在国家创新研究群体、国家自然科学基金重点项目等支持下，从工业智能制造的基础原理、核心技术和工程应用互为支撑的视角进行了三十年的理论研究和技术创新。通过工业过程数据与制造过程机理深度融合，发明了智能工业数据解析与优化核心技术，利用数据解析技术对生产、物流与能流进行准确计量、诊断和预报，在此基础上对生产计划、调度、操作和控制进行优化决策，提升制造过程的智慧决策能力。
　　1）从工业生产过程中提炼出具有普适性的关键生产与物流调度理论及科学问题，建立了多个新的模型，同时从问题的复杂性、解的结构特征、算法的性能分析等方面进行了理论研究；针对生产与物流调度普遍存在的多目标、复杂约束、大规模且非凸含有整数变量的模型特征导致现有优化方法不能直接有效求解的难题，研制出一系列新的有效的最优化及智能优化方法，能够在短时间内求出问题的最优解或高精度近似解。围绕上述技术原理研究，在优化领域国际重要期刊Operations Research、IEEE Trans. on Evolutionary Computation等发表SCI论文67篇。负责完成的国家自然科学基金4项被评为“特优”，并被选为基金委优秀代表性成果。其中，国家杰出青年科学基金项目<优化理论与技术>，入选基金委20周年杰青优秀巡礼成果。获中国运筹学应用奖一等奖、国际工业与系统工程旗舰期刊IISE Transactions2017年度设计与制造领域唯一的最佳应用论文奖。
　　2）针对我国工业生产流程长、产品种类多、物流呈复杂网状结构、手工调度和已有调度技术难以实现资源、能源和设备的优化配置的技术难题，研制了智能工业数据解析与优化技术，解决了如何在现有设备基础上通过精细化和智能化决策实现提高资源和能源利用率、充分挖掘大型设备的产能、降低生产及物流成本、降低能耗这一长期困扰工业生产实际的关键技术难题，满足了国家对于智能制造的重大迫切需求。上述智能制造技术获授权国家发明专利52项、授权美国发明专利5项。获国家技术发明奖二等奖、教育部技术发明奖一等奖。
　　3）以发明的技术为核心，研制了数据解析与优化平台，已在宝钢、梅钢、湛江钢铁、太钢等企业成功应用，使作业效率提高10余倍，显著提高了资源利用率，降低了能耗、生产及物流成本。其中，研制的板坯合同优化匹配系统被宝钢评为最具实用价值的五星级优化软件系统。智能工业数据解析与优化的应用获国际运筹管理最高奖INFORMS Franz Edelman Award Finalist 奖（每年全球一等奖1个，Finalist 奖5个，此为大陆高校学者首次获奖）、系统科学与系统工程科学技术奖应用奖。项目负责人获全国五一劳动奖章、中国青年科技奖。