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专业介绍
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。
1. 工程管理/项目管理（Engineering Management/ Project Management）
工程管理是新兴的工程技术与管理交叉复合型的学科，主要是培养具备管理学、经济学和土木工程技术的基本知识，掌握现代管理科学的理论、方法和手段，能在工程建设领域从事项目决策和全过程管理的复合型高级管理人才。
工程管理专业的出现也是在20世纪80年代末期，通过对当时的工业工程评估，发现“传统的工业工程教育只注重车间层次的效率和数学方法的运用，其毕业生和工程师们缺乏必要的沟通技巧和管理知识。另外，根据美国工业工程学会的调查，发现70%的工程师在40岁之后都要承担工程管理的工作。因此，产生了工程管理这个新的学科领域。
最初的时候，工程管理是局限在土木工程或者工程建设领域的，甚至是目前很多美国院校在招收工程管理的学生的时候，也是较为偏爱背景是土木工程或者建筑的申请者。但实际上，这样的局限是不科学的，真正的工程管理应该是包括了土木工程所需要的管理方面的能力的。工程管理的技能可以运用到众多工程领域中去。
工程管理的毕业生可以成为精打细算的经济师，为工程建设实现成本最小化和效益最大化，同时见过社会效益，达到环保、利民的效果。可以成为科学严谨的工程师，熟悉掌握工程造价管理、工程力学机构、建筑法规、房地产估价等专业知识，完美驾驭一个完整的工程项目。可以成为知法学法的受罚者，了解经济法和合同法等法律法规，通过合同来保护工程甲方以及乙方的权益，争取双赢的局面。可以成为外圆内方的管理者，处理好人际关系，良好的沟通和交流，不仅仅是个人魅力的体现也是一个职业人的素养。
2. 运筹学（Operations Research）
运筹学的别名也叫“数学规划 (math programming)”、“优化 (optimization)”“最优化理论”。兴起于20世纪三四十年代，主要研究的是人类对各种资源的运用及筹划，在满足一定约束的条件下，以期发挥有限资源的最大效益，达到总体最优的目标。也就是利益最大化，成本最小化。
运筹学的应用领域很多，具体应用领域可以参考以下内容：
交通领域
如GPS导航，从一个地方到另一个地方的最短路径的问题。通过数学表达式来分析单行道路线、道路限速等等约束条件，通过计算，找出最短时间或者最短的路径。
物流以及供应链
为了货物更加快捷、方便的存储以及运输，同时减少仓储和运输的成本。
制造业
优化生产流程
电力领域
电网的布局以及分配
能源领域
输油管道的铺设以及架构
运输调度
火车、汽车、飞机以及课程的时间安排
金融经济领域
资产配置以及风险控制
电子工程领域
设施部件的分配
总的来说，运筹学是基于优化模型的，这个模型是数学建模，因此也对于数学能力和计算机技能有一定的要求。运筹学开设的院校一般会在数学系、商管学院、工程学院、计算机学院等。开设的院系不同，研究的重点也有差别。
数学系
（非）线性规划、整数规划、多目标优化、最优化理论等
商管学院
管理决策、供应链等
工程学院
生产流程优化、物流、运输等，电子、通信、机械以及自动化领域的凸优化或数值优化研究
计算机学院
偏算法方向，近似算法、遗传算法等
申请要求
专业背景
大多数学校并不限制申请者的专业背景是工业工程，一般情况下工程专业，自然科学学科，计算机科学，数学专业等背景的同学都可以申请该专业，不过理工科背景学习该专业会比较有优势。申请该专业的学生中，综合来看，申请人背景工业工程类和其他工科占比到80%左右。在此可以看得出申请者需要有较好的工科或者运筹学背景，这也符合了工业工程专业人才培养的目标。
至于文科类如商科等学科的学生想申请转这个专业，可能就会有一定的困难，即便申请成功，在后期的学习上特别是工程相关的学习可能会遇到比较难学的问题。特别要提出的是，这个专业也有喜欢心理学背景的学生，但是一定要有一定的数学背景。从往年的申请情况来看，这个专业的申请难度不大是各个工科学生转专业管理的一个不错的选择。
