专题召集人
易树平
教授
重庆大学
重庆大学机械与运载工程学院二级教授，博士生导师，长期研究工业工程理论与技术、数字人因工程，担任智能制造教育部工业工程类专业教学指导委员会副主任委员；中国机械工程学会工业工程分会荣誉副主任委员；中国人类工效学会副理事长、智能交互与体验分会主任委员；《工业工程与管理》、《工业工程》编委；曾先后担任重庆大学机械工程学院副院长，重庆大学教务处处长，重庆大学出版社社长；主持国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目、省部级项目和企业委托项目50余项，获省部级教学和科技奖5项，发表学术论文100余篇，主编的《基础工业工程》获“十一五”“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材、《工作研究与人因工程》为全国工程硕士专业学位教学指导委员会推荐教材。
明新国
教授
上海交通大学
上海交通大学机械与动力工程学院教授，国际数据空间(IDS)中国研究实验室负责人，1995年博士毕业于上海交通大学机械工程系，曾任中国服务型制造联盟专家委员会副主任委员，中国工业服务联盟专家组组长，国家智能制造标准体系建设指南修订工作组专家，中国个性化定制联盟专家组成员，中国信息消费推进联盟专家组成员，上海市信息化专家委员会委员，上海市推进信息化与工业化融合研究中心主任，新加坡制造技术研究院研究科学家和美国麻省理工学院访问学者。主要从事国际数据空间、数据驱动的智能业务决策、数据要素引领的产业价值共生、企业数智化转型、工业智能大模型、工业互联网、工业大数据、智能制造系统、智能产品创新生态系统、服务型制造（智能产品服务生态系统）、绿色设计和供应链、精益企业与管理等领域研究，发表SCI期刊论文100余篇，出版专著9本，曾经担任 Concurrent Engineering: Research and Applications、Business Process Management Journal 等国际期刊编委会委员。承接/参加多项国家和上海市资助的产品研发设计、智能制造、服务型制造、绿色制造、工业互联网、工业大数据等产学研合作项目。
分会场主席
冷杰武
教授
广东工业大学
彭涛
副教授
浙江大学
丁凯
教授
长安大学
报告嘉宾
王康周
教授
兰州大学
研究方向：新信息技术和工业互联网环境下制造服务管理研究
个人简介：
国家级人才计划青年学者。主要从事新信息技术和工业互联网环境下制造服务管理研究。在国际顶级期刊、国际和国内知名期刊，如POM、IJPR、IJPE、《系统工程理论与实践》等发表论文40余篇。主持国家自然科学基金项目等，已结项国家自科项目后评结果“特优”。研究获省级哲社优秀成果二等奖、CTTI智库研究优秀成果一等奖、多个学会的优秀论文奖。教学获国家级教学成果二等奖、甘肃省高等教育教学成果一等奖、兰州大学教学成果一等奖、省级一流课程负责人、国家虚拟仿真实验教学共享课程负责人。担任《工业工程与管理》、《工业工程》和《Digital Transformation and Society》等期刊的领域主编、编委。
报告题目：《共享制造的机遇与挑战：基于8家国家示范企业的多案例研究》
报告摘要：
共享制造是工业4.0背景下的新型制造模式，它改变了传统的资源利用方式，重塑了制造企业的商业模式，重构了制造业价值链。然而，已有研究主要聚焦于共享制造模式下的资源优化调度等问题，较少关注共享制造的实践现状。为此，本研究采用案例研究方法，对中国多家共享制造典型示范企业展开深入访谈，通过跨案例聚类分析，归纳总结了共享制造在实践中的发展历程、关键特征、驱动因素、实施优势和问题挑战。本研究为寻求制造模式变革的企业提供了宝贵实践经验，有助于推动制造业数字化和智能化发展。
刘永奎
副教授
西安电子科技大学
研究方向：工业机器人数字孪生、工业机器人装配技能学习、云制造
个人简介：
机器人工程系主任，主要从事工业机器人数字孪生、工业机器人装配技能学习、云制造等方面的研究。主持国家自然科学基金面上等项目10余项，发表论文80余篇，SCI总被引2230次，H指数25，出版英文专著1部。2023-2024连续两年入选“全球前2%顶尖科学家年度科学影响力”榜单。
报告题目：《数字孪生工业机器人》
