2025年第二届材料工程与智能制造国际学术会议

第二届材料工程与智能制造国际学术会议（CMEIM 2025）将于 2025 年 6 月 13-15 日在中国-上海隆重召开。会议将围绕“材料工程 ”、“智能制造 ”等相关最新研究领域，为来自国内外高等院校、 科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验，扩大专业网络，面 对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台，探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用，也为参会者建立业务或研究上的联系以及寻 找未来事业上的全球合作伙伴。我们希望这次会议能够对这些最新科学领域的知识更新做出重大贡献。诚挚欢迎海内外学者投稿和参会。

大会主席

陈新 教授 -华东理工大学

Prof. Ali Mohammad-Djafari-宁波数字孪生（东方理工）研究院

程序委员会主席

曹博 教授-西北工业大学

孙扬 教授 -河北工程大学

张伦勇 副教授 - 哈尔滨工业大学

出版主席

余亮 教授-西北工业大学

孟岭超 副教授-西北工业大学

组织委员会主席

吴国松 教授-河海大学

初宁 教授级高工-宁波数字孪生（东方理工）研究院

主讲嘉宾

Prof.Ali Mohammad-Djafari-宁波数字孪生（东方理工）研究院

初宁 教授级高工-宁波数字孪生（东方理工）研究院

余亮 教授-西北工业大学

曹博 教授-西北工业大学

孟岭超 副教授-西北工业大学

以下内容为GPT视角对材料工程与智能制造国际学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

材料工程与智能制造研究现状

材料工程研究现状新型材料研发

先进高分子材料：高分子材料在日常生活和工业生产中应用广泛。近年来，高性能工程塑料、功能高分子材料等成为研究热点。例如，聚酰亚胺（PI）具有优异的耐热性、绝缘性和机械性能，被广泛应用于航空航天、电子信息等领域。通过分子结构设计和合成工艺优化，研究人员不断提高聚酰亚胺的性能，开发出具有更高耐热等级、更低介电常数的品种，以满足5G通信、高速列车等高端领域的需求。

金属基复合材料：以金属为基体，加入增强相制备而成的金属基复合材料，具有高强度、高模量、耐高温等优点。碳纤维增强铝基复合材料在航空航天领域展现出巨大潜力，其比强度和比模量远高于传统铝合金，可有效减轻飞行器结构重量，提高燃油效率。目前，研究人员致力于解决碳纤维与铝基体之间的界面结合问题，通过表面改性等技术提高界面结合强度，进一步发挥金属基复合材料的性能优势。

纳米材料：纳米材料因其独特的尺寸效应、表面效应和量子效应，具有许多优异的物理、化学性能。在能源领域，纳米材料被广泛应用于锂离子电池、太阳能电池等。例如，纳米级的二氧化钛（TiO₂）可作为锂离子电池的负极材料，具有较高的比容量和良好的循环稳定性；石墨烯基纳米复合材料在超级电容器领域表现出优异的电化学性能，具有高功率密度和长循环寿命。

材料制备与加工技术

3D打印技术：3D打印技术为材料制备与加工带来了革命性的变化。它能够根据计算机辅助设计（CAD）模型，直接将材料逐层堆积制造出三维实体零件，具有个性化定制、复杂结构制造等优势。在金属3D打印方面，选择性激光熔化（SLM）和电子束熔化（EBM）等技术已逐渐成熟，可制造出高精度、高性能的金属零件，广泛应用于航空航天、医疗器械等领域。在陶瓷3D打印领域，光固化成型、直写成型等技术不断发展，为陶瓷制品的快速制造提供了新的途径。

薄膜制备技术：薄膜材料在电子、光学、能源等领域具有重要应用。物理气相沉积（PVD）、化学气相沉积（CVD）等薄膜制备技术不断改进和创新。例如，原子层沉积（ALD）技术能够实现原子级别的薄膜生长控制，制备出厚度均匀、界面清晰的薄膜，在半导体芯片制造、太阳能电池等领域发挥着关键作用。

材料性能表征与评价

先进的表征技术：随着科技的发展，各种先进的材料性能表征技术不断涌现。扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）等电子显微镜技术能够提供材料微观结构的高分辨率图像，帮助研究人员深入了解材料的组织结构和缺陷情况。X射线衍射（XRD）技术可用于分析材料的晶体结构和相组成，为材料的性能研究提供重要依据。此外，拉曼光谱、红外光谱等光谱分析技术能够对材料的化学键和分子结构进行表征。

