宗福季，现任香港科技大学工业工程与物流管理系教授，前系主任，及质量实验室主任，国际质量科学院（IAQ）院士，美国统计学会（ASA）会士, 美国工业工程师学会（IIE）会士，美国质量学会（ASQ）会士，国际统计协会（ISI）当选会员，香港工程学会（HKIE）会士。 任职科大后，宗福季教授积极参与有关质量改善和管理的教育及研究工作，也为不同行业提供咨询及培训服务，包括制造、银行、电讯及医疗等行业。宗教授目前是美国质量学会旗舰期刊 Journal of Quality Technology (JQT) 的主编，工业工程学会期刊 IISE Transactions 及 Technometrics 的副编辑。宗教授于国立台湾大学取得机械工程学士学位，其后于美国密歇根大学获工业工程硕士及博士学位。

2017 年 5 月 19 日，第十届中国 R 会议（北京）在清华大学召开。宗老师在主会场发表演讲，主题是统计迁移学习及其在统计过程控制的应用。值此之际，统计之都冯璟烁同学对宗福季老师进行了采访。

出国留学最重要的收获就是一段同时消除内心潜藏的某种自大和自卑的历程。

冯：首先能否请宗老师谈谈自己的学术经历？

宗：我是台湾出生长大的，本科在台大念的机械系，然后服役当了两年的兵。当了两年的兵之后，到美国念书，到密歇根大学，在那边待了 5 年，刚去的时候是硕士，然后接着读完了博士。博士毕业之后，又读了一段时间博士后，是和克莱斯勒（注：Chrysler，美国汽车公司）的项目，同时也还找到了美国的工作和港科大的工作。当时父亲年纪大了，所以考虑可以离家近一点，于是后来就没去企业界，直接去了港科大。

冯：老师在台大学习的是机械系，后来到密歇根大学读的是工业工程，当时是为什么做了这样的转变？为什么选择了工业工程的方向？

宗：这其实是有故事的。我在台大的时候是念机械的，一方面是分数进去，然后数学好的读工科，于是选了机械，机械当然也是很好的。后来在当兵的时候，我和很多同学都在兵工保修厂，有遇到一个台湾清华大学的工业工程博士。当时工业工程对我们来说还是很新的，大家就很好奇，吃饭聊天的时候就问说清华的工业工程怎么样。他就给我们介绍工业工程，那个时候部队里也有类似公司工厂的各部门，他就说像那里的仓储管理，品管保修，排程排序等，他们都有学到。让我们觉得这个学科挺有用的，也很有趣。然后当时大家正好也在准备申请，就商量说要不要一起申请这个方向，大家说好啊好啊，一群人可以一起去。结果后来我接到录取通知之后才知道，申请的就我一个人 [笑]，根本没人申请，大家说好啊好啊，最后申请的还是机械系。人如果稍微要选一些不确定的东西的话，其实不是很容易。我基本上就是没有想太多，觉得好就去试了。后来就到密歇根的工业工程念书了。

冯：宗老师觉得在密歇根求学的经历和国内有些什么样的异同？您如何看待出国留学呢？

宗：我觉得出国念书对我事实上是一个蛮幸运的事情，如果有机会的话，我还是蛮鼓励大家出去的。最简单也是最重要一点，就是出去看一看。这里包括两个方面，一个是你出去的话，你看的东西多了，开眼界，增加自信。就是说把你放到一个陌生的环境，你也相信自己能生活，能够发展，这样的一种自信我后来反过来看，觉得是很重要的。第二个，出国读书，包括之后的发展，可以很深刻地体会 “人外有人，天外有天” 这件事情。出国读书当然成绩要很好，但你出去之后会发现好还有更好的。大家都说中国人数学好，其实美国人，要是真的数学好的，也有非常好的，所谓一山还有一山高。所以出国留学我觉得最重要的收获就是一段同时消除内心潜藏的某种自大和自卑的历程，这个还挺重要。当然除此之外还有其他的，碰到好的老师，有好多好人帮我，很多的方面都非常值得感恩。然后还有，出去读书有幸碰到我太太 [笑]，这个是很值得感谢的事情。

