徐照光

个人信息Personal Information

准聘副教授

硕士生导师

任职 : 开云平台首页 大数据与智能决策研究中心副主任兼办公室主任

性别:男

毕业院校:开云平台首页

学位:博士

所在单位:系统工程研究所

学科:管理科学与工程

联系方式:zhaoguang.xu@tum.de

电子邮箱:zhgxu@dlut.edu.cn

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个人简介Personal Profile

徐照光,工学博士,副教授,硕士生导师,开云平台首页 大数据与智能决策研究中心副主任兼办公室主任,经济管理学院管理科学与工程系副主任,慕尼黑工业大学访问学者,大连市数据科学与知识管理重点实验室成员,曾为开云平台首页 工商管理博士后流动站博士后,大工-华晨宝马校企联合培养博士。主要研究方向为知信机器学习(Informed ML)、智能质量管理、工业大数据分析等。目前正主持国家自然科学基金青年科学基金项目1项,辽宁省自然科学基金项目1项,主持完成大连市科协科技创新智库重点项目1项,大连市科技创新基金项目1项。参与国家自然科学基金重点项目、面上项目等国家级、省部级项目多项。2021年入选大连市高层次人才青年才俊层次和开云平台首页 经济管理学院优秀人才计划。曾获得开云平台首页 优秀博士学位论文等奖项20余项。

近年来在International Journal of Production Research、Computers & Industrial Engineering、Expert Systems with Applications、Advanced Engineering Informatics、Computers in Industry、Journal of intelligent manufacturing、《中国管理科学》等国内外重要学术期刊和国际会议上发表学术论文20余篇,其中以第一作者/通讯作者发表SCI检索论文9篇,EI检索9篇。以第一发明人授权国家发明专利1项。

徐照光博士现为INFORMS、POMS、AIS、中国系统工程学会、中国优选法统筹法与经济数学研究会、管理科学与工程学会及中国计算机学会的会员。担任国际SCI期刊IJPR, AIR, CAIE, JIM,国内核心期刊《中国管理科学》《管理学报》的同行评审专家。


科研项目

主持项目

[1]国家自然科学基金青年基金,72001034,基于质量问题解决混杂数据的因果知识模型构建及因果分析方法研究, 2021.01.01-2023.12.31, 在研,主持

[2] 辽宁省自然科学基金博士科研启动基金计划项目,2022-BS-088, 混合智能驱动的产品质量问题数智化诊断和预测方法研究,2022.09-2024.08,在研,主持

[3] 大连市科协科技创新智库重点项目,DLKX2021A05,大连市制造业企业创新能力提升对策研究,2021.7-2022.7,已结题,主持

[4] 大连市科技创新基金,2020JJ27FZ117, 大连市科技创新政策分析及保障措施研究, 2020.01-2020.12, 已结题,主持

[5] 华晨宝马汽车有限公司博士项目,A strategy for efficient problem-solving in a large growing organization,2015.9-2019.6,已结题,主持

参与项目

[1] 国家自然科学基金重点项目, 72231010, 人机系统的决策行为与协同管理理论及其方法研究, 2023.01-2027.12, 在研, 第二参与人

[2]国家自然科学基金面上项目,42071273,数据驱动的我国中小学教室空气污染智能建模研究,2021.01-2024.12,在研,参与

[3]国家自然科学基金面上项目, 71871041, “问题处理过程”的精炼方法研究:基于知识创造和知识管理视角,2019-01-2022-12, 在研, 参与

[4]辽宁省科协科技创新智库项目,LNKX2021B06, 关于加快数字辽宁建设与发展的对策研究, 2021.06-2021.10, 在研, 参与


代表性论文(*表示通讯作者

[10]Xu Z*, Dang Y. Data-driven causal knowledge graph construction for root cause analysis in quality problem solving[J].International Journal of Production Research, 2022, DOI: https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2078748. (SCI, EI检索; JCR Q1;IF=9.018;ABS 3星)

[9] Wang Y,Xu Z*, Dang Y. Construction of Double-layer Knowledge Coordination Network for Product Quality Problem Solving[J].IEEE Access, 2022, 10, 74483 - 74494. (SCI, EI检索; JCR Q2)

[8]Xu Z*, Dang Y, Wang Q. Potential buyer identification and purchase likelihood quantification by mining user-generated content on social media[J].Expert Systems With Applications, 2022, 187: 115899. (SCI, EI检索; JCR Q1; IF=8.665; ABS 3星)

[7]Xu Z*, Dang Y. Solution Knowledge Mining and Recommendations for Quality Problem-Solving[J].Computers & Industrial Engineering, 2021, 159: 107313. (SCI, EI检索; JCR Q1; IF=7.180; ABS 2星)

[6] 王余行, 党延忠,徐照光*. 针对论坛数据特点的汽车质量问题挖掘[J]. 中国管理科学, 2021, 29(9): 201-212. (CSSCI, 国家自然科学基金委管理科学部认定的A类期刊)

[5]Xu Z*, Dang Y. Automated digital cause-and-effect diagrams to assist causal analysis in problem-solving: a data-driven approach[J].International Journal of Production Research, 2020, 58(17): 5359-5379. (SCI, EI检索; JCR Q1;IF=9.018;ABS 3星)

[4]Xu Z*, Dang Y, Zhang Z, et al. Typical short-term remedy knowledge mining for product quality problem-solving based on bipartite graph clustering[J].Computers in Industry, 2020, 122: 103277. (SCI, EI 检索; JCR Q1;IF=11.245;ABS 3星)

[3]Xu Z*, Dang Y, Munro P, et al. A data-driven approach for constructing the component-failure mode matrix for FMEA[J].Journal of Intelligent Manufacturing, 2020, 31(1): 249-265. (SCI, EI 检索; JCR Q1;IF=7.136)

[2]Xu Z*, Dang Y, Munro P. Knowledge-driven intelligent quality problem-solving system in the automotive industry[J].Advanced Engineering Informatics, 2018, 38: 441-457. (SCI, EI检索; JCR Q1;IF=7.862)

[1] He L,Xu Z*, Niu Z. Joint optimal production planning for complex supply chains constrained by carbon emission abatement policies[J].Discrete Dynamics in Nature and Society, 2014, 1-14. (SCI检索; JCR Q2)


专著

[1] 徐照光; 党延忠 ; 数智时代质量管理中的数据挖掘与知识管理, 科学出版社, 272千字, 2022


发明专利

[1] 徐照光; 党延忠; 孟裴德, 知识管理系统及方法, 2021-10-01, 授权专利号: ZL201810119973.5, 中国


招生信息

招收管理科学与工程方向硕士研究生1名,欢迎对数据挖掘与知识管理、智能质量管理、工业大数据分析、文本挖掘等领域感兴趣的同学报考。

  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
  • 知信机器学习

  • 智能质量管理

  • 工业大数据分析

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