张洁
发布人: 星禧   发布时间: 2023-05-22    浏览次数:

姓名:张洁

职称:教授、博士生导师

所在团队:大数据智能研究所

办公电话:021-67792111

通讯地址:上海市松江区人民北路2999号澳门新甫京娱乐娱城平台2号学院楼2406室

电子邮箱:mezhangjie@dhu.edu.cn




教育背景

1994.09-1997.06 南京航空航天大学 机械制造专业 博士

1987.09-1991.06 江苏大学(原江苏理工大学)机械制造及其自动化专业 硕士

1980.09-1984.06 江苏大学(原江苏工学院)机械制造及其自动化专业 学士

工作经历

2020-至今 澳门新甫京娱乐娱城平台 人工智能研究院 常务副院长、教授、博导

2016-2020 澳门新甫京娱乐娱城平台 机械工程学院 院长、教授、博导

2004-2017 上海交通大学 机械与动力学院智能制造与信息工程研究所 副所长、教授、博导

2008-2009 美国加州大学 伯克立分校工业工程与运筹学系 访问教授

2005-2005 法国里昂二大 生产系统工程中心 访问研究员

2002-2004 上海交通大学 机械与动力学院计算机集成制造研究所 副教授

2000-2001 香港大学 工业与制造系统工程系 博士后、助理研究员

1999-2001 华中科技大学 机械学院 工业与制造系统工程系 副教授

1997-1999 华中理工大学 机械工程博士后流动站 博士后

1990-1994 江苏理工大学 机械制造工程系 讲师

1984-1990 江苏工学院 机械制造工程系 助教

出访及挂职经历

法国里昂二大 高级访问学者

美国加州大学柏克莱分校 高级访问学者

美国伊利诺伊大学香槟分校 高级访问学者

研究方向

1. 智能制造与机器人

2. 大数据智能

3. 机器认知学习

4. 复杂系统建模与控制

科研项目

1.2022.10-2025.09  2022年度国家重点研发计划工业软件专项:面向多机协作的半导体制造智能工厂物流调度和优化软件开发,课题负责人

2. 2017.11-2021.05 2017年度国家重点研发计划智能机器人专项:面向纺织典型行业的机器人自动化生产线示范应用,项目负责人

3. 2015.01-2019.12 国家自然科学基金重点项目:大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法的研究,负责人

4. 2013.01-2016.12 国家自然科学基金面上项目:晶圆制造Interbay物料运输系统的动态调度研究,负责人

5. 2010.01-2013.12 国家自然科学基金重点项目:知识化制造系统优化方法研究与应用,本单位负责人

6. 2009.01-2011.12 国家自然科学基金面上项目:面向ATP的网络化制造系统生产计划与调度的研究,负责人

7. 2006.01-2008.12 国家自然科学基金面上项目:可重入制造系统的分层自适应控制的研究,负责人

8. 2004.01-2006.12 国家自然科学基金面上项目:网络化制造系统的智能协同控制的研究,负责人

9. 1999.01-2001.12 国家自然科学基金面上项目:基于进化计算方法的敏捷制造系统重构的研究,负责人

10. 2012.01-2013.12 国家863计划重点项目:面向分布式制造的MES关键技术研究及产品开发,本单位负责人

11. 2007.10-2010.06 国家863计划:复杂制造系统多态互补建模方法的研究,负责人

12. 2003.07-2005.12 国家863计划:新型ERP应用示范工程(上海),负责人

13. 2002.09-2003.09 国家863计划:适合中国国情的可重构ERP系统,负责人

14. 1999.01-2000.12 国家863计划:基于Multi-Agent车间管理控制系统的建模与实现,负责人

代表性论文专著

1.代表性论文

[1]  Wang M, Zhang J, Zhang P, et al. Independent double DQN-based multi-agent reinforcement learning approach for online two-stage hybrid flow shop scheduling with batch machines. J. Manuf. Syst. 2022;65:694-708.

[2] Zheng P, Zhang P, Wang J, et al. A data-driven robust optimization method for the assembly job-shop scheduling problem under uncertainty[J]. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2020:1-16.

[3] Wang J, Xu C, Dai L, et al. An Unequal Learning Approach for 3D Point Cloud Segmentation[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020.

