DERS ADI

: ÜRETİMDE DİJİTAL TEKNOLOJİLER

DERECE PROGRAMLARI

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
PRD 4243 ÜRETİMDE DİJİTAL TEKNOLOJİLER SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

İşletme (İngilizce)

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER YILMAZ

Dersi Alan Birimler

İşletme (İngilizce)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Modern üretimde yapay zeka, büyük veri, bulut bilişim ve sistem entegrasyonu gibi temel dijital teknolojileri anlamak.
2   Uygulamalı ödevler aracılığıyla 3D baskı, dijital ikizler, yapay zeka ve sistem entegrasyonu gibi gelişmekte olan teknolojileri gerçek dünya senaryolarında analiz etmek.
3   Tartışmalar ve eleştirel değerlendirmeler yoluyla Endüstri 4.0 ile ilgili son akademik araştırmaları, teknolojik gelişmeleri ve etik hususları analiz etmek.
4   Dijital üretimdeki zorlukları belirleyerek ve yenilikçi çözümler önererek problem çözme becerilerini geliştirmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Giriş Gilchrist, A. (2016). Industry 4.0. Apress.
2 Buhardan Akıllı Fabrikalara: Sanayi Devrimi 3D Baskı, 3D Tarama ve Katmanlı Üretim Kanabar, V. (2023). The AI Revolution in Project Management: Elevating Productivity with Generative AI. Sams Publishing.
3 Akıllı Üretim için Dijital İkiz/Simülasyon Sanal, Artırılmış ve Karma Gerçeklik Schmalstieg, D., & Hollerer, T. (2016). Augmented reality: principles and practice. Addison-Wesley Professional.
4 Ödev 1
5 Otonom Robotlar ve Yapay Zekâ Kanabar, V. (2023). The AI Revolution in Project Management: Elevating Productivity with Generative AI. Sams Publishing. Stephenson, D. (2018). Big Data Demystified: How to use big data, data science and AI to make better business decisions and gain competitive advantage. Pearson UK.
6 Büyük Veri, Analitik, Bulut Bilişim ve Siber Güvenlik Stephenson, D. (2018). Big Data Demystified: How to use big data, data science and AI to make better business decisions and gain competitive advantage. Pearson UK. Laudon, K. C. And Laudon, J.P. (2021). Management Information Systems: Managing the Digital Firm, 17th edition, Pearson UK.
7 Ödev 2
8 Sistem Entegrasyonu Laudon, K. C. And Laudon, J.P. (2021). Management Information Systems: Managing the Digital Firm, 17th edition, Pearson UK
9 Dijital Teknolojiler ve Etik Laudon, K. C. And Laudon, J.P. (2021). Management Information Systems: Managing the Digital Firm, 17th edition, Pearson UK.
10 Dönem Projesi Sunumu
11 Dönem Projesi Sunumu
12 Dönem Projesi Sunumu
13 Dönem Projesi Sunumu
14 Dönem Projesi Sunumu

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Ders anlatımı: Eğitmen, üretimde dijital teknolojilerin temel ilkelerini tanıtmaktadır. Öğrenciler yapay zeka, büyük veri ve otomasyon gibi teknolojilerin endüstrileri nasıl yeniden şekillendirdiğini anlamalarını pekiştirmek için vaka çalışmaları ve güncel örnekler kullanarak etkileşimli tartışmalara katılacaktır.
2. Sınıf Tartışmaları: Öğrenciler her hafta belirli bir teknolojiyle ilgili güncel makaleleri okuyacak ve tartışacaklardır. Grup tartışmaları eleştirel düşünceyi geliştirecek, fikir alışverişini teşvik edecek ve öğrencilerin ders kavramlarını gerçek dünyadaki teknolojik gelişmelerle ilişkilendirmelerine yardımcı olacaktır.
3.Ödevler: Öğrenciler, operasyonel işlevlerin sınıfta tartışılan dijital teknolojiler tarafından nasıl dönüştürüldüğünü, hem mevcut etkilerini hem de gelecekteki potansiyellerini dikkate alarak inceleyeceklerdir.
4. Dönem Projesi: Dönem projesi için öğrenciler bir sektör seçecek ve bu sektörde yapay zeka, otomasyon ve dijital ikizler gibi temel dijital teknolojilerin etkisini analiz edeceklerdir. Proje, öğrencilerin ders içeriğini ve araştırmayı sentezleme becerilerini göstermelerini gerektirecek ve kapsamlı bir yazılı rapor ve bir sınıf sunumu ile sonuçlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 ODV 1 ÖDEV 1
2 ODV 2 ÖDEV 2
3 ODV ÖDEV PROJE
4 SUN SUNUM
5 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ODV 1 * 0.20 + ODV 2 * 0.20 + ODV * 0.40 + SUN * 0.20


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 14 3 42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 14 2 28
Ödev Hazırlama 2 10 20
Proje Hazırlama 1 30 30
Sunum Hazırlama 1 10 10
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 130

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14PK.15
ÖK.14
ÖK.2544
ÖK.3444
ÖK.453543

İLETİŞİM BİLGİLERİMİZ
Dokuz Eylül Üniversitesi Cumhuriyet Bulvarı No: 144 35210 Alsancak / İZMİR
Telefon: +90(232) 412 12 12 - Faks: +90 (232) 464 81 35

Copyright 2015 DEÜ. BİD

ANASAYFA / ÜNİVERSİTE HAKKINDA / DERECE PROGRAMLARI / ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER / ULUSLARARASI İLİŞKİLER