来源：上海交通大学机械与动力工程学院（2026-10-16）｜ 分类：行业资讯
摘要
上海交通大学工业工程与管理系李勇祥副教授课题组提出“函数型输出正交加性高斯过程”（FOAGP）方法，将正交效应分解直接嵌入高斯过程模型，构建统一的全局—局部敏感度分析框架。成果“Effect Decomposition of Functional-Output Computer Experiments via Orthogonal Additive Gaussian Processes”发表于 Journal of the American Statistical Association（JASA），博士生谭宇为第一作者，加州大学洛杉矶分校戴晓武助理教授、德州大学阿灵顿分校 Kwok-Leung Tsui 教授为合作者。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 上海交通大学工业工程与管理系李勇祥副教授课题组（第一作者：博士生谭宇） |
| 发生时间 | 2026-10-16 |
| 所属领域 | 院校动态、上海交通大学、学术成果 |
| 关注理由 | 把工业工程中常用的“因素重要性分析”从整体比较推进到“作用机制 + 作用位置”的联合刻画，为复杂工程系统的试验设计与质量控制提供新的统计工具。 |
核心要点
- 新方法命名为 FOAGP（Functional-Output Orthogonal Additive Gaussian Process），把正交效应分解嵌入高斯过程模型，在数据驱动框架下同时刻画各输入因素的独立作用与交互作用。
- 研究建立了统一的全局—局部（GlobalLocal）敏感度分析框架：在保留传统“因素重要性分析”整体评估能力的同时，进一步回答“因素在何时、何处产生影响”。
- 在复合材料飞机机身形状控制案例中，模型对 10 个作动器逐一给出机身变形的独立影响，并给出各作动器影响强度随机身周向位置变化的曲线。
- 结果显示：机身下半部作动器近似对称布置，第 1 与第 10、第 2 与第 9、第 3 与第 8 个作动器作用模式相近；距机身最低点越远的作动器影响越强，第 1、第 10 个尤为显著。
- 该方法可支撑作动器布局优化、关键控制变量筛选与系统结构简化——对影响微弱的作动器可考虑简化，从而降低机身控制成本。
背景解读
在航空、航天、能源等复杂工程系统中，设计者面对的往往是“黑箱”：多个输入因素共同决定系统响应，而响应本身可能不是一个数值，而是一条随时间变化的曲线、或一种随空间分布的形态，即所谓“函数型输出”。这类系统的传统分析手段是“因素重要性分析”——给每个输入因素算出一个整体重要性指标。但整体指标只能回答“哪个因素更重要”，无法回答“这个因素在什么时间、什么位置起作用”，对工程决策的支撑有限。与此同时，计算机试验（Computer Experiments）与高斯过程代理模型已成为复杂系统设计与优化的主流工具，工业工程中的试验设计（DOE）、响应曲面方法与敏感度分析由此从物理试验延伸到仿真数据。此次上海交通大学工业工程与管理系的工作，正是把“效应分解”与“全局—局部敏感度分析”耦合进同一套高斯过程框架：在数据驱动的前提下，既做整体排序，又做空间与时间定位。对以“提升系统效率与可靠性、降低设计与控制成本”为目标的工业工程而言，这相当于在方法论层面把分析链条从“排序”延长到“机制与位置”，为后续的布局优化、变量筛选与系统简化提供更直接的定量依据。相关成果发表于国际统计学期刊 JASA。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 发表期刊 | JASA（Journal of the American Statistical Association） | 国际统计学期刊，方法论成果获权威同行认可 |
| 案例规模 | 1 个机身有限元模型、10 个作动器 | 覆盖 10 个作动器对机身变形的独立影响与局部影响 |
| 团队构成 | 第一作者 1 人（博士生）+ 通讯作者 1 人 + 海外合作者 2 人 | UCLA 与德州大学阿灵顿分校参与，属国际合作成果 |
| 方法输出 | 全局敏感度指标 + 局部方差曲线 | 由“哪个因素重要”细化到“在哪个区域重要” |
与工业工程的关联
这项成果直接落在工业工程方法论的核心地带：试验设计与敏感度分析。IE 长期用 DOE、响应曲面和代理模型做工艺参数筛选与质量优化，而 FOAGP 解决的正是“输出是曲线或形态而非单值”这一长期痛点——机身形状误差、焊接变形、加工平面度这类质量特征本身就是函数型输出。方法把“关键因素识别”与“影响区域定位”合二为一，可直接服务于工装与作动器布局优化、关键控制变量筛选和系统简化。对制造企业而言，这意味着能用更少的传感器与更精简的控制通道达到同等精度，是“设计阶段降本”的典型 IE 路径；对院校师生而言，它也是把统计学前沿方法引入 IE 研究生课程与方法类课题的良好范本。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照《工业工程门户》方法与工具分类中的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：工业工程
工业工程（IE, Industrial Engineering）是对人、物料、设备、能源和信息所组成的集成系统进行设计、改善和设置的学科，目标是在保证质量与安全的前提下降低成本、提高效率。
IE 术语小课堂：智能制造
智能制造（Intelligent Manufacturing）指深度融合新一代信息技术与先进制造技术，具备自感知、自决策、自执行能力的生产方式，是《中国制造 2025》的主攻方向，与工业工程的系统优化方法高度互补。
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原文链接
https://me.sjtu.edu.cn/tsfx-kjqy/78061.html
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