研究方向 ：

工业大数据分析, 统计机器学习, 质量工程与管理

随着传感与通讯技术的发展, 工业制造开始进入大数据时代, 以数据驱动的智能制造正成为新的工业发展方向。本人致力于基于工业大数据的制造和服务过程中的质量预测、控制和提升，以多种机器学习工具为手段，以工程背景知识为牵引点，开发一系列面向“大数据、小样本”的“工程知识引导+大数据驱动”的质量管理理论与方法。

发表论文：

1. Wang, K., Li, J. and Tsung, F. (2018). Registration-free monitoring of multimode near-circular shape profiles. Quality and Reliability Engineering International, 34(4), 529-542. 

    10.1002/qre.2270

2. Wang, K. and Tsung, F. (2018). A cost-effective and reliable measurement strategy for 3D printed parts by integrating low- and high-resolution measurement systems. IISE Transactions, 50(10), 900-912.

    https://doi.org/10.1080/24725854.2018.1455117
    Honorable Mention of Best Application Paper in the 2019 IISE Transactions (Quality and Reliability).

3. Wang, K., Li, J. and Tsung, F. (2018). Adaptive monitoring of multimodal data. Computers & Industrial Engineering, 125, 364-374. 

    https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.09.001

4. Wang, K. and Tsung, F. (2019). A fast and robust nonparametric monitoring scheme for free-form surface scanning data. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 16(4). 

    10.1109/TASE.2019.2892510

5. Wang, K. and Tsung, F. (2020). Hierarchical sparse functional principal component analysis for multistage multivariate profile Data, IISE Transactions, 53(1), 58-73.  

    https://doi.org/10.1080/24725854.2020.1738599

6. Cheng, L, Wang, K. and Tsung, F. (2020). A hybrid transfer learning framework for in-plane freeform shape accuracy control in Additive Manufacturing, IISE Transactions, 53(3), 298-312.

    https://doi.org/10.1080/24725854.2020.1741741

7. Wang, K. and Tsung, F. (2020). Bayesian cross-product quality control via transfer learning, International Journal of Production Research, Online publication. 

    https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1845413

8. Wang, K. and Tsung, F. (2021). Sparse and structured function-on-function quality predictive modeling by hierarchical variable selection and multitask learning,  IEEE Transactions on Industrial Informatics, 17(10), 6720-6730. 

    https://ieeexplore.ieee.org/document/9277655

9. Wang, K. Li, J and Tsung, F. (2021). Distribution inference from early-stage stationary data streams by transfer learning, IISE Transactions, Online publication.

    https://doi.org/10.1080/24725854.2021.1875520

10. Wang, K. and Tsung, F. (2021). Sparse and robust multivariate functional principal component analysis for passenger flow pattern discovery in metro systems, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,  Online publication.

   https://ieeexplore.ieee.org/document/9439887 

11. Wang, K., Li, J. and Tsung, F. (2022). Efficient and interpretable monitoring of high-dimensional categorical processes, IISE Transactions, Online publication.

   https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/24725854.2022.2106390

专著：

1. Tsung, F. and Wang, K. (2020). "Six Sigma" Chapter, Springer Handbook of Engineering Statistics, 2nd ed.

科研项目：

1. 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，多机台互联协作生产场景下高维自相关网络数据的统计建模与质量监控，2023-01 至 2025-12，主持。

2. 国家自然科学基金委员会，面上项目，基于函数型数据建模与异常检测的多阶段制造原位过程监控，2023-01 至 2026-12，参与。

3. 中国博士后科学基金会，第67批面上项目，基于迁移学习的小批量统计过程监控研究，2020-05至2022-05，主持。

4. 中国博士后国际交流计划，大数据背景下城市轨道交通系统人流量的智慧监控，2020-05至2022-05，主持。
5. 西安交通大学2022年度基本科研业务费，重点科研平台青年学术骨干支持--实验室青年骨干培植（类），复杂重型装备网络化制造平台发展模式运行机制研究，2022-01至2022-12，主持。 
6. 西安交通大学2022年度基本科研业务费（人文社科类），专项科研项目--自由探索与自主创新项目，面向数据安全共享的多主体复杂制造过程的统计质量控制，2022-01 至 2023-12，主持。
7. 国家自然科学基金委员会，重大项目，制造循环工业系统的界面连接与物流优化管理，2022-01至 2026-12，参与。
8. 国家自然科学基金委员会，重点项目，全生命周期质量工程理论与方法，2020-01至 2024-12，参与。
9. 机械制造系统工程国家重点实验室，开放基金，基于多阶段多变量函数型数据的统计质量监控，2020-09至2020-12, 主持。
10. 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，多模式形状轮廓的统计质量控制，2017-01 至 2019-12，参与。

学生指导：

1. 2020年教育部高等学校工业工程类专业教学指导委员会优秀课程设计大赛，工业工程类专业优秀课程设计展示选题（四）“基于质量大数据的轴承故障诊断”，成绩：优秀；学生：黄碧情，周梦豪，杨晓冉，王珏，李绪涵；指导老师：李健，王楷。

2. 2020年第十五届“东风日产杯”清华IE亮剑全国工业工程应用案例大赛，二等奖，学生：黄碧情，周梦豪，杨晓冉，王珏，李绪涵；指导老师：李健，王楷。

3. 2020年本科毕业设计，“某航空产品装配过程质量的智能预测”， 学生：王泽宇，指导老师：王楷。

4. 2020年本科毕业设计，“基于环境监测数据的空气质量的动态建模与预警“，学生：吕俊德，指导老师：王楷。