报告摘要：
数字孪生工业机器人是一种新的工业机器人形态，包括物理工业机器人及其数字孪生，以及两者的交互融合。本报告首先汇报数字孪生工业机器人的概念、特征、架构和关键技术，并给出一个数字孪生工业机器人原型系统；其次，探讨数字孪生工业机器人潜在的工业应用场景，并介绍课题组在工业机器人数字孪生建模、故障诊断和预测性维护等方面的工作；最后，对数字孪生工业机器人的未来发展趋势和工业应用前景进行展望。
陈剑
副教授
南京航空航天大学
研究方向：智慧工厂运营管控、调度理论与数据分析、可持续运营系统
个人简介：
南京航空航天大学经济与管理学院副教授、博士生导师、系主任，江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师，研究方向为智慧工厂运营管控、调度理论与数据分析、可持续运营系统等，主持国家自然科学基金（面上、青年）、江苏省自然科学基金等项目，在EJOR、COR、IJPR、中国管理科学等期刊上发表论文30余篇，出版专著1部，教材1部，兼任中国图学学会数字孪生专委会副秘书长、中国系统工程学会智能制造系统工程专委会委员等。
报告题目：《数智时代智慧工厂运营管控研究》
报告摘要：
智慧工厂是推动制造业转型升级的重要引擎。针对数智时代制造企业转型过程中的需求，本报告总结了数智时代智慧工厂的发展趋势，分析了智慧工厂运营管控方向面临的挑战，从数据驱动、柔性生产、协同共享、绿色低碳等方向，阐述了团队在智慧工厂运营管控领域的最新理论成果与实践应用，为制造企业智能决策与数字化运营提供参考。
张超
副教授
西安交通大学
研究方向：智能制造、人机协同智能装配、工业数字孪生建模与运控
个人简介：
西安交通大学副教授、航天制造与信息工程研究所副所长，曾入选国家博新计划、陕西省青年人才托举计划、2024年度全球前2%顶尖科学家。近年来主要从事智能制造、人机协同智能装配、工业数字孪生建模与运控等领域的研究工作，主持国家自然科学基金青年/面上等项目12项。近五年以第一/通讯作者在机械工程学报、IEEE TII等期刊发表SCI/EI论文35篇（其中，中科院Ⅰ区期刊论文20余篇、ESI高被引论文2篇）、共同主编学术专著/教材3部，授权专利/软著20余项，以第一完成人获2024年陕西高等学校科学技术一等奖。
报告题目：《认知数字孪生驱动的复杂产品人机协同装配质量智能调控方法》
报告摘要：
围绕航空航天复杂产品人机协同装配质量管控难题，研究正-逆融合的人机协同装配过程认知数字孪生建模方法，形成具备认知学习、记忆推理与自主进化的认知数字孪生模型，实现装配过程的可视化仿真与装配质量的正向推演及逆向回溯；据此，突破数据-知识混合驱动的装配质量智能调控技术，建立关键质量指标的靶向优化模型与人机协同装配过程的精准调控策略，实现复杂产品装配质量的自主改进；最后，开发认知数字孪生驱动的人机协同装配平台，并在典型航空航天复杂产品人机协同装配过程中开展应用验证。
易茜
副教授
重庆大学
研究方向：智能化环境下制造系统低碳节能技术、可信身份认证方法、现代企业生产管理
个人简介：
主持国家自然基金青年科学基金、国家重点研发计划子课题、重庆市自然科学基金面上项目和多项企业委托项目，在IEEE TIFS、Journal of Energy Storage、机械工程学报等期刊发表SCI/EI检索论文30余篇，公开或授权发明专利10项，参编“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材1项，担任《机械工程学报》青年编委。
报告题目：《大数据环境下基于网络用户行为模式识别的可信交互机制研究》
报告摘要：
由于用户行为不易被复制，基于行为生物识别技术的连续认证可有效用于用户身份识别。提出一种基于多模态行为生物识别融合的连续认证系统。通过自建网站收集用户行为多模态数据集，创建每个模态的行为特征集；采用一种改进的生成对抗网络对各行为模式数据集进行对齐；采用具有长短期记忆的自编码器对时间序列行为进行无监督异常检测，实现对各模态的连续认证；采用堆叠泛化方法的元模型实现多模态融合，确定连续认证的最终决策。实验结果表明，所提出多模态融合方法明显优于单模态方法，为提高连续认证的准确性和用户友好性提供了有效途径。
张先燏
博士
上海交通大学
