胡耀光 - 北京理工大学 - 机械与车辆学院

个人简介

胡耀光，工学博士，教授，智能制造工程专业（学校首批新工科专业）责任教授，工业与智能系统工程研究所所长。1992.9-2003.9北京航空航天大学本科并硕博连读获得工学博士学位，2004.1-2005.12清华大学自动化系国家CIMS工程研究中心博士后，2013.10-2014.11加州大学洛杉矶分校机械与航天工程系访问学者。主讲工业工程专业《生产计划与控制》（2019年入选北京市优质本科课程）、智能制造工程专业项目制课程《智能制造系统设计与运行控制》。主持国家自然科学基金项目3项、国家重点研发计划课题4项、工信部智能制造新模式1项、工业互联网创新发展工程课题1项、国家863计划项目2项，参与国家863重点项目2项。共发表了60余篇学术论文，出版学术著作3部，申请国家发明专利6项（其中3项已授权），获得计算机软件著作权9项。代表性科研项目国家自然科学基金模型与数据混合驱动的制造系统可持续运维技术与方法研究，2022.1-2025.12 面向动态分布式装备集群的维护服务网络设计与服务调度研究，2017.01-2020.12 基于战略屋的企业战略分解与冲突消解方法研究，2011.01-2013.12 国家重点研发计划跨区动态作业装备集群协同运维模式与关键技术研究，2020.09-2023.06 集团企业智能ERP 体系架构研究与应用，2019.12-2022.11 重型拖拉机智能制造技术研究与系统开发，2016.07-2020.12 联合收割机关键部件可靠性检测技术研究与系统开发，2017.07-2020.12 国家863计划支持农机装备集群实时作业服务与运维的物联技术研发与示范，2013.01-2015.12 面向离散型集团企业集约化经营管理平台研发与应用，2012.01-2013.12 其他部委项目特定区域（北京汽车产业聚集区）工业互联网平台试验测试，2018.06-2020.12 面向新能源汽车大规模个性化定制的智能制造新模式，2017.07-2019.12 智能化生产准备与制造过程管控一体化技术研究与推广，2009.01-2010.12 成果及荣誉北京市高等学校教学名师奖，2021年第一届北京高校教师教学创新大赛一等奖，2021年北京高等学校优秀专业课主讲教师，2019年第二届北京理工大学教学名师奖，2019年第四届迪文“课堂教学类”优秀教师奖一等奖，2019年第二届卓越联盟高校青年教师教学创新大赛一等奖，2018年第六届T-more“课堂教学类”优秀教师奖三等奖，2011年北京市青年教师教学基本功比赛一等奖、最佳演示奖，2009年社会职务十四.五国家重点研发计划工业软件专项指南专家十三.五国家重点研发计划网络协同制造与智能工厂专项指南专家中国机械工程学会信息工作委员会委员全国自动化系统与集成标准化技术委员会/工业数据分委会（SAC/TC159/SC4）委员中国优选法统筹法与经济数学研究会工业工程分会常务理事国家谷物收获机械科技创新联盟理事与专家委员中国航天智能制造创新联盟使能技术专业委员会委员

研究领域

面向智能制造领域，围绕制造过程智能化、装备运维服务智能化开展智能工厂制造过程多目标协同优化与控制、动态装备集群远程运维服务与调度等方面的研究工作。方向1：智能工厂制造过程多目标协同优化与控制——主要开展智能生产单元设计与开发，自主移动单元多机并行控制与调度优化，AR辅助人机交互与工艺规划、产线布局与仿真优化等技术研究与系统研发；方向2：动态装备集群远程运维服务与调度——主要开展装备远程信息采集、故障预警，服务网络规划、服务资源调度优化，装备集群运维服务平台及软件构建、算法开发等。

