【大師講堂】數據分析與優化在智能工業中的應用
主題：數據分析與優化在智能工業中的應用
主講嘉賓：唐立新 院士
特邀主持：朱世平 教授
日期：2024年12月4日（周三）
時間：上午10:30-11:30
地點：會議樓II 401
語言：中文
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摘要：
數據分析是工業智能領域的前沿基礎研究方向，也是推動科技進步的核心動力之一。而系統優化作為智能工業決策的核心理論，是數據分析的關鍵驅動因素。
本次報告將探討我們在系統建模、數據分析與優化方法方面的研究進展，以及這些方法在生產管理、質量控制與優化、環境與能源優化等領域的具體應用。
我們的研究主要包含三個方面：首先，我們構建了一套企業級的MCIS生產管理系統，用于分析工業企業內部不同制造部門間生產、物流和能源的流轉情況。其次，我們提出了PDDE分層級質量管理系統（分為質量感知、質量發現、產品質量設計、過程設計與優化四個層級）。最后，我們開發了MCIS生態系統分析與優化方案，重點分析高排放企業的環境管理議題，包括碳足跡感知、碳排放模式分析、過程優化與碳減排以及碳捕獲與利用。
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主講嘉賓簡介：
唐立新，中國工程院院士，IEEE Fellow，現為東北大學副校長（科技規劃、國際合作）、第十四屆全國人大代表。東北大學控制科學與工程（自動化）國家一級重點學科負責人，人工智能與大數據研究院院長、智能工業數據解析與優化教育部重點實驗室主任、工業智能與系統優化國家級前沿科學中心主任和首席科學家。
他現任國務院學位委員會第八屆控制科學與工程學科評議組成員、教育部科技委人工智能專委會副主任、工業和信息化部電子科學技術委員會專業組副組長、工業互聯網戰略咨詢專家委員會委員。兼任中國金屬學會副理事長、中國運籌學會副理事長兼智能工業數據解析與優化專業委員會主任、清華大學自動化系咨詢委員會委員、北京大學大數據分析與應用技術國家工程實驗室技術委員會委員。2017年獲全國五一勞動獎章。
其主要研究方向為工業智能與系統優化理論方法，包括工業大數據科學、數據解析與機器學習、深度學習與進化學習、加強學習與動態優化、凸優化與稀疏優化、整數與組合最優化、計算智能優化等理論方法，智能工業全流程生產與庫存計劃、生產與物流批調度、生產過程操作優化與最優控制等系統優化技術，過程監測、設備診斷、產品質知等質量解析技術，圖像理解、語音識別、可視仿真等工業智能技術，以及在鋼鐵制造、裝備/芯片制造、物流系統、能源工業、信息工業中的工程應用。
現為6個國際工業智能與系統優化領域重要SCI期刊的Associate Editor或編委，包括IISE Transactions, IEEE Transactions on Cybernetics, Journal of Scheduling, International Journal of Production Research等期刊Associate Editor，國際期刊Annals of Operations Research編委，國際期刊Asia-Pacific Journal of Operational Research區域主編（Area Editor）。發表在國際工業與系統工程旗艦期刊IISE Transact。
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