| 開講学期／Course Start | 2023年度／Academic Year 後期／Second |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 5 , 月/Mon 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | |
| 対象学年／Year | 1年 , 2年 |
| 授業科目区分／Category | 博士前期課程 大学院自専攻科目 |
| 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 | システム情報工学特論／Advanced Information Processing in Production Systems |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 湯浅 友典 (創造工学科機械ロボット工学コース) |
| 時間割コード／Registration Code | MS207 |
| 連絡先／Contact | 湯浅 友典(Tel: 0143-46-5347, E-mail: yuasa@muroran-it.ac.jp, Room: Y401) |
| オフィスアワー／Office hours | 湯浅 友典(Mon: 16:00-17:00, Tue: 13:00-14:00) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2023/08/21 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
ネットワーク管理下での生産システムの情報処理の概念と処理の実際および問題点を概説し，問題解決への提案を示し，知的生産システムへの展開をする． |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
設計から製品完成にたるすべての工程における，設計概念知識，資材特性情報，生産機械および生産ラインでの機器性能と操作知識情報の円滑な情報の流通を図れる統一表現，知識や知恵の蓄積と利用法を理解し現場での適用ができる能力をつける． |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）： 1単位(45分/60分)×2時限×8回＝12時間 １．ネットワーク管理下の製造工程の現状と問題点 ２．生産プロセスでの情報処理システムの概要 ３．設計および生産工程での知識統一表現 ４．知恵の分析と表現 ５．知恵表現のネットワーク管理下での利用例 ６．まとめ ※授業の理解度を深めるため適宜レポートを課す．また課題を小テスト方式で試験することもある．レポートの内容についての復習を通じて自己学習をすること． ※ 各回の学修時間の目安は，事前・事後合わせて4時間必要です。 |
| 教科書・参考書に関する備考 | 適宜資料を配付する． |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
出席2/3以上を対象とし，演習課題に対するレポートの評価が１００点満点中６０点以上の者を合格とする． 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．講義中に演習が含まれることがある，欠席しないように． ２．再試験は行わない． ３．不合格者は再履修すること． 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する． |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
専攻の学習・教育目標との対応 ２．機械システム工学ならびにその学際領域に関する幅広い知識の修得ならびにエンジニアリング・デザイン能力の涵養 a. 機械システムに関するさまざまな問題を解決する能力 b. 機械システムを考案・設計・製作および評価する能力 |
| 関連科目 ／Related course |
計測工学特論，制御工学特論，機械システム設計学特論 |
| 備考 ／Notes |
授業での使用言語は，基本的には日本語とする． |
| 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 |
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| 1 | 1 | ビッグデータ分析とは | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
| 2 | 2 | ビッグデータ分析システムのアーキテクチャ | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
| 3 | 3 | 分散処理の基礎 | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
| 4 | 4 | 機械学習の基礎 | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
| 5 | 5 | ビッグデータの収集 | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
| 6 | 6 | ビッグデータの蓄積 | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
| 7 | 7 | ビッグデータの活用 | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
| 8 | 8 | メタデータ管理 | Moodleを用いたオンライン学習 | 学習時間 3.5時間（予習・復習時間を含む） |
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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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） |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |