授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2020年度/Academic Year  後期/Second
開講曜限/Class period 火/Tue 5,火/Tue 6
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department 機械航空創造系学科
対象学年/Year 3年,4年
授業科目区分/Category 教育課程 主専門教育科目
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名/Course Title システム統合学
単位数/Number of Credits 2.0
担当教員名/Lecturer 水上 雅人
時間割コード/Registration Code B2342
連絡先/Contact 水上 雅人(B314,m-mizukami@mmm.muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 水上 雅人(木曜日:16:30 - 17:30)
実務経験/Work experience 水上 雅人(通信事業を扱う企業でのロボット機構を含む光通信用自動化装置の開発経験を有する)
更新日/Date of renewal 2020/08/20
授業のねらい
/Learning Objectives
ロボットは従来の生産現場での利用のみならず,農林水産,建設,医療福祉,消防・災害救援,サービス、家庭用など様々な分野で利用され始めている.近年.IoT技術に代表されるようにロボットや各種産業用装置,家電機器,自動車などの様々な自動化システムを通信ネットワーク上に有機的に統合するシステム統合化(インテグレーション)の試みが活発化している,本講義ではキー技術となるデバイスハードウエア,ファーム・ソフトウエア,通信ネットワークの連携の考え方と,産業機器や家電製品に実装される組込みシステムについて,その仕組みと設計から検証における一連のプロセスの基本的考え方を学ぶ.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
1.ロボットに代表される自動化システムに用いられるハードウエア・ファームウエアの基本構成について説明できる (理解力、知識力,論理力) .
2.ロボットに代表される自動化システムの制御・知能化に関するソフトウエア及びネットワーク技術について説明できる (知識力,論理力) .
3.ロボットに代表される自動化システムにおけるハード・ソフトウエアの連携・システムインテグレーションの考え方について説明できる(理解力、知識力)
授業計画
/Course Schedule
第1回 シラバス説明・システム統合学概説
第2回 ロボット・自動化システム用ハードウエア(機構)
第3回    ロボット・自動化システム用ハードウエア(アクチュエータ)
第4回 ロボット・自動化システム用ハードウエア(センサ)
第5回 ロボット・自動化システム用組込みシステム概説
第6回 ロボット・自動化システム用通信ネットワーク技術概説
第7回 センサネットワーク技術概説
第8回 ロボット・自動化システムにおけるソフトウエア ・知能化制御
第9回  中間まとめ・中間試験
第10回 知能ロボット・システムインテグレーション事例紹介
第11回 知能ロボット・システムインテグレーション研究事例調査
第12回   知能ロボット・システムインテグレーション研究事例調査
第13回 研究事例調査に対するグループディスカッション
第14回 研究事例調査まとめ
第15回 調査結果発表

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。
参考書等
/Required Materials
メカトロニクス概論(古田勝久編著 オーム社)(ISBN:9784274217845)
基礎からのロボット工学(小松督 [ほか] 著 日新出版)(ISBN:9784817302427)
IoT/センサの仕組みと活用(河村雅人[ほか] 著 翔泳社)(ISBN:9784798140629)
「センサ」「アクチュエータ」「マイコン」の仕組みがわかる本(I/O編集部著 工学社)(ISBN:9784777520183)
教科書・参考書に関する備考 他に必要な資料は適宜プリントとして配付する.
成績評価方法
/Grading Guidelines
中間試験(50%),レポート・発表(50%)
目標1,2は,中間試験において記述式問題・論述問題を出題して到達度を評価する.
目標3は,レポートにおいて,論述問題を出題して到達度を評価する.

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。
履修上の注意
/Notices
(1) 80%以上出席していない者は定期試験の受験資格を失うので注意すること.
(2) 20分以上の遅刻は欠席とみなすので注意すること.
(3) 再試験は行わない(不合格の場合は再履修).
(4) 授業の変更や緊急時の連絡は授業中または掲示板で通知をする.
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
●機械システム工学コースの学習・教育到達目標との対応
(C) 工学専門知識の修得
・機械工学に関する専門知識を駆使して、工学システムにおける課題を解決できる.
・エネルギー・環境、ものづくり、ロボットに関する技術的課題に挑むことができる.
関連科目
/Related course
制御工学・ロボット工学
実務経験のある教員による授業科目
/Course by professor with work experience
1.関連した実務経験を有している教員が担当する科目
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
単元ごとに演習課題もしくはレポート課題などを課す.
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
グループで知能ロボット及びシステムインテグレーションに関する事例調査及び技術討論を行う.その考察結果を発表する.
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし