报告时间：2026年7月19日（周日），14:00-16:00

报告地点：#腾讯会议：792-698-467

主 讲 人: 苗瑞

报告摘要：

人工智能（AI）与工业工程（IE）的深度融合，正推动质量管理向数据驱动、智能决策、人机协同的新范式跃迁。其核心在于从被动检验、事后控制转向主动预测与持续优化。学习型质量控制（LQC）突破传统统计方法的局限，利用机器学习自主识别复杂缺陷模式，实现从“发现缺陷”到“预测预防”的跨越。技术路径上，人机物知识图谱将人的经验、算法模型与设备数据深度融合，使系统能自动诊断并辅助决策——以IE解构问题，以AI重构方案。产业实践中，大模型正将质量控制转化为普惠工具；国家政策也积极引导，工信部正推动“优质质量大模型”应用并编制转型路线图。这一范式正将质量从“成本中心”转化为“价值创造中心”，为制造业高质量发展提供关键支撑。

主讲人简介：

苗瑞，教授，博士生导师，2003年7月博士毕业于哈尔滨工业大学机械制造及其自动化专业，2003年9月-2020年7月任职于上海交通大学机械与动力工程学院工业工程与管理系，2020年7月-至今，任职于上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院交通运输工程系，主要研究工业工程与管理，智能交通工程等。主持和参加国家级项目6项，主持政府决策咨询项目8项，上汽集团、宝武集团、华为公司等企业项目20余项，发表论文120余篇，计算机软件著作权登记8项，编著教材8部，2020年获得教育部第八届高等学校科学研究优秀成果奖二等奖，中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员，上海市工程管理学会数智能化转型工程管理专委会委员。