IND250 Produksjonslogistikk og distribusjon

Studiepoeng:5

Ansvarlig fakultet:Fakultet for realfag og teknologi

Emneansvarlig:Jan Ola Strandhagen

Campus / nettbasert:Undervises campus Ås

Undervisningens språk:Norsk

Frekvens:Årlig

Forventet arbeidsmengde:5 sp krever normalt 125 timers arbeid

Undervisnings- og vurderingsperiode:Høstparallel

Om dette emnet

Emnet omhandler produksjonslogistikk og distribusjon. Distribusjon inkluderer transport, lager og varelevering. Emnet dekker primært både de strukturelle og styringsmessige deler av fagfeltet og både metoder og prinsipper og en del deskriptiv beskrivelse av systemer og utstyr for logistikk og distribusjon. Læringsaktiviteter er tredelt; en forelesningsdel, en øvingsdel og en datamodelleringsbasert prosjektoppgave. Forelesningene gir innsikt i prinsipper og metoder. Øvingene er basert på industrielle case og prosjektoppgavene fokuseres rundt ett case med bruk av reelle data.

Produksjonslogistikk inneholder tematikk som styringsprinsipper og styringsmodeller, digitale styringssystemer, fabrikklayout og material håndtering. Distribusjonsmodeller, varehusmodeller og lagerstyring, samt oversikt over ulike leveransemodeller, inkludert nettbaserte forretningsmodeller.

Emnet dekker spesielt moderne og fremtidige løsninger som sanntids beslutningsstøtte, internettbaserte driftsmodeller, sensorer og overvåkning for styring, og autonome lastbærere og kjøretøy.

Dette lærer du

  • Inneha grunnkunnskap om produksjonslogistikk og distribusjon i et moderne samfunn.
  • Ha forståelse om og kunne anvende relevante modeller, metoder og analyseteknikker.
  • Ha innsikt og forståelse for bruk av digital teknologi, autonome systemer og smart beslutningsstøtte.
  • Evne til å kunne anvende tilegnet kunnskap til å utvikle helhetlige løsninger innen produksjonslogistikk og distribusjon.
  • Evne å omforme teorier til praktisk anvendelse basert på velbegrunnede valg av relevante alternative løsninger.
  • Vurdere analyseverktøy, metoder, tekniske modeller og løsninger selvstendig og kritisk.
  • Evne til å vurdere hvordan teknologisk utvikling gir nye muligheter i drift og forretningsutvikling.
  • Forstå logistikkens rolle i et helhetlig samfunnsperspektiv med fokus på bærekraft og muligheter i digitalisering.
  • Kunne formidle og kommunisere logistikkfaglige problemstillinger og løsninger.
  • Læringsaktiviteter
    • Forelesninger med innebygde case
    • Seminaropplegg basert på reelle industricase, med analyse og utarbeidelse av løsningsforslag og presentasjon i plenum
    • Simuleringsmodeller
  • Læringsstøtte
    Studentgrupper kan få tilgang til veiledning i leksjoner, dedikerte leksjoner til gruppearbeid samt tilbakemelding på skriftlig delinnlevering.
  • Pensum
    Pensumoversikt blir fremlagt på første forelesning
  • Forutsatte forkunnskaper
    IND210
  • Vurderingsordning, hjelpemiddel og eksamen
    Vurderingen består av to komponenter: Avsluttende skriftlig eksamen 3 timer, A-F (teller 50%) samt en semesteroppgave (teller 50%). Kandidaten får karakter A-F på begge komponentene. Obligatorisk innlevering må være godkjent.

  • Om bruk av KI

    Eksamen: K1- Ingen bruk av KI

    Semesteroppgave: K2 - Spesifisert bruk av KI

    Akademisk arbeid i dette kurset innebærer bruk av ulike kilder, metoder og verktøy for å frembringe ny innsikt. Som ett av disse verktøyene kan studenten benytte kunstig intelligens (KI). Bruk av KI forutsetter at studenten har kontroll over prosessen og innsikt i KIs styrker, begrensninger og konsekvenser ved industrielle anvendelser. Studenten har selv fullt ansvar for anbefalinger og beslutninger som delvis er påvirket av bruk av KI. Ved bruk av KI må studenten fortsatt demonstrere profesjonell innsats, kritisk tenkning, evne til å forklare valgte løsninger og arbeidsprosessene bak disse, samt kvalitetssikre KI-genererte delresultater med faglig innsikt, grundighet og etisk aktsomhet

    Bruk av KI må være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

    Her finner du KI-kategoriene beskrevet.

  • Sensorordning
    Sensor skal aktivt delta i utvikling av vurderingskriteriene og vurderingsopplegget
  • Obligatorisk aktivitet
    Delinnleveringer til semesteroppgave og deltakelse på laboratorium øvelser.
  • Undervisningstider
    2 x 2 forelesninger hver uke. Oppmøte er forventet.
  • Opptakskrav
    REALFA