8月19日至20日，由中国系统工程学会智能制造系统工程专业委员会主办，清华大学工业工程系承办，清华大学质量与可靠性研究院协办的第六届智能制造系统工程学术会议在北京成功召开。本次会议以“工业驱动的模型与技术创新”为主题，来自全国各地高校院所和科研机构的500余名代表齐聚一堂，共同探讨中国制造企业生产、运营、服务环节中的新技术、新挑战、新问题和新模型。
会议现场
大会开幕式由清华大学工业工程系主任李京山教授主持。清华大学副校长郑力教授，中国系统工程学会理事长杨晓光研究员，中国系统工程学会副理事长、智能制造系统工程专业委员会主任刘心报教授出席会议并致辞。中国工程院杨善林院士，中国工程院唐立新院士，清华大学张新国教授，国家自然科学基金委员会管理科学部副主任刘作仪研究员作大会特邀报告。特邀报告上半场由北京大学工学院党委书记宋洁教授主持，下半场由清华大学经济管理学院肖勇波教授主持。
郑力致辞
郑力教授在致辞中代表清华大学对莅临会议的嘉宾、学者，以及长期以来支持清华大学发展的各界人士表达了欢迎与感谢。他表示，学校高度重视智能制造方向的发展，在《清华大学2030创新行动计划》中智能制造被列为重要领域，同时，2023年8月17日清华大学同意增列工业工程一级学科博士硕士学位授权点。郑力提到，习近平总书记在中国共产党第二十次全国代表大会的报告中指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，而高质量发展必须建设现代化产业体系，建设现代化产业和智能制造系统工程密切相关，智能制造处在国家竞争的前沿，需要来自不同学科的学者们共同研究推动发展。郑力希望参会嘉宾们能够在砖瓦草木之中体会到清华大学“自强不息，厚德载物”的办学理念和文化精神。
杨晓光致辞
杨晓光理事长在致辞中简要介绍了中国系统工程学会的发展概况。他指出，党的二十大工作报告中，习近平总书记将坚持系统观念列为六个坚持之一，认为这是把握好新时期中国特色社会主义思想的世界观和方法论，贯彻其中的立场和观点是我们落实二十大精神，建设祖国的光荣使命和责任，智能制造系统工程即是其中一个典范。智能制造作为“中国制造2025”国家战略五大工程之一，正在向数字化、智能化、平台化等方向发展，这其中需要以系统工程的工具和方法作为支撑。他相信本次会议中学术成果的交流和学术思想的碰撞，将有助于我国智能制造系统工程的发展迈上新台阶。最后，杨晓光对智能制造系统工程专业委员会提出了几点殷切期望，一是大力发展会员，二是积极承担科协的项目，三是向国家有关部门提供咨询建议，做好智库工作，四是做好智能制造系统工程的科学普及，为中国制造业转型升级做出更大的贡献。
刘心报致辞
刘心报主任代表智能制造专业委员会对承办方的辛勤工作表达了感谢与敬意。他指出，党的二十大报告对我们从事智能制造产业和智能制造系统工程研究的工作者提出了很高的期待和要求。此外，新一代信息技术的兴起为我国新兴制造业的跨越式发展提供难得机遇的同时，也提出了许多严峻的挑战。他提到，本次大会特别安排了企业实践论坛、期刊发展论坛和青年学者圆桌论坛，共同探讨数字经济环境下智能制造系统工程理论与方法的前沿性问题和研究方向，期待本次大会为推动我国制造业高端化、智能化、绿色化发展做出应有的贡献。
杨善林作特邀报告
在特邀报告上，杨善林院士以“科技战略供应链”为题，指出近年来科学、技术、工程、产业之间的供求关系显著表现出了供应链特征，并将“科学-技术-工程-产业”交互发展构成的供应链称为科技战略供应链。随后，杨善林通过援引与分析“乔布斯与智能手机”“OpenAI与微软的供求关系”“EUV光源与光刻机的发展”这三个案例，着重说明了科技战略供应链的基本特征和相应科学问题。最后，杨善林就“如何创造世间未见的产品”进行了深入分析，指出“无具体目标”是该问题的关键特征，该问题为“科学、技术、工程、产业”四维空间中的系统工程问题，并进一步阐释了该四维空间中系统工程方法的基本逻辑，指出该逻辑中“集成”是关键能力，也是更高层次的创新。
