机电工程学院工业工程专业介绍
历史沿革
1999年，专业成立，是广东工业大学机电工程学院依托“与产业深度融合”的平台优势，最早在广东省开设的工业工程专业，目前已培养出逾3500名优秀本科毕业生及硕士、博士毕业生，已成为粤港澳大湾区工业工程师队伍的中坚力量，业界影响最广最深，具有较深厚的历史底蕴。
2006年，被广东省教育厅认定为省名牌专业，是广东省唯一的工业工程名牌专业。
2007年，经教育部批准设立工业工程博士点。
2008年，主办的《工业工程》杂志入选中文核心期刊，是中国机械工程学会工业工程分会会刊，在国内具有广泛的行业影响力。
2010年，被评为广东省高等学校特色专业建设点。
2021年，入选广东省一流本科专业建设点。
本专业在华南地区学术界和工业界享有盛誉，是广东省机械工程学会工业工程分会理事长单位，是工业工程分会秘书处的依托单位，是广东省暨粤港澳大湾区工业工程创新大赛的发起、组织和承办单位，该赛事在高校和企业界具有很高的知名度和广泛的影响力。
专业介绍
专业前景
粤港澳大湾区作为国际科创中心，正在引领“中国制造”向“中国智造”快速发展，区域内的先进制造业、仓储物流业、现代服务业、轨道交通系统、枢纽机场、互联网行业都提出了“更精益化、更数字化、更智能化”的迫切需求，作为一个将工程、管理、数据、软件等知识高度融合的专业，产业界对工业工程专业人才的需求正在呈现出前所未有的良好局面，工业工程专业人才必将成为助力各行业高质量发展的中坚力量，目前是国内人才最紧缺专业之一。
培养目标
工业工程专业是一个将工程技术与管理思想有机结合的专业，具有系统性、交叉性、人本性与创新性等特征。注重培养学生对现代生产和服务系统的精益化运作思维；侧重以工程应用为导向，强化学生在复杂系统规划设计、智能决策与优化、质量管理、系统建模与仿真、大数据分析、工业软件应用等方面的创新实践能力，造就从事解决生产和服务系统质量、成本、效率、环境等问题的工程与管理复合型人才。
核心课程：系统工程、工业工程基础、机械设计基础、运筹学、系统建模与仿真、现代质量工程、数据库原理及应用、大数据分析、创新方法、生产计划与控制、设施规划与布局、人机工程、机械制造技术等。
专业特色
精益化、数字化、智能化是当前我国工业转型升级的主旋律。这一过程离不开数据分析、规划设计、智能优化、质量管理等技术与方法，迫切需要一批又一批“工业精算师”，开展分析、决策、优化、建模、设计、仿真等精益化、数字化、智能化规划实施工作。本专业依托“机械工程”重点攀峰学科、省部共建国家重点实验室、制造物联网技术国家地方联合工程实验室、广东省计算机集成制造重点实验室、广东省创新方法与决策管理系统重点实验室等学科平台，设立了“工业工程创新应用与精益生产”、“生产系统数字化与智能化”两大特色培养模块，着力打造一个华南地区工业工程与精益管理人才的摇篮。
采取项目驱动的校内教学模式。采取导师制培养方式，实现每位学生参与一个项目参加一次学科类竞赛。通过“学校大创项目+企业应用项目+导师科研项目”覆盖本专业绝大部分学生，使学生具备科学研究和技术创新的能力。
培育产教融合的校企联合培养。结合区域经济需求，探索现代产业学院的校企联合培养模式，建立智能智造、飞机维保等现代产业学院。与大湾区40余家优秀企业签订战略合作协议，已联合培养逾620名工学学士。2016年6月中央电视台报道了本专业及学院相关专业与广州飞机维修工程有限公司开展的校企联合培养成效。
打造以赛促学的学科竞赛平台。依托本专业作为广东省机械工程学会工业工程分会理事长单位的优势，积极打造并成功主办三届《广东省暨粤港澳大湾区工业工程创新大赛》，形成了促进粤港澳大湾区创新人才培养和能力展示的品牌。2021年的大赛，共吸引20多所高校(500多名学子)与40多家知名企业(200多名IE工作者)同台交流。