研究方向：工业智能化、智能制造、企业数字化转型
个人简介：
上海交通大学机械与动力工程学院硕士生导师，主要从事工业智能化、智能制造、企业数字化转型等领域研究，发表论文60余篇，出版专著6本，承接或参研30余项国家自然科学基金面上项目、国家智能制造专项、国家绿色制造专项、上海市工业互联网专项、上海市工业大数据专项、上海市工业人工智能专项等产学研合作项目，参与多项国际、国家及行业的相关标准的研制与制定。
报告题目：《数据要素驱动的产业数智化生态系统研究》
报告摘要：
围绕工业企业内部、集团层面、供应链上下游、产业链企业之间的跨域/跨境协同设计、制造与服务的数据流通与交互困难问题，针对集团跨域企业、供应链企业、跨产业链企业、境外企业等，依托国际数据空间（IDS）中国研究实验室，研究基于IDS的跨域/跨境数据流通与交互的标准、方法与技术、系统平台、应用示范等，构建典型行业数据空间，打造数据要素驱动的产业数智化生态系统，实现企业之间的跨域/跨境协同设计、协同制造与协同服务。
李普林
副教授
郑州大学
研究方向：社群化制造、共享工厂、工业大数据、制造系统与智能化
个人简介：
郑州大学管理学院创新创业工作办公室主任，西安交通大学机械工程博士，中国自动化学会3D打印与社会制造专业委员会委员。主要研究方向：社群化制造、共享工厂、工业大数据、制造系统与智能化等；主持国家自然科学基金青年/博士后基金等多项课题；发表SCI、EI期刊发表论文二十余篇，申请并取得多项发明专利授权，获得省级高校科技奖特等奖1项。
报告题目：《基于贝叶斯Best-Worst方法的人本智造车间成熟度评估》
报告摘要：
随着智能制造的普及，生产效率和灵活性大幅提升，但也带来了“机器换人”、失业、安全隐私等社会问题。因此，人本智造成为发展趋势，各国逐渐重视其制造模式。本研究旨在构建一个成熟度评估模型，帮助制造车间向人本智造转型。研究通过分析人本智造的理论与内涵，识别影响因素，形成三级分层指标体系，并采用贝叶斯Best-Worst方法确定各级指标权重。最终，构建了评估模型并进行实施，为车间提供改进路径，指导其向人本智造转型。
王欣
助理研究员
上海交通大学
研究方向：基于博弈论的运筹优化及数模驱动的智能设计研究
个人简介：
本科及博士毕业于香港大学工业工程系，获香港政府奖学金Hong Kong PhD Fellowship Scheme，Chu Tsun Hong杰出研究成果奖。目前在上海交通大学机械与动力工程学院进行博士后研究，获上海市白玉兰人才计划浦江项目，兼任中国机械工程协会工业设计分会青年委员、数字孪生青年学者委员会（中国）委员、《工业工程》青年编委。此前在LVMH集团全球最大产能项目担任主数据分析师。
报告题目：《复杂装备管路布局智能评估与设计研究》
报告摘要：
复杂装备的管道布局设计过程中，大量隐性知识难以显性化和规范化，设计周期长，迭代速度慢。传统优化方法通常基于精确的目标函数及约束条件，在处理复杂场景时，局限性明显。本研究提出了一种基于局部特征拼接的管道布局设计智能化评估与辅助设计方法。借鉴神经网络方法，通过子场景特征拼接组合，构建对完整复杂场景的准确描述。通过特征扰动分析，精确辨识布局设计薄弱区域及关键影响因素，揭示现有设计瓶颈，明确改进方向，对管路布局设计提质增效具有重要意义。
张泽辉
特聘副研究员
杭州电子科技大学
研究方向：计算机视觉、故障诊断以及人工智能方法在工业领域的应用
个人简介：
2022年在南开大学获博士学位，博士期间前往新加坡南洋理工大学 CSC联合培养。近 5 年，在国内外杂志和国际会议发表论文 20 余篇，期刊包括TII，ECM, IEEE IoT, Energy等，并担任多个国际知名期刊审稿人。主持了国家自然科学基金、浙江省自然科学基金、杭州市重点科研计划项目课题、国家水运安全工程技术研究中心开放基金等项目。
报告题目：《面向人本智造的工业生产安全行为管控技术研究》
报告摘要：
在众多诱发化工安全事故的因素当中，绝大多数安全事故是由人员不安全行为造成的。本研究以计算机视觉技术为核心，重点突破传统化工企业安全管理中“生产作业流程识别难度大”、“人员行为监控自动化程度低”的问题，研发了面向复杂工业场景的人体关键点检测、化工作业流程智能辨识等技术等，助力化工企业安全管控智能化提升，降低企业安全资源成本、增强企业人员安全意识。