[4] Xu C, Wang J, Zhang J, et al. Anomaly detection of power consumption in yarn spinning using transfer learning[J]. Computer & Industrial Engineering, 2020.

[5] Lv Y, Ji Q, Liu Y, et al. Data-driven sensitivity analysis of contact resistance to assembly errors for proton-exchange membrane fuel cells[J]. Measurement and Control -London- Institute of Measurement and Control-, 2020, 53(2):002029402092660.

[6] Xu C, Wang J, Zhang J. Forecasting the power consumption of a rotor spinning machine by using an adaptive squeeze and excitation convolutional neural network with imbalanced data[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 275(14):122864.

[7] Wang J., P. Zheng, W. Qin, et al. A novel resilient scheduling paradigm integrating operation and design for manufacturing systems with uncertainties. Enterprise Information Systems. 2019, (13)4: 430-447.

[8] Wang J., P. Zheng, Zhang, et al., Fog-IBDIS: industrial big data integration and sharing with fog computing for manufacturing systems. Engineering. 2019. (5)4: 662-670.

[9] Wang J., J. Yang, J. Zhang, et al., AdaBalGAN: An Improved Generative Adversarial Network With Imbalanced Learning for Wafer Defective Pattern Recognition. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 2019. 32(3): 310-319.

[10] Wang J., C.Xu, J. Zhang, et al., A collaborative architecture of the industrial internet platform for manufacturing systems. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, DOI: 10.1016/j.rcim.2019.101854.

[11] Wang J., J. He and J. Zhang, A reinforcement learning method to optimize the priority of product for scheduling the large-scale complex manufacturing systems. Proceedings of the International Conference on Computers & Industrial Engineering, 227, 2018.

[12] Wang J , Zhang J , Wang X . Bilateral LSTM: A Two-Dimensional Long Short-Term Memory Model With Multiply Memory Units for Short-Term Cycle Time Forecasting in Re-entrant Manufacturing Systems[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2018, 14(2):748-758.

[13] Wang J L, Jie Z, Wang X X. A Data Driven Cycle Time Prediction With Feature Selection in a Semiconductor Wafer Fabrication System[J]. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 2018, 31(1):1-1.

[14] Peng Z, Zhao X, Xia S, et al. An Imperialist Competitive Algorithm Incorporating Remaining Cycle Time Prediction for Photolithography Machines Scheduling[J]. IEEE Access, 2018, PP(99):1-1.

[15] Lv Y, Zhang J, Qin W. Simulation-based production analysis of mixed-model assembly lines with uncertain processing times[J]. Journal of Simulation, 2018:1-11.

[16] Lv Y, Wei Q, Yang J, et al. Adjustment mode decision based on support vector data description and evidence theory for assembly lines[J]. Industrial Management & Data Systems, 2018, 118:IMDS-01-2017-0014.

[17] Wang J, Wang X, Yang J, et al. Big data driven cycle time parallel prediction for production planning in wafer manufacturing[J]. Enterprise Information Systems, 2018, 12(6-10):714-732.

[18] Lv Y, Zhang J, Qin W . A genetic regulatory network-based sequencing method for mixed-model assembly lines. 2017.

[19] Wang J, Zheng P, Qin W , et al. A novel resilient scheduling paradigm integrating operation and design for manufacturing systems with uncertainties[J]. Enterprise Information Systems, 2018:1-18.

[20] J. Zhang, W. Qin and L. H. Wu. A performance analytical model of automated material handling system for semiconductor wafer fabrication system[J]. International Journal of Production Research, 2016, 54(6): 1650-1669.

[21] J. Zhang and X.Wang. Multi-agent-based hierarchical collaborative scheduling in re-entrant manufacturing systems[J]. International Journal of Production Research, 2016, 54(23): 7043-7059.

[22] J. Wang and J. Zhang. Big data analytics for forecasting cycle time in semiconductor wafer fabrication system. International Journal of Production Research, 2016, 54(23): 7231-7244.

[23] J. Zhang, W. Qin, L. H. Wu, et al. Fuzzy neural network-based rescheduling decision mechanism for semiconductor manufacturing [J]. Computers in Industry2014, 65(8): 1115-1125.

