工业工程具体学的是什么？-新东方前途出国

专业简介 

工业工程(Industrial Engineering，简称IE) 是集工程与管理于一体的综合性交叉学科，它利用数学、自然科学与社会科学的专门知识及技术，同时利用工程设计与分析的原理和方法，来描述、预测和评价上述系统所得到的成果。就是让生产流程、产品或系统变得更好的一个专业。其它的工程师是在创造东西，如何使得其它工程师创造东西时的系统和流程优化，就是工业工程师的职责，即创造或改善系统和流程。IE是工程领域里最人性化的专业，工业工程师这一职业现在已经得到了广泛的认可，与传统工程学及数理学科不同，这一领域的重点在于研究决策者(人)在复杂系统中的作用。传统上，工业工程师(Industrial Engineer)的工作集中在设计、执行、评估、和改进集合人力、资金、信息、知识、厂房、设备、能源、物料、和流程的制造业生产系统。近年来更多的工业工程师投身到诸如物流、信息、金融、医疗、服务、研发、国防等等众多产业当中从事系统分析与改进工作。简短的说，工业工程师能在任何领域当中发挥作用。 

工业工程一般是设置在工程学院下的一级学科，授予工业工程学位。而在一级学科下直接设置研究方向，如运筹学、物流学、人机工程、制造工程、生产与运作管理、质量管理等。在这些研究方向中，教授的研究很多是穿插的，甚至与其他系的教师组成联合实验室，更加体现了学科交叉的特点。 

工业工程又分传统IE和现代IE。 

传统IE是通过时间研究与动作研究，工厂布置，物料搬运，生产计划和日程安排等，以提高劳动生产率。 

现代IE以运筹学和系统工程作为理论基础，以计算机作为先进手段，兼容并蕴涵了诸多新学科和高新技术。 

工业工程学科的核心基础理论是运筹学研究和人因工程理论，它的独特哲理是定量的系统方法，它的研究的目标不在于单元问题，而在于系统效率。因此对学习者的数学基础要求高，如Berkley，Georgia Tech都极为强调工业工程问题的定量化研究。每个学校所设置的课程和研究的方向不尽相同，但一般与当地工业特色相吻合。 

工业工程专业在学校内的实验室规模不大，通常有人机工程、制造系统和计算机模拟实验室，但它的特点是以企业为研究对象，选择课题和组织学生做实践课题都以企业为基地。 

学位介绍 

工业工程专业相关的研究生学位包括： 

1. Master of Engineering 

2. Master of Science in Industrial Engineering 

3. PhD in Industrial Engineering 

专业分支 

据了解，美国工业工程主要有五大研究方向：运筹学方向是整个工业工程的理论基础；人因工程方向在国内的发展有限，但是在美国各个学校基本都有相关研究人员，并且有专门的实验设备支持相关研究；系统生产工程方向研究范围颇广，涉及到自动化、机械、电子、材料等领域；物流与供应链方向在美国研究往往借助于建模；信息系统管理方向则需要较好的编程能力。 

从大方向来说，工业工程可以分为运筹(Operations Research)、人因学(Human Factor)、制造业(Manufacturing)和生产(Production)。 

其中Human Factor和 Operation Research属于新兴方向，专业都比较年轻，Operation Research起源于二战时对物质的分配和统筹，数理含量非常高，不仅仅在工业工程（IE）下有相关方向，在有些数学系下也有相关的研究。运筹学的核心是，使用应用数学、统计、建模的方法来解决实际生活和商业中的优化问题，为复杂系统提供最优或者接近最优的解决方案。 

Operation Research还可以延伸出Financial Engineering，Project Management（项目管理），Engineering Management（工程管理：有一些学校该专业已经独立出来了，比如Stanford University和George Washington University）等方向。但是相比之下IEOR侧重用数学、统计、数据、建模等方法解决优化问题，是很数理量化的学科。属于工科，在工程学院或者应用数学学院下面。需要有一定的数学、编程和建模背景。而项目管理、工程管理是综合性的管理学科，学一些基础的工程知识，再加上一些管理学知识（供应链、项目管理、工程经济学等）。属于管理或者商科，不太需要特别多的数学知识。 

