0x010088F6312065A70A44B630A6848498EAD80093CFEAFE161DC94D83C7C5C9A5A748B8

Dette emnet er et av de sentrale emner i studieprogrammet bachelor logistikkingeniør som fokuserer på å bygge kompetanse innen grunnleggende optimering, med fokus på logistikksystemer. Emnet dekker også stokastisk simulering og diskret hendelsessimulering. I V23 brukte vi enda mer tid og fokus på å løse reelle problemstillinger fra logistikk, både i undervisningene og øvingene. I tillegg inkluderte vi grunnleggende heltallsmodellering. Læreboken er «Practical Management Science», Winston &amp; Albright, 2018. Både studentene og faglærere i emnet var meget fornøyd med den. Basert på erfaringen fra forrige året, delte vi arbeidskravet 2 til to seperate arbeidskrav grunnet stor arbeidsmengde. Til sammen var det 6 øvinger i emnet hvorav 5 måtte være godkjente for å kunne gå opp til eksamen. Vi gjorde også justeringer ift arbeidsmengden i de andre øvingene. Emnet benyttet seg av to sterke studentassistenter som brukte god tid på å bistå studentene og hjalp de underveis.

Vi er godt fornøyd med gjennomføringen av emnet, og justeringene som vi gjennomførte, Vi hadde mest fokus på de grunnleggende prinsippene innen optimering, lineære og ikke-lineære systemer, og systemer som krever heltallsberegninger. Studentene har vært fornøyde med innholdet og relevans i emnet samt gjennomføringen (ref. referansegrupperapporter). Faglærerne hadde et bra samarbeid sammen og med referansegruppa i emnet. 3 referansegruppemøter ble holdt og rapportene er vedlagt.

Det viste seg at det fortsatt er behov for justering ift pensum i dette emnet for neste år. Dette er grunnet at emnet fremdeles oppleves av studentene som krevende. Stokastisk simulering samt diskrethendelsessimulering bør flyttes til emnet TLOG2011 noe som passe bedre ift disse temaene.

NTNU:TIA:REST

Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse

Department of Industrial Economics and Technology Management

Ingen hjelpemidler tillatt.

Norsk

Mer om vurdering

Kontinuasjonseksamen kan bli gjort om til muntlig.Obligatorisk arbeidskrav er 4 av 5 øvinger.

Anbefalte forkunnskaper

TLOG1002, Grunnleggende statistikk, grunnleggende Microsoft Excel.

Faglig innhold

Fokuset i dette emnet vil være regnearkmodellering, optimering og datasimulering av ulike problemstillingene innen teknisk logistikk og supply chain management (SCM). Kvantitativ modellering og optimalisering ved bruk av Excel og tilleggprogramvare @RISK for statistisk analyse samt datasimuleringsverktøyet FlexSim for modellering og analyse av køsystemer er sentralt i dette emnet.Emnet inneholder: 1) Introduksjon til Management Science og Business Analytics i logistikk/ repetisjon grunnleggende Excel; 2) Lineærprogrammering og optimering; 3) Prognose av logistikkbehov, regresjon og prediksjonmodeller; 4) Produksjonsplanlegging, ressursallokering i logistikk ved regnearkmodellering; 5) Distribusjon optimalisering og transportlogistikk ved nettverkmodellering i Excel 6) Problemstillinger med statistisk usikkerhet, statistisk simulering og sannsynlighetsanalyse 7) Køsystemer i service og produksjon, diskret hendelsessimulering og analyse ved bruk av FlexSim.

