School/Faculty/Institute Faculty of Engineering
Course Code ME 475
Course Title in English Industrial Automation and Robotics
Course Title in Turkish Endüstriyel Otomasyon ve Robotik
Language of Instruction EN
Type of Course Flipped Classroom,Practical,Project
Level of Course Introductory
Semester Güz
Contact Hours per Week
Lecture: 3 Recitation: - Lab: - Other: -
Estimated Student Workload 91 hours per semester
Number of Credits 6 ECTS
Grading Mode Standard Letter Grade
Pre-requisites EE 201 - Circuit Analysis I | EE 212 - Electrical and Electronic Circuits
Expected Prior Knowledge Electrical and Electronic Circuits
Co-requisites None
Registration Restrictions Only Undergraduate Students
Overall Educational Objective To learn the basic principles of sequential logic used in the analysis and design of electro-pneumatic/hydraulic automatisms, and programmable logic controllers, as well as the basics of kinematics and dynamics of industrial robot manipulators.
Course Description This course provides an introduction to the foundations of sequential logic systems, electro-pneumatic and electro-hydraulic automatisms, and programmable logic controllers, as well as of robot coordinate systems, direct & inverse kinematics; the Denavit-Hartenberg and the Jacobian methods for inverse kinematics of robot manipulators; dynamics and control of robot manipulators; programming of industrial robots.
Course Description in Turkish Bu ders, robot koordinat sistemlerinin yanı sıra sıralı mantık sistemlerinin, elektro-pnömatik ve elektro-hidrolik otomatizmlerin ve programlanabilir lojik kontrolörlerin temellerine bir giriş sağlar, robot koordinat sistemleri, direkt ve ters kinematik; robot manipülatörlerinin ters kinematiğ için Denavit-Hartenberg ve Jacobian yöntemleri; robot manipülatörlerinin dinamiği ve kontrolü; endüstriyel robotların programlanması.

Course Learning Outcomes and Competences

Upon successful completion of the course, the learner is expected to be able to:
1) debate contemporary issues on industrial automation and robotics;
2) analyze and apply industrial logic systems with programmable logic controllers;
3) analyze and apply kinematic and dynamic methods for industrial robot manipulators;
4) develop and conduct PLC experimental practices, analyze data, draw conclusions;
5) apply engineering design to code and physically implement an industrial application project using a SIEMENS PLC or 2-DOF robot arm to meet realistic specifications;
6) communicate and collaborate on a team, setting goals, accomplishing tasks and meeting deadlines to develop a project and professionally write its final report;
7) self-learn and apply new knowledge by his/her own means as a valuable life-long learning skill.
Program Learning Outcomes/Course Learning Outcomes 1 2 3 4 5 6 7
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi.
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi.
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği.
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi.
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi.
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması.
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme.
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi.
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme.
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme.
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi.
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi.
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme.

Relation to Program Outcomes and Competences

N None S Supportive H Highly Related
     
Program Outcomes and Competences Level Assessed by
1) Psikolojideki başlıca kavramlar, teorik perspektifler, deneysel bulgular ve tarihsel eğilimler hakkında kapsamlı bilgi edinilmesi. N
2) Psikolojide temel araştırma yöntemlerini, ayrıca araştırma tasarımı, veri analizi ve veri yorumlama anlama ve uygulama becerisi. N
3) Davranış ve zihinsel süreçlerle ilgili problemleri çözmek için eleştirel ve yaratıcı düşünme, şüpheci sorgulama ve bilimsel bir yaklaşım kullanma yetkinliği. H Exam,HW,Participation
4) Psikolojik ilke, beceri ve değerleri kişisel, sosyal ve örgütsel bağlamlarda anlama ve uygulama becerisi. N
5) Psikoloji disipliniyle bağlantılı olan kanıtları değerlendirme, belirsizliği tolere etme ve diğer değerleri yansıtma becerisi. N
6) Mesleki etik standartların içselleştirilmesi ve yayılması. N
7) Psikoloji ve diğer sosyal bilimler alanlarında bilgi edinme amacıyla bilgi teknolojileri, bilgisayar ve diğer teknolojileri kullanma konusunda yetkinlik gösterme. N
8) Psikoloji bilimi bilgisini Türkçe ve en azından CEFR B2 düzeyinde İngilizce olmak üzere çeşitli formatlarda etkili bir şekilde iletme becerisi. N
9) Sosyokültürel ve uluslararası çeşitliliğin karmaşıklığını tanıma, anlama ve buna saygı gösterme. S Participation
10) Yaşam boyu öğrenme, araştırma ve kendini geliştirme ihtiyacını tanıma ve bu doğrultuda beceriler geliştirme. S HW,Participation
11) Psikolojik teori ve literatüre dayanarak eleştirel hipotezler oluşturma ve bu hipotezleri test etmek için çalışmalar tasarlama becerisi. N
12) Bağımsız olarak bilgi edinme ve kendi öğrenimini planlama becerisi. S Exam,HW
13) Yazılı çalışmaların ve sunumların netliği ve düzeni konusunda ileri düzeyde yetkinlik gösterme. H Exam,HW
Prepared by and Date DANTE DORANTES , November 2023
Course Coordinator DANTE DORANTES
Semester Güz
Name of Instructor Prof. Dr. DANTE DORANTES

