项目基本信息
- 项目名称：工程学理学硕士（工业工程与物流管理方向）
Master of Science in Engineering (Industrial Engineering and Logistics Management)
- 所属学院：工程学院（Faculty of Engineering）
- 开设院系：工业及制造系统工程系（Department of Industrial and Manufacturing Systems Engineering）
- 学制：1年（全日制）
- 入学时间：每年9月
- 授课语言：英语
- 学费：375,000 港币/年（2025–2026 学年标准；部分早期资料标注为320,000港币，以官网最新为准）
💡 该项目是港大工学院历史最悠久的硕士项目之一，始于2005年，已获英国特许物流与运输学会（CILT UK）认可。
🔍 培养目标
本课程旨在培养具备系统思维、数据分析能力与全球供应链视野的高端管理人才，使学生掌握：
- 运营管理（Operations Management）
- 物流与供应链管理（Logistics & Supply Chain）
- 工业数据分析与智能决策
- 数字企业与电子商务
- 金融工程与供应链金融
- 智能制造与数字孪生技术
课程内容紧密对接香港作为国际物流枢纽的战略定位，并融入人工智能、物联网、大数据等前沿技术，强调 Capstone 顶点项目 实践。
📚 课程结构（共需修满 72 学分）
学生可从以下两种路径中选择其一：
✅ 路径一：论文路径（适合科研/读博意向者）
- 至少8门学科课程（≥48学分，含 ≥2门基础课）
- 选修课 ≤12学分（可跨选工程学院其他项目课程，最多2门）
- 毕业论文（Dissertation，24学分）
✅ 路径二：项目路径（适合就业导向者）
- 至少10门学科课程（≥60学分，含 ≥2门基础课）
- 选修课 ≤12学分
- 顶点项目（Capstone Project，12学分）
所有学生必须完成 “工程经济与金融”（Engineering Economics and Finance）等核心模块。
🧩 课程分类示例
🔹 基础课程（需选 ≥2门）
- 运筹学（Operational Research）
- 供应链管理（Supply Chain Management）
- 数据驱动优化（Data-Driven Optimization）
🔹 学科课程（部分热门）
- 全球物流和运输系统
- 仓储和城市物流
- 供应链与物流金融
- 金融科技（FinTech）
- 工业数据分析
- 数字企业和电子商务
- 质量管理
- 项目管理
- 智能交通与自动驾驶
- 物联网（IoT）与网络物理系统
- 数字孪生及其应用
- 机器学习和应用
课程高度灵活，可组合出“供应链+金融”、“数据分析+智能制造”等个性化方向。
✅ 申请要求
1. 学术背景
- 持有工程、科学、数学、统计学或相关商业研究（如物流、金融工程、信息管理）的学士学位
- 偏好工科背景：班级中约70%为机械、工业、计算机、土木等专业
- 常见录取院校：985/211为主，也包括上海海事大学、深圳大学、华南农业大学等双非强校
- 建议均分：83%+（实际录取中有GPA 79%但有2段工作经历的成功案例）
2. 语言成绩
- 雅思：总分 6.0，单项不低于 5.5
- 托福：总分 80（无单项要求）
不强制要求 GRE/GMAT，但如有可增强竞争力。
📅 申请时间（2026年秋季入学）
- 申请开放：2025年10月21日
- 第yi轮截止：2025年12月31日
- 第二轮截止：2026年4月11日（中午12:00）
⏳ 当前时间为2025年12月1日，你正处于第yi轮申请窗口内，强烈建议尽快提交！
👥 班级概况
- 每届人数：约 200–250人（港大工学院规模最大的硕士项目之一）
- 中国内地学生占比：超90%
- 专业背景分布：工业工程、物流管理、机械、计算机、金融、土木等
- 就业导向明确，实践氛围浓厚
💼 就业前景
毕业生广泛就职于以下领域：
📦 物流与供应链
- 国际快递：FedEx、DHL、UPS
- 本土巨头：顺丰速运、京东物流、菜鸟网络
- 制造企业：华为、比亚迪、联想（供应链协调/计划岗）
💰 金融与咨询
- 一级/二级市场：投行、PE/VC（侧重供应链金融、产业分析）
- 咨询公司：埃森哲、德勤（供应链数字化转型项目）
- 金融科技公司：蚂蚁集团、平安科技（风控、支付系统优化）
🏭 工业与科技
- 智能制造：西门子、ABB、富士康
- 电商平台：阿里巴巴、亚马逊（运营优化、仓储算法）
- IT解决方案公司：SAP、Oracle（供应链软件实施）
根据校友分享，起薪普遍在25–40万人民币/年（含内地与港澳岗位）。
🔗 官方链接
💡 申请建议
- 若你来自物流、工业工程、信息管理、金融工程等专业，匹配度ji高。
- 即使本科非工科（如商科），若有数据分析、Python、SQL、运筹学等技能，也可尝试。
- 文书中建议突出解决实际运营问题的能力（如实习中优化流程、降低成本等）。
- 第yi轮录取名额更多，切勿拖延至第二轮！
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