Kursmateriell

1) Lærebok: Practical Management Science, Winston &amp; Albright, 6th edition, Cengage Learning, 2018.2) Forelesningsnotater og Handouts

Læringsutbytte

KUNNSKAP: Kandidaten skal ha kunnskap om hva metodikkene innen Practical Management Science er og hvordan de kan brukes til å løse ulike logistikkproblemer. Kandidaten skal kjenne til den 7-stegs systematiske modelleringsprosessen og lære hvordan bygger opp regnearkmodeller og simuleringer i Excel med gode struktur. Kandidaten skal kjenne til egenskaper ved lineær programmeringsmodeller, transport og distribusjonsnettverksmodeller for enkle situasjoner. Kandidaten skal kunne beskrive og løse/analysere ulike problemstillinger innen logistikk planlegging, Aggregate Planning, regresjon og prognose av etterspørsel og ressurs, lagermodellering og styring under usikkerhet, og kø-systemer. ETIKK Studenten skal få kunnsakap om etiske verdier ved Management Science og optimering nemlig danner en berikelse av optimerings- og planleggingsdisiplin samt et bidrag til en mer bærekraftig fremtid i logistikk operasjonene generelt. INNOVASJON Innovasjon gjelder hvilken som helst del av verdikjeden, enten det er å utvikle nye tjenester, nye forretningsmodeller, revurdere samarbeid, inntektsstrømmer, distribusjonskanaler eller ledelsesstiler. Det er derfor en sterk relasjon mellom Management Science og innvirkning på innovasjonsytelsen som blir undervist til studentene. DIGITALISERING Digitalisering og bruk av digitale verktøy er helt sentralt i dette emnet. Studenten skal få en bred kunnskap om digitale modeller for relle systemer innen logistikk og Supply Chain Management og hvordan de kan komme til en stor nytteverdi for optimalisering av ressursbruk og effektivisering. FERDIGHETER: Kandidaten skal ha gode ferdigheter i kvantitativ modellering og analyse og bli en «power user» av Excel. Kandidaten skal kunne gjenkjenne, modellere og løse en lineær programmerings- og nettverksmodell i Excel og gjennomføre en sensitivitetsanalyse. Kandidaten skal kunne modellere og løse en stokastisk simuleringsmodell i Excel. Kandidaten skal kunne beregne sentrale parameter innen kø-teori. Kandidaten skal kunne modellere lager of beregne sikkerhets lager og beordringspunkt utsatt for usikkerhet i etterspørsel og leveransetid. Kandidaten skal kunne forutsi variasjon i etterspørsel og sesongindekser ved å bruke ulike prediksjonsmodeller. GENERELL KOMPETANSE: Kandidaten skal kunne vurdere ulike problemstillinger innen logistikk og finne passende løsningsmetoder. Kandidaten skal være i stand til å gi en kritisk vurdering av egne løsninger på operasjonsanalytiske problemer. Kandidaten skal ha evne til å løse problemer ved å bygge opp digitale modeller og i samarbeid med andre, samt å kunne kommunisere disse.

Læringsformer og aktiviteter

PC-baserte forelesninger og øvinger. Undervisningene blir gjennomført på PC-Lab interaktivt. Hver student sitter med sin egen datamaskin med riktig oppsett for de ulike programvarene som blir brukt; individuelle øvinger med innlevering.

Øvinger

Optimering og simulering av logistikksystemer

Ingeniør

Tekniske fag

Bachelor i ingeniørfag - logistikk

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(23727)/FieldValuesAsText

Redusere antall øvinger. Fullført 1.10.2021 

Tiltak

Justering av arbeidsmengden i Øving 2

Grunnet stor arbeidsmengde i emnet er det behov for justering i faglig innhold. Dette er også på bakgrunn av at dette emnet har blitt 1.-års emne i den nye emmneveggen til INGLOG-programmet. Tanken er også at dette emne bør være grunnleggende nok til at studentene fra de andre bacheloringeniørprogrammene vil kunne delta. Tiltaket er at stokastisk simulering og diskrethendelsessimulering delen flyttes til et emnet TLOG2011.