实行灵活的“3+1”培养模式。大学前3年进行校内理论与实验教学，构建学生的工业工程知识体系；最后1年可选择完成研究课题和高阶课程，提升科研素质与创新能力，为升学打下良好基础；可选择前往优秀企业完成实际课题，提高工程素养与实践动手能力，为就业打下良好基础；也可以综合参加科研项目、进阶课程和企业项目，培育符合社会迫切需求的综合技术素养。
创新型、实践型和综合型的人才定位与特色化的培养模式，让你成为中国工业不可或缺的“工业精算师”、“精益管理者”和“质量提升人”。
专业师资
本专业聚集了一批理论功底深厚、实践经验丰富的师资队伍，研究方向分布较广，体现出工程技术融合管理思想的独特视角。现有专职教师22人，其中教授7人、副教授6人，博士生导师6人、硕士生导师13人，具有博士学位教师13人，45岁以下教师均有海外学习工作经历，与美国、英国、荷兰、瑞士、比利时、西班牙等国家知名高校有紧密联系和合作。拥有广东省教学名师1人，广东省杰青2人，广东省特支计划青年拔尖人才1人，香江学者1人，广东工业大学百人计划特聘教授2人，广东工业大学青年百人计划人才5人。此外，本专业还拥有数十位来自知名企业的优秀校外兼职教师，能够为学生提供产业界的最新发展需求和技术指导，可以极大开拓同学们的视野。
专业部分教师参加国际学术会议合照
主要科研方向
近五年来，本专业领域团队共承担了19项国家级项目，其中国家自然科学基金项目（广东联合）重点项目1项、面上项目10项、青年基金8项，总经费1100多万；广东省部级及其他纵向项目26项，科研经费累计900多万元；为企业服务获得40项横向课题，到校经费累计900多万元。
近五年来，发表论文150多篇，其中SCI/EI检索论文近百篇；申请国家发明专利、软件著作权等知识产权50余项。获得广东省科学技术进步一等奖、二等奖、三等奖各1项，中国智能交通协会科学技术二等奖1项等。
本专业现有的主要研究方向包括：智能制造系统规划与运行控制、绿色制造和能效优化、制造系统工程与优化控制、智能交通与供应链系统、医疗大数据与智慧养老、生产与安全系统等。
PART1智能制造系统规划与运行控制研究方向
该研究方向目前包括8位老师：陈庆新教授（博导，学术带头人）、毛宁教授、刘建军副教授（博导，系主任）、黎展滔副教授、王小明副教授、赖信君副教授、胡常伟高工、张惠煜博士，研究致力于通过精益化、数字化、智能化工业工程技术，为各类生产及服务企业提供高质量发展转型升级服务。
智能制造系统规划与运行控制研究内容总览
（2021年规划）
研究内容1：多源异构数据的需求预测与基于过程信息的参数在线动态估计
通过挖掘智能车间传感数据、企业管理系统数据、外部行业数据、互联网终端用户等多源异构数据，利用自然语言处理、机器学习、时间序列分析、用户行为及决策建模等工具，对制造系统中的需求信息进行建模分析，实现产品及车间设计需求参数的离线预测及过程需求数据的实时更新。
盾构隧道多源异构数据实时共享与信息融合
研究内容2：智能制造车间资源配置与布局优化
针对个性化定制、离散型、随机生产的智能车间制造系统，研究生产与物料储运系统资源配置和规划布局的优化方法。包括：基于图论的复杂AGV导向路径网络设计；基于排队网建模快速近似求解随机制造系统的性能指标；分解协调的优化算法快速近似求解大规模资源配置与规划布局优化模型。
随机制造系统资源配置与布局优化
研究内容3：基于MDPs的随机复杂项目计划与动态调度
以面向订单设计（Engineering To Order，ETO）模式下的定制装备项目管理共性问题为研究对象，考虑项目随机到达、任务随机工期、随机返工、多项目共享有限资源等特性，基于马尔可夫决策过程理论建立定制装备项目群计划调度决策模型，利用状态转移概率矩阵描述返工过程，取代传统的设计结构矩阵建模方法，并提出了基于多规则组合、机器学习、线性规划的高效近似求解算法。
