| Study programme competencies |
| Code | Study programme competences |
| A1 | Capacidade para a resolución dos problemas matemáticos que poidan formularse na enxeñaría. Aptitude para aplicar os coñecementos sobre: álxebra lineal; xeometría; xeometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuacións diferenciais e en derivadas parciais; métodos numéricos; algorítmica numérica; estatística e optimización. |
| B2 | Que os estudantes saiban aplicar os seus coñecementos ao seu traballo ou vocación dunha forma profesional e posúan as competencias que adoitan demostrarse por medio da elaboración e defensa de argumentos e a resolución de problemas dentro da súa área de estudo |
| B4 | Que os estudantes poidan transmitir información, ideas, problemas e solucións a un público tanto especializado como leigo |
| B5 | Que os estudantes desenvolvan aquelas habilidades de aprendizaxe necesarias para emprenderen estudos posteriores cun alto grao de autonomía |
| B6 | Ser capaz de concibir, deseñar ou poñer en práctica e adoptar un proceso substancial de investigación con rigor científico para resolver calquera problema formulado, así como de comunicar as súas conclusións –e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan– a un público tanto especializados como leigo dun xeito claro e sen ambigüidades |
| B7 | Ser capaz de realizar unha análise crítica, avaliación e síntese de ideas novas e complexas |
| B8 | Deseñar e realizar investigacións en ámbitos novos ou pouco coñecidos, con aplicación de técnicas de investigación (con metodoloxías tanto cuantitativas como cualitativas) en distintos contextos (ámbito público ou privado, con equipos homoxéneos ou multidisciplinares etc.) para identificar problemas e necesidades |
| C1 | Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
| C3 | Entender a importancia da cultura emprendedora e coñecer os medios ao alcance das persoas emprendedoras. |
| C4 | Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
| Learning aims | |||
| Learning outcomes | Study programme competences | ||
| Knowing formulate and solve problems in situations where there is randomness. | A1 |
B2 B4 B5 B6 B7 B8 |
|
| Ability for abstraction. Understand, analyze and characterize industrial processes. | A1 |
B2 B4 B5 |
C3 |
| Using simulation software and tools. Solve complex industrial processes. | A1 |
B2 B4 B5 |
C1 C4 |
| Contents |
| Topic | Sub-topic |
| 1. Simulation | Introduction. Simulation applications. |
| 2. Modelling and Simulation | Systems, modeling and simulation. Simulation types. The modeling process. |
| 3. Discrete Event Simulation | Systems and processes of discrete events. Terminology and architecture of a discrete events model. Application areas. |
| 4. Concepts used in Discrete Event Simulation | Items, properties and values. Queues. Routes. Processing. Merging or splitting entities. Resources and shifts. |
| 5. Advance techniques in simulation | Sensitivity analysis. Optimization. Management of scenarios in simulation. |
| Planning | ||||
| Methodologies / tests | Competencies | Ordinary class hours | Student’s personal work hours | Total hours |
| Guest lecture / keynote speech | A1 B2 B4 B5 C3 | 6 | 18 | 24 |
| Case study | A1 B6 B7 B8 C1 | 26 | 37.5 | 63.5 |
| Supervised projects | A1 B5 B6 B7 C4 | 1 | 20 | 21 |
| Personalized attention | 4 | 0 | 4 | |
| (*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. | ||||
| Methodologies |
| Methodologies | Description |
| Guest lecture / keynote speech | Lectures explaining the contents of the course |
| Case study | Interactive resolution of simulation cases |
| Supervised projects | Work (both individual and group) |
| Personalized attention |
|
|
| Assessment | |||
| Methodologies | Competencies | Description | Qualification |
| Supervised projects | A1 B5 B6 B7 C4 | Team work | 80 |
| Case study | A1 B6 B7 B8 C1 | Troubleshooting interactive simulation. Each student will do an individual work that will be assessed by the teacher. | 20 |
| Assessment comments | |||
|
Two assignments along the course will be made. One individual T1 and another in group T2. Both will be scored from 0 to 10. The final grade NF will be: NF = 0.2xT1 + 0.8xT2 The "students with recognition of a part-time academic and exemption of assistance" will communicate at the beginning of the course your situation to the teachers of the subject, as established by the "Standard that regulates the dedication to the study of undergraduates in the UDC "(Art.3.be 4.5) and the" Standards for evaluation, review and claim of the qualifications of undergraduate and master's degree (Art. 3 and 8b). Students in this situation will be assessed on the date approved by the School Board, by an objective test consisting of solving exercises on the contents of step 3 of the Guide. |
|||
| Sources of information |
| Basic |
Alejandro García del Valle (2013). Apuntes de Simulación. Moodle
David Krahl, Robin Clark (2011). ExtendSIM for Discrete Event System Simulation. Imagine That!
Diego Crespo Pereira, David del Río Vilas, Nadia Rego Monteil, Rosa Ríos Prado (2012). Simulation and Highly Variable Environments: A Case Study in a Natural Roofing Slates Manufacturing Plant, Use Cases of Discrete Event Simulation. Springer
Steward Robinson (2004). Simulation. The Practice of Model Development and Use. John Wiley and Sons |
|
|
|
| Complementary | |
|
|
| Recommendations | |||
| Subjects that it is recommended to have taken before | |||
|
| Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
| Subjects that continue the syllabus |
| Other comments | |