多尺度模拟与计算：材料性能的模拟与计算成为材料研究的重要手段。通过第一性原理计算、分子动力学模拟等方法，研究人员可以在原子和分子尺度上研究材料的性能和行为，预测材料的结构和性质，为新型材料的研发提供理论指导。例如，利用第一性原理计算可以预测材料的电子结构、力学性能等，大大缩短了新型材料的研发周期。

智能制造研究现状智能制造关键技术

工业物联网（IIoT）：工业物联网通过将传感器、设备、系统和人员连接起来，实现生产过程的实时数据采集、传输和分析。在智能制造工厂中，各种生产设备、物流设备和检测设备都配备了传感器，能够实时采集设备的运行状态、生产进度、质量数据等信息，并通过网络传输到数据中心。企业管理人员可以通过数据分析平台实时监控生产过程，及时发现和解决问题，提高生产效率和质量。

人工智能与机器学习：人工智能和机器学习技术在智能制造中得到了广泛应用。在质量检测方面，利用深度学习算法对产品的图像、声音等数据进行分析，可以实现自动化的质量检测，大大提高检测效率和准确性。在生产调度方面，通过机器学习算法对历史生产数据进行分析和学习，可以优化生产计划，合理安排生产资源，提高生产效率。

数字孪生技术：数字孪生技术通过建立物理实体在虚拟空间中的数字模型，实现对物理实体的实时映射和仿真分析。在产品设计阶段，利用数字孪生技术可以对产品的性能进行虚拟测试和优化，减少实际试制次数，降低研发成本。在生产过程中，数字孪生技术可以实时监控生产设备的运行状态，预测设备故障，提前进行维护，提高设备的可靠性和可用性。

智能制造系统与平台

智能工厂：智能工厂是智能制造的典型应用场景，它集成了先进的自动化设备、信息化系统和智能化管理技术，实现了生产过程的自动化、数字化和智能化。在智能工厂中，生产设备之间、设备与信息系统之间实现了互联互通，生产过程实现了自动化控制和优化调度。例如，德国的“工业4.0”示范工厂通过引入智能机器人、自动化生产线和工业物联网技术，实现了生产过程的高度自动化和柔性化，能够快速响应市场需求的变化。

工业互联网平台：工业互联网平台是智能制造的核心支撑，它汇聚了设备、数据、应用等资源，为企业提供设备管理、生产运营、供应链协同等一站式服务。目前，国内外已经涌现出了一批知名的工业互联网平台，如西门子的MindSphere、海尔的COSMOPlat等。这些平台通过整合产业链上下游资源，促进了制造业的协同创新和转型升级。

材料工程与智能制造融合的研究现状智能材料研发与制造

自适应材料：研究人员致力于开发具有自适应能力的智能材料，这些材料能够根据外界环境的变化（如温度、压力、电场、磁场等）自动调整自身的性能。例如，形状记忆合金能够在特定温度下恢复预先设定的形状，在航空航天、医疗器械等领域具有广泛应用前景。通过智能制造技术，可以实现对形状记忆合金制备过程的精确控制，提高材料的性能稳定性和一致性。

自修复材料：自修复材料能够在受到损伤后自动修复，延长材料的使用寿命。利用3D打印技术和智能材料，可以制造出具有自修复功能的复合材料结构。例如，在复合材料中嵌入微胶囊，当材料出现裂纹时，微胶囊破裂释放出修复剂，实现裂纹的自修复。

材料制造过程的智能化

智能加工设备：将人工智能、传感器技术等集成到材料加工设备中，实现加工过程的智能化控制。例如，智能数控机床能够根据加工零件的材质、形状和加工要求，自动调整加工参数，提高加工精度和效率。在金属切削加工中，通过实时监测切削力、切削温度等参数，智能数控机床可以自动调整切削速度、进给量等参数，避免刀具磨损和工件报废。

智能生产线：构建基于工业物联网和大数据分析的智能材料生产线，实现生产过程的自动化、信息化和智能化管理。在陶瓷生产线上，通过安装各种传感器，实时采集原料配比、成型压力、烧成温度等数据，并利用数据分析算法对生产过程进行优化控制，提高产品质量和生产效率。

