicol, Discrete-Event System Simulation, 5th Edition, Prentice Hall, 2010.
Diğer Kaynaklar: Lecture Notes and supporting materials collected from several academic resources as well as company reports and white papers.

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Küçük Sınavlar 2 % 10
Ödev 4 % 10
Projeler 1 % 20
Ara Sınavlar 1 % 20
Final 1 % 40
Toplam % 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 40
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI % 60
Toplam % 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı İş Yükü
Ders Saati 14 28
Laboratuvar 14 28
Sınıf Dışı Ders Çalışması 13 34
Proje 3 9
Ödevler 2 6
Küçük Sınavlar 2 18
Ara Sınavlar 1 10
Final 1 12
Toplam İş Yükü 145

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Temel matematik, uygulamalı matematik teori ve uygulamalarını kavramış olmak
2) Matematiksel ispatları anlamak ve onlara erişebilmek ve uygun ispatları inşa edebilmek ve ayrıca, problemleri tanımlayabilmek, onları analiz edebilmek ve problemlere bilimsel metotlara dayalı çözümler bulmak
3) Matematiği disiplinler arası bir yaklaşım ile gerçek hayata uygulayabilmek ve bunların etkin potansiyelini keşfetmek
4) Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek 4
5) Teorik ve teknik bilgileri detaylı bir biçimde uzmanlara, basit ve anlaşılabilir bir biçimde uzman olmayanlara anlatabilmek
6) Matematik alanında kullanılan bilgisayar programlarına aşina olmak ve bunlardan en az birini İleri Düzey Avrupa Bilgisayar Ehliyeti(the European Computer Driving Licence Advanced Level) seviyesinde kullanmak
7) Görev aldığı projelerin her adımında sosyal, bilimsel ve etik değerlere uygun davranmak ve çevre katılımı kapsamında proje tanıtımı ve uygulamaları yapabilmek
8) Evrensel anlamda bir entelektüel birikime sahip olarak tüm süreçleri etkin bir biçimde değerlendirmek ve kalite yönetimi hakkında yeterli farkında lığa sahip olmak 4
9) Soyut düşünme yeteneğine sahip bir biçimde somut olaylar arasında ilgi kurmak, çözümleri aktarmak, deneyler tasarlamak, veri toplamak ve sonuçları bilimsel metotlarla analiz etmek ve müdahil olmak
10) Yaşam boyu öğrenme hakkında bilinçli olarak, program boyunca edinilen bilgi, beceri ve yeteneklerini yenileyerek yaşam boyu öğrenmenin devamını sağlamak
11) Cebir, analiz, sayılar teorisi, mantık, geometri ve topoloji gibi matematik alanlarında kazandığı bilgiyi ortaöğretim seviyesine uyarlamak ve aktarmak
12) Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek