香港城市大学工程管理硕士专业解析-新东方前途出国

Operations Management运营管理

本课程旨在培养学生管理工程运营的能力，向他们介绍运营系统的概念，重点关注运营在整体商业环境中的战略作用，以及解决问题以改善短期和长期的运营系统。

Engineering Management Principles and Concepts工程管理原则与概念

本课程旨在使学生掌握工程管理的基本原理和概念。完成课程后，学生能够:

阐述管理原则和理念

-识别和解释主要的工程管理职能、原则和概念

-理解管理伦理和社会责任

-识别业务战略，区分战略、战术和运营计划

-制定组织结构和设计的概念。

阐述管理领导技能

-描述和应用有效沟通的基本过程

-区分管理和领导

-认识不同的决策策略

-分析动机

运用团队合作和个人管理能力

-使用MBTI档案识别自己的性格类型

-提高自身领导能力

-了解不同类型团队的差异

-运用团队合作和管理技能，使课堂项目达到良好效果

Project Management项目管理

本课程旨在培养学生将本课程和其他课程的知识整合和应用于项目的制定和实施，以及对工程和工业项目进行评估、计划和管理的能力。

Technological Innovation and Entrepreneurship技术创新与创业

本课程的目的是使学生了解开发创新技术产品所涉及的过程，以及有效管理开发项目所需的技能和技巧。在课程结束时，学生应该:

•了解创新工作的性质，以便为理解管理创新发展项目所需的技能和技术提供一个框架;

•了解创新技术项目的管理性质以及在这些情况下可以使用的技能和技术;

•了解管理新产品设计的问题和技术，以确保开发高质量，可制造和具有成本效益的产品;和

•了解市场问题和技术产品开发项目的经济方面。

Industrial Marketing Management for Engineers工程师工业营销管理

本课程旨在为工程专业人员提供基本的工业营销管理技能。学生将接触到工业市场的性质、结构和显著特征;学习活动的设计方式使他们能够发展(或提高)分析客户需求和制定商业营销策略的技能。

Asset and Maintenance Management资产与维护管理

本课程的目的是提供维修及实物资产管理的管理观点，并介绍日常资产及维修控制的有效策略，使学生能够为公用事业及工业选择合适的资产及维修管理系统。本课程的内容特别设计，部分符合英国资产管理标准的主要内容。

Supply Chain Management供应链管理

本课程旨在培养学生了解管理公司或系统的全球供应链的组成部分的能力，包括原材料采购，储存，材料处理，生产，库存，运输和交付。

Dissertation学位论文

MSEM论文为MSEM学生提供了一个有益和丰富的机会，可以在工程管理领域提出，制定和实施他/她选择的独立研究课题或项目。MSEM论文是一门综合课程，允许学生探索，评估和应用从MSEM计划的各种授课课程中学到的理论和技术到现实生活中的项目或工业环境。

策略性品质管理

本课程旨在使学生对现代质量管理策略的原理和实践有一个广泛的了解，并培养学生在制定、计划、实施和评估全面质量管理(TQM)计划中整合和应用知识的能力，以提高组织的整体竞争力。

Quality and Reliability Engineering质量与可靠性工程

本课程的目的是让学生对评估和改善过程和/或产品质量和可靠性的方法和技术有一个基本的了解。目标是介绍统计质量控制的原则和技术及其在产品和/或过程设计和监测中的实际应用;以及现代可靠性工程工具的基本概念和技术。

Industrial Case Study行业案例研究

本课程旨在让学生了解主流的研究和/或调查方法，以解决现实环境中的实际工程项目、工程管理问题或技术创业项目，并为这些具体问题制定可行的解决方案。

Quality Improvement: Systems and Methodologies质量改进:系统与方法

使学生基本了解在制造/服务组织中评估和改善产品/服务质量的方法、系统和统计技术，并使学生掌握现代质量改进工具，并了解其在产品/服务中的实施问题。

Engineering Economic Analysis工程经济分析

本课程旨在使学生了解经济和财务分析的基本原理，并将其应用于工业和工程管理中的财务决策。工程经济学的主题包括运营和资本预算、管理人员使用的财务报表、替代分析以及资本和租赁成本。本课程还将涵盖财务报表的分析，重点是对工程管理和工业投资分析的影响。