基于MDP与机器学习的宏观项目基准计划
研究内容4：智能制造系统生产计划与调度优化算法
面向高端装备制造、整线集成化定制、多品种小批量混流制造等复杂车间日益迫切的生产管控数智化转型需求，研究建立针对其生产调度与控制的智能化决策机制、模型及算法，主要包括递阶协调式生产计划与调度系统，订单投放与生产负荷均衡化控制方法、产能规划、碎片化订单需求下复杂混流线排产算法、多决策偏好与复杂约束下大规模排产算法、面向动态进度协同的实时调度等，并结合典型背景企业/车间的实际特点，将相关理论成果固化为软件系统或模型/算法包开展实际应用验证。相关成果应用能够帮助合作企业最优化平衡生产效率和订单交付两方面需求，并且帮助合作企业获评了“全球灯塔工厂”。
智能制造系统生产计划与调度体系
研究内容5：定制化制造车间生产管控系统
面向非标制定企业提供整体解决方案，为企业进行信息化咨询及规划，开发了适合于非标制定企业的ERP系统、项目管理系统、MES系统等软件产品。相关产品在三十余家企业得到了应用，取得了良好的效果。
定制化生产系统生产管控平台
PART2交通与物流大数据及其仿真应用研究方向
该方向包括傅惠教授（博导，学院副院长）、叶艳副教授等老师，研究致力于研发基于多智能本仿真的大数据分析技术，在交通运输、物流供应链、无人系统协作等方面具有广阔的应用前景。
基于多智能体仿真的大数据分析
应用技术1：城市公交调度
根据实际公交车辆的运营数据，通过公交车实际运营的 GPS 数据和公交 MFD理论建立公交车行程时间模型，通过乘客的上车刷卡数据还原乘客的出行 OD 建立乘客出行行为模型，将车辆、乘客、站场等多个模块集成在仿真系统中，在仿真中建立评价实际公交运营效率的评价体系。
城市公交系统仿真平台
应用技术2：城市规划与管理决策
通过多源交通大数据对自研（或开源）交通仿真模型进行校验，并以此为后台，开发可视化操作系统作为前端，通过良好的用户输入输出界面，仿真模型的运算结果可方便地与用户交互，增强了实用性和便捷性。
多源交通大数据对自研（或开源）交通仿真模型
应用技术3：机场高速大数据分析
建立了大数据处理平台，对数据处理结果进行可视化展示，利用相关机器学习方法发现数据之间的相互关系，相互关系支撑状态预测预警和控制决策优化，并且为多智能体仿真中的相关参数校准提供参考。
机场大数据分析平台
应用技术4：建筑物内人流组织优化
建筑内部的交通组织、客梯配置是否得当，不单单影响着大楼的运作效率，还关系到整个大楼的空间集约化利用、投资运营成本控制等问题。关于其内部竖向交通组织、客梯配置、疏导管理方面的研究却非常缺乏。本部分利用多智能体仿真对建筑内部整体交通组织进行评估，发现冲突点，提出优化改进意见。
建筑物内人流组织优化仿真平台
应用技术5：疫情大数据分析
为提高科学精准防控水平，解决流调任务重、防控难度高的实际问题。傅惠教授团队针对实际流调工作中的轨迹还原、“三区”划分、传播溯源等难点，与广州市疾控中心多次讨论系统研发方向。陆续研发了轨迹辅助还原、聚集疫情预警、“三区”智能划分、轨迹时空碰撞、建筑行人仿真等系统模块，通过多次疫情防控第一现场的测试，检验和提升了系统技术性与实战性。与企业合作研发的“鹰眼溯源流调系统”在广州市白云区流调作业中心火速部署应用，该系统通过传染病理论、统计分析、人工智能等多学科交叉融合，在广州“0408”与“0427”两次突发疫情中，及时为一线流调人员提供了精准的溯源线索与防控建议，快速减低了疫情扩散的风险。
在疫情数据分析现场
PART3绿色制造与能效优化研究方向
该方向包括杨海东教授（博导，产研院院长）、徐康康副教授等老师，面向广东省高耗能制造行业，开展绿色制造、智能制造研究，具体研究内容如下：
研究内容1：能耗动力学仿真