材料性能预测与优化

基于数据驱动的材料性能预测：利用智能制造过程中产生的大量数据，结合机器学习和数据挖掘技术，建立材料性能预测模型。通过对材料的成分、制备工艺、微观结构等数据进行分析，可以预测材料的力学性能、物理性能等，为材料的设计和优化提供依据。例如，在钢铁材料研发中，通过收集不同成分和工艺条件下钢铁材料的性能数据，建立性能预测模型，可以快速筛选出具有优异性能的材料配方。

材料设计与制造一体化优化：将材料设计与制造过程进行集成，实现从材料设计到制造的全过程优化。利用数字孪生技术，在虚拟环境中对材料的性能和制造过程进行仿真分析，优化材料的成分和制备工艺，提高材料的性能和制造效率。例如，在航空航天领域，通过材料设计与制造一体化优化，可以开发出高性能、轻量化的航空材料，提高飞行器的性能和燃油效率。

材料工程与智能制造研究可以应用在哪些行业或产业领域

航空航天领域

飞机制造

材料应用：材料工程为飞机提供了高性能的结构材料，如钛合金、复合材料等。钛合金具有高强度、低密度和良好的耐腐蚀性，被广泛应用于飞机的发动机叶片、机身框架等关键部位。复合材料则以其轻质高强的特点，用于制造飞机的机翼、尾翼等部件，有效减轻了飞机重量，提高了燃油效率。

智能制造应用：智能制造技术实现了飞机零部件的精密加工和高效装配。例如，利用3D打印技术可以制造出复杂的飞机零部件，减少加工工序和材料浪费。同时，通过工业物联网技术对生产过程进行实时监控和优化，确保飞机制造的质量和效率。

航天器研发

材料应用：航天器需要在极端的环境下运行，对材料的性能要求极高。高温合金、陶瓷基复合材料等被用于制造航天器的发动机、热防护系统等部件。高温合金能够承受高温和高压，保证发动机的正常运行；陶瓷基复合材料则具有良好的隔热性能，可保护航天器免受高温气流的侵蚀。

智能制造应用：在航天器的研发过程中，数字孪生技术发挥着重要作用。通过建立航天器的数字模型，可以在虚拟环境中对其进行各种测试和优化，提前发现潜在的问题，减少实际试制次数和成本。同时，利用人工智能算法对航天器的飞行轨迹和姿态进行精确控制，提高航天器的运行安全性和可靠性。

汽车工业领域

新能源汽车

材料应用：材料工程为新能源汽车的发展提供了关键支持。例如，锂离子电池的正负极材料、电解液等不断改进，提高了电池的能量密度、安全性和循环寿命。此外，轻量化材料如铝合金、镁合金和碳纤维增强复合材料在汽车车身和零部件中的应用，降低了汽车的整体重量，提高了续航里程。

智能制造应用：智能制造技术实现了汽车生产的高度自动化和柔性化。机器人被广泛应用于汽车焊接、涂装和装配等环节，提高了生产效率和产品质量。同时，通过工业互联网平台实现供应链的协同管理，确保原材料的及时供应和生产计划的顺利执行。

智能网联汽车

材料应用：智能网联汽车需要大量的传感器和电子元件，对材料的电磁性能、耐高温性能等提出了新的要求。例如，用于传感器的特殊合金材料和用于电子元件的高性能陶瓷材料等。

智能制造应用：借助人工智能和大数据分析技术，智能网联汽车可以实现自动驾驶、智能导航和远程监控等功能。在生产过程中，智能制造系统可以对汽车的各项性能进行实时检测和优化，确保汽车的安全性和可靠性。

电子信息领域

半导体芯片制造

材料应用：材料工程为半导体芯片制造提供了高纯度的硅材料、光刻胶、靶材等关键材料。硅材料是芯片的基础，其纯度和晶体质量直接影响芯片的性能。光刻胶则用于在硅片上形成微小的电路图案，对芯片的集成度和性能起着至关重要的作用。

智能制造应用：智能制造技术实现了半导体芯片制造的高度精密化和自动化。光刻机、刻蚀机等设备通过精确的控制和监测，保证了芯片制造的质量和良率。同时，利用机器学习算法对生产过程进行优化，提高生产效率和降低成本。

新型显示技术

材料应用：在OLED、Micro - LED等新型显示技术中，材料工程研发出了高性能的有机发光材料、量子点材料等。这些材料具有高亮度、高对比度、低功耗等优点，为显示技术的发展带来了新的突破。