Justering av faglig innhold

Dette emnet er et av de sentrale emner i studieprogrammet bachelor logistikkingeniør som fokuserer på å bygge vitenskap og hands-on kompetanse innen 5 sentrale fagområder: Data Science, modellering og optimering, nettverksmodellering, stokastisk- og Discrete Event simulering av logistikksystemer. I V22 brukte vi enda mer tid og fokus på å løse relle logstikk problemstillinger både i undervisningene og øvingstimene. Pensum i emnet baserte seg på flere kapitler fra den siste utgaven av læreboken «Practical Management Science», Winston &amp; Albright, 2018, og handouts for FlexSim-delen. Arbeidskravet var 4 ut ifra 5 godkjente øvinger som studentene måtte levere individuelt. Vi endret litt i undervisningsplanen før dette semesteret, og startet tidligere opp med prognosemodeller siden klassens Excel-kunnskaper var gode fra før (TLOG1002). Dette frigjorde mer tid til teori innen operasjonsanalyse, i år satte vi at tre hele undervisningsuker til nettverksmodellering og tre til stokastisk simulering. Vårt inntrykk er at dette var en god justering, som også åpnet for å inkludere nytt stoff i undervisningen f. eks., path-flow-modellering med pregenerering av ruter, stokastisk simulering i produksjon og lagerstyring.  Vi også gjorde justeringer ift arbeidsmengden i noen av øvingene og brukte et nytt sett av problemstillinger fra læreboken på noen av de øvingssettene. Det ble også lagt opp til en obligatorisk og en frivillig del på enkelte øvinger, ettersom noen oppgaver først og fremst er ment for å vekke interesse og gi dybdekunnskap utover det som er del av pensum. Vi fokuserte i år mer på å la eksemplene fra læreboken være en del av øvingsoppgavene (man ble nødt til å fullføre eksemplene for å kunne fullføre oppgavene i øving), dette tror vi var et godt grep som sikret at studentene jobbet bedre med faget gjennom hele semesteret. Emnet benyttet seg av to sterke studentassistenter som brukte god tid på å bistå studentene og hjalp de underveis.

De første to ukene ble undervisningen holdt digital, deretter ble det tilrettelagt for hybridundervisning med en Zoom-lenke hvor notater fra forelesning ble vist på delt skjerm og lyden fra rommet ble fanget opp av mikrofonene i PC-en. Det var krevende å gi de studentene som fulgte undervisningen digitalt et like godt tilbud som dem som var til stede fysisk, og vi ga tidlig beskjed om at den fysiske delen av forelesningen ville bli prioritert med mer tilstedeværelse, bedre lydkvalitet, tilleggsinformasjon gitt på tavle etc. Opplevde at studentene som fulgte undervisningen digitalt hadde stor forståelse for prioriteringen. Oppmøtet var veldig godt utover semestret, med rundt 25 studenter til stede og 3-5 som fulgte undervisningen digitalt fra gang til gang. Vi er godt fornøyd med gjennomføringen av emnet, undervisningsopplegget fra foregående år (V21) ble justert og forbedret, noe som kommer studentene til gode. Det er alltid en utfordring å skulle gi et undervisningstilbud som både matcher de dyktigste studentene og samtidig sikrer seg at alle får med seg noe basiskunnskap. Etter å ha sensurert årets eksamensoppgaver virker det som om vi har truffet greit med denne balansen, noen har levert meget imponerende besvarelser og de aller, aller fleste har fått med seg de grunnleggende prinsippene innen regnearkmodellering (lineær og ikke-lineær optimeringsmodell), samt de viktigste modifiseringene som gjøres for å modellere nettverksproblemer og gjennomføre stokastisk- og Dicrete Event simuleringer. Eksamensformen var digital hjemmeeksamen. Resultatet fra karakterene viser at en god andel av studentene har gjort en meget bra innsatts i faget. Studentene har vært fornøyde med innhold og relevans av emnet samt gjennomføringen (ref. referansegrupperapporter). Faglærerne hadde et bra samarbeid sammen og med referansegruppa i emnet. 3 referansegruppemøter ble holdt og rapportene er vedlagt.

Etter å ha jobbet kontinuerlig med utvikling og gjennomføring av dette emnet i hele 5 år kan vi trygt påstå at dette emne er godt etablert i innhold og struktur noe som studentene har vist at de benytter seg av i stor grad videre når de skal jobbe med deres bacheloroppgave og videre på jobbmarkedet når de skal takle varierte problemstillinger. Innholdet i Excel delen av emnet TLOG1002 er en meget viktig førkunnskap for dette emnet noe som skal beholdes og enda mer utvikles i videreutvikling av et Data Science emnet i 1. året.