冯：那宗老师您除了做研究之外，在业界也参与了很多项目，有十分丰富的经验。您觉得这样的经历对您的学术生涯有什么样的帮助，或者影响？

宗：这个的源头是因为我到密歇根念书，我的两位导师（注：吴建福教授和史建军教授）都是学界业界两边可以互通的。他们的风格是既能够做顶级学术论文，到企业界也能马上对实际问题给予切中要点的方案或者意见的那种。所以我受的培训也是这个样子。实际上密歇根在那个时候很多的研究都是和汽车厂有关的，不管你是做非常理论的或是很应用的，我们在做研究的时候也都是要跑工厂的。另外我个人也对解决实际企业问题蛮有兴趣的。现在在港科大，我还一直有去不同企业做咨询或培训，老实讲，不做这些也能写文章，但对我来说，一方面是我有兴趣的事，另一方面我也觉得挺重要的，可以为科研提供问题，对于教学也有帮助。因为我们系是工业工程系嘛，所以它其中一些问题的本源应该是从实际问题出发的。当然一个学科发展到一定程度之后有很多文献，从文献中你也可以知道怎么做。可是你要是亲身去看过去探讨过的话，你就会更了解实际问题长什么样子，什么重要，什么不重要。尤其是现在这个时代发展这么快速，一个问题发展几年看它又不一样了。至于教学，科研事实上可以让你教学站在更前端，你讲的东西是你看过碰过的东西，而不只是文献里的，你的教学就会不一样，学生也会感觉到。

冯: 那您觉得学界和业界，您更喜欢哪个呢？

宗: 关于学界业界的选择。当然这个看个人的兴趣和意愿了。我的话，虽然说学界业界我都有一点经验，不过那个时候选学界的话其实有点因缘巧合。港科大当然是个很棒的学校，但那个时候我事实上并不太知道港科大是什么样的，然后那个时候去学界还是去业界我也不是很清楚。那个时候一部分是想要离父母近，所以去了港科大。 学术界的话，我觉得很吸引我一点，就是自由度很大。感觉上没有老板（虽然其实还是有的），不过你的科研、教学，一些东西会有相当的自由度。而业界的好处是，无论直接间接，他们都有产出 - 也许是产品或者服务，对社会都有具体的意义和贡献。从业界的角度，也许觉得学界不事生产。你当然可以说我生产论文，我刚开始的时候也的确专注在生产论文，它主要是成就自我，比如说我晋升等什么都要用到，当然某些论文将来还是会有实际的影响和应用。可是到了后来，我觉得更重要的是生产学生。培养学生、成就学生，我觉得这还是最重要的。然后我也很感激，有这个机缘，能够直接地，正向地，影响一个人。学生培养出来，当他们后来有很好的发展，不管有没有成就，我都觉得非常开心，觉得这个工作很有意义（注：宗教授的已培养出多名学生目前任教于清华大学、上海交通大学、西安交通大学、天津大学、中国科技大学、澳门大学等高校，也有多名学生在业界工作如阿里巴巴，家得宝等）。我刚出道的时候有论文出来真的非常高兴，事实上现在也觉得高兴，可我觉得这种喜悦还是不一样的层次，教书育人，成就学生可能还是在学界最重要的意义，没有之一。不仅是学生，还有到我这边待过的访问学者或者年轻老师，之后有所发展的话，我都会特别开心。

冯：那您对学术界的后辈们，您可不可以给些建议呢？和我们讲讲您是如何持续性的找到有意义的研究题目并有效有序的完成它们的呢？

宗：文献还是要很熟啦，这个绝对是基本功。我刚刚说我到企业界，我重视实际问题，有兴趣去探究，这个当然也是重要的。可是你回到办公室回到实验室的话，文献确实要很熟，否则根本不知道别人做了什么。另外，现在跨界已经变成一个常态了，很多人都跨界，所以说你也要知道其他领域做了什么，这个不是很容易可是的确很重要。早期纸本比较多的时候，我习惯逛图书馆。逛图书馆我不只是翻看自己专业的文献，别的阅览区我也习惯去走，不管是机械的计算机的还是人文社科的，我都会翻翻看他们的论文，看看有什么有趣的题目和方法，定期地绕一绕看一看通常会有些启发。我觉得长期的对其他领域保持好奇心是件好事。

工业工程与大数据时代

这不是未来，而是现在正在发生的事情。

冯：就您的理解，工业工程是一门什么样的学科？主要致力于解决什么样的问题？

宗：工业工程，早期的理解就是我说的在清华的工业工程博士的描述，但后来去读书了又有自己不同的理解。不过无论如何，“工业工程” 它名称中有个 “工程”，比如说机械工程就是机械的工程，或者电机工程就是电机方面的工程。工业工程是把整个工业当作一个系统，来解决其中的系统问题的工程。所以说它应该是一个非常实际的，综合性的学科。综合的话，它也有好也有不好，就是它的边界是比较有弹性的。有弹性是好处，可当它有弹性的时候，它也不太好界定。你要具体和人家讲这个边界在哪里是很难讲的。对于学生来说的话，现在时代变化这么快，我还是觉得选一个有弹性的学科事实上是有好处的，因为真的未来变得快速到我们不能很好地掌握。

