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中美质量创新高峰论坛在我院举行

发布者:人力资源办公室    发布时间:2016-07-07

2016年7月1-2日,由国家自然科学基金资助,安泰经济管理学院运营管理系主办首届中美质量创新高峰论坛在我院拉开帷幕。本届高峰论坛为期两天涉及到中美两国的研究领域包括基于大数据背景下的质量管理与控制,可靠性,系统信息,数据分析,创新,系统工程等多项主题。会议联合主席为运营管理系蒋炜教授,香港城市大学系统工程与工程管理系Kwok L. Tsui教授,弗吉尼亚理工学院暨州立大学统计系William H.Woodall教授。来自中美两国相关研究领域的100多位专家学者、博士生参加了首届高峰论坛。本届会议主题是“拥抱大数据,驱动质量创新Embracing Big Data, Empowering Quality Excellence”

7月1日上午欢迎仪式由蒋炜教授主持,安泰经管学院执行院长李垣教授, 香港城市大学Kwok L. Tsui 教授, 弗吉尼亚理工学院William H.Woodall教授分别致辞,他们对参会老师学生表示欢迎并祝贺论坛召开

大会的主题报告邀请了美国工程院院士,乔治亚理工大学工业及系统工程系吴建福教授、国家自然科学基金委管理科学部一处处长刘作仪博士、美国辛辛那提大学讲席教授,美国国家科学基金会(NSF) 智能维护系统产学合作中心主任,上海交通大学先进产业技术研究院前任院长李杰教授,三位嘉宾精彩纷呈的大会报告,给参会者们带来了一场有关大数据背景下质量创新研究的饕餮盛宴。

美国华裔统计学家吴建福教授为论坛作了题为“质量提升:从汽车和芯片到纳米和生物”的首个主题报告。吴建福教授用风趣的语言介绍了质量提升灿烂而丰富的发展历史,从休哈特在统计过程控制方面的突破性工作到戴明在质量管理方面的重大贡献,并指出统计性的观念和工具在质量提升中起着关键性的作用。进而介绍了试验设计与分析尤其是稳定参数设计方法的主要观点,工程起源和统计方法以及最近的工作进展,包括反馈控制和操作窗口的应用和知识性数据融合技巧。

刘作仪博士发表了题为“国家自然科学基金对于大数据研究的支持”的主题报告,介绍了国家自然科学基金对大数据基础研究的支持,介绍了大数据驱动管理决策分析模型及算法,基于大数据的金融创新和风险分析理论,金融大数据关键技术和平台构建,大数据驱动下的智能健康管理创新,基于医疗大数据的紧急公共健康管理等问题。

美国辛辛那提大学讲席教授李杰教授在“面向智能维护和服务创新的工业大数据分析”的主题报告中提到,在现今竞争性商业环境中,竞争者面临着面向快速决策和生产提升的大数据处理的挑战,许多的制造系统由于缺乏智能生产工具而并未做好管理大数据的准备,基于计算机物理系统德国正主导着朝向工业4.0的转换而随着更多的软件和集成智能整合到工业生产和系统中,预测技术会进一步影响智能算法来预测生产性能退化和自主管理以及优化生产服务需求。李杰教授进而介绍了大数据环境中工业转换的趋势以及应用智能预测信息工具管理大数据获得弹性生产生命周期管理的敏捷性,面向智能生产制造和服务系统的先进预测分析技术,以及面向智能生产维护和服务系统的计算机物理模型。

下午的特邀报告会分为两大部分。在第一部分针对复杂系统监控的统计过程控制主题报告中,来自香港科技大学工业工程与物流管理系的宗福季教授的大数据和小数据中质量工程所面临的挑战讨论了质量工程在大数据时代所面临的挑战,分析了在数据丰富而信息缺乏的环境下将信号与噪声分离的数据处理能力了的关键性;William H.Woodall教授向大家介绍了社交网络监控问题,讨论了社交网络的统计建模和监控相关方法;南开大学统计研究所的邹长亮教授分析了高维数据流的统计监控方法,介绍了基于“分治法”的检验统计量,并将该检验统计量集成到EWMA控制图中进行在线监控,其主要观点是结合多个T2统计量来计算低维子向量,从而获得计算和存储有效性;弗吉尼亚理工学院暨州立大学统计系的邓新伟助理教授则介绍了基于隐过程的混合类型观察值的变点检测方法。而在第二部分试验设计和计算试验版块中,美国明尼阿波利斯明尼苏达大学卡尔森管理学院William Li教授介绍了一种新的基于遗传引导数据标准化的带有遗传性约束的变量选择方法;中国科学院数学与系统科学研究院助理教授Rui Tuo,分析了基于Kennedy-O’Hagan 校准模型的预测方法的近似一致性和其他性质,指出Kennedy-O’Hagan 方法在校准结果上的不稳定表现,而在物理响应预测中表现更稳定,并给出了在径向基函数环境下的预测一致性的理论分析和数值实例;香港城市大学博士生Mei Han 介绍了计算机实验中的集成参数和公差设计;香港城市大学系统工程与工程管理系助理教授Matthias Tan介绍了决定性计算机实验的单调性元模型。

7月2日上午的特邀报告会同样精彩纷呈,分为系统可靠性及诊断,大数据分析和仿真分析两大块。在系统可靠性及诊断部分,美国罗格斯大学工业及系统工程系教授David Coit介绍了系统退化成分的先进可靠性建模和优化;西北工业大学学工业工程系司书宾教授介绍了集成重要测量的理论和应用;阿斯利康 GMD统计学家谢沂蒙介绍了加速破坏性退化检验数据分析的半参数模型及其工业应用;北京理工大学管理科学和工程系崔利荣教授则介绍了拓展Hawkes过程及其在可靠性中的应用。而在大数据分析和仿真分析部分,德克萨斯大学信息系统和运营管理系郑志强教授,国立新加坡大学工业级系统工程系助理教授Chen Nan,同济大学管理科学与工程副教授胡照林分别介绍了多通道跨竞争对手的广告属性的竞争分析,并行计算仿真分析输出的统计性分析和基于蒙特卡洛的金融风险管理中的凸风险度量。下午的分论坛,来自中美各高校相关领域的研究者们分享了各自的研究报告

全球化使得中美紧密相连提供了机遇及挑战。从世界范围创新设计到局部生产,快速发展的数据获取技巧使得生产生命周期中的数据收集更有效。本届中美质量创新高峰论坛为美国和中国的质量研究专家学者们建立了平台,促进了双方的交流协作,传播了数据科学和质量理论的在解决实际问题挑战中的技术和能力。