Kontinuasjonseksamen i august og kan være muntlig. Obligatorisk arbeidskrav er 4 av 5 øvinger.

4 av 5 godkjente øvinger

Operasjonsanalyse og simulering i logistikk

Bachelor i ingeniørfag, logistikk

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(18217)/FieldValuesAsText

Emnet er et av de mest sentrale emner for studieprogrammet bachelor logistikkingeniør som fokuserer på å bygge kompetanse for kvantitativ analyse innen både optimering og simulering av logistikksystemer. Emnet ble gjennomført for første gang med sin redusert omfang fra et opprinnelig 10 stp emnet til et 7,5 stp. Temaet lagerstyring under usikkerhet som dannet ca 2,5 stp av emnet ble overført til emnet TLOG2011 som går i parallel med dette emnet. Emnet består av disse hoveddelene: regnearkmodellering og optimering med Excel, simulering med Excel, og diskret hendelsessimulering med FlexSim. Pensum i emnet baserte seg på flere kapitler fra den siste utgaven av læreboken «Practical Management Science», Winston &amp; Albright, 2018, og handouts for FlexSim-delen.. Det var også for første gang som emnet hadde to faglærere: Andreas Breivik Ormevik fra BEDØK som leverte optimeringsdelen og Alireza Ashfrafian (emneansvarlig) som leverte simuleringsdelen. Studentene har vært fornøyde med innhold og relevans av emnet. En bra tilstedeværelse og engasjement fra klassen i undervisnings- og øvingstimene var tydelig til tross for at hele emnet skulle leveres digitalt grunnet Covid situasjonen. Eksamensformen var digital hjemmeeksamen. Resultatet fra karakterene viser at en god andel av studentene har gjort en meget bra innsatts i faget. Faglærerne hadde et bra samarbeid sammen og med referansegruppa i emnet. 3 referansegruppemøter ble holdt hvor rapporten fra den siste er vedlagt.

Læreutbyttene i emnet har stor fokus på hvordan optimering og simulering kan brukes for optimal drift av logistikken i flere situasjoner, f. eks., produksjonsplanlegging, ressursplanlegging, planlegging av drift og vedlikehod, kvalitetskontroll, og simulering av stokastiske systemer generelt og datasimulering av køsystemer spesifikt.·        Større fokus på praktiske problemstillinger fra ingeniørlogistikk og planlegging·        Større fokus på øvingene·        Bruk av helt ny måte å gi tilbakemelding til studentene gjennom bruk av lyd og video av studentenes excel-innleveringer·        Omfattende bruk av sannsynlighetsanalyse ved bruk av både Excel og dataprogramvare @RISK med fokus på lagerstyring under usikkerhet som er en viktig del av læreutbytte i dette faget.·        Mer fokus på digitalisering ved bruk av avansert simulerings programvare FlexSim for analyse av reelle køsystemer i produksjon og service

Undervisningene foregikk digitalt grunnet COVID-situasjonen. Undervisningene baserte seg på Power-Point presentasjoner og modellutvikling med Excel samtidig.

Skriftlig digital hjemmeeksamen 4 timer.4 av 5 obligatoriske øvinger får å gå opp til eksamen.

TLOG1002, Grunnleggende statistikk, grunnleggende Microsoft Excel

Kontinuasjonseksamen i august og kan være muntlig.
Obligatorisk arbeidskrav er 4 av 5 øvinger


Forkunnskapskrav

Studierettskrav. Tilgang til emnet forutsetter studietrett ved Bachelor i ingeniørfag, logistikk, NTNU, Trondheim

