2025年4月9日14:30武汉晴川学院机械与电气工程学院于教1-102 教室顺利开展 “面向智能制造的优化技术” 学术讲座。本次讲座作为院级学术活动，旨在促进学院师生对智能制造前沿技术的了解，提升科研与教学水平。讲座特邀华中科技大学机械学院刘琼教授担任主讲人，刘教授在智能车间布局与规划、调度优化、生产管控、可持续制造、大数据分析与应用等领域深耕多年，成果丰硕。

刘教授身为华中科技大学机械学院教授、博士生导师，其学术生涯堪称卓越。在科研项目方面，先后承担了如 “智能车间动态布局优化的关键技术研究” 国家自然科学基金项目，“基于数字孪生的制造系统调度优化” 科技部重点研发项目，以及 “复杂产品制造过程中的智能生产管控技术” 国家 863 高科技研究项目等多项国家级重点研究项目。这些项目紧密围绕智能制造核心问题，为行业发展提供理论与技术支撑。在学术成果上，刘教授在《机械工程学报》、《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》等国内外权威期刊发表了50 余篇高水平学术论文，其研究成果不仅在学术界引发关注，更对产业界产生实质影响。另外，中国船舶工业总公司科技进步二等奖、国家教委科技进步三等奖等荣誉加身，多项计算机软件著作权和发明专利在手，彰显了刘教授在科研与技术转化领域的双重实力。

讲座中，刘教授首先聚焦车间布局规划原理与优化技术。他指出，传统车间布局往往基于固定生产流程设计，在面对智能制造时代多品种、小批量、定制化的生产需求时，暴露出灵活性不足、资源利用率低、物流成本高等问题。而面向智能制造的车间布局优化，需以全局视角整合设备、人员、物料、信息等要素，构建高效、柔性的生产空间。在此背景下，基于 Factory Simulation 的数字孪生车间布局与产能优化技术成为关键。数字孪生通过构建物理车间的虚拟镜像，实现对生产过程的实时仿真与预演。刘教授详细介绍了 Factory Simulation 软件的强大功能，它能够对车间设备、产线、物流路径等进行三维建模，并通过输入生产参数、订单需求等数据，模拟不同布局方案下的生产运行情况。以某汽车零部件制造企业为例，该企业原有车间布局下，物料运输路径复杂，设备间协作效率低。通过 Factory Simulation 构建数字孪生模型，刘教授团队对设备布局进行多次模拟优化，最终使物料运输路径从平均每批次 1.2 公里缩短至 0.8 公里，缩短 30%；设备综合利用率从 65% 提升至 78%，产能提升 20%，有效验证了该技术在实际生产中的价值。

在智能制造中的生产调度优化环节，刘教授首先明确了其基本目标：在复杂多变的生产环境中，实现资源（设备、人员、物料等）的高效配置，缩短生产周期，提升订单准时交付率。传统调度方法依赖经验与简单规则，在面对紧急订单插入、设备突发故障、物料供应延迟等情况时，难以快速做出最优调整。为此，刘教授介绍了遗传算法、粒子群算法等智能优化算法。遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作，在复杂解空间中搜索最优调度方案；粒子群算法则模仿鸟群觅食行为，通过个体与群体的信息交互，实现快速收敛。以某机械加工车间为例，在引入遗传算法优化调度后，设备闲置时间减少 25%，生产周期缩短 18%。

高级计划与排程系统（APS）是生产调度优化的重要工具，刘教授对其进行了深入解读。APS 系统具备强大的数据整合与分析能力，能实时接收 ERP（企业资源计划）系统的订单需求、BOM（物料清单）数据，以及 MES（制造执行系统）的设备状态、生产进度数据，通过智能算法进行排程计算。在某电子制造企业案例中，该企业以往依靠人工排程，面对订单变更时常手忙脚乱，计划调整往往需要 2 - 3 天，且调整后的计划仍存在诸多不合理之处。引入 APS 系统后，系统可在数小时内完成新订单插入、设备重新分配、工序时间调整等操作，订单准时交付率从 80% 提升至 95%。刘教授还强调，APS 系统与其他系统的集成并非简单的数据对接，而是需要在业务流程、数据标准、系统架构等多层面进行协同，才能发挥最大效能。

谈及数字化生产管控技术，刘教授指出，它是实现智能制造的神经中枢，通过传感器、工业互联网等技术实时采集设备运行参数、工艺质量数据、生产进度信息等，实现对生产过程的全方位监控。以某机械加工企业为例，该企业在关键设备上安装振动、温度、压力等传感器，实时采集设备状态数据。通过数据分析模型，提前预测设备故障，将设备非计划停机时间降低 40%。同时，对加工工艺参数进行实时监控与调整，使产品不良率从 3% 下降至 2.25%。这种数字化管控不仅提升了生产效率与质量，更积累了大量宝贵数据，为后续优化与创新奠定基础。

在大数据应用实例分享中，刘教授带来了多个生动案例。某航空制造企业在加工精密零部件时，刀具磨损对加工质量与成本影响显著。通过收集数月的刀具使用数据（切削速度、进给量、加工材料、磨损量等），运用机器学习算法建立刀具使用寿命预测模型，使刀具更换时机更加精准，刀具成本降低 15%。某服装制造企业则利用电商平台销售大数据，分析消费者偏好、季节趋势、地域差异等因素，预测不同款式服装的市场需求。基于预测结果调整生产计划，实现精准生产，库存周转率从每年 4 次提高至 5.2 次，减少了库存积压与缺货损失。这些案例充分展示了大数据在智能制造各环节的赋能作用。

本次讲座对武汉晴川学院机械与电气工程学院意义重大。对教师而言，拓宽了科研视野，在智能车间布局优化、生产调度算法、数字化管控系统开发、大数据分析应用等方向获得新启发，为后续申报科研项目、开展校企合作提供了思路。例如，可与本地制造企业合作，针对车间布局或生产调度问题开展横向课题研究，将理论与实践结合，提升科研成果实用性。对学生而言，激发了对智能制造领域的探索热情。通过了解前沿技术与实际应用，学生们明确了学习方向，在后续课程学习（如《机械制造技术基础》、《生产运作管理》、《工业大数据分析》等）中可更有针对性地汲取知识。学院亦可借此契机，优化课程设置，增加数字孪生、APS 系统应用等实践环节，或开设相关选修课程，提升学生对智能制造技术的实操能力。

从学院发展层面看，本次讲座为学科建设注入新活力。智能制造是机械工程学科的重要发展方向，通过与刘教授等专家的交流合作，可进一步凝练学科特色，加强在智能制造优化技术领域的研究力量。未来，学院可考虑建立 “智能制造优化技术” 科研团队，整合机械、电气、计算机等多学科资源，开展跨学科研究。同时，积极引进相关实验设备与软件（如 Factory Simulation 软件、智能传感器等），建设数字孪生实验室、生产调度优化实验室等，为教学与科研提供硬件支持。

刘教授的讲座不仅是一次知识的传递，更是一次思想的碰撞。它让学院师生深刻认识到智能制造优化技术的广阔前景与复杂挑战。在未来的教学与科研工作中，武汉晴川学院机械与电气工程学院将以此次讲座为起点，深入探索智能制造领域，培养更多适应时代需求的高素质人才，为区域经济发展与产业升级贡献力量。相信在学院师生的共同努力下，智能制造优化技术将在教学、科研、实践应用等多维度开花结果，推动学院迈向新的发展高度。