基本信息

常建涛 副教授/博士/硕导
工业大数据研究中心主任
专业：机械制造及其自动化
研究方向：智能制造与数字化制造、工业大数据技术、工业人工智能
工作单位：智能制造与工业大数据研究中心
机电工程学院

联系方式
通信地址：西安电子科技大学187#
电子邮箱：taocj@xidian.edu.cn
办公地点：北校区主楼3区258


个人简介
常建涛，山东潍坊人，副教授/工学博士/硕士生导师，工业大数据研究中心主任，质量大数据国际联合技术研究中心副主任。江苏省镇江市“金山英才计划”、“长山计划”特聘专家。
研究方向为智能制造与数字化制造、工业大数据技术、工业人工智能。
获河南省科技进步二等奖1项。
发表 SCI/EI 检索论文10余篇。
申请、授权发明专利20余项，获软件著作权10余项。
主持国家自然基金项目，工信部智能制造新模式项目，工信部国家科技重大专项（04）项目，工信部工业互联网专项，陕西省科技重大专项，陕西省重点研发计划，国家博士后面上项目等7项，主持大型制造企业项目10余项。
参与国家自然基金面上项目2项、国家发改委大数据专项1项、工信部智能制造综合标准化项目1项，陕西重点研发计划项目2项，参与大型制造企业横向课题10余项。
参与智能制造及工业大数据标准制定4项。

主要研究方向
1.智能制造与数字化制造
2.工业大数据技术
2.1智能制造大数据（设计大数据、工艺大数据、生产大数据、质量大数据、运维大数据、能耗大数据等）
2.2智慧建造大数据（勘察设计大数据、工程施工大数据、运维运营大数据、智慧城市大数据等）
3.工业人工智能

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基本信息

常建涛 副教授/博士/硕导
工业大数据研究中心主任
专业：机械制造及其自动化
研究方向：智能制造与数字化制造、工业大数据技术、工业人工智能
工作单位：智能制造与工业大数据研究中心
机电工程学院

联系方式
通信地址：西安电子科技大学187#
电子邮箱：taocj@xidian.edu.cn
办公地点：北校区主楼3区258


个人简介
常建涛，山东潍坊人，副教授/工学博士/硕士生导师，工业大数据研究中心主任，质量大数据国际联合技术研究中心副主任。江苏省镇江市“金山英才计划”、“长山计划”特聘专家。
研究方向为智能制造与数字化制造、工业大数据技术、工业人工智能。
获河南省科技进步二等奖1项。
发表 SCI/EI 检索论文10余篇。
申请、授权发明专利20余项，获软件著作权10余项。
主持国家自然基金项目，工信部智能制造新模式项目，工信部国家科技重大专项（04）项目，工信部工业互联网专项，陕西省科技重大专项，陕西省重点研发计划，国家博士后面上项目等7项，主持大型制造企业项目10余项。
参与国家自然基金面上项目2项、国家发改委大数据专项1项、工信部智能制造综合标准化项目1项，陕西重点研发计划项目2项，参与大型制造企业横向课题10余项。
参与智能制造及工业大数据标准制定4项。

主要研究方向
1.智能制造与数字化制造
2.工业大数据技术
2.1智能制造大数据（设计大数据、工艺大数据、生产大数据、质量大数据、运维大数据、能耗大数据等）
2.2智慧建造大数据（勘察设计大数据、工程施工大数据、运维运营大数据、智慧城市大数据等）
3.工业人工智能

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科学研究
部分科研项目：
1、国家科技重大专项（04专项），生产线综合性能评估与评价方法（运载火箭关键承力构件制造成套装备与生产线应用示范），2019-2020.
2、国家工业互联网专项，紫光基础共性工业互联网平台试验测试环境建设，2018-2021.
3、陕西省重点研发计划，面向SMT产线的制造大数据耦合关联分析技术研究，2020-2022.
4、陕西省重点研发计划，面向智能工厂的5G工业互联网集成应用验证，2020-2022.
5、电子制造企业课题，基于人工智能的终端SMT产线缺陷追溯技术研究，2019-2021.
6、航天企业课题，基于工业大数据的产品质量评估模型，**.
7、国家自然科学基金项目，基于大数据挖掘的复杂产品总完工时间动态预测，2016/01-2018/12.
8、工信部智能制造项目，质量大数据分析系统，2016-2018.
9、工信部2016智能制造综合标准化项目，开关设备数字化车间运行管理标准研究与试验验证，2016-2018.
10、陕西省科技统筹创新工程计划项目,面向输配电装备制造行业的试验检测服务服务平台研发及示范应用，2015.3-2016.12.
11、陕西省工业攻关项目，机械制造企业高层决策支持关键技术研究，2013/01-2014/12.
12、陕西省工业攻关项目，基于异构信息集成的离散制造系统决策支持系统，2010/01-2012/12.
13、中央高校基本业务费项目，基于产能平衡与任务自动分解的制造企业决策支持系统，2012/01-2013/12.
主要研究了制造企业的产能平衡和任务自动分解基础上的决策支持技术，建立了专家知识库，并对包含决策树算法，决策模板等技术的决策支持系统进行了开发.
14、某大型制造企业项目，基于Saas构架与多信息融合技术的大型旋转机械远程健康管理服务集成平台研发、2015/03-2016/06.
15、中央高校基本业务费项目，基于工业互联网的离散制造业大数据分析与协同管理研究，2014/01-2015/12.
16、某盾构施工企业项目，基于工业大数据分析的盾构智能辅助决策支持系统设计与开发，2015/10-2017/06.
开展了地下隧道施工所用的盾构机在施工过程中的智能决策支持技术方面的研究，能够为管理人员和工程人员的各项决策提供支持.
17、某大型制造企业项目，基于大数据挖掘的输变电设备故障影响因素分析，2016/11-2018/12.
18、某通讯设备制造上市公司，SMT大数据研究，2017-2018.
开展了电子制造业SMT大数据研究，对印刷参数优化、阈值估计、印锡缺陷预测等方面进行了研究并落地应用.
19、某电子制造企业项目，静电监控系统(iDAS)应用效果大数据分析及基础平台，2018-2019.