Human Factor不仅仅在IE下有，在CS下也有相关的方向。事实上，这也说明了工科的特点：各个专业之间非常的交叉。 

近年来，运筹学（Operations Research）和机器学习(Machine Learning) 、统计学以及数据科学的交叉发展尤为突出。一方面，机器学习和深度学习(Deep Learning)的许多算法，许多都建立在运筹和数学优化算法基础之上；与此同时，机器学习的发展，促进了运筹和数学优化在科技、金融、医疗和健康行业的运用。 

Manufacturing和Production可以算是传统方向，Manufacturing是有关制造方面的，非常偏工厂端的，与Mechanical Engineering 的交叉比较多；Production可以说是Distributed Control（分散控制）、Supply Chain（供应链）、Analysis and Modeling（分析和模仿）、Transportation（运输）、Logistics（物流）、Stock Theory（存货理论）、Queuing Theory（排队理论）以及Game Theory（博弈论）的应用等。 

下面将各个分支和方向做一个简单的梳理和总结： 

Operations Research 

Operations Research（运筹学）是利用统计学、数学模型和算法等方法，来为某个应用领域做决策的学科。OR对数学要求很高，要求学生掌握各种类型的模型，具备抽象实际问题的能力、解数学模型的理论推导能力，及优化算法的能力。编程方面要求学生能将数学公式转变成机器语言，调用 solver，或是自己写算法，来让计算机求解。运筹学是介于工业和管理之间的学科，主要的研究领域有：最优化 (Optimization)，应用概率以及随机模型 (Applied Probability and Stochastic Models)，物流和供应链 (Logistics and Supply Chain)，决策分析 (Decision Analysis)，仿真 (Simulation) 。 

Operations Management 

主要研究的是讲实际的操作过程模型化，通过数学的方式来优化，与管理学有很大的交叉之处。属于应用数学建模、优化方法、量化分析的方法来解决商业中的问题（供应链、金融、医疗、互联网）。 

大部分Operations Management的项目会开设在商学院，比如斯坦福商学院(Stanford GSB)，沃顿商学院(Wharton Business School) 

Quality & Statistics 

包括Statistical Process Control, Quality Control, Design of experiment, Data Mining。这个分支跟统计交叉更多，但开设在IE下的这些方向更注重于实际应用。多数设置在工程学院，少部分在应用数学或统计系。 

Human Factor 

Human Factor ( 人因工程/工效学) 这个专业很新，目前在国内研究不足，而国外大部分学校都设有这方面的研究人员和实验设备。其研究领域包括工作效率研究，职业安全，人类工作效率评估及建模，施工设计，管理及人类系统，工业评价，工程统计学等。这个分支跟心理学、人体医学等的交叉较多。 

Project Management/Engineering Management 

主要涉及的内容就是制定新项目的方案、管理团队、安排项目进程、协调不同部门之间的工作等。涉及的知识面比较广、包含了基础的工程、建造，以及偏向于管理的经济学、财务、供应链知识。 

Production and Manufacturing Engineering/Manufacturing System 

涵盖面很广，与很多专业形成交叉，如：自动化、机械、电子、材料等 。典型方向包括 Quality Engineering, Facility Design, Robotics， CAD/CIM 等。生产系统的涉及面也很广，包括生产线的优化、排程调度等等。 

随着IE的发展以及市场对于IE的分支领域要求的增多，美国越来越多的学校将Operations Research 以及Engineering Management/Project Management 作为与IE专业并列的专业，设置了独立的研究生项目。如Columbia University的Department of Industrial Engineering and Operations Research提供了Master of science in Operations Research, Master of Science in Industrial Engineering, Master of Science in Management Science and Engineering以及Master of Science in Financial Engineering的学位。Duke University 也开设了Master of Engineering Management。