top
请输入关键字
力学(工业与系统工程)(080126)
2021.11.12

1. 运筹工程

研究内容:综合基于随机优化与运筹建模理论、RFID与传感器技术,算法设计与分析技术、实验设计等理论方法与技术,从系统的角度优化组织与控制复杂系统要素及其配置,达到提高系统效率、减低成本、提高质量和增强柔性的目的。主要研究内容包括装备制造业与服务业的管理运营模式研究,现代流程管理理论方法和技术、系统过程优化控制技术、生产现场管理建模、分析及优化技术、系统规划设计技术、生产系统集成技术、工程经济与价值分析技术、计划与调度控制技术以及信息系统集成优化。

特色:此研究方向聚焦先进制造业与服务业,从大系统优化角度出发,研究决策支持与系统优化问题,具有鲜明的理论特色和强应用背景。在人才培养中从实际问题出发,着重系统优化理论与企业实践的紧密结合与落地。

2. 数据与质量工程

研究内容:针对复杂生产与服务系统中存在的科学问题,利用先进的统计理论与工具、信号处理方法、数据挖掘技术和控制理论与方法,紧密结合相关工程知识,对复杂生产和服务系统的过程进行监测、预警、控制、诊断和优化等理论与方法的研究与分析。研究领域主要集中但不限于先进制造系统的在线监测与诊断、药物信息分析与制药过程及其监管的优化、复杂服务系统设计与优化、工业系统设计与优化分析、医疗与服务系统流程分析等。

特色:依靠当前海量数据分析技术、传感技术等,结合行业内具体的需求和特点,通过工业与系统工程的最新理论和技术达到能够研发适应性强、准确度高的系统优化策略。

3. 智能制造与系统工程

研究内容:针对先进制造过程(3D打印、纳米制造、燃料电池设计制造等)中广泛存在的各类质量与可靠性问题,利用先进的信息传感与质量检测技术、工程背景知识、以及大数据分析技术(统计建模、数据挖掘等)以及控制技术等,对制造过程以及产品运维进行监测、诊断、预测以及优化,以提高制造与服务的性能。研究领域主要包括但不限于3D打印实时智能监测、故障诊断与控制;基于统计与物理联合建模的新型无损检测方法研究;基于全生命周期大数据分析的过程工艺优化与可靠性预测;基于机器学习的新能源汽车电池设计与动力电池健康管理。

特色:融合信息传感、工程理论知识与大数据分析技术,结合工业4.0发展趋势,利用前沿理论与技术研发先进质量与可靠性技术、以及系统优化管理技术