Business Process Improvement and Innovation业务流程改进与创新

本课程旨在通过应用创新技术向学生灌输过程改进的概念和价值。学生将学会理解在当今的组织中，流程改进需要使用工具进行分析;以及通过系统的创新思维改善成果以应对全球竞争的能力。本课程运用分析技术，整合管理工具，让学生体验业务流程改进的方法和内容，以及其在组织长期发展中的作用。

Estimation and Control of Random Dynamic Systems随机动态系统的估算与控制

本课程旨在教授学生随机动态系统的基本概念和方法。它们既适用于源自工程学的动态系统，也适用于源自经济学的动态系统。将介绍一般原则以及更具体的技术。

将使用状态表示方法。将根据现有信息解释作出决定的方式。我们将讨论反馈控制的概念。

本课程将发展用于识别和预测的估计技术。特别是卡尔曼滤波器将被全面介绍。

将特别注意动态规划方法来定义最优控制。还将介绍强化学习作为一种解决复杂动态优化问题的技术。

Managerial Decision-making Systems with Artificial Intelligence人工智能管理决策系统

本课程的目的是培养对管理者做出正确决策的过程和标准的一般理解。将研究人工智能(AI)的概念和技术如何帮助和增强管理决策的过程。通过本课程的学习，使学生对人工智能及其在帮助管理者做出适当决策方面的作用有一个大致的了解。

Financial Engineering for Engineering Managers面向工程经理的财务工程

本课程向工程管理专业的学生介绍金融工程的基本方面。没有金融背景的假设。本课程的主题包括:概率论与统计学的基本回顾;时间序列模型简介;投资收益的计算;投资组合理论;资本资产定价模型;期权定价;风险价值;实物期权估值。学生将学习如何运用金融工程工具来帮助工程企业的管理决策和风险管理。

Risk and Decision Analysis风险与决策分析

本课程提供风险和决策分析的基本要素。它将涵盖该领域目前使用的案例研究、方法和工具。一个关键的方面是如何处理随机变量。对于结果的概率以及失败的代价，获得最精确的值是必不可少的。精确地定义变量之间的相关性或联系是很重要的。另一个问题是如何在不确定的情况下做出决定。例如，考虑最坏的情况通常不起作用，因为它会在许多情况下导致消极的决定。这就提出了接受一些风险以获得机会的问题。一般的想法是尽可能地降低风险，并准备好处理风险出现时的情况。风险和决策分析是定量技术、组织方面以及行为考虑的结合。

Intelligent Manufacturing for Engineering Managers面向工程经理的智能制造

本课程的目的是为工程管理人员提供与智能制造相关技术的概述，以便他们在自己的组织中探索智能制造时能够做出更好的决策。

第四次工业革命给制造业带来了巨大的变化。本课程概述了智能制造中使用的技术。我们专注于关键的使能技术，如人工智能、数据驱动分析、物联网、高级分析、智能质量控制、增材制造和过程自动化。还将花一些时间来了解与智能制造实施相关的历史背景和业务案例。

Contemporary Occupational Safety and Health Management当代职业安全与健康管理

本课程为工程管理专业学生讲授当代职业安全卫生管理的重点内容，包括职业安全卫生立法、职业安全卫生理论、概念与技术、职业安全卫生管理体系。本课程旨在概述可用于工业事故预防和调查的技术和管理技术。此外，学生将学习如何在不同行业应用事故缓解技术。

能源保护与管理

本课程旨在:(1)了解与使用化石燃料和可再生能源相关的技术、社会、经济和环境因素;(2)了解建筑、交通和工业过程中的主要能源消耗者;(3)确定有效的节能措施，实施能源审计和管理制度。

主题包括:能源和环境影响;建筑能源;节能工业过程;余热回收;能量储存;能源审计;能源战略和管理。

Semiconductor Manufacturing and Management半导体制造与管理

在大数据时代，客户对更高性能的消费电子产品的需求越来越大。半导体制造的不断进步是保证电子信息处理和数据存储能力的关键。本课程旨在为学生提供现代半导体制造和消费电子产品管理的广泛概述。本课程适合不同背景的学生。我们将涵盖半导体器件的基本操作原理和半导体器件制造过程的技术细节。在此基础上，将以三星、TSMC、英特尔等大型半导体企业为例，讨论半导体企业的经营管理问题。

Data Analysis and Artificial Intelligence for Systems Engineering系统工程中的数据分析与人工智能

作为近年来非常受欢迎的学科之一，数据驱动的人工智能(AI)，特别是基于机器学习的方法，正在逐渐改变几乎所有的行业，如工程管理领域，人工智能的进步，如深度学习方法，被广泛应用于许多工程行业的数据分析和研究。因此，对于那些希望加入人工智能浪潮的人来说，本课程涵盖了数据分析和机器学习的基本但全面的概念和实验，包括但不限于分类和回归，无监督聚类，机器学习和深度学习介绍等主题。本课程提供实践机会，使用流行的Python工具为智能制造案例开发基本的统计，数据分析和人工智能模型。本课程将为工程学、市场营销、金融、经济学以及更高级的数据科学、深度学习和人工智能课程奠定坚实的基础。

Transportation and Logistics Management运输与物流管理

本课程旨在介绍交通和物流系统的设计和运作，以及它们对智慧城市和工业的意义。重点将放在系统工程方法，包括使用建模，数据和决策分析。学生还将学习有效的运输和物流运作如何支持经济、工业和企业管理。本课程展示了系统工程师在当今信息时代的角色，以及信息驱动和创新思维的重要性。学生在本课程中的学习将进一步得到课堂上真实案例的支持。

Systems Modelling and Management系统建模与管理

本课程包括:1)仿真模型与仿真研究;2)仿真语言(Arena);3)统计方面，包括输入分析、随机变量生成、输出分析和方差缩减技术;4)仿真优化技术。

Process Modelling and Control过程建模与控制

本课程是为研究生发展系统工程的高级知识而设计的。目的是教研究生分析工业过程的动态，设计适当的方法来模拟这些过程，并使用不同的方法来控制这些过程。基本内容包括线性/非线性过程的基本分析，过程建模和仿真，以及线性和非线性过程的先进控制方法。

Managerial Economics管理经济学

本课程旨在为学生提供必要的概念框架，以理解在公司和市场中起作用的经济力量。它将为学生提供管理决策的经济模型和工具。学生不仅将学习供求关系如何影响价格，还将学习如何将博弈论应用于战略层面的决策过程。

Queueing Theory with Telecommunications Applications排队论与电信应用

本课程旨在让学生了解概率和排队模型及其分析、仿真和数值算法，以及它们在当前和未来实际电信流量和网络应用建模中的应用。一个重要的焦点是，这种模式如何能够导致提供具有成本效益的电信服务。本课程也旨在激发学生对在这一领域作出研究贡献的潜力的认识，并为概率模型和排队理论的电信应用研究学位提供准备。

Linear Systems Theory and Design线性系统理论与设计

本课程旨在向学生介绍线性系统分析和设计的基本概念、技术和工具，这些都是广泛的工程学科所需要的，包括系统与控制、信号处理和通信。

Sustainable Green Manufacturing可持续绿色制造

本课程旨在介绍和解释可持续精益和绿色制造系统和流程的设计理念、方法、工具和一些技术，以及运作。它还涵盖了可持续绿色制造产品、流程和服务系统的评估、审核、设计和维护，并导致多生命周期制造业务、工厂及其供应链的整个绿色过程。