Fokuset i dette emnet vil være regnearkmodellering, optimering og datasimulering av ulike problemstillingene innen teknisk logistikk og supply chain management (SCM). Kvantitativ modellering og optimalisering ved bruk av Excel samt simuleringsverktøyet FlexSim er sentralt i dette emnet. Tilleggprogramvare @RISK blir brukt for statistiske analyser samt FlexSim for modellering og analyse av køsystemer. Emnet inneholder: 
1) Introduksjon til Management Science og Business Analytics i logistikk/ repetisjon grunnleggende Excel; 
2) Lineærprogrammering og optimering; 
3) Prognose av logistikkbehov, regresjon og prediksjonmodeller; 
4) Produksjonsplanlegging, ressursallokering i logistikk ved regnearkmodellering; 
5) Distribusjon optimalisering og transportlogistikk ved nettverkmodellering i Excel 
6) Problemstillinger med statistisk usikkerhet, statistisk simulering og sannsynlighetsanalyse 
7) Lagerstyring under usikkerhet, beregning av ROP og sikkerhetslageret: servicegrad typer 1 og 2;  
8) Køsystemer i service og produksjon, diskret hendelsessimulering og analyse ved bruk av FlexSim. 

1) Lærebok: Practical Management Science, Winston & Albright, 6th edition, Cengage Learning, 2018.
2) Forelesningsnotater og Handouts

PC-baserte forelesning og øving. Undervisningene blir gjennomført på PC Lab interaktivt. Hver student sitter med sin egen datamaskin med riktig oppsett for ulike programvarene som blir bruk; individuelle øvinger med innlevering.

KUNNSKAP: Kandidaten skal ha kunnskap om hva metodikkene innen Practical Management Science er og hvordan de kan brukes til å løse ulike logistikkproblemer. Kandidaten skal kjenne til den 7-stegs systematiske modelleringsprosessen og lære hvordan bygger opp  regnearkmodeller og simuleringer i Excel med gode struktur. Kandidaten skal kjenne til egenskaper ved lineær programmeringsmodeller, transport og distribusjonsnettverksmodeller for enkle situasjoner. Kandidaten skal kunne beskrive og løse/analysere ulike problemstillinger innen logistikk planlegging, Aggregate Planning, regresjon og prognose av etterspørsel og ressurs, lagermodellering og styring under usikkerhet, og kø-systemer.
ETIKK
Studenten skal få kunnsakap om etiske verdier ved Management Science og optimering nemlig danner en berikelse av optimerings- og planleggingsdisiplin samt et bidrag til en mer bærekraftig fremtid i logistikk operasjonene generelt. 
INNOVASJON
Innovasjon gjelder hvilken som helst del av verdikjeden, enten det er å utvikle nye tjenester, nye forretningsmodeller, revurdere samarbeid, inntektsstrømmer, distribusjonskanaler eller ledelsesstiler. Det er derfor en sterk relasjon mellom Management Science og innvirkning på innovasjonsytelsen som blir undervist til studentene.  
DIGITALISERING
Digitalisering og bruk av digitale verktøy er helt sentralt i dette emnet. Studenten skal få en bred kunnskap om digitale modeller for relle systemer innen logistikk og Supply Chain Management og hvordan de kan komme til en stor nytteverdi for optimalisering av ressursbruk og effektivisering.
FERDIGHETER: Kandidaten skal ha gode ferdigheter i kvantitativ modellering og analyse og bli en «power user» av Excel. Kandidaten skal kunne gjenkjenne, modellere og løse en lineær programmerings- og nettverksmodell i Excel og gjennomføre en sensitivitetsanalyse. Kandidaten skal kunne modellere og løse en stokastisk simuleringsmodell i Excel. Kandidaten skal kunne beregne sentrale parameter innen kø-teori. Kandidaten skal kunne modellere lager of beregne sikkerhets lager og beordringspunkt utsatt for usikkerhet i etterspørsel og leveransetid. Kandidaten skal kunne forutsi variasjon i etterspørsel og sesongindekser ved å bruke ulike prediksjonsmodeller. 
GENERELL KOMPETANSE: Kandidaten skal kunne vurdere ulike problemstillinger innen logistikk og finne passende løsningsmetoder. Kandidaten skal være i stand til å gi en kritisk vurdering av egne løsninger på operasjonsanalytiske problemer. Kandidaten skal ha evne til å løse problemer ved å bygge opp digitale modeller og i samarbeid med andre, samt å kunne kommunisere disse.


Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(12656)/FieldValuesAsText

Optimering og simulering av logistikksystemer - TLOG2009