港科大（廣州）宗福季教授、杜娟助理教授獲得IISE重要獎項
近日，國際工業與系統工程學會年會（Institute of Industrial and Systems Engineers，IISE）在美國亞特蘭大舉行，香港科技大學（廣州）師生榮獲多個重要獎項。
宗福季教授獲「喬治·L·史密斯國際工業工程推廣卓越獎」
香港科技大學（廣州）數據科學與分析學域及計算媒體與藝術學域講座教授、香港科技大學工業工程及決策分析講座教授宗福季獲國際工業與系統工程學會（Institute of Industrial and Systems Engineers, IISE）授予 2025 年度「喬治·L·史密斯國際工業工程推廣卓越獎」（George L. Smith International Award for Excellence in Promotion of Industrial Engineering）。該獎項表彰宗教授長期致力於推動全球協作，提升工業工程專業在國際舞台上的影響力與知名度。
「喬治·L·史密斯國際獎」被業界視為工業工程國際推廣的最高榮譽，旨在嘉獎跨文化、跨地域大力推進學科發展的傑出個人。宗福季教授憑藉前瞻性的跨境研究、對學生及青年學者的悉心指導，以及對行業的深遠影響，完美詮釋了史密斯博士畢生倡導的全球化精神。
正式頒獎典禮於 2025 年 6 月 2 日在美國喬治亞州亞特蘭大舉行的 IISE 年度大會上進行。獎狀讚辭寫道：
「表彰宗福季教授在工業工程領域長期持續的國際領導力——他以戰略性的跨學科研究聯結學界與產業界，培育多國夥伴關係以壯大工業工程人才管道，並作為具影響力的大使，不懈推動專業在全球範圍的進步。」
「獲頒喬治·L·史密斯國際獎是莫大的榮譽，感謝 IISE 對我的肯定。衷心感謝 Loon Ching Tang, Bopaya Bidanda, Kwang-Jae Kim, Chen-Fu Chien 等同仁的提名與長期支持；此獎同樣屬於我的導師、合作夥伴及學生。正是大家對國際合作的不懈努力才促成今日成就。我期待繼續與全球工業工程社群攜手，推動卓越、共融與創新。」
——宗教授的獲獎感言
作為工業工程與管理學會 (IISE)、美國統計學會（ASA）、美國質量學會（ASQ）及國際質量科學院（IAQ）會士，宗教授領導多項促成學術界與產業界合作的國際計劃。在他的帶領下，港科大「質量與數據分析實驗室（QLab）」以及港科大（廣州）「工業信息與智能研究院（Triple-I）」已發展成為工業人工智能與智慧系統研究的前沿中心。此外，他曾任《質量技術期刊》（Journal of Quality Technology）主編，並曾出任港科大工業工程及決策分析學系系主任及港科大（廣州）信息樞紐（Information Hub）創院署理院長。
斯坦福－愛思唯爾將宗教授列為全球前2%高被引學者，充分彰顯其在工業工程、質量控制及數據分析領域的卓越影響力。如今，他接過史密斯博士等前輩的薪火，致力於凝聚全球工業工程專業力量，確保該學科在嚴謹研究與跨文化合作的驅動下，持續成為產業革新，新質生產力的催化劑。
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https://www.iise.org/Details.aspx?id=33739
杜娟助理教授課題組獲多個重要獎項
香港科技大學（廣州）系統樞紐智能製造學域助理教授杜娟在國際工業與系統工程學會年會（Institute of Industrial and Systems Engineers，IISE）榮獲「Dr. Hamed K. Eldin傑出早期職業工業工程學者」（Dr. Hamed K. Eldi Outstanding Early Career lE in Academia Award），她與課題組成員陶澄宇合作的論文獲得「IISE Transactions最佳論文獎」（IISE Transactions Best Paper Award），與課題組成員葉芃合作的論文獲得「IISE數據分析與信息系統分會（Data Analytics and Information Systems Division, DAIS）最佳論文獎」。
「Dr. Hamed K. Eldin傑出早期職業工業工程學者獎」用以表彰獲得博士學位十年內並首次全職學術任命後六年內，在工業工程教育、領導力、專業素養和研究潛力等方面展現出傑出特質的學者。該獎項旨在認可IISE早期職業學者在工業工程方法的應用、設計、研究或開發方面所作出的傑出貢獻。每年由工業工程系主任聯席會（Council of Industrial Engineering Academic Department Heads, CIEADH）遴選一人獲獎。香港科技大學（廣州）系統樞紐智能製造學域助理教授杜娟博士是2025年度的獲獎者。
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https://www.iise.org/Details.aspx?id=594
杜娟教授表示，榮獲該獎項是對其在工業工程領域研究的高度認可。她衷心感謝其就讀博士期間的導師史建軍教授和張璽教授的悉心指導，引領她進入這一研究領域並持續突破。同時，她對此次推薦人Prof. Lihui Wang、Prof. Hui Yang和Prof. Fugee Tsung的認可表示感激，還特別提及系統樞紐院長李世瑋教授和智能製造學域主任湯凱教授，感謝他們的支持，強調港科大（廣州）提供的學術自由與國際合作平台對其研究至關重要。她也感謝學生們的信任與合作，以及家人的無私付出，使其能全心投入科研工作。她願與所有支持者共享這份榮譽。
除了這項備受矚目的個人榮譽，在本屆IISE年會上，杜娟教授課題組憑藉卓越的研究成果榮獲其他兩項最佳論文獎。
杜娟教授與博士畢業生陶澄宇合作的論文「Anomaly Detection for Fabricated Artifact by Using Unstructured 3D Point Cloud Data」榮獲了「IISE Transactions最佳論文獎」（Design and Manufacturing Focus Issue）。IISE Transactions是工業工程領域的旗艦期刊，享有極高的學術聲譽。該獎項旨在表彰在設計與製造領域作出最傑出貢獻的文章，評選範圍覆蓋了該年度所有在Design and Manufacturing Focus Issue上發表的論文，所有論文自動進入評選，競爭異常激烈，最終僅遴選一篇獲獎，含金量極高。
Anomaly Detection for Fabricated Artifact by Using Unstructured 3D Point Cloud Data
Chengyu Tao, Juan Du, Tzyy-Shuh Chang
ABSTRACT