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学术论文
部分学术论文：
1、Jin, Cheng; Kong, Xianguang; Chang, Jiantao;Internal crack detection of castings: a study based on relief algorithm and Adaboost-SVM , Kong, Xianguang; Chang, Jiantao; Wang, Pei;INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY,2020.
2、A novel approach of fault-influencing factors analysis for high-voltage switchgears quality supervision based on industrial big data, PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART B-JOURNAL OF ENGINEERING MANUFACTURE,2019.
3、Kong, Xianguang; Chang, Jiantao; Niu, Meng;Research on real time feature extraction method for complex manufacturing big data, INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY,2018
4、Chang J T, Qiu Y Y, Kong X G. A Novel Output Prediction Method in Production Management Based on Parameter Evaluation Using DHNN[J]. Journal of Applied Mathematics, 2013,2013. (SCI: 001).
5、Chang J T, Kong X G, Yin L. A Novel Approach for Product Makespan Prediction in Production Lifecycle[J].International Journal of Advanced Manufacturing,2015,80(5-8):1433-1448.(SCI: 058).
6、Kong X G,Chang J T, etc.Research on real time feature extraction method for complex manufacturing big data,International Journal of Advanced Manufacturing, 2016.(SCI源刊,已在线出版).
7、常建涛,仇原鹰,李申等. 生产计划与调度中的次年产量预测方法[J].计算机集成制造系统,2013,19(7):1648-1653. (EI: 20**0)
8、Chang J T, Qiu Y Y, Li S. Decision Support Technology of Enterprise Production Management Based on Data Mart[J]. Advanced Materials Research, 2011, 201: 750-754. ( EI:885)
9、Chang J T, Qiu Y Y, Kong X G, et al. Research on Information Integration of Production Management and Decision Information Visualization in Manufacturing Enterprises[J]. Applied Mechanics and Materials, 2010, 37: 1031-1035. (EI: 221)
10、Kong X G, Qiu Y Y, Chang J T. Research and implementation of CATIA tool integration technology based on CAA[J]. Przeglad Elektrotechniczny. 2012, 88(7B): 300-302. (SCI: 08)
11、李申, 邵晓东, 常建涛. 面向产品设计过程的动态工作流建模方法[J]. 计算机集成制造系统, 2012, 18(006): 1136-1144.(EI: 290)
部分发明专利：
1、基于数据的断路器故障影响因素定性分析方法
2、基于SparkR的检测总完工时间极小化方法
3、基于工业大数据产品工期的约束条件分析系统与方法
4、一种基于异构系统集成的信息挖掘与进度预测方法
5、一种基于产品结构树的设计流程动态建模方法
6、基于自编码器和集成学习的SMT生产追溯方法
7、基于粒子群优化算法的SMT产线检测阈值设定方法
8、基于工业大数据的SMT印刷参数推荐方法
9、基于SVM的Adaboost模型的铸件缺陷识别方法
10、基于大数据的液晶显示器响应时间预测方法
11、基于支持向量机的地面沉降预测系统和方法

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科研团队
智能制造与工业大数据研究中心
中心目前已建立了4个产学研联合实验室，1个国际合作联合实验室，与10余家单位保持产学研合作，与国际知名的工业大数据机构IMS合作。产学研合作单位包括国内知名航空航天科研院所、大型制造企业及大数据技术公司等。掌握了大数据平台的建立技术、大数据挖掘与分析技术、各类分析与预测模型构建技术等，具备大数据分析、预测技术能力，可靠性分析能力以及虚拟仿真系统和软件系统开发能力。中心目前有教授2人，副教授5人，讲师3人，博硕士研究生60余人。

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课程教学
目前本人承担的教学任务：
工业大数据，必修，48学时。
结合本人十多年科研经验，深入讲解工业大数据基础理论、工业大数据关键技术，工业大数据分析方法论，工业大数据案例实践。
并从多角度多维度分析工业大数据与工业互联网、智能制造、数字孪生与CPS的关系。
数字电路与逻辑设计，必修，48学时。
产品全生命周期管理，选修，16学时。

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招生要求
硕士研究生招生要求：
1. 品行端正，上进心、责任心强。
2. 对智能制造、工业大数据、工业互联网、工业人工智能等感兴趣，勤学好问。
2020年招生计划：
硕士研究生4名。

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Profile
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Introduction
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Research Interests
1．
2.
3．
4．
5．

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Research
目前研究团队承担的科研项目：

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Papers
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Honors
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Team
团队教师




博士研究生
硕士研究生

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Teaching
目前本人承担的教学任务：

课件下载 示例

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Admission
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关于研究生招生的信息：
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