10月9日—10日，中国大学生机械工程创新创意大赛第九届工业工程与精益管理创新赛总决赛举行，我院工业工程与管理系本科生获一等奖2项，研究生获一等奖1项。
本科生一等奖项目简介
项目名称：面向工业协作机器人的智能故障预警与健康状态评估应用与实践
项目成员：张星翊、何智烨、罗上凯、雷馨怡、邱天
指导教师：夏唐斌教授
面向工业机器人健康监测与智能运维需求，项目以节卡机器人为研究对象，探索人工智能技术在设备健康管理中的应用。针对运行数据有限、故障特征难以捕捉等问题，融合故障机理知识、迁移学习与张量回归方法，建立高频振动数据与低频电流信号之间的映射关系，实现基于内置传感数据的机器人健康状态在线评估，降低现场监测与部署成本。同时，引入联邦学习框架，在原始数据不出厂的前提下开展多工厂协同建模，提升模型跨设备、跨场景的适应能力，为工业机器人早期退化识别与维护决策提供技术支撑，助力制造业数字化转型与智能化升级。
项目名称：搅拌摩擦焊航天装备可靠性提升研究
项目成员：罗海桐、曾晨、孙欣悦、向贞旭
指导教师：杜世昌教授
项目面向我国重大航天工程中高端焊接装备的可靠运行需求，以运载火箭贮箱制造使用的搅拌摩擦焊装备为研究对象，聚焦高速电主轴、精密传动系统等核心部件的性能退化与失效问题，探索装备可靠性提升与健康优化技术。通过设计多工况强化试验，融合振动、温度、扭矩等多源监测信息，结合深度学习、随机退化建模与概率推理方法，实现关键部件健康评估与剩余寿命预测。同时，运用有限元分析、拓扑优化及结构重构技术，提出兼顾结构强度、运行稳定性与轻量化需求的装备优化方案，并通过实际装备开展验证。项目推动可靠性设计、状态监测与预测性维护技术融合应用，为航天制造装备的安全稳定运行与自主创新提供支撑。
研究生一等奖项目简介
项目名称：数据驱动的云资源供应链智能预测与优化决策
项目成员：丁季喆、陈诺、吕江涛
指导教师：陈震副教授
项目面向云平台算力资源需求波动大、供给响应滞后、区域与产品层级差异明显等问题，设计并开发了一套数据驱动的云资源供应链智能预测与优化决策系统。引入神经层级插值时间序列模型学习共享时序规律，并提出拓扑引导神经层级插值时间序列模型TG-NHITS，融合地理拓扑和产品层级，实现对需求的分位数预测。基于同一可用区的相同产品和低延迟调度的特征，构建考虑需求跨区调度和协同补货的多业务单元联合优化模型，极大降低了全区库存。项目开发了云资源供应链智能决策平台的原型系统，实现从模型研究到业务落地的闭环管理。
工业工程与精益管理创新赛由中国机械工程学会主办，是中国大学生机械工程创新创意大赛专业赛项之一。本次大赛共收到来自145所高校的895支参赛队提交作品，最终27支队伍分获本科生组、研究生组一等奖。
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