所以，申请者最好有工科或理科背景，因为 IEOR 不同于普通的管理专业，它是在制造工程学、管理科学和系统工程学等学科的交叉下形成的。因此，若没有一定的工科或理科背景，将很难以工程技术的手段和方法解决系统的管理问题。OR 对数学能力要求很高，大部分研究都以数学为基础，利用数学方法解决实际问题，因此申请 OR 方向的同学还应具有较好的数学背景。
硬件条件
GPA——多数学校要求申请者的GPA达到3.0 以上。 申请者的 GPA，特别是专业课的 GPA必然是越高越好，申请名校 GPA最好在 3.5+， 一般学校 3.0+。
考试成绩——由于有些学校不接受雅思成绩，所以建议准备托福。IE 对托福要求不高，一般托福考到 85+ 就可达到一般学校的要求，专业排名好的学校对托福要求依然很高，如康奈尔大学要求托福100以上，普度大学要求托福IBT 88分以上，每项小份不低于20分。
但冲刺名校还是建议托福达到 100+。GRE 至少 应达到 300+，冲刺名校应达到 320+。由于 OR 方向对学生数学要求较高，所以申请 OR 方 向的同学可以考虑考数学的 GRE Sub（不是强制要求，是建议）。
先修课
以康奈尔大学和普度大学为例，先修课程一般包括数学课程如
- 多元微积分
- 微分方程
- 线性代数；
- 应用概率论和工程统计学；
- 运筹学基础等。
建议申请该专业的同学提前修课，满足先修课程的要求。
软性条件
IE研究生的申请是比较看重实际工作经验的，对于应届生申请而言，应该在平时打好数学和系统科学的基础，重视计算机应用，多参与一些与课程结合的项目实践以及企业中的实习。
就业分析
工业工程的应用前景和范围都十分广阔，首先在整个制造业中可以广泛应用，同时在物流业、商业、服务业、交通运输业、银行、医院、建筑业、农业管理、军事后勤及政府部门都可广泛应用。因此工业工程将会成为一种主导职业。该专业毕业生可到各类公司或生产企业，尤其是目前多分布在广东、江浙沿海一带城市的三资企业和港澳台企业从事生产组织、协调管理工作，以及对生产系统及服务系统进行规划、设计、评价、运行、控制、改良和创新等综合性技术工作，或在高校、科研机构从事相应的教学与科研工作。因为历史的原因，我国高校开设工业工程只有十余年的历史，97年后才有极少量的毕业生，因此人才十分缺乏，工业工程专业毕业生的未来就业前景十分广阔。
国内就业形势
从就业市场的情况调查来看，工业工程毕业生在国内的就业去向在咨询、银行、汽车、互联网已经券商的比例很高，比起去传统制造业的流向多很多（特别是在北京上海等大城市）。结合所学知识以及工业工程在中国的现状，除了IE工程师外，还能应聘制造工程师、品管工程师、生管工程师、系统分析师、企业资源规划服务管理师等职位，当日此前学生得有与上述职业相关的能力。随着中国成为全球制造业的中心，以及未来生产成本的提高，生产效率的提高是保证利润的关键。所以将来工业工程在中国会有比较好的发展。在先进制造技术，物料处理，厂房布局，供应链管理，库存控制，甚至在公共设施的布局上，都会有工业工程师的用武之地。
美国就业形势
在美国，IE专业学生毕业后最近就业比较热门的两大趋势是：
1. 科技行业：数据科学家、优化工程师、算法工程师(科学家)；产品经理等
2. 金融行业：各类Quant、资产组合分析师、风险分析师等。
这两个行业占了美国IEOR毕业生就业出路的60%以上。同时也能在制造业、服务业、公共事业、科研院所、政府部门和事业单位从事教学、研究、管理及设计开发。据有关数据显示，美国约有42%的企业CE曾就读于此专业，该专业的市场需求量很大，70%以上的学生毕业后进入工业界，成为企业管理人员，部门主管，工业工程师或机械工程师。。工业工程的主要任务就是提高制造，交通运输以及其他管理系统运行的效率。美国的工业工程发展了很多年，已经是很成熟了。加上美国的制造业正在向国外转移，所以传统的工业工程的发展已经缓慢了下来。许多牛校里面的教授开始转向Financial Engineering，利用复杂的数学模型来预测金融市场的变化和发展。前几年，供应链管理也是热门方向，但是也以理论工作居多。但是近几年来，美国的经济形势不太景气，制造业也在走下坡路，所以各个大学的IE系的经济都比较紧张，奖学金的数量不是很多。前10名的系近年来给中国的offer也都很少。但只要有比较好的研究和数学背景，还是有机会。Financial Engineering是一个比较热门的方向，如果经济条件允许，值得考虑，因为这个方向奖学金不多，但是毕业后的回报很高。
