8月4日，由中国机械工程学会主办，贵州省科学技术厅、贵州省大数据发展管理局和贵州省科学技术协会指导，中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会、省部共建公共大数据国家重点实验室和现代制造技术教育部重点实验室承办，上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心、中国机电一体化技术应用协会工业大数据分会和贵州省大数据应用推广中心共同协办的“2022年中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会学术年会暨第五届大数据驱动的智能制造学术会议”在国家大数据综合试验区——贵阳成功举行，近300名专家学者、行业精英齐聚，共同探讨与交流工业大数据与智能系统领域的最新技术、研究成果和发展趋势。
4日上午，会议的开幕式由中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会常务副主任委员张洁教授主持，贵州省大数据发展管理局张晓晖副局长和中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会主任委员高亮教授出席会议并致辞讲话，预祝工业大数据与智能系统分会学术年会的成功召开。张晓晖副局长讲话表示，贵州省是全国最早从省政府层面推动大数据发展战略的省份，一直在先行先试的探索过程中不断取得新突破、新成效，也非常愿意支持此类会议的举办，共同推动我国大数据产业高质量发展。高亮教授代表分会对张晓晖副局长、沈卫明院士以及各位到场的专家学者、企业精英表示诚挚的问候和欢迎。
本次会议共包括6场大会报告、4场特邀报告以及8个论文报告分论坛，在场的专家学者们对大数据驱动智能制造领域的研究热点、前沿技术及成果实践进行了深入研讨和交流。
加拿大工程院院士、华中科技大学沈卫明教授以“工业互联网与智能制造”为题，介绍了工业互联网的定义、内涵及核心技术（包括智能感知、智能互联、工业大数据与工业智能、协同控制等），从三层次四环节概括了工业互联网的主要内容，并指出工业互联网在智能制造领域不同层次（设备层、车间层、企业层、供应链层、服务层）的应用现状及发展方向。
西安交通大学严如强教授以“AI赋能装备智能诊断”为题，从重大装备制造中的全生命周期智能运维的实际需求入题，介绍了深度学习等人工智能方法的特性、代表性技术以及其在工业智能诊断中的应用情况。还分享了团队基于新提出的小波核深度网络结构在智能诊断方面的最新研究成果和应用效果。
吉林大学刘志峰教授围绕“面向离散制造的数字孪生系统构建方法”进行了报告。针对离散制造车间设备种类复杂、数量庞大、设备信息多样等困难，介绍了一种基于分布式四域计算服务中枢构建方法的数字孪生车间系统，通过应用实例展示了系统开发平台的构建与使用，并强调了轻量化集成开发系统对于降低开发难度，提高生产效率的重要意义。
上海交通大学江志斌教授介绍了“智能制造生产管理理论方法、挑战、研究问题及新进展”。从人类历史上的几次工业革命作为切入，引出智能制造并指出中国制造强国建设迎来了重大机遇。然后介绍了智能制造的五个特征，指出智能制造面临的“制造有余，管理不足”的困境，多角度展示了智能制造对生产运作管理提出的新要求。最后江教授总结道:智能制造远不止是设计信息技术，更需要新的生产运作管理理论方法支撑，需要好马配好鞍！
电子科技大学刘宇教授以“CFD模拟中的不确定性量化与模型确认方法”为题进行报告分享。刘宇教授以我国关键技术装备对可靠性、维修性与故障诊断技术的迫切需求为导向，引出CFD模拟的相关背景。分别从混合不确定性下系统分离式灵敏度分析方法、基于模块化贝叶斯模型的模型修正方法、认知和混合不确定性下的多模型融合方法的混合不确定性下的模型确认度量方法四个方法分别进行了详细介绍。
来自雪浪云的CMO郭翘做了题为“混合建模与联合设计计算、微服务架构、数据与模型驱动的工业软件开发探索”的报告。他首先总的介绍了混合建模与联合计算底座系统驱动的新工业软件与制造业数字化转型。接着以应用场景为细分，从智能设计、虚拟制造、智能运维三个角度分别进行了详细报告。并在最后总结中，指出现有的软件运维仍存在产品状态监测不充分、数据驱动的故障模型鲁棒性差等问题，需要进一步的探索与完善。
华中科技大学吴军教授以“孪生数据驱动的复合材料结构损伤识别与定位”为题，介绍了如何应用数字孪生技术保护碳纤维强化聚合物基（CFRP）复合材料的方法。针对基于Lamb波的CFRP复合材料结构损伤监测中存在的诊断精度稳定性差和物理可解释性弱的问题，提出了一种融合孪生与监测数据的CFRP结构疲劳损伤识别与定位方法，能够准确、快速的识别与定位CFRP复合材料结构疲劳损伤。
贵州大学黄海松教授介绍了“复杂不均衡大数据处理方法及其在工业监测中的应用”。本报告以过采样算法为基础，分别针对工业大数据有限样本下的噪声、类内类间不均衡、多类不均衡以及时间序列数据不均衡等问题，提出新型数据处理方法与采样算法，并介绍了预测性维护原型系统开发成果，最后通过相关实例展示了其在工业加工中的应用。
北京大学张玺副教授分享了题为“多工序制造系统的生产调度与设备维护联合优化方法”的报告。针对生产过程中普遍存在但却常被忽略的机器退化因素，进行了机器维护与生产调度集成调度问题的研究，深入分析了两者之间的互相影响，设计了相应的解耦方法和求解算法，在解的质量和稳定性方面都取得了很好的效果，并结合具体工程背景进行了应用验证和推广。最后，从理论和应用两方面提出了关于考虑机器退化调度问题下一步的研究展望。
上海交通大学秦威副教授带来了“基于数据网络模型的复杂系统智能分析与决策方法”的报告。针对当前一些制造系统具有的规模庞大、流程复杂、动态随机、全局协同等问题，以及第一性原理建模在当前的应用中存在的诸多问题，提出了关注辛普森悖论问题的数据驱动模型，在时间和空间两个维度构建模型。最后结合工程实例对方法在不同领域的应用进行了分析和阐释。
此外，会议累计收到论文达100余篇，共分为智能调度与决策、大数据与智能管控、智能检测与运维、数字孪生与大数据、Industrial AI & Robotics、Prognostics and Health Management、Scheduling和Manufacturing Systems八个分论坛进行研讨，充分体现了该领域最新的研究方向和成果。
大会最后，由贵州大学李少波教授代表本届大会承办单位致辞，郑州轻工业大学李浩教授介绍了分会下一年度应承担的工作，张洁教授宣布本届年会优秀论文集名单和总结发言，并就分会的工作情况对大家进行了建议征询。
此次大会内容紧凑，论题丰富，在大数据驱动的智能制造这一学科前沿话题下进行思想碰撞，实现多个学科之间的交叉融合，给代表们留下了非常深刻的印象。工业大数据与智能系统分会始终坚持为本领域内的专家学者提供一个良好的交流平台为己任，未来将进一步增强使命感责任感，为推动我国制造业高端化迈进、智能化升级、绿色化转型提供不竭动力。
编辑: 钟永刚
发布单位: 中国机械工程学会总部信息与期刊处
关键词：工业大数据, 智能系统, 年会
