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号东华大学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 东华大学 人工智能研究院 常务副院长、教授、博导

2016-2020 东华大学 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 Industry，2014, 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. 多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  获东华大学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  获东华大学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  获东华大学 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  东华大学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”