A tantárgy adatlapja ebben a tantervben:
Adatlapverzió:
Budapesti Műszaki és
Gazdaságtudományi Egyetem
Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar
Vegyészmérnöki mesterképzési szak nappali MSc

Tantárgyadatlap
és tantárgykövetelmények

Ipari statisztika és kísérlettervezés

A tantárgy neve angolul: Industrial statistics and design of experiments

Tantárgy kódja Követelmény Kredit
BMEVEKFM111 0+2+0/v 5

A tantárgy tanszéki weboldala (az aktuális félévre vonatkozó információk):

A tantárgyfelelős személy és tanszék:

Lakné Dr. Komka Kinga

IFW5YB

Egyetemi adjunktus

VBK KKFT


A tantárgy előadója:

Név:

Beosztás:

Tanszék, Int.:

Lakné Dr. Komka Kinga

Egyetemi adjunktus

VBK KKFT

Dr. Pusztai Éva

Egyetemi adjunktus

VBK KKFT

Dr. Mihalovits Máté

Egyetemi adjunktus

VBK KKFT

A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít:

Fontosabb eloszlások ismerete: normális-, F-, khi-négyzet-, Student-féle t-eloszlás
Hipotézisvizsgálat (statisztikai próba) fogalma és menete, első- és másodfajú hiba, egymintás és kétmintás t-próba, F-próba.
Regresszióanalízis alapjai.
Alap kísérlettervezési ismeretek: 2p tervek

Kötelező/ajánlott előtanulmányi rend:

ajánlott előtanulmány

Kísérletek tervezése és értékelése (BMEVEVMA606)

A tantárgy célkitűzése:

A tantárgy alapvetően szemléletformáló. Célja megismertetni a hallgatókkal az iparban és a minőségügyben használható korszerű adatelemzési módszereket. Kiemelt szerepet kap a szakmai és a statisztikai probléma összekapcsolásához szükséges adekvát statisztikai módszer kiválasztása és az ehhez társuló gondolkodás, szemléletmód kialakítása. A hallgatók megismerkednek a “statistical engineering” alapvető eszközeivel, azaz a varianciaanalízissel, a faktoros kísérleti tervekkel, illetve a 6 szigma statisztikai módszereivel. A tantárgy nagy hangsúlyt helyez a statisztikai szoftverek kezelésének elsajátítására annak érdekében, hogy a későbbiekben a hasonló felépítésű programok alkalmazásának tanulását is megkönnyítse.

A tantárgy tematikáját kidolgozta:

Név:

Beosztás:

Kar, tanszék (rövidítés)

Lakné Dr. Komka Kinga

Egyetemi adjunktus

VBK KKFT

Dr. Pusztai Éva

Egyetemi adjunktus

VBK KKFT

Dr. Mihalovits Máté

Egyetemi adjunktus

VBK KKFT

Tanulási eredmények:

A tanulási eredmények között az adott szak Képzési és Kimeneti Követelményében [18/2016. (VIII. 5.) EMMI rendelet] előírt tanulási eredmények szerepelnek kékkel. A jelen tantárgy ezekhez való hozzájárulása feketével szedett.

Tudás

Ismeri a vegyészmérnöki szakmához kapcsolódó matematikai, természettudományos (kémiai, fizikai) és műszaki elméletet és gyakorlatot.

Ismeri a vegyészmérnöki szakma gyakorláshoz kapcsolódó statisztikai módszerek alkalmazásának mikéntjét.

Átfogóan ismeri a vegyiparban és a kémiai technológiákban alkalmazott és előállított fontosabb anyagok tulajdonságait, alkalmazási területeit.

Ismeri a varianciaanalízis (ANOVA) alapelvét és főbb típusait, valamint tisztában van a módszer alkalmazhatósági feltételeivel is.

Ismeri új anyagok és eljárások kifejlesztésének lehetőségeit, jellemző módszereit.

Ismeri a varianciaanalízis módszertanában a rögzített és véletlen faktor, valamint a keresztosztályozás és a hierarchikus terv fogalmát.

Ismeri a kémiai és vegyipari rendszerek fenntarthatóságával, biztonságosságával és környezeti hatásaival kapcsolatos elveket, módszereket és gyakorlatot, munkahelyi, egészségvédelmi egészségfejlesztési ismereteket.

Ismeri az ipari kísérlettervezés haladó eszközeit: a részfaktorterveket, a másodfokú terveket (3p típusú és kompozíciós terveket) és az elegy-terveket.

Ismeri a szakterület műszaki dokumentációjának szabályait.

Ismeri és helyesen alkalmazza a válasz-felület módszerét.

Ismeri a minőségirányítás vegyiparban jellemzően alkalmazott módszereit.

Tisztában van a kísérleti tervek esetén használt optimumkeresési módszerekkel (Box-Wilson és szimplex).

Ismeri a vezetéshez kapcsolódó vállalat-gazdaságtani, szervezési eszközöket és módszereket, a szakmagyakorláshoz szükséges jogi környezet alapjait.

Ismer és biztonsággal kezel legalább egy statisztikai számítások elvégzésére alkalmas szoftvert.

Képesség

Alkotóan képes alkalmazni a vegyészmérnöki szakterülethez kapcsolódó matematikai és természettudományos elméleti és gyakorlati ismereteket feladatai megoldása során.

