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Personal Information:
More >>Male 西安电子科技大学 With Certificate of Graduation for Doctorate Study Associate professor
Profile:
马洪波，男，博士，副教授，硕士生导师，西安电子科技大学，机电工程学院，电子机械系主任，
智能制造与工业大数据研究中心副主任。
学术兼职：中国机械工程学会高级会员，中国机械工程学会可靠性分会委员。
Education Background
Work Experience
Research FocusMore>>
- 1 基于工业大数据的装备/产线可靠性与PHM
制造系统中，关键功能部件、装备、生产线的可靠性和健康状态与运营效率、产品质量息息相关。功能可靠性分析可以得出关键功能部件及装备的失效模式、退化趋势和MTBF，有利于装备的定时维护和保养，延长使用寿命；性能可靠性分析可以得出关键功能部件、装备和生产线的退化趋势和性能参数退化趋势，并得出装备可靠度，有利于装备的及时维护，提高生产效益；在使用环节进行健康管理，实时监控设备运行状态，实时运行数据与其设计数据、制造数据、历史维护数据进行融合，提供运行决策和维护建议，并且可以通过生产与使用数据改进产品设计。
- 2信息物理系统（CPS）与工业大数据
以工业大数据为依托的CPS，具有实现自我意识，自我预测和自我重新配置能力，不仅能够在实践中不断地充实知识库，而且还具有自学习功能，并搜集实体与理解环境信息和自身的信息，虚实结合，从信息中挖掘出价值，并进行分析判断和规划自身行为的能力，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。参与多项国家重大科技专项，针对生产线及其主要装备，应用大数据技术开展大型装备和制造生产线的可靠性与健康管理，进行实时检测，对装备及生产线可能出现的风险进行预测和管控，实现故障的提前预警、远程维护，并优化装备和生产线的正常运行，实现无忧生产。
- 3 工业人工智能
人工智能技术的核心便是算法，用人工智能算法如深度学习构造具有一定智慧能力的人工系统，完成需要人类智慧的工作。运用人工智能对工业生产过程数据进行处理、特征提取、健康评估、性能预测和故障诊断。做到数据的智能筛选、存储、融合、关联、调用，智能化实现数据到信息再到价值的转换。针对生产线以及装备产生的大量数据，运用人工智能技术，从大量的、杂乱的数据中，提取出有用的信息。关注实时动态过程中，多元数据的多维度关联、评估及预测，实现多问题、多环节乃至整个生产链的检测和维护。
Research Group
智能制造与工业大数据研究中心围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，面对产品全生命周期各环节海量异构多源数据无法有效利用问题，针对传统大数据分析技术等无法支撑智能制造领域知识快速获取和智能决策支持的需求，面向工业互联网中的“智能装备、智能工厂与智能服务”，将工业大数据、人工智能、数字化、可靠性、PHM、仿真、CPS等技术深度融合创新，支撑智能装备产品的健康评估与故障预测、智能产线与智能车间的资产管理与运营优化、智慧院所的试验改进与优化决策、智慧工地的高效掘进与风险管理，构建工业信息物理生态系统，形成独特的工业大数据分析与AI技术体系。