制造业多价值链协同数据空间设计理论与方法

2020年12月， ZJUI研究员、副教授王宏伟参与的“制造业多价值链协同数据空间设计理论与方法”项目获得国家科技部重点研发计划2020年“网络协同制造和智能工厂” 重点专项立项资助。该项目是重点专项里为数不多的基础前沿与关键技术类项目，申报难度非常大，项目组包含来自华北电力大学、浙江大学、清华大学、 东北电力大学和北京清畅电力技术股份有限公司的团队。王宏伟团队负责其中的“多价值链协同知识服务引擎技术与方法”课题。该研究将基于知识关联、 知识图谱、深度学习、迁移学习及自然语言处理等方法，系统地探索设计支持多价值链协同数据空间的知识服务引擎架构、智能知识挖掘、 动态知识服务等基础理论和核心方法，从而为多价值链协同知识的服务引擎构建提供核心技术支撑。

该项目聚焦我国制造业智能化转型升级的核心关键技术，旨在以在典型电力装备制造企业的工程应用验证，实现推广应用到其它行业制造企业的愿景，促进我国制造业发展， 提高制造产业竞争力。项目研究也致力于解决制造业面临的数据冗余、数字资源闲置、综合效益较差等突出问题，以先进的理论和方法支持制造企业中的多价值链协同数据的知识挖掘和重用， 以知识为支撑较大程度提高制造企业智能化管理水平、综合竞争力和综合效益，产生重大的理论和应用成果，形成示范效应，引领前沿发展。同时，课题的实施将全过程贯彻绿色制造理论， 通过多价值链协同数据的全生命周期管理，以动态、高效、准确的数据共享与集成缩短供应链、降低碳排放，使项目成果发挥显著的生态效益。