3D point cloud data has been widely used in surface quality inspection to measure fabricated artifacts, allowing the high density and precision of measurements and providing quantitative 3D geometric characteristics for anomalies. Unlike structured 3D point cloud data, unstructured 3D point cloud data can capture the surface geometry completely. However, anomaly detection by using unstructured 3D point cloud data is more challenging due to the nonexistence of global coordinate ordering and the difficulty of mathematically modeling anomalies and discriminating outliers. To deal with these challenges, this paper formulates the anomaly detection problem into a probabilistic framework. By categorizing points into three types, i.e., reference surface point, anomaly point, and outlier point, a novel Bayesian network is proposed to model the unstructured 3D point cloud data. The variational expectation-maximization algorithm is used to estimate parameters and make inference on the unknown types of points. Both simulation and real case studies demonstrate the accuracy and robustness of the proposed method.
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https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/24725854.2022.2152140
杜娟教授與碩士畢業生葉芃合著的論文「Sequential Actuator Placement Selection and Optimization for Aircraft Fuselage Assembly via Reinforcement Learning」榮獲了「IISE數據分析與信息系統分會（Data Analytics and Information Systems Division, DAIS）最佳論文獎」。該獎項由IISE數據分析與信息系統分會評選，旨在嘉獎在數據科學、分析學及信息系統領域中，對理論或應用作出重大原創性貢獻的傑出研究成果。大賽收到了40多篇論文，根據審稿人評分選出10篇論文，每篇論文再由3名審稿人進行雙盲評審，根據審稿人評分選出4篇論文進入決賽，最終由評審團選出1名優勝者。
Sequential Actuator Placement Selection and Optimization for Aircraft Fuselage Assembly via Reinforcement Learning
Peng Ye, Juan Du
ABSTRACT
Precise assembly of composite fuselages is critical for aircraft assembly to meet the ultra-high precision requirements. Due to dimensional variations, there is a gap when two fuselage assemble. In practice, actuators are required to adjust fuselage dimensions by applying forces to specific points on fuselage edge through pulling or pushing force actions. The positioning and force settings of these actuators significantly influence the efficiency of the shape adjustments. The current literature usually predetermines the fixed number of actuators, which is not optimal in terms of overall quality and corresponding actuator costs. However, optimal placement of actuators in terms of both locations and number is challenging due to compliant structures, complex material properties, and dimensional variabilities of incoming fuselages. To address these challenges, this paper introduces a reinforcement learning (RL) framework that enables sequential decision-making for actuator placement selection and optimal force computation. Specifically, our methodology employs the Dueling Double Deep Q-Learning (D3QN) algorithm to refine the decision-making capabilities of sequential actuator placements. The environment is meticulously crafted to enable sequential and incremental selection of an actuator based on system states. We formulate the actuator selection problem as a submodular function optimization problem, where the sub-modularity properties can be adopted to efficiently achieve near-optimal solutions. The proposed methodology has been comprehensively evaluated through numerical studies and comparison studies, demonstrating its effectiveness and outstanding performance in enhancing assembly precision with limited actuator numbers.
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https://arxiv.org/abs/2504.17603
除了在科研上屢獲殊榮，杜娟教授在學術社區服務與領導力方面也獲得了高度認可。她成功當選為IISE質量控制與可靠性工程分會（Quality Control and Reliability Engineering Division, QCRE）2025-2026年度的理事會成員（Board of Directors）。QCRE分會是IISE中最核心、最活躍的分會之一，匯聚了全球在質量、統計和可靠性工程領域的頂尖學者與專家。其理事會成員的選舉競爭激烈，當選者均為該領域內廣受尊敬、成就卓著的領軍人物。作為理事會成員，杜娟教授將深度參與該分會的戰略規劃、年度最佳論文獎組織、ISE年會分會場組織、研討會組織協調等核心工作。