个人简介

聂庆玮，中共党员，工学博士。2023年12月毕业于南京航空航天大学，师从唐敦兵教授。在攻读博士期间，主要从事多智能体制造系统的研究与应用，并在智能制造系统研究领域获得了较好的研究成果，所提出的面向云定制的网络化协同智能制造系统得到了国际同行广泛认可。曾在智能制造系统领域发表20多篇学术论文，1本中文专著。其中，10多篇SCI论文发表在制造工程领域的国际权威刊物上，如：International Journal of Production Research，International Journal of Computer Integrated Manufacturing，International Journal of Advanced Manufacturing Technology，Computers in Industry，Journal of Intelligent Manufacturing，Robotics & Computer Integrated Manufacturing等，他引300多次。此外，与国际本研究方向优势单位学术交流活跃，与制造系统工程领域内有较大国际影响的Günter Schuh教授和Walter Eversheim教授（德国亚琛工业大学）、Marin Guenov教授 (英国Cranfield大学)、James Gao教授（英国Greenwich大学）等建立了紧密的国际联络与合作关系。

联系方式

邮箱：d.nie@yzu.edu.cn

研究兴趣

多智能体与智能制造系统

网络化协同制造与管控

工业大数据与人工智能

数字孪生与智能工厂

教育及工作经历

2024.01-至今：扬州大学，机械工程学院，讲师

2024.01-2025.12：扬州大学，机械工程学院，师资博士后（合作导师：丁建宁教授）

2018.09-2023.12：南京航空航天大学，机电学院，博士（导师：唐敦兵教授）

2015.09-2018.07：扬州大学，机械工程学院，硕士（导师：周骥平教授）

2011.09-2015.07：南京工程学院，机械工程学院，本科

研究论文

[1] Nie Q, Tang D, and Liu C, et al. A multi-agent and cloud-edge orchestration framework of digital twin for distributed production control[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023, 82: 102543.（SCI 中科院1区Top, IF:10.4）

[2] Nie Q, Tang D, and Zhu H, et al. A multi-agent and internet of things framework of digital twin for optimized manufacturing contro[J]. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2021, 25: 1205-1226.（SCI JCRQ2, IF:4.42）

[3]聂庆玮,唐敦兵,王立平,刘长春.网络化制造系统的研究框架及其主体性分析[J].中国科学：技术科学,2023.（中文权威期刊）

[4]聂庆玮,朱海华,唐敦兵,王立平,宋家烨,刘长春.在云制造背景下用架构驱动的建模方法探讨数字孪生企业[J].南京航空航天大学学报,2023,40(01):106-114

[5] Zhang Z, Tang D,and Nie Q. Research on Workers Integration in Smart Factories With Multi-Agent Control System[J]. IEEE Access, 2021, 9: 132508-132521.（SCI JCRQ2, IF:3.476）

[6] Zhang Y, Tang D, and Nie Q. A flexible configuration method of distributed manufacturing resources in the context of social manufacturing[J]. Computers in Industry, 2021, 132: 103511.（SCI 中科院1区Top, IF:11.245）

[7] Liu C, Tang D, and Nie Q. Probing an intelligent predictive maintenance approach with deep learning and augmented reality for machine tools in IoT-enabled manufacturing[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2022, 77: 102357.（SCI 中科院1区Top, IF:10.4）

[8] Liu C, Tang D, and Nie Q. A transfer learning CNN-LSTM network-based production progress prediction approach in IIoT-enabled manufacturing[J]. International Journal of Production Research, 2022, 0:1-24.（SCI 中科院2区Top, IF:9.018）

[9] Liu C, Tang D, and Nie Q. A Novel Predictive Maintenance Method Based on Deep Adversarial Learning in the Intelligent Manufacturing System[J]. IEEE Access, 2021, 9: 49557-49575.（SCI JCRQ2, IF:3.476）

[10] Liu C, Tang D, and Nie Q. An augmented reality-assisted interaction approach using deep reinforcement learning and cloud-edge orchestration for user-friendly robot teaching [J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023, 85: 102638.（SCI 中科院1区Top, IF:10.4）

专著

[1] 分布式协同制造系统及关键技术.电子工业出版社,202310.

发明专利

[1] 面向离散车间生产过程的数字孪生系统及其构建方法.

[2] 一种面向专业用户、制造商的网络化协同制造平台.

[3] 一种基于区块链技术的网络化协同制造关重信息交互系统.

[4] 基于数字孪生技术的智能制造系统孪生智能体构建系统及方法.

[5] 基于智能网关技术的边缘设备接入系统及接入方法.

[6] 基于区块链的电网物资检测数据处理方法、系统及计算机可读介质.

[7] 一种基于本体的分布式制造资源模型及其构建方法.

[8] 一种基于云制造平台的资源信息交互方法.

[9] 一种基于孪生智能工件的物联车间实时调度方法.

[10] 一种基于复合智能体的车间实时调度方法及装置.

科研项目

[1] 国家重点研发计划“网络化协同制造和智能工厂”重点专项，面向制造任务与分散制造资源匹配的社会化智能工厂协同控制技术。

[2] 国家重点研发计划“网络化协同制造和智能工厂”重点专项定向项目，面向跨企业、跨地域、多层级、分布式制造过程的透明化管控技术。

[3] 国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项，基于敏捷流程管理的自适应模块化生产系统。

[4] 国家自然科学基金重点项目，能源自供给本体感知水环境共融刚柔耦合机器人。

[5] 国家自然科学基金面上项目，面向自组织物联制造的多智能体及其使能技术研究。

[6] 国防基础科研项目，面向**产品精准配送的智能感知网络构建技术。

[7] 工信部高技术船舶科研计划项目，船舶总装建造成套装备项目。

[8] 江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金项目，风-光-氢-储综合能源系统高效率耦合关键技术及重大科技示范。

[9] 江苏省碳达峰碳中和科技创新专项资金项目，钝化接触机理及关键材料技术研究。

[10] 江苏省重点研发计划，基于多智能体的自组织智能制造系统使能技术研发。

招生

拟招生专业：机械电子工程、机械制造及其自动化、计算机科学等专业。

要求

专业相关，踏实勤奋，有坚实的跨学科研究基础（机械电子与计算机科学）。

有独立的系统编程经验，Github高Star项目人员优先。