秦威 - 上海交通大学 - 中国质量发展研究所

个人简介

教育背景 2007-2011 香港大学博士 2004-2006 清华大学硕士 2000-2004 上海交通大学学士工作经历 2019.12-今上海交通大学，工业工程与管理系，系副主任（分管科研与实验室建设） 2017.12-今上海交通大学，机械与动力工程学院，副教授，博士生导师 2014.07-2017.12 上海交通大学，机械与动力工程学院，讲师出访及挂职经历 2016.05-2016.11 中航商用航空发动机制造有限责任公司工艺技术主管 2018.03-2019.03 上海市临港地区智能制造专项办公室主任助理科研项目 2019-2022 国家重点研发计划课题：“业务驱动的超大型集装箱码头智能化作业规划与决策技术”，负责人。 2018-2021 国家自然科学基金面上项目：“基于复杂网络理论的晶圆制造自动化物料运输系统动态调度方法”，负责人。 2017-2020 航天先进制造技术联合基金重点项目：“面向智慧工厂的防空导弹结构件混线生产实时优化协同管理”，本单位负责人。 2017-2019 工信部智能制造新模式与新标准项目：“空心胶囊智能制造新模式应用项目”，本单位负责人。 2017-2018 上海航天科技创新基金：“基于三维设计模型的航天复杂舱体结构制造特征网络模型构建方法”，负责人。 2016-2018 工信部智能制造新模式与新标准项目：“中医药产品智能制造新模式应用项目”，本单位负责人。 2016-2018 临港地区智能制造产业专项：“圆柱形电芯动力电池组智能化生产车间”，本单位负责人。 2016-2017 微软委托项目：“微软制造执行系统”，负责人。 2016-2017 玉柴委托项目：“数据驱动的柴油发动机功率一致性分析与多参数控制方法“，负责人。 2015-2017 国家科技支撑计划：“食品无菌纸盒包装机器人自动化生产线”，本单位负责人。 2014-2016 国家自然科学基金青年项目：“状态参数驱动的晶圆制造系统建模与性能预测方法研究”，负责人。 2013-2015 中国博士后基金：“基于无尺度网络和系统动力学的晶圆制造系统建模方法”，负责人。 2012-2014 上海市科委“科技创新行动计划”：“面向复杂产品制造过程的精确控制技术研究”，负责人。专著： [1] 张小红, 秦威. 智能制造导论 [M]. 上海交通大学出版社, 2019. [2] Jie Zhang, Wei Qin, Lihui Wu, Junliang Wang, Youlong Lv and Xiaoxi Wang. Wafer Fabrication: Automatic Materiel Handling System [M]. Walter de Gruyter GmbHr, 2018. [3] 张洁, 秦威. 制造系统智能调度方法与云服务 [M]. 华中科技大学出版社, 2018. [4] 张洁, 秦威, 鲍劲松. 制造业大数据 [M]. 上海科学技术出版社, 2016. [5] 张洁, 秦威, 吴立辉. 晶圆制造自动化物料运输系统调度 [M]. 华中科技大学出版社, 2015.

研究领域

1、复杂系统建模、控制与优化 2、机器智能理论、方法与应用 3、智能系统技术与实现

近期论文

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SCI论文： [1] W.Qin*, H.Lv, C.Liu, et al. Remaining useful life prediction for lithium-ion batteries using particle filter and artificial neural network [J]. Industrial Management & Data Systems. 2019, https://doi.org/10.1108/IMDS-03-2019-0195 [2] W.Qin*, Z.Zhuang, Y.Liu*, and O.Tang. A two-stage ant colony algorithm for hybrid flow shop scheduling with lot sizing and calendar constraints in printed circuit board assembly [J]. Computers & Industrial Engineering. 2019, https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106115. [3] W.Qin*, D.Zha, and J.Zhang. An effective approach for causal variables analysis in diesel engine production by using mutual information and network deconvolution [J]. Journal of Intelligent Manufacturing. 2018, https://doi.org/10.1007/s10845-018-1397-8. [4] W.Qin, J.Zhang*, and D.L.Song. An improved ant colony algorithm for dynamic hybrid flow shop scheduling with uncertain processing time [J]. Journal of Intelligent Manufacturing. 2018, 29(4): 891-904. 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