唐立新作特邀报告
唐立新院士以“Quality Design and Mechanism Design for Smart Industry”为题，从企业内和企业间两个视角探讨了智能工业的结构功能和实现机制。对于企业内视角，唐立新构建了PDDE（Perception，Discovery，Decision-making，Execution）的逻辑结构，通过融合数据解析和系统优化（DAO），有效把握模型与数据二者的优越性，从而解决企业内部提质增效的核心决策问题。对于企业间视角，唐立新提出了制造循环工业系统（MCIS）组织管理模式，基于智能博弈、机制设计等理论，解决企业间竞争或合作的群体决策问题。唐立新指出，企业内与企业间视角两者的结合不仅赋能单体企业，更将推动我国现代化产业体系建设，极大支撑中国工业智能化的高质量发展。
张新国作特邀报告
张新国教授以“基于模型的系统工程与智能制造”为题，指出了智能制造在数字时代面临的复杂性挑战，深度分析了传统系统工程和基于模型的系统工程之间的差别，从系统工程的角度提出了应对复杂性与碎片化挑战的解决方案，阐述了基于模型的系统工程和系统工程数字化转型的重大意义，并鼓励年轻学者在该领域勇于尝试，积极探索。
刘作仪作特邀报告
刘作仪副主任以“管理科学部2023年度资助工作”为题，围绕国家自然科学基金资助新政策、管理科学部具体落实等，说明了管理科学部的工作导向、工作思路与工作重点，并对学者们的研究工作提出了建设性意见。他特别强调了学术风气的重要性，也表达了管理科学部对有能力的年轻学者的重点关注和殷切期望。
本次会议另开设了“供应链管理”“智能制造”“工业大数据”“智能质量管理”“大数据与人工智能”“系统可靠性”“青年学者圆桌论坛”和“企业论坛”等十个分会场，邀请国家级人才、领域专家学者和企业代表开展30余场特邀报告，对近50篇论文来稿进行了汇报交流。“供应链管理”分组论坛分享了供应链管理中的库存管理、定价决策、信息更新、公平性考量、企业专利授权和供应链协同管理等关键问题的相关研究成果。“智能质量管理”分组论坛分享了工业大数据的质量控制、生产与维护的调度协同、重要度理论、任务迁移等研究方向和相关工作。在“大数据与人工智能”分组论坛中，特邀嘉宾们相继分享了检测违规排放的机器学习方法，可用于多峰分布的MC采样算法，以及针对函数张量数据的自适应降维模型等研究成果。在“系统可靠性”分组论坛中，特邀嘉宾们分别围绕不同碳减排途径的影响、考虑生产速率和质量的维护措施、管理系统故障风险以及锂电池健康预测介绍了相关研究成果。在“企业论坛”中，多家知名企业从物流、工业互联网、制造车间、仿真等角度，基于智能制造的丰富场景，阐述了国内制造业从“数字化”到“数智化”的转型以及未来发展方向。此外，会议特设立了“青年学者圆桌论坛”，清华大学副校长郑力教授、北京大学工学院党委书记宋洁教授等特邀嘉宾详细解答了青年学者关切的问题，包括自由探索与目标导向的关联、基础理论与应用实践的选择、前沿研究领域以及学术方向选择等，并分享了宝贵的科研经验与工作心得。
会议闭幕式由清华大学工业工程系副教授邓天虎主持。为表彰优秀、激励创新，本次会议遴选出26篇高质量论文，并为论文作者颁发证书。
刘心报教授和李京山教授分别为大会作总结讲话。李京山提到，清华大学设立工业工程一级学科将有助于推动工业工程学科以及智能制造方向的建设发展。他表示，工业工程一级学科与“机械工程”“管理科学与工程”“控制科学与工程”和“统计学”交叉融合，以复杂工业与服务系统优化和可持续发展的核心理论和应用为目标，以“系统智能与工业计算”“人因工程与智能系统交互”为理论基础，体现计算智能和人的智能两个支柱；以“数字工程及其复杂系统”“智能制造与物流工程”和“智慧医疗服务与可持续系统”为应用领域，建立工程系统“设计—制造—服务”的全生命周期架构。
新工业工程学科建设规划
随后，电子科技大学经济管理学院副院长潘景铭教授代表下届会议承办方发言。
图文：申博阳、刘俊驿
审核：李京山、李乐飞