国际组织行为学

为学生提供跨社会文化的组织行为学的关键概念的知识，为学生提供行使权力、管理关系、管理自我、管理不确定性和管理时间的跨文化视角，培养学生对跨文化沟通、动机、领导和谈判中的管理问题的见解。并使学生能够在个人和组织行为分析中运用相关的跨文化框架，以期制定基于发现的建议，以提高有效性。

Global Human Resource Management全球人力资源管理

介绍人力资源管理作为实施全球组织战略的工具。

培养学生在各种国内和国际背景下预测管理行为和政策对员工行为和绩效的影响的能力。

培养学生分析全球组织目标和问题的能力，并确定适当的人力资源管理反应。

International Entrepreneurship & Intrapreneurship国际创业与内部创业

本课程的重点是企业家如何发展和使用他们的技能和能力来识别机会，使他们能够在全球舞台上竞争。它涵盖了实施全球创业战略和管理全球新企业的核心概念。这与当今许多怀有国际野心的新企业有关，也与许多现有企业为走向海外或迎接外国挑战而发展新企业的迫切需要有关。在这方面，对于那些寻求获得创业知识和技能的学生来说，这门课程是有用的，这些知识和技能可以应用于全球性的企业，打算在国际上发展的中小型企业，或者寻求利用这些知识和技能来迎接国际新挑战的大公司。

Managing International Business管理国际商务

本课程是一门研究生水平的课程，旨在介绍国际商务领域的关键概念和分析工具。更具体地说，本课程探讨了全球商业环境中普遍使用的策略。它关注的是不同公司海外扩张决策背后的基本原理，以及它们的海外业务与国内业务有何不同。它还研究了跨国公司如何利用有效的组织结构创造竞争优势。通过本课程的学习，学生将具备从事国际商务工作或在该领域进一步学习的基础知识。

该课程将通过讲座和案例研究相结合的方式进行。这些讲座探讨了用来理解国际商务的各种概念和框架。案例研究考察了跨国公司在当今瞬息万变的全球环境中所面临的复杂问题。

Statistical Data Analysis统计数据分析

本课程涵盖基本的统计概念和必要的数据分析计算工具。目标是学习如何基于现实问题执行描述性、分析性和预测性数据分析。本课程也可作为市场营销、金融、经济学和更高级的数据科学选修课的定量基础。

商业预测建模和预测

本课程旨在

向学生介绍商业和经济中使用的一系列预测技术;

对这些技术有扎实的概念理解;

通过案例研究，使学生了解这些技术的实际意义;

使学生熟悉必要的计算知识以执行分析。

Data Analytics for Smart Cities智慧城市的数据分析

现代城市依赖于连接用户和基础设施的数据流。因此，数据科学技能对于智慧城市的设计和运营至关重要。大量的数据，以及用于利用这些数据的统计分析和机器学习算法，有望显著改善有关如何维护和建设城市基础设施及其环境的决策。本课程教授基础的、易于应用的数据分析、统计方法和机器学习算法，这些算法对于利用交通、环境、建筑和电网系统中通过人群传感和遥感技术获得的数据非常有用。该课程将分为四个模块:交通运输、建筑能源系统、极端事件和城市弹性、气候变化和环境可变性。在整个课程中，学生将通过基本的统计学和机器学习技术，学习使用真实数据来解决智慧城市应用问题。

Data Mining and Knowledge Discovery数据挖掘与知识探索

数据挖掘研究算法和计算范式，使计算机能够在数据集中发现模式和规律，进行预测，并通过与数据的交互总体上提高性能。它目前被认为是从原始数据中提取有用知识的更一般的知识发现过程的关键要素。本课程将为学生提供先进的算法来挖掘各种类型的复杂数据，特别是成像数据。课程将从表格和图形数据的经典数据挖掘方法开始，然后进入使用高级算法的数据驱动成像数据挖掘。我们将回顾不同的模型架构和学习算法，如聚类、分类和图神经网络。我们将探讨一些研究课题，包括自监督机器学习和各种现实世界的应用。