近期论文

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学术专著胡耀光著. 《企业数字化转型与工业4.0渐进之路》，电子工业出版社，2019.5 范玉顺胡耀光著.《企业信息化战略规划方法与实践》，电子工业出版社，2007.12 王田苗胡耀光著.《基于价值链的企业流程再造与信息集成》，清华大学出版社，2002.9 最新发表论文 Ren, WB, Yan Y, Hu, YG, Guan Y.(2021). Joint optimisation for dynamic flexible job-shop scheduling problem with transportation time and resource constraints. International journal of production research (2021 online). https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1968526. Han JL, Hu YG, Mao MS, Wan SP. (2020). A multi-objective districting problem applied to agricultural machinery maintenance service network. European Journal of Operational Research. Vo 287(3),1120-1130. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.05.008. Ren, WB, WEN JQ, Yan Y, Hu, YG, Li JL.(2020). Multi-objective optimisation for energy-aware flexible job-shop scheduling problem with assembly operations. International journal of production research (2020 online). https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1836421. Ren, W., Wu, K., Gu, Q., & Hu, Y. (2020). Intelligent decision making for service providers selection in maintenance service network?: An adaptive fuzzy-neuro approach. Knowledge-Based Systems, 190, 105263. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.105263 Hu, Y., Liu, Y., Wang, Z., Wen, J., Li, J., & Lu, J. (2020). A two-stage dynamic capacity planning approach for agricultural machinery maintenance service with demand uncertainty. Biosystems Engineering, 190, 201–217. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.12.005 Ren, W., Wen, J., Hu, Y., & Li, J. (2020). Maintenance service network redesign for geographically distributed moving assets using NSGA-II in agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 169(April 2019), 105170. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105170 Hu, Y., Xiao, S., Wen, J., & Li, J. (2019). An ANP-multi-criteria-based methodology to construct maintenance networks for agricultural machinery cluster in a balanced scorecard context. Computers and Electronics in Agriculture, 158(January), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.031 Tang, Y., Hu, Y., Liu, Y., & Wen, J. (2018). Research on the spare parts inventory control for agriculture inter-district A new methodology to analyze the operation functional and physical architecture of field existing products for an assembly oriented product family identification. Procedia CIRP, 73, 278–283. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.04.009 Han, J., Zhang, G., Hu, Y., & Lu, J. (2016). A solution to bi / tri-level programming problems using particle swarm optimization. Information Sciences, 370–371, 519–537. https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.08.022 Guan, Y., Hu, Y., & Zhou, R. (2016). Joint optimization of delivery constraint and capacity adjustment for electronic component production system, 779–783. Lu, J., Han, J., Hu, Y., & Zhang, G. (2016). Multilevel decision-making: A survey. Information Sciences, 346–347, 463–487. https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.01.084 Zhou, R., Hu, Y., Xiao, S., & Wen, J. (2016). A Decision-making approach to field service delivery under mixed maintenance policy. ICIEA2016, 1068–1072. Han, J., Zhang, G., Hu, Y., & Lu, J. (2016). A solution to bi/tri-level programming problems using particle swarm optimization. Information Sciences, 370–371, 519–537. https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.08.022 Zhou, R., Hu, Y., Xiao, S., & Wen, J. (2016). A Multi-agent Based Decision –Making Approach for Field Service Delivery of IPS2. Procedia CIRP, 47, 228–233. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.03.070 Liu, Y., Hu, Y., Zhou, R., & Wen, J. (2016). An Approach Based on Improved Grey Model for Predicting Maintenance Time of IPS2. Procedia CIRP, 47, 204–209. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.03.047 Xiao, S., Hu, Y., Han, J., Zhou, R., & Wen, J. (2016). Bayesian Networks-based Association Rules and Knowledge Reuse in Maintenance Decision-Making of Industrial Product-Service Systems. Procedia CIRP, 47, 198–203. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.03.046 Hu, Y., Li, J., Wen, J., & Yan, Y. (2016). Evaluating knowledge resources in R&D organizations in China: An application using Structural Equation Modeling and Analytic Hierarchy Process. Information Development, 32(3), 478–495. https://doi.org/10.1177/0266666914556822