工业工程与管理二级学科如何培养复合型人才？
在当今全球制造业加速数字化转型、智能制造蓬勃发展的背景下，工业工程与管理作为一门融合工程技术与管理科学的交叉学科，正日益成为推动企业效率提升、成本优化和可持续发展的核心力量。那么，工业工程与管理二级学科究竟该如何建设与实施？如何才能系统性地培养具备跨学科能力、创新思维与实践素养的复合型人才？本文将从学科定位、课程体系、教学方法、产学研协同以及未来发展趋势五个维度深入探讨这一关键问题。
一、明确学科定位：从“技术工具”到“战略赋能”
工业工程（Industrial Engineering, IE）起源于20世纪初的泰勒科学管理思想，其本质是通过系统化的方法优化生产流程、资源配置与人机协同，从而提升组织运行效率。而“管理”部分则强调决策优化、供应链整合、项目管控等软性能力的构建。因此，工业工程与管理二级学科的本质，不仅是技术层面的流程改进，更是面向企业战略层的运营价值创造。
当前许多高校在设置该学科时存在两种误区：一是将其简单归类为机械工程或管理学的附属分支；二是忽视了其“系统集成”特性，导致学生知识结构碎片化。正确的做法应是将其定位为“连接工程与管理的桥梁”，聚焦于复杂系统的建模、仿真、优化与决策支持，尤其在人工智能、大数据、物联网等新技术加持下，工业工程与管理正在从传统的车间级应用向全价值链智能化升级。
二、构建融合型课程体系：打破专业壁垒
要培养复合型人才，必须重构课程体系，避免传统单一学科的知识割裂。建议采用“基础+模块+项目驱动”的三段式设计：
- 基础课模块：包括运筹学、统计学、系统工程导论、生产计划与控制、质量管理、人因工程等，夯实理论根基。
- 方向选修模块：如智能制造系统、供应链与物流管理、数据驱动决策、精益六西格玛、数字孪生技术等，满足不同职业路径需求。
- 综合实践模块：设置企业真实案例分析、ERP/MES系统实训、毕业设计与企业联合课题，强化实战能力。
特别值得注意的是，应引入跨学科选修机制，鼓励学生选修计算机科学、经济学、心理学等相关课程，形成“T型知识结构”——即在某一领域深度专精（竖杠），同时拥有广泛的知识广度（横杠）。
三、创新教学模式：从“灌输式”走向“探究式”
传统课堂教学以教师为中心，难以激发学生的主动性与创造力。针对工业工程与管理的特点，应大力推广“案例教学+项目制学习+翻转课堂”相结合的教学模式：
- 案例教学：选取华为、海尔、特斯拉等企业的实际运营难题，引导学生运用IE工具（如价值流图、瓶颈分析、线平衡计算）进行诊断与优化。
- 项目制学习：每学期安排一个企业合作项目，例如某工厂的物流布局优化或生产线节拍调整，让学生在真实场景中锻炼问题识别、方案制定与落地执行能力。
- 翻转课堂：学生课前自学理论内容，课堂时间用于小组讨论、模拟演练与专家点评，提高互动性和参与感。
此外，可借助虚拟仿真平台（如FlexSim、Arena、AnyLogic）开展沉浸式教学，使抽象概念具象化，增强理解力。
四、深化产教融合：打通从校园到职场的最后一公里
工业工程与管理具有极强的应用导向，仅靠学校教育难以满足企业对高素质人才的需求。因此，必须建立“政产学研用”一体化的合作机制：
- 共建实习基地：与头部制造企业、咨询公司、电商平台合作设立长期实习点，确保学生每年至少有6个月以上的企业实践经历。
- 双导师制：每位学生配备一名校内导师和一名企业导师，共同指导学业与职业发展，实现学术与产业视角互补。
- 联合科研攻关：围绕企业痛点问题（如柔性制造调度、能耗管理、质量追溯）开展课题研究，产出可转化的技术成果。
例如，清华大学工业工程系与京东物流合作开发的智能仓储分拣算法，不仅提升了仓库作业效率，也为学生提供了宝贵的工程经验。
五、拥抱未来趋势：AI赋能下的新机遇
随着生成式AI、边缘计算、工业互联网平台的普及，工业工程与管理正面临前所未有的变革机遇。未来的课程体系需纳入以下新兴内容：
- AI辅助决策：教授如何利用机器学习预测设备故障、优化排产计划、动态调整库存策略。
- 数字孪生与虚实结合：讲解如何构建物理工厂的虚拟映射，实现实时监控与仿真推演。
- 可持续工业设计：融入碳足迹核算、绿色供应链、循环经济理念，助力企业ESG目标达成。
这要求教师队伍不仅要懂IE原理，还需掌握数据科学、软件开发甚至政策法规知识，真正实现“跨界融合”。
结语：打造新时代的工业工程师
工业工程与管理二级学科的建设不是简单的课程叠加，而是系统性的教育改革工程。它需要高校、企业、政府三方协同发力，在课程设计上追求融合，在教学方法上强调互动，在人才培养上注重实践，在未来发展中紧跟科技前沿。唯有如此，才能培养出既懂技术又懂管理、既能解决具体问题又能洞察全局趋势的新一代工业工程师，为中国制造迈向高质量发展提供坚实的人才支撑。