冯：工业工程和统计事实上有很密切的联系，在您看来，您觉得这两个学科之间存在一种什么样的联系？

宗：我觉得工业工程它的两个核心的工具，一个是运筹学，一个就是统计，应该占有很重要的地位。然后再具体而言，像我的领域，质量这一部分，事实上这里面跟统计，尤其是工业统计，有更直接的关系，会应用到很多统计方法，质量啊，可靠度啊，这些大部分都是根据统计，数据分析的方法来解决的。

冯：那我们看到近几年，说起统计大家都喜欢说 “大数据时代”。那您觉得现在这个时代有些什么和以往不同的特点？

宗：大数据，当然这个会（注：第十届中国 R 会议）很多人也会讲到。很多人说这是一个被炒热的流行词，可是不管任何领域，这都是个不可避免，而且已经在发生的现象。现在各行各业的数据变多变大变复杂，这是个现象，就算你并不是做大数据科研的，也一样会被影响到。我想这个应该是毋庸置疑的。我觉得这个大数据时代其中最重要的特点是 “联结”。像互联网的发明，互联网把人跟人连在一起了。人本身本来就有的那些数据，一旦连起来的话，这个大上加大，不仅是量，它是量变产生意想不到的质变。这不是未来，而是现在正在发生的事情，像微信啊这些超级应用。

冯：那么您觉得这个时代，对工业工程，甚至说对于制造业，整个工业界，会有些什么影响？

宗：大数据绝对会影响到工业。工业工程虽然说有弹性，可是它这个学科发展事实上还是得跟着工业走。所以不能忽视工业目前或者即将发生的巨大变化，我称为工业大数据。过去十年、二十年，工业内的数据其实本来都有的，它不是忽然数据多了，当然它也会因为传感器的发展和进步，采集容易了，但重点事实上是它的 “联结”。 所以工业大数据，相对于互联网大数据来讲，下一步就是公司、工厂里面，无论机器、设备、传感器，那些本来就有的数据，既有的数据孤岛，将会连在一起。而且不止是工厂内部连在一起，厂跟厂、供应链会连在一起，跟客户也会连在一起，这些技术上都是可以达到的。那么这工业大数据联结而产生的惊人效益或是巨大变化，将不是我们所能想象。就跟互联网一样，互联网当初也只是为了方便，可是现在已经不只是那样，那个时候只是想说我想跟某人联络就能联络到，现在已经完全不是那个概念了。工业大数据，对工业工程和制造、服务的影响，应该会朝这个方向发展，也一定会发生。而这也连带的带来了诸多科研的新挑战与机遇。比方说，目前我和我 Quality and Data Analytics 实验室科研团队专注于质量大数据的研究，我觉得就是一个很有前景的方向。

你要让学生觉得他来这边学的东西有用，有趣，他们才会想来。

冯：老师您在港科大建立了 Quality and Data Analytics 实验室，也获得过一些教育上的奖项，像 “Teaching Excellence Appreciation”，您之前也谈到教书育人是让您最有成就的一件事情。能否谈谈您的教育理念？

宗：教育理念倒也谈不上，可是我觉得我们自称或者别人称我们 “教授” 嘛，教授的定义实际上是教育人。现在可能因为种种压力的缘故，大家有时会忘记这一点。科研很重要我也同意，尤其是刚开始做的时候，人确实是有所谓的生存压力，比如升等啊之类，像大部分美国的大学六年要评升终身职，港科大也是六年。那么在短期之内，为了生存，必须专注去做一件事（注：科研），其实是可以理解的。可是我们不应该一辈子都一直处在求生存的状态，这样的话你没有办法去做一些，关注一些也许更重要更有意义的事，比方说教育、教学。 教学我个人事实上是蛮有兴趣的，包括学校的教学，也包括在企业里面做培训。其实我觉得教课蛮重要的是，让学生有兴趣，要有动机来学，如此一来老师的话也才有动机去教。你要让学生觉得他来这边学的东西有用，有趣，他们才会想来，我觉得这点是蛮重要的。当然要做到这一步，老师就得下功夫。在我之前在港科大作系主任的几年里，为提高学生学习动机，在学校做了不少教学创新。比方说，我有做翻转教学的尝试，我教那个翻转课以后，有学生给反馈说，觉得这是他们上过 “最快乐” 的课程。

冯：就是说您也会去看学生上来的反馈。

宗：当然当然，他们讲什么的我都会看。有学生说这是他修课以来最开心的课程，觉得上课很快乐。也有学生说很希望将课上学的东西，马上在他们的未来工作用上。这些评价都让我很开心！