Képes egy ipari probléma felmerülésekor a varianciaanalízis, mint statisztikai módszer szükségességének felismerésére, a változók beazonosítására, a modell felépítésére és az adatok kiértékelésére, valamint az eredmények alapján a gyakorlatra vonatkozó következtetések levonására.

Rendelkezik a színvonalas kutató-fejlesztő tevékenységhez szükséges manuális készségekkel.

Képes a varianciaanalízis feltételeinek ellenőrzésére, illetve ezek nem teljesülésének azonosítására, alternatív elemzési módszer keresésére.

Képes a vegyészmérnöki, kémiai és kémiai technológiai területen alkalmazott elemzések és anyagvizsgálatok elvégzésére, értékelésére és dokumentálására, szükség esetén a vizsgálati módszerek továbbfejlesztésére, és új módszerek bevezetésére.

Képes a bonyolultabb ipari problémák felderítésére szolgáló kísérleti tervek megalkotására és kiértékelésére.

Képes a vegyipari és kémiai technológiai folyamatok üzemeltetése során gyűjtött információk feldolgozására és rendszerezésére, átfogó elemzésére, következtetések levonására.

Képes statisztikai szoftver segítségével a válasz-felület becslésére a becsült modell bizonytalanságának figyelembevételével.

Képes eredeti ötletekkel és eredményekkel gazdagítani a vegyészmérnöki és kémiai szakterület tudásbázisát.

Képes a kritikus érték és/vagy a p-érték ismeretében döntést hozni a statisztikai hipotézisvizsgálatról, majd ez alapján szakmai választ adni a feltett kérdésre.

Képes ismeretei integrált alkalmazására a kémiai technológiai folyamatok, berendezések és technológiai rendszerek fejlesztésében, irányításában, tervezésében és a kapcsolódó kutatásban.

Képes a szakmai problémára vonatkozó kérdést a statisztikai modell alapján számítható kimutatható eltérés ismeretében is megtervezni és értékelni.

Képes vegyipari rendszerek esetén a műszaki, gazdasági, környezeti, és humán erőforrások felhasználásának komplex tervezésére és menedzselésére.

Képes a vizsgálandó analitikai/kémiai/vegyipari folyamatban jelenlévő ingadozás források azonosítására, illetve ezek becslésére.

Képes a vegyipari és kémiai technológiai rendszerek és folyamatok tervezésében, szervezésében és működtetésében használatos eljárások, modellek, információs technológiák alkalmazására és azok továbbfejlesztésére.

Képes a mérőrendszerből és a folyamatból származó ingadozás megkülönböztetésére, számszerűsítésére, illetve a javításra való javaslattételre.

Képes a vegyipari és kémiai technológiai rendszerek, technológiák és folyamatok minőségbiztosítására, méréstechnikai és folyamatszabályozási feladatatok megoldására.

Képes a már meglévő tudásának továbbfejlesztésére, további statisztikai módszerek önálló megismerésére, gyakorlatban való alkalmazására.

Felkészült vegyipari és más szakterületek kémiai, technológiai tevékenységének irányítására, csapatmunka összefogására.

Képes statisztikai szoftverek kezelésének elsajátítására, számításai elvégzésére való alkalmazására.

Attitűd

Törekszik a fenntarthatóság, a biztonság, a környezetvédelem és energiahatékonyság követelményeinek érvényesítésére és másokkal való megismertetésére.

A kémiai vagy vegyipari problémák statisztikai szemléletű megoldása során együttműködésre törekszik más szakterület kutatóival, mérnökeivel és ipari szakembereivel.

Törekszik szakmailag magas szinten önállóan vagy munkacsoportban megtervezni és végrehajtani a feladatait.

Törekszik a vizsgált folyamat mélységében való megismerésére annak érdekében, hogy a lehető leginkább alkalmas statisztikai módszert tudja kiválasztani a felmerülő szakmai kérdés megválaszolására.

A munkáját rendszerszemléletű és folyamatorientált gondolkodásmód alapján komplex megközelítésben végzi.

Figyelmet fordít arra, hogy statisztikai számításait más szakember számára is átláthatóan és követhetően dokumentálja.

Munkája során vizsgálja a kutatási, fejlesztési és innovációs célok kitűzésének lehetőségét és törekszik azok elérésére, elkötelezett a szakterület új ismeretekkel, tudományos és műszaki eredményekkel való gyarapítására.

Munkája során aktívan követi és értelmezi az adott iparágban alkalmazandó statisztikai módszerek előírásainak változását.

Ismeretei és készségei fejlesztésére folyamatosan törekszik.

Törekszik a leghatékonyabb statisztikai eszközök használatára.

Nyitottan áll a szakmai törekvéseinek megfelelő továbbképzésekhez.

Kritikus gondolkodást tanúsít a szignifikancia elemzésekor, melynek során mind a statisztikai, mind pedig a szakmai szignifikanciát értékeli.

Autonómia és felelősség

Szakmai problémák megoldása során önállóan és kezdeményezően lép fel.

Önállóan tervezi meg és végzi el a vizsgálandó folyamatból származó adatok elemzését (adott esetben az adatok gyűjtését, rendszerezését is) egy statisztikai szoftverrel. Az elemzéseiért, következtetéseiért és döntéseiért felelősséget vállal.

Utolsó módosítás: 2024-08-29 15:00:38