智能制造应用：智能制造技术实现了显示面板的大规模生产和质量控制。自动化生产线可以快速、准确地完成显示面板的制造过程，同时通过在线检测设备对产品质量进行实时监测，及时发现和剔除不良品。

医疗器械领域

植入式医疗器械

材料应用：材料工程为植入式医疗器械提供了生物相容性好、力学性能优良的材料。例如，钛合金和钴铬合金用于制造人工关节、骨钉等植入物，具有良好的耐腐蚀性和生物相容性，能够与人体组织良好结合。生物可降解材料如聚乳酸（PLA）等被用于制造缝合线、骨修复支架等，可在体内逐渐降解，避免了二次手术取出的痛苦。

智能制造应用：智能制造技术实现了植入式医疗器械的个性化定制和精密加工。通过3D打印技术，可以根据患者的具体病情和身体特征，制造出符合个体需求的医疗器械，提高治疗效果和患者的舒适度。

医疗检测设备

材料应用：医疗检测设备需要高灵敏度、高稳定性的材料。例如，用于传感器的特殊材料可以提高检测的准确性和可靠性。

智能制造应用：智能制造技术实现了医疗检测设备的自动化生产和质量检测。在生产过程中，利用先进的检测设备对产品的性能进行严格测试，确保医疗检测设备的质量符合标准。

能源领域

新能源发电

材料应用：在太阳能光伏发电中，硅基太阳能电池材料不断改进，提高了光电转换效率。钙钛矿太阳能电池作为新型材料，具有成本低、效率高的潜力。在风力发电中，高性能的玻璃纤维增强复合材料用于制造风力发电机叶片，提高了叶片的强度和耐久性。

智能制造应用：智能制造技术实现了新能源发电设备的大规模生产和智能化运维。通过传感器和物联网技术，可以实时监测发电设备的运行状态，及时发现故障并进行维护，提高发电效率和可靠性。

能源存储

材料应用：材料工程在能源存储领域取得了重要进展，如锂离子电池、钠离子电池等新型电池材料的研发。这些材料具有高能量密度、长循环寿命等优点，为电动汽车、智能电网等提供了可靠的能源存储解决方案。

智能制造应用：智能制造技术实现了电池生产的高度自动化和质量控制。在电池制造过程中，通过精确控制材料的配比和工艺参数，保证了电池的性能和质量。同时，利用大数据分析技术对电池的使用情况进行监测和优化，延长电池的使用寿命。

材料工程与智能制造领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构国内

中国科学院金属研究所

研究实力：在金属材料领域成果丰硕，涵盖高温合金、钛合金、镁合金等多个方向。拥有先进的材料制备、表征和性能测试设备，承担了大量国家级科研项目。

突出成果：研发的多种新型高温合金应用于航空航天发动机，提高了发动机的性能和可靠性；在镁合金轻量化应用方面取得重要突破，推动了镁合金在汽车、电子等领域的应用。

清华大学材料学院

研究实力：学科门类齐全，在材料科学与工程的基础研究和应用研究方面均处于国内领先水平。学院拥有一批国内外知名的专家学者，科研团队实力雄厚。

突出成果：在新型功能材料、纳米材料、生物医用材料等领域取得了一系列创新性成果。例如，研发的高性能锂离子电池材料提高了电池的能量密度和安全性。

上海交通大学材料科学与工程学院

研究实力：在材料加工工程、材料物理与化学等方向具有显著优势。学院注重产学研结合，与众多企业建立了紧密的合作关系。

突出成果：在先进钢铁材料、轻合金材料、复合材料等领域开展了深入研究，研发的先进钢铁材料应用于高端装备制造，提高了装备的性能和质量。

国外

美国麻省理工学院材料科学与工程系

研究实力：是全球材料科学领域的研究重镇，拥有顶尖的科研设施和优秀的科研人才。在材料的设计、合成、加工和性能研究等方面具有深厚的学术底蕴。

突出成果：在纳米材料、生物材料、能源材料等领域取得了众多开创性成果。例如，在纳米材料的制备和应用方面处于世界领先地位，为纳米科技的发展做出了重要贡献。

德国马普学会钢铁研究所

研究实力：专注于钢铁材料的研究和开发，在钢铁的冶炼、加工、性能优化等方面具有丰富的经验和卓越的技术。该研究所与德国的钢铁企业保持着密切的合作，为德国钢铁工业的发展提供了强大的技术支持。