IEOR 专业的就业领域很广，工程、管理、科研和咨询等领域都有不错的就业机会，IEOR 毕业生可在制作业、服务业、公共事业、科研院所等综合应用现代工业工程理论、管理理论、 计算机应用技术和系统工程方法等从事理论与应用研究、教学、流程和系统管理及设计开发 运营工作。相关职位可为生产、运营、物流、采购、技术、产品研发或信息主管等。
运筹学专业的毕业生可以在多个行业就业。从事的岗位多种多样。例如：
Ø 滴滴算法工程师
车辆路径规划及叫车资源匹配和调度
Ø 顺丰、京东物流工程师
仓储问题、快递寄送问题
Ø 投资银行（Quant）
资产配置、成本优化、利润最大化
Ø 大型企业工程师
算法工程师、定量分析师等
Ø 国家电网、中石油技术工程师
电力调度、石油管道最优化铺设
Ø 大学教授、研究所研究员
研究整数规划领域
Ø 人工智能相关领域
数据科学家、算法工程师、定量分析师、google等IT企业的研究科学家等
Ø 铁路、航空公司、国家铁路局、交通局等公务员
时刻表安排、定价策略、航班安排
Ø 金融行业
资产管理类：投资组合优化、量化投资策略、对冲基金Quant；
投资银行：Sales and Trading Quant, Modeling Quant
银行类：风险管理、量化风险分析、Risk Analytics、信用管理；
保险：保险资产组合优化、精算
Ø 互联网行业
优化工程师、算法科学家
数据科学家、数据分析师、机器学习工程师
工业工程领域部分职位和薪资：
FAQ
工业工程排名供参考
https://www.usnews.com/best-graduate-schools/top-engineering-schools/industrial-engineering-rankings
1. Georgia Institute of Technology
2. University of Michigan— Ann Arbor
3. Northwestern University
4. University of California— Berkeley
4. Virginia Tech
6. Pennsylvania State University— University Park
6. Purdue University— West Lafayette
6. University of Wisconsin— Madison
9. Cornell University
9. Massachusetts Institute of Technology
转专业申请情况
(1). 常见转专业的情况
工业工程是很多理工科背景的学生想要学习商管知识，但也不想离开理工科背景太远的时候，会决定申请的专业。经常见到转申请工业工程研究生的申请者的本科会有数学统计、生物、化学、计算机、机械工程、土木环境工程、生化、药学等。部分商科专业的学生也会考虑转专业申请工业工程的分支专业OR或者EM。
工业工程的本科生通常会转专业申请的方向会跟在校期间的兴趣方向以及课程情况相关。对于数据分析接触较多的，会考虑申请CS、DS、金工以及BA，对于管理感兴趣的，会申请管理学等，对于建模感兴趣的，会申请统计、生物统计等等。当然，如果转申请其他专业，当然需要尽量满足这些专业的先修课要求。
(2). 先修课程与工作经验要求
工业工程专业对于申请者的背景要求不高，但是因为要求在研究生阶段使用一定的计算机和数学的能力，所以较为偏爱的是science或者是engineering背景的申请者。先修课程的要求也不会非常严格，但是会考量申请者的数学课程以及计算机的课程是否足够。
比如，University of Michigan---Ann Arbor的工业工程硕士专业的先修课程要求是：
部分学校对于申请者的先修课要求比较宽容。如果是理工科背景的申请者，虽然没有满足学校的先修课程，但其他条件很好的话，也有可能录取。录取之后，学校会要求学生在上研究生阶段选修先修课程，或者是上学校的summer school来弥补先修课程的不足。