冯：就您对工业工程、质量控制的专业设置、课程开展情况的了解，您有些什么想法与看法？

宗：我觉得重点就是工业工程这个学科，包括质量工程、质量管理这个学科，虽然很有前景，可是事实上，因为工业本身的急剧变化，像工业 4.0、中国制造 2025，你必须要持续更新，吸收新的工具方法。我教质量工程这个课，就需要不断做修正。除了统计过程控制，实验设计等工业统计的手法外，我也要加入一些 Statistical Machine Learning（统计机器学习）的分析方法，因为这些是因大数据而产生的新的工具，所以我的课程也必须要跟着这些变化（新工具的发展），来做更新、升级。

冯：那您对于正在读和将来有志于学习工业工程的学生，您有些什么样的建议？

宗：想来读工业工程的话，我还是要讲，工业工程是一个有弹性的学科，它本质上是一个跨领域的学科。因为时代变化太快了，你学习一个有弹性的学科，事实上是有某种优势的。可能还是那句话，这个时代工业不断变化，所以不能指望老师教所有的东西，也不能指望大学学可以用一辈子。所以我觉得好奇心还是挺重要的，而且你要时时关注这个时代的脉动变化， 并且持续学习。

学术其实，也并没有那么苦。

冯：我们知道学术是一条比较艰苦的道路，在闲暇时候，您会做些什么？如何平衡这两种状态呢？

宗：分两个方面来讲了。这个其实，也并没有那么苦 [笑]。当然这个中间会有压力，生存期每个人都会有，不过这个生存期是一段时间，不是一辈子。如果说你持续地一直都觉得说我好苦很忙啊，忙的不得了，（当然有的人是故意要让别人觉得他很忙 [笑]），如果你长期持续这种状况的话，一定有是做事的方法有问题，至少在工业工程的角度是这样的。很多事情都有方法的，可以改善的。另外我也是比较有兴趣，所以并不觉得很苦很累。 闲暇时间还是有的，我对于国学一直蛮有兴趣。我在中学的时候就参加国学社，然后我到大学的时候我参加了一个叫庠序会。庠序会里就是一群人讨论文史哲，当然里面大部分的人是文科的。对这方面我还是一直有兴趣，有时间的时候会读一些。另外还有音乐，我中学的时候是乐队的，大学的时候参加合唱团，对音乐一直蛮喜欢的。还有一个兴趣，基本上应该没人知道的，就是我有在练武术，拜一位武当的师父学内家拳，虽然很业余，可是觉得蛮有趣的。休闲的话，就是有这些我觉得好玩的事情在做。

冯：最后，关于统计之都，您是如何了解到统计之都的？

宗：统计之都的话，其实刚开始，我是看到新闻有讲吴奇隆参加 R 会议!（注：第八届 R 会议时，会务组在北大光华用餐时偶遇了吴奇隆）。其实那之前我就已经知道有 R 会议了，是谁告诉我的已经不记得了，但吴奇隆那则新闻我还是比较印象深刻。 我觉得民间会议搞得这么大而又组织化真的非常值得敬佩。我刚刚讲的很多东西必须要有兴趣要有好奇心。而不为了职场升等，不为了什么压力而做这样的事情，其实是不容易的，而且规模做成那么大还需要有强大的组织能力。所以说这个是很不容易的，而不容易的事其实是很容易会放弃的，比方说我有兴趣做这个做那个，可是你要是不停掉, 坚持把它做好的话，并不容易，除非你是被逼的，比如我要晋升，我必须得把论文写完。如果说我只是有兴趣，我写了两三个星期以后也许发觉，其实我兴趣没有大到我非得把它写完。所以 R 会议做得成功，我觉得不只是有兴趣，而且有某种使命感，不只是为了自己的兴趣，也为了别人的兴趣，然后还能够持续，还能够对其他人有正向的影响，讲到底就有点像我们做教育的使命一样。所以我说很值得敬佩。所以我有机会能来这边讲话，真的是很荣幸。

冯：也是我们的荣幸，那您对统计之都的未来有些什么样的意见和建议呢？

宗：未来啊，意见建议不敢啦。你们已经成功持续了，而且大规模的持续了，虽然我不知道你们怎么办到的，像一些公司建立时也许开头顺利，可一旦扩张反而失败，因为人多了就会有很多不同的想法，人多而又有同样的理念并不是容易的事情，所以通常困难重重。可是我看你们能够十年这样坚持下来，显然你们已经想办法克服了。我想这里面应该还是有不少困难的，但希望你们能一直做下去。持续你们的坚持，一定会有好的事情伴随而来。

冯：谢谢宗老师，我们一定会坚持做下去。那也十分感谢宗老师您接受我们的采访，谢谢您。

中国人民大学统计学院应用统计学 2017 届本科生，华盛顿大学工业工程系 2017 级在读博士。2015 年加入统计之都，曾多次在各 R 会组委会中露脸，专职画画，兼职办会。目前是 COS 编辑部小编一枚。

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