[24] W. Qin, J. Zhang and Y. B. Sun. Dynamic dispatching for interbay material handling by using modified Hungarian algorithm and fuzzy-logic-based control [J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2013, 67(1-4): 295-309.

[25] W. Qin, J. Zhang and Y. B. Sun. Multiple-objective scheduling for interbay AMHS by using genetic-programming-based composite dispatching rules generator [J]. Computers in Industry, 2013, 64(6): 694–707.

[26] L. H. Wu, P. Y. Mok and J. Zhang. An adaptive multi-parameter based dispatching strategy for single-loop Interbay material handling systems [J]. Computer in Industry. 2011, 62(2): 175-186.

[27] Q. Zhu, and J. Zhang. Ant colony optimization with elitist ant for sequencing problem in a mixed model assembly line [J]. International Journal of Production Research. 2011, 49(5): 4605-4626.

[28] L. H. Wu, and J. Zhang. Fuzzy neural network based yield prediction model for semiconductor manufacturing system. International Journal of Production Research, 2010, 48(11): 3225-3243.

2.专著

[1] 张洁,秦威,高亮. 大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法[M]. 华中科技大学出版社,2020.8.

[2] 张洁,吕佑龙,汪俊亮等. 智能车间的大数据应用[M]. 清华大学出版社,2020.8.

[3] 张洁,张朋. 晶圆制造中的并行机调度[M]. 清华大学出版社,2019.2.

[4] J. Zhang, W. Qin, L. Wu, J. Wang, Youlong Lv, Xiaoxi Wang. Wafer fabrication -- automatic material handling system[M], De Gruyter, 2018.7.

[5] 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.

[6] 张洁,秦威,鲍劲松. 制造业大数据[M]. 上海科学技术出版社. 2016.4. (编著)(ISBN 978-7-5478-2952-3)

[7] 张洁,秦威,吴立辉. 晶圆制造自动化物料运输系统调度.华中科技大学出版社,2015.12(专著)(获国家科学技术学术著作出版基金资助,先进生产规划与调度理论研究丛书,十二五国家重点图书出版规划项目)(ISBN978-7-5680-0902-7

[8] 张洁,吴立辉,翟文彬. 可重入制造系统的控制. 科学出版社,2009.1 (专著)(获国家科学技术学术著作出版基金资助)(ISBN 978-7-03-022636-5

[9] 张洁. 企业信息化工程——建模、诊断、评估与实践. 电子工业出版社,2008.2 (专著)(十一五国家重点图书出版规划项目.先进制造新技术丛书)(ISBN 978-7-121-05727-4

[10] 张洁,高亮,李培根. Agent技术在先进制造中的应用. 科学出版社,2004.10 (专著)(获863计划CIMS主题资助,现代集成制造技术丛书)(ISBN 7-03-014268-3

[11] 李培根,张洁. 敏捷智能化制造系统的重构与控制. 机械工业出版社,2003.1 (专著)(获机械工业出版社高水平著作出版基金资助)(ISBN 7-111-11168-0