突出成果：研发的高强度、高韧性钢铁材料广泛应用于汽车、船舶、桥梁等领域，提高了产品的质量和性能。

日本国立材料科学研究所（NIMS）

研究实力：在材料科学的基础研究和应用研究方面都具有很高的水平。该研究所的研究领域涵盖了金属材料、无机非金属材料、高分子材料等多个方面，注重跨学科的研究和合作。

突出成果：在超导材料、功能陶瓷材料、纳米复合材料等领域取得了重要成果。例如，研发的高温超导材料在能源、交通等领域具有广阔的应用前景。

企业品牌国内

宝武钢铁集团有限公司

业务领域：是全球最大的钢铁企业之一，业务涵盖钢铁生产、加工、销售等多个环节。在高端钢铁材料的研发和生产方面具有强大的实力。

智能制造与材料工程结合成果：积极推进智能制造，引入先进的自动化生产设备和信息化管理系统，提高了生产效率和产品质量。同时，加大了对新型钢铁材料的研发投入，研发的高强度汽车板、电工钢等产品广泛应用于汽车、家电、电力等行业。

宁德时代新能源科技股份有限公司

业务领域：专注于新能源汽车动力电池系统、储能系统的研发、生产和销售。在锂离子电池材料和智能制造方面处于国内领先地位。

智能制造与材料工程结合成果：通过智能制造技术实现了电池生产的高度自动化和智能化，提高了生产效率和产品质量的一致性。在材料工程方面，不断研发新型电池材料，提高了电池的能量密度、安全性和循环寿命。

金发科技股份有限公司

业务领域：是全球领先的新材料企业，主要从事高性能改性塑料、环保高性能再生塑料、完全生物降解塑料等新材料的研发、生产和销售。

智能制造与材料工程结合成果：引入智能制造系统，实现了生产过程的数字化和智能化管理。在材料研发方面，不断推出具有高性能、环保等特点的新材料产品，广泛应用于汽车、家电、电子等领域。

国外

西门子股份公司

业务领域：是一家多元化的工业制造企业，业务涉及能源、医疗、工业自动化等多个领域。在智能制造和材料工程方面具有深厚的技术积累。

智能制造与材料工程结合成果：西门子的工业物联网平台和数字化解决方案为制造业的智能化转型提供了有力支持。同时，公司也在材料研发方面投入了大量资源，研发的高性能金属材料、陶瓷材料等应用于其工业产品和解决方案中，提高了产品的性能和可靠性。

美国通用电气公司（GE）

业务领域：业务涵盖航空发动机、医疗设备、能源等多个领域。在材料工程和智能制造方面拥有先进的技术和丰富的经验。

智能制造与材料工程结合成果：GE通过智能制造技术实现了生产过程的高效和精准控制。在材料工程方面，研发的高温合金、复合材料等应用于其航空发动机和燃气轮机等产品中，提高了产品的性能和效率。

日本发那科公司（FANUC）

业务领域：是全球知名的工业机器人制造商，同时也提供智能制造解决方案。在机器人技术和材料加工方面具有领先的技术水平。

智能制造与材料工程结合成果：发那科的工业机器人广泛应用于材料加工、焊接、装配等生产环节，提高了生产效率和产品质量。公司还在材料加工工艺方面不断进行创新，研发出了适用于不同材料的加工技术和刀具，提高了材料加工的精度和效率。

材料工程与智能制造领域有哪些招聘岗位或就业机会

研发设计类

材料研发工程师

岗位职责：负责新型材料的研发工作，包括材料成分设计、制备工艺开发、性能测试与优化等。例如，研发高性能的锂离子电池材料，以提高电池的能量密度、循环寿命和安全性。

任职要求：通常需要材料科学与工程、高分子材料、金属材料等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的材料理论基础和实验技能，熟悉材料制备和表征设备的使用。

智能制造系统设计师

岗位职责：设计智能制造系统的整体架构，包括自动化生产线布局、工业物联网方案、数字化工厂规划等。比如，为汽车制造企业设计智能化的焊接生产线，实现生产过程的高效自动化和数字化管理。

任职要求：机械工程、自动化、工业工程等相关专业本科及以上学历，熟悉智能制造相关技术和标准，掌握CAD、PLC编程等工具，具备良好的系统设计和项目管理能力。

材料与工艺仿真工程师

岗位职责：运用仿真软件对材料的性能和制造工艺进行模拟分析，预测材料的力学行为、热性能等，优化材料配方和加工工艺。例如，通过有限元分析软件模拟金属材料的锻造过程，确定最佳的锻造参数。