主要研究设备工作机理及能源转化特性，通过建立能耗动力学仿真模型，揭示制造过程能源演化规律。
研究内容2：能效感知技术
主要解决高耗能设备能效感知问题，研究基于“机理-数据” 的能效预测方法，实现制造过程能效实时评估。
研究内容3：能耗异常检测
主要研究设备的用能状态监测、故障诊断的相关理论及技术，解决能源隐性泄露问题。
研究内容4：能效智能优化
主要研究设备能效优化技术，利用智能寻优算法求解最优能耗参数，深度挖掘设备节能潜力。
绿色制造与能效优化应用案例
PART4智慧健康及风险管理研究方向
该方向包括周剑峰教授、陈文戈副教授等老师，围绕健康与安全，在食品、药品、化妆品及养老服务等管理系统、大数据分析、风险预警，以及危化品风险分析、事故应急救援等领域开展研究。
研究内容1：健康医疗大数据分析与应用
研究基于中国医院药物警戒系统(CHPS)的健康医疗大数据智能采集与处理技术；研究基于人工智能（AI：机器学习、自然语言处理）的健康医疗大数据分析技术；研究基于真实世界大数据的药品上市后再评价（安全性、有效性及经济性）技术。相关研究纳入“国家药品安全‘十三五’规划”、CHPS已在全国300家医院推广、已开展药品评价项目超过50项。
中国医院药物警戒系统(CHPS)应用原理
研究内容2：智慧医养服务供应链系统优化研究
研究智慧医养服务供应链运作管理优化；研究基于物联网及人工智能的医养服务应用研究；研究医养结合商业智能（BI）与数据挖掘分析方法研究。相关研究已获得国家、省市等各类科技项目10余项;研究成果已获得国家专利、软件著作权10余件；相关成果已广州市老人院、三水社会福利中心、中山广弘颐养院等多家养老机构应用。
智慧医养服务供应链系统
研究内容3：应急救援系统建模、仿真与优化
利用贝叶斯网络、Petri网、系统仿真软件等方法或工具对工业事故的应急救援过程建模，分析事故影响及风险、应急救援策略、应急资源分配和使用、应急任务的协同、安全防护系统及应急行动的可靠性等问题，并对应急救援进行改善和优化，提高应急救援效率。该方向获得国家自然科学基金面上项目、广东省自然科学基金项目和广东省科技计划项目支持，发表SCI论文20余篇，获得2014广东科技进步三等奖，出版英文专著1章。
应急救援系统建模、仿真分析
课外实践
专业有学生课外科技活动社团，目前包括：智能制造系统设计与开发、智能工厂规划、精益管理、运筹优化算法、大数据分析等小组。各小组在专业老师的指导下，以社团形式运作，利用课外时间，对学生进行精细化、更有针对性的培养；小组成员通过培训后，可直接参与专业老师的科研项目或企业项目，培养科研和实践能力。学生科研社团通过项目实践，提前对接企业需求，打通学校教育与企业需求之间的瓶颈，实现人才的深度定制。
低年级学生可以自主选择参与本专业组织的“企业游学”，到知名企业进行参观、学习，由企业资深人员进行现场案例教学，了解企业实际运作及IE相关案例，提升学生对企业、对专业的了解、理解。
积极支持学生参加各种专业相关的竞赛，特别是“广东省暨粤港澳大湾区工业工程创新大赛”，要求每位学生在校期间至少参加一次校级以上比赛，以赛促学。
学生培养质量
近三年，学生就业率达到98%以上，升学率达到20%以上。本专业学生充分利用工科技术与管理方法相结合的优势，围绕大数据分析、系统优化、工业软件研发等新兴技术领域，在学术创新和自主创业方面颇有建树。本专业以培养目标和毕业要求为导向，建立了毕业生的跟踪反馈机制和有关方参与的社会评价机制，并将评价结果落实到持续改进体系中。
对毕业五年左右毕业生的问卷反馈情况如下：61%的毕业生在工业工程领域工作；经历过项目主持和研发工作的有49%，从事研发岗位的有21%，从事管理岗位的有48%；96%的受访者在广东省内工作。毕业生就业的代表性企业有：华为、广汽、美的、格力、联想、腾讯、海信、捷普电子、广东电网、亚马逊、顺丰等。以上跟踪结果反映：毕业生具有解决复杂工业工程问题的能力；具备组织与实施工程项目的能力；具有团队合作、创新意识和终身学习的能力；能够适应国家建设和广东省创新驱动发展战略的需求。