教学工作

1. 智能制造系统概论

2. 智能制造系统

3. 工程制图

4. 计算机集成制造

5. 企业资源计划

6. 未来工厂的数字化运作管理系统

7. 设计制造I

8. 制造系统与信息技术

9. 设计制造基础II

10.制造自动化与信息化系统

11.软件工程II

软件版权登记及专利

1.软件著作权

(1) 面向产品工期预测与设备运维的工业大数据平台 登记号:2020SR0762527

(2) 面料疵点检测综合管理后端系统V1.0.0登记号: 2019SR0866438

(3) 树莓派相机控制系统V1.0登记号: 2019SR0858348

(4) 面料疵点检测综合管理平台V1.0.0 登记号: 2019SR0825091

(5) 树莓派相机软件V1.0 登记号: 2019SR0856969

(6) 基于OPC的工业设备数据采集系统 登记号:2016SR026702

(7) NewMaster制造执行系统 登记号:2016SR107234

(8) NewMaster智能制造执行系统 登记号:2016SR323633

(9) 面向多制造过程的调度算法库与插件平台 登记号:2014SR026660

(10) 知识化制造系统控制模式决策支持系统 登记号:2014SR026679

(11) 混流装配生产线工艺发布和质量自检系统 登记号:2013SR114322

(12) 混流装配生产制造执行系统 登记号:2013SR114552

(13) 协同制造高级计划与调度系统管理软件 登记号:2012SR007028

(14) SMT车间智能化排程软件 登记号:2012SR019461

(15) 高级生产计划与排产系统 登记号:2012SR030850

(16) 协同制造生产过程管理与控制系统软件 登记号:2011SR018787

(17) 紧急订单响应决策支持系统 登记号:2011SR008867

(18) 制造系统建模、决策与评估系统 登记号:2011SR008873

(19) JIT模式下的混流装配排产系统 登记号:2008SR07605

(20) 企业信息化工程建模系统 登记号:2005SR01487

(21) 企业信息化工程仿真系统 登记号:2005SR02365

(22) 企业信息化工程诊断系统 登记号:2005SR09131

(23) 企业信息化工程模型管理系统 登记号:2005SR09133

(24) 企业信息化工程集成应用平台 登记号:2005SR09134

2.专利

(1)  一种基于机器视觉的环锭纺细纱条干在线检测系统 专利号:CN202010193070.9

(2)  基于特征自匹配迁移学习的纺纱全流程能耗监测方法 专利号:CN202010498114.9

(3)  一种基于可变形卷积的产品表面缺陷检测模型和检测方法 专利号:2020105522427

(4)  一种基于树莓派的图像采集装置 专利号:CN110072040A

(5)  一种基于循环神经网络的产品工期预测方法 专利号:2020108411623

(6)  一种巡游式机织面料疵点在线检测器 专利号:2020104831527

(7)  一种基于机器视觉的断纱找头装置 专利号:2020103808398

(8)  一种基于机器视觉的压缩机外观检测方法 专利号:2020103766696

(9)  基于卷积神经网络的设备故障自适应上下预警界生成方法 专利号:CN202010418461.6

(10)  一种运用于验布机的PLC控制方法 专利号:CN109921699A

(11)  一种多Agent深度强化学习的单件作业车间调度方法 专利号:CN111985672A

(12)  一种用于面料表面突起疵点的视触觉一体检测装置 专利号:CN111024720A

(13)  半导体制造系统的重调度决策系统 专利号:ZL200810203013.3

(14)  半导体制造系统的日产出量预测系统 专利号:ZL200810202312.5

(15)  面向电子装配生产的RFID信息处理系统 专利号:200910045021.4

(16)  时空耦合动态特性分析系统 专利号:ZL201010242099.8

(17)  复杂制造系统性能参数信息检测系统 专利号:ZL201010241322.7

(18)  用于混合并行机和作业车间的组批动态控制方法 专利号:201110235002.5

(19)  数控机床数据采集与处理嵌入式适配器 专利号:L201120014494.X

学术兼职

中国纺织工业联合会纺织智能制造与机器人重点实验室主任

中国人工智能学会智能制造专业委员会副主任

中国机电一体化技术应用协会工业大数据分会理事长

中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会常务副理事长

上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心主任

中国纺织工程学会纺织工业生产大数据科研基地主任

荣誉奖励

2022年  获上海市优秀教学成果一等奖

2022年  获上海市优秀教学成果二等奖

2021年  获新疆维吾尔自治区科技进步二等奖

2021年  获纺织之光中纺联教育学成果奖一等奖

2021年  获纺织之光中纺联科技进步一等奖

2021年  获澳门新甫京娱乐娱城平台2020年教学成果特等奖

2021年  获第十七届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛-上海市一等奖、全国二等奖

2020年  获澳门新甫京娱乐娱城平台硕士论文优秀指导老师

2019年  获中国机电一体化技术应用协会2019年木兰智造英杰奖

2019年  获澳门新甫京娱乐娱城平台 2018年度科研工作先进个人

2019年  获中国大学生机械工程创新创意大赛-2019年智能制造大赛总决赛, 优秀指导教师奖

2019-2021年  作为第一指导教师指导本科生获奖6次

2018年  澳门新甫京娱乐娱城平台领导干部年度考评优秀

2015年 获2014年度上海交通大学年度教职工考核优秀

2015年 获2013-2014年的上海交通大学“三八红旗手”


 
 
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