题目：Data Fusion for Quality Improvement in Smart Manufacturing System（面向智能制造系统质量提升的数据融合研究）

时间：2018年6月4日 14:00-16:00

地点：hga010网页登录 F310会议室

邀请人：潘尔顺教授（工业工程与管理系）

Biography: 

史建军博士是佐治亚理工学院工业与系统工程学院和机械工程学院联合聘任的 
Carolyn J. Stewart 讲席教授。史建军教授研究领域是工业大数据、智能制造、质量科学和工业工程，累计发表论文180多篇。在研究领域，史教授强调融合工程知识、高等统计、系统信息化和控制理论等开发创新性的理论和方法，为制造和服务产品设计、质量控制和系统改善奠定了基础。史教授建立的“变异流理论”、多层次结构模型和数据融合分析方法等，为多工序制造过程的误差分析和质量控制提供了一套全新的理论体系。史教授还是美国质量统计与可靠性学会发起人，是美国工业与系统工程学会旗舰刊物IISE Transactions的主编。史教授出色的教育和科研成果为他赢得了NSF CAREER奖、IISE David F. Baker 杰出科研奖, IIE Albert G. Holzman 杰出教育奖等重大奖项，并当选为美国工业与系统工程学会 (IISE) 会士、美国机械工程学会 (ASME) 会士，美国运筹与管理科学学会 (INFORMS) 的会士，国际质量科学院（IAQ）院士和美国工程院（NAE）院士。

Abstract: 

Smart manufacturing system is built upon cyber-infrastructure ranging from sensor technology and communication networks to high-powered computing, which have resulted in temporally and spatially data-rich environments. This presentation will discuss research opportunities, challenges, and advancements in data fusion for quality improvement in smart manufacturing system.  A brief review of the evolution of industrial data analytics for quality improvement will be given first.  More emphasis is given on the current research topics on how machine learning and modern data analytics tools can be used to address high dimensional streaming data modeling and analysis for quality improvement. Several on-going research projects will be used to illustrate the new concept and new methodology developed.