2025年6月18日下午，南京理工大学汪建均教授应邀来我校开展以“面向高维复杂数据的数智化质量设计”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼644会议室举行，由统计与数学学院徐安察教授主持。
汪建均，南京理工大学管理科学与工程系教授，博士生导师。江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人、工业大数据质量管理与风险控制工业和信息化部重点实验室副主任、管理科学与工程学会理事、中国优选法统筹法与经济数学研究会工业工程分会副理事长、中国系统工程学会系统可靠性专业委员会常务理事。长期从事质量管理与质量工程、可靠性工程、工业工程、应用统计学等领域的教学科研工作。以项目负责人身份，主持3项国家自然科学基金面上项目、博士后特别资助项目和面上项目各1项、博士点新教师基金1项。以主要参与者身份，参与完成了2项国家自然科学基金重点项目和2项国家自然科学基金国际合作项目。
讲座伊始，汪教授聚焦航空发动机、增材制造等复杂制造过程，剖析了数智化背景下其典型特征：数据高维、规模巨大、结构复杂（如嵌套时空）、动态性强且响应间存在强非线性耦合，导致质量形成机理复杂。基于此，他凝练出关键科学问题：如何高效处理、建模并利用海量异构高维制造数据，以精准揭示过程规律，实现质量预测与控制。针对此核心挑战，汪教授重点介绍了面向高维复杂数据的质量设计新方法：针对高维复杂时空数据，提出张量分解与时空耦合建模框架，克服维度灾难，捕捉时空演化规律；对于非线性多响应相关数据，发展基于深度生成建模的多元联合优化方法，高效处理非高斯非线性相关性，实现多目标均衡优化；面对高频在线监测数据，构建结合在线特征提取与自适应监控的质量波动预警体系，提升过程稳定性。这些方法在航空发动机、增材制造等实际场景中得到验证。综合仿真与工业案例表明，新方法在预测精度、优化效率、监控灵敏度与稳健性上显著优于现有方法，为解决复杂制造过程的质量瓶颈提供了强有力的数智化工具支撑。
随着讲座接近尾声，汪建均教授非常热情地与在场老师和同学们进行学术方面的讨论，并十分耐心地回答老师们和同学们的疑问。最后，徐安察教授对此次讲座发表总结并对汪建均教授的精彩讲解以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。
图文|吴奇 林奕霈