任职要求：材料工程、力学等相关专业硕士及以上学历，熟练掌握ANSYS、ABAQUS等仿真软件，具备较强的数据分析和问题解决能力。

生产制造类

智能制造设备操作员

岗位职责：操作和维护智能制造设备，如3D打印机、工业机器人、数控机床等，确保设备的正常运行和生产任务的完成。比如，操作3D打印机制造金属零部件，监控打印过程中的各项参数。

任职要求：机械、自动化等相关专业大专及以上学历，经过专业培训，熟悉智能制造设备的操作规程和维护方法，具备一定的机械加工基础知识。

材料加工工程师

岗位职责：负责材料的加工工艺制定和实施，优化加工参数，提高产品质量和生产效率。例如，在铝合金加工企业中，制定合理的挤压、锻造工艺，确保铝合金制品的尺寸精度和力学性能。

任职要求：材料成型及控制工程、金属材料等相关专业本科及以上学历，熟悉材料加工工艺和设备，具备一定的工艺优化和生产管理经验。

智能生产线管理员

岗位职责：管理和调度智能生产线的生产任务，协调各生产环节之间的关系，确保生产线的稳定运行。比如，根据订单需求合理安排生产计划，监控生产进度，及时解决生产过程中出现的问题。

任职要求：工业工程、自动化等相关专业本科及以上学历，具备生产管理和调度经验，熟悉智能制造生产线的运作流程，掌握MES等生产管理系统。

质量检测类

材料质量检测工程师

岗位职责：制定材料的质量检测标准和流程，运用各种检测设备和方法对原材料、半成品和成品进行质量检测，分析检测数据，出具检测报告。例如，对钢材进行化学成分分析、力学性能测试等，确保钢材质量符合标准。

任职要求：材料科学与工程、检测技术等相关专业本科及以上学历，熟悉材料质量检测的相关标准和规范，掌握各种检测设备的使用方法，具备较强的数据分析和问题判断能力。

智能制造质量管控专员

岗位职责：负责智能制造过程中的质量管控工作，建立和维护质量管理体系，监控生产过程中的质量波动，及时发现和解决质量问题。比如，通过工业物联网平台收集生产数据，运用数据分析工具进行质量预警和分析。

任职要求：质量管理、工业工程等相关专业本科及以上学历，熟悉质量管理体系和智能制造技术，掌握SPC、六西格玛等质量管理工具和方法。

项目管理类

智能制造项目经理

岗位职责：负责智能制造项目的整体规划、实施和管理，协调项目团队成员、供应商和客户之间的关系，确保项目按时、按质量要求完成。例如，主导企业数字化工厂的建设项目，从项目立项到验收交付进行全程管理。

任职要求：机械工程、自动化、项目管理等相关专业本科及以上学历，具备丰富的项目管理经验，熟悉智能制造相关技术和业务流程，掌握项目管理工具和方法，如PMP、敏捷开发等。

材料研发项目经理

岗位职责：组织和领导材料研发项目，制定项目计划和目标，协调研发团队的工作，推动项目的进展和成果转化。比如，负责新型复合材料的研发项目，带领团队完成材料的研发、中试和产业化推广。

任职要求：材料科学与工程等相关专业硕士及以上学历，具有材料研发项目管理经验，熟悉材料研发流程和项目管理方法，具备较强的团队领导和沟通协调能力。

销售与技术支持类

智能制造解决方案销售工程师

岗位职责：负责智能制造解决方案的市场推广和销售工作，了解客户需求，为客户提供定制化的解决方案，跟进销售项目，完成销售任务。例如，向制造企业推销工业物联网平台、智能工厂解决方案等。

任职要求：机械工程、自动化、市场营销等相关专业本科及以上学历，具备智能制造相关技术知识和销售经验，熟悉制造企业的业务流程和需求，具备良好的沟通能力和客户服务意识。

材料技术支持工程师

岗位职责：为客户提供材料相关的技术支持和售后服务，解答客户关于材料性能、应用等方面的问题，协助客户解决材料使用过程中出现的技术难题。比如，为使用新型塑料材料的客户提供加工工艺指导和性能优化建议。

任职要求：材料科学与工程等相关专业本科及以上学历，熟悉材料的性能和应用，具备较强的技术沟通能力和问题解决能力，能够适应经常出差。