Course Contents

Hafta Konu
1) Fundamentals of industrial automation. Numerical Systems.
2) Logic gates. Boolean algebra and Karnaugh maps.
3) Combinatorial and sequential circuits. State diagrams and sequential design.
4) Automatisms. Analysis and design of pneumatic systems for automation
5) Analysis and design of electro-pneumatic systems for automation.
6) Ladder diagrams for programmable logic controllers (PLC’s).
7) The SIMATIC environment for Programmable logic controllers (PLC’s).
8) Downloading and running programs for PLC’s.
9) Introduction to industrial robotics. Manufacturing applications.
10) Coordinate systems of manipulators. The direct and inverse kinematics problems.
11) The method of small perturbations. The method of homogeneous matrices.
12) Dynamics of robot manipulators.
13) Dynamics of robot manipulators.
14) Project presentations.
15) Defenses.
16) Defenses.
Required/Recommended Readings• Digital Fundamentals, Thomas L. Floyd, Prentice Hall. (textbook) Other references: • Digital Desing, Tercera edición, John F. Wakerly, Prentice Hall. • Digital Systems, Principles and Aplications, Ronald J. Tocci, Prentice Hall. • Digital Logic and Computer Design, Morris Mano, Prentice Hall.
Teaching MethodsFlipped classroom
Homework and ProjectsProject: Design and implementation of a Programmable-Logic Controller-based industrial automation process.
Laboratory WorkNone
Computer UseMatlab Robotics Toolbox, and specialized automation design software.
Other ActivitiesNone
Assessment Methods
Assessment Tools Count Weight
Uygulama 6 % 10
Küçük Sınavlar 5 % 5
Ödev 6 % 30
Projeler 1 % 35
Final 1 % 20
TOTAL % 100
Course Administration dante.dorantes@mef.edu.tr
0212 395 36 40
Assessment: Flipped classroom practice (FCP) activities are conducted during online class time (20-40 min), by solving a similar previously solved exercise, but working in randomly formed 3-4 student teams, and emailing their solution photo to the instructor by the end of the class. The FCP evidence also counts as student class attendance. Rules for attendance: attendance is taken during Flipped Classroom Practice. A minimum of 70% of attendance is mandatory. Rules for Flipped Classroom Practice: Missed Flipped Classroom Practice will be given a zero grade. Participation quizzes with flaws or lack of individual collaboration attitude during team work will be given a grade of one. Successful flipped classroom participation will be given a grade of two. Rules for missing a midterm: Provided that a valid justification is approved by the university and presented, a make-up exam will be granted one week after the regular midterm date. Minimum grade to be allowed to take the final exam (FZ): Satisfactory Flipped Classroom Practice, Midterm and Project grades, as well as at least 70% attendance are mandatory to be allowed to present the final exam. Missing a final: Faculty regulations A reminder of proper classroom behavior, code of student conduct: YÖK Regulations Statement on plagiarism: YÖK Regulations http://www.mef.edu.tr/Yonetmelikler

ECTS Student Workload Estimation

Activity No/Weeks Hours Calculation
No/Weeks per Semester Preparing for the Activity Spent in the Activity Itself Completing the Activity Requirements
Ders Saati 5 2 4 1 35
Proje 1 20 30 6 56
Ödevler 4 0 0.5 2
Total Workload 93
Total Workload/25 3.7
ECTS 6