外部评价采用问卷调查、座谈会和走访等方式进行。调查结果显示，受访方对毕业生培养目标达成度评价高，其中，对“具有良好的人文社会科学素养、社会责任感和工程职业道德，具备健全的人格和正确的价值观”的评价达到4.82分（满分5分），对“具有自主学习的能力、终身学习的追求与创新意识，具有组织与实施相关领域工程项目的团队合作和管理能力”的评价达到4.55分。总之，本专业毕业生社会认可度高，赢得了“忠诚度高、实用性强、发展潜能大”的良好口碑。
校友风采
乔岩，博士、澳门科技大学助理教授
乔岩博士2005年入读广东工业大学工业工程专业，2015年在广东工业大学获得博士学位。2016年1月至2017年12月受聘于澳门科技大学澳门系统工程研究所从事博士后工作。2018年至今为澳门科技大学澳门系统工程研究所助理教授。
乔岩博士的主要研究方向为半导体芯片高端装备的调度优化与控制。他的研究成果受到了国内外学术界、半导体设备制造企业以及晶圆厂的认可和重视。在相关领域已发表学术论文90余篇，其中在国际权威的SCI源期刊上发表和录用论文60余篇(IEEE汇刊长文40余篇)。根据Web of Science数据，他的SCI期刊论文被引频次为1300余次，h-index为23，Google scholar统计论文引用次数1600余次。获得了17项国际专利授权(美国专利8项)。
乔岩博士作为技术总负责人带领团队开展了某半导体芯片高端装备企业的多种类型设备调度优化与控制方法的应用研究，包括槽式清洗机、蚀刻设备、立式炉设备、PVD设备和CVD设备的建模、求解算法和仿真平台的开发。目前已完成两种机型的调度算法及仿真平台开发工作，并与实际机台进行了集成且通过了“马拉松测试”，产能得到了大幅度提升，设备稳定性也获得了合作方的高度认可。同时，多台内置团队算法的设备已应用于一线晶圆厂进行实际生产。
钟志超，深圳道合管理咨询公司联合创始人、总经理
钟志超2005年入读广东工业大学工业工程专业。现任深圳道合管理咨询公司联合创始人与总经理，曾任深圳市数本科技公司与谋事集智咨询公司（广东省管理咨询十佳机构）总经理，被认证为清华大学联合工信部培养中小企业管理领军人才，被聘为广东省工业工程学会理事兼副秘书长，被聘为广东省企业咨询管理协会专家顾问，被聘为深圳联通工业互联网BU专家顾问，被聘为广东工业大学机电工程学院校友会理事，入选2019年、2022年教育部高等学校工业工程类专业优秀毕业生事迹，获得中国注册企业管理咨询师、工业工程师、碳排放管理师资格认证，获得第三、四届全国精益管理与工业工程创新大赛三等奖（中国机械工程学会颁发），获得第二、三届广东省工业工程大赛多个二等奖和三等奖（广东机械工程学会颁发）。
应用工业工程思想方法辅导过100多家企业，包括美的、吉利汽车、索菲亚、滴滴出行、同程集团、美克家居、新希望乳业、三安光电、航嘉电器等众多优秀企业，曾辅导精益管理项目多次获得中质协全国精益成果发表赛一等奖。
李均强，捷普电子（广州）有限公司高级工程经理
李均强2000年入读广东工业大学工业工程专业，现任捷普电子（广州）有限公司高级工程经理。捷普电子（广州）有限公司主要业务领域有光学、无尘室芯片封装等，其中光学是核心业务领域。捷普集团是一家世界500强企业，在全球20多个国家拥有分支机构，为全球第三大电子合约制造服务商(EMS)，拥有分布在美洲、亚洲及欧洲等60多个生产基地; 在中国，捷普集团在中国大陆设有九个全方位、现代化厂区：捷普电子(广州/北京/上海/无锡/天津/南京/苏州/深圳/烟台/成都)有限公司，员工超90,000多位。
