冯建设 博士

中山大学先进制造学院副教授,博士生导师

入选深圳市海外高层次人才("孔雀计划"人才)

主要研究方向为工业人工智能、精密制造过程监控、高端装备智能运维、多模态时序建模分析、工业大数据、先进过程控制等。曾任信润富联数字科技首席技术官、工业富联工业智能产品负责人、美国通用汽车研究科学家等职,近年主导或参与小米汽车、中信集团、富士康科技集团、美国通用汽车、美国应用材料、伊顿电气、全耐塑料、上海电气、上银集团等公司多个智能制造项目,涉及半导体制造、新能源、汽车工业等领域,长期与工业界进行产学研合作与成果转化。

冯建设博士照片

教育背景与工作经历

教育背景

2015.08 - 2020.08
美国自然科学基金会智能维护系统中心/辛辛那提大学
博士
2012.09 - 2015.03
浙江大学
硕士
2008.09 - 2012.07
同济大学
本科

工作经历

2024.02 - 至今
中山大学
副教授
2020.07 - 2024.02
信润富联数字科技有限公司
首席技术官
2019.11 - 2021.05
富士康工业互联网
工业智能产品负责人

主讲课程

《传感器与测试技术》
《互换性与测量技术》
《工程机器学习基础》
《可靠性工程》

研究方向

工业人工智能

将AI技术应用于工业制造领域,解决复杂工业问题

精密制造过程监控

实时监测制造过程中的关键参数,确保精密制造品质

多模态时序建模分析

结合多种数据源进行时序分析,提高预测精度

高端装备智能运维

基于数据驱动的设备预测性维护方案

工业大数据

工业数据高效采集、存储和分析方法

先进过程控制

优化制造过程参数控制,提高产品质量

课题组经费充足,欢迎机械、电气、计算机、自动化等相关专业优秀同学保送、报考硕博研究生,欢迎积极上进的本科生参与团队工作。共同研究工业智能与先进制造如何碰撞融合,接受Education & Practice的系统训练,理解Science & Engineering的共生关系,具备Research & Application的综合素养。感兴趣的同学可邮件联系。

学术成果

发表工业人工智能、制造过程监测优化、预测性维护等相关领域学术论文30余篇,中外发明专利100余项,谷歌学术引用量1000余次。

曾荣获中信集团"科学技术特等奖"、深度学习技术及应用国家工程研究中心"产业应用创新奖"、PHM学会年度最佳博士论文提名等,相关成果受到包括南方都市报、中国工业报、百度AI等在内的多家媒体报道,获得业界广泛关注。

代表性期刊论文

[1] F. Zhu, J. Feng*, M. Xie, L. Li, J. Lee. Profile abstract: an optimization-based subset selection and summarization method for profile data mining. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19(9): 9337-9348.

[2] J. Feng, X. Jia, F. Zhu, J. Moyne, J. Iskandar, J. Lee. An online virtual metrology model with sample selection for the tracking of dynamic manufacturing processes with slow drift. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, 2019, 32(4): 574–582.

[3] J. Feng, X. Jia, F. Zhu, Q. Yang, Y. Pan, J. Lee. An intelligent system for offshore wind farm maintenance scheduling optimization considering turbine production loss. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 2019, 37(5): 6911-6923.

[4] J. Feng, X. Jia, H. Cai, F. Zhu, X. Li, J. Lee. Cross trajectory Gaussian process regression model for battery health prediction. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2020, 9(5): 1217-1226.

[5] H. Cai, J. Feng*, Q. Yang, W. Li, X. Li, J. Lee. A virtual metrology method with prediction uncertainty based on Gaussian process for chemical mechanical planarization. Computers in Industry, 2020, 119: 103228.

学术兼职

中国机械工程学会 高级会员

中国振动工程学会 高级会员

电气与电子工程师协会 (IEEE) 会员

美国机械工程师学会 (ASME) 会员

MDPI Applied Sciences 客座编辑

e-works 特聘专家

发明专利

# 专利名称 国家/地区 专利号 年份
1 Method and apparatus for monitoring a machine bearing on-vehicle 美国 US20200149993A1 2018
2 Method and device for monitoring a machine store 德国 DE102019115237B4 2019
3 平均材料去除率预测方法、装置、电子设备和存储介质 中国 ZL202210222767.3 2022
4 基于主动学习的模型在线增量训练方法、设备及介质 中国 ZL202110978408.6 2021
5 流式数据采样与模型更新方法、装置、系统与存储介质 中国 ZL202111110570.2 2021
6 样本评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质 中国 ZL202111096572.0 2022
7 基于知识蒸馏的轻量化PHM系统实现方法、装置与系统 中国 ZL202210570000.X 2022
8 工业制造中传感器的筛选方法、装置、设备及介质 中国 ZL202111029758.4 2022
9 风机集群的运维排程方法、装置、电子设备及存储介质 中国 ZL202111194453.9 2022
10 电池健康状态预测方法、装置、电子装置及可读存储介质 中国 ZL202210262758.7 2023

发明专利100余项,以上仅展示部分代表性专利

联系方式

联系信息

电子邮箱

[email protected]

通讯地址

广东省深圳市光明区公常路66号中山大学理学园东518

邮编:518107

招生信息

课题组经费充足,欢迎机械、电气、计算机、自动化等相关专业优秀同学保送、报考硕博研究生,欢迎积极上进的本科生参与团队工作。