王俊凯，同济大学CIMS中心助理教授，硕士生导师。2017年获同济大学系统工程专业博士学位，2017-2019年参与同济大学“海底科学观测网”国家重大科技基础设施项目任工程师，2019-2022于同济大学电子与信息工程学院任助理研究员。先后在美国普渡大学（Purdue University）环境与生态工程系、瑞典皇家理工学院（KTH Royal Institute of Technology）生产工程系及加拿大尼普森大学（Nipissing University）计算机科学与数学系访问交流。现为IEEE、中国自动化学会、中国机械工程学会、上海市系统工程学会会员。获IEEE Young Professional Travel Award，成果入选《上海科技年鉴》。
科研项目
主持国家自然科学基金青年项目、国家重点研发项目子课题、上海市软科学重点项目、上海市浦江人才计划项目等；先后参与国家自然科学基金重大、重点及面上项目，国家重点研发计划，工信部重大专项，国家重大科技基础设施等项目近十项。
代表论文
1. P. Zhang, F. Qiao, J. Wang, and J. W. Sutherland, "Novel multi-criteria sustainable evaluation for production scheduling based on fuzzy analytic network process and cumulative prospect theory-enhanced VIKOR," IEEE Robotics and Automation Letters, 2022, 7(4): 9969-9976.
2. L. Zhang, F. Qiao, J. Wang, and X. Zhai, “Equipment health assessment based on improved incremental support vector data description,” IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, 2021, 51(5): 3205-3216.
3. J. Wang, H. Du, J. Xing, F. Qiao, and Y. Ma, “Novel energy- and maintenance-aware collaborative scheduling for a hybrid flow shop based on dual memetic algorithms,” IEEE Robotics and Automation Letters, 2020, 5(4): 5613-5620.
4. J. Wang, F. Qiao, F. Zhao, and J. W. Sutherland, “Batch scheduling for minimal energy consumption and tardiness under uncertainties: a heat treatment application,” CIRP Annals-Manufacturing Technology, 2016, 65(1):17-20.
5. J. Wang, F. Qiao, F. Zhao, and J. W. Sutherland, “A data driven model for energy consumption in the sintering process,” Journal of Manufacturing Science and Engineering-Transactions of the ASME, 2016, 138(10), p. 101001/1-12.
学术专著
《高能效制造调度协同优化技术》, 上海: 同济大学出版社, 2022.
代表专利
1. 基于ISAA 算法的烧结配料优化控制方法及控制装置, 授权号: ZL201911014041.5
2. 一种混合流水车间生产设备调度控制方法, 授权号: ZL202010575648.7
3. 考虑疲劳度的柔性流水车间调度控制方法、介质及设备, 授权号: ZL202110516138.7
4. 一种基于集成模型的烧结能耗预测方法, 授权号: ZL2015102254098
5. 一种面向智能车间的自适应调度方法, 授权号: ZL201911403830.8
教学与人才培养
主讲课程：人工智能基础（辅修、春季）、Python人工智能程序设计实践（实践，春季）
参与授课：人工智能科学与技术（通识，春季）、系统工程原理（秋季）
指导或联合指导的学生已获得同济大学优秀硕士毕业论文、同济大学大学生创新创业学术论坛成长组一等奖、人本智造学术会议最佳学生报告奖等荣誉，指导本科生完成上海市级大学生创新创业项目。
招收学术/专业型硕士、工程硕士、非全硕士、金融专硕等，欢迎有志于从事人工智能、智能制造、企业管理交叉学科研究的同学报考或入组学习！