工程管理硕士（工业工程与管理）简介

一、基本情况

山西大学工业工程与管理领域工程管理硕士（MEM）依托山西大学管理科学与工程学科的校内研究团队和工业工程领域校外兼职导师团队共同建设。2010年，获得工业工程领域工程硕士学位授予权，2011年开始招收培养全日制工业工程领域工程硕士；2019年，根据国家学位点调整安排，工业工程领域工程硕士相应调整为工业工程与管理领域工程管理硕士（MEM），2020年，开始招收培养全日制工业工程与管理领域工程管理硕士。

二、培养目标与培养方向

本学位点锚定数据智能、系统优化、服务创新三大主题，构建了“AI赋能+社会实践+科研实战”的人才培养体系，致力于培育理论基础扎实、技术应用娴熟、管理思维创新的高层次复合型人才，为决策分析、智能制造、现代服务业、公共管理等领域注入创新动能与专业智慧。本学位点围绕三大核心方向，开展深度研究与人才培养：

（一）数据科学与智能决策

本方向以决策理论、优化方法、机器学习、数据挖掘为理论内核，专注于组织内外多源异构大数据的深度解析与价值释放，深化“数据驱动决策”的技术应用范式，着力培养兼具大数据分析与智能决策能力的复合型人才。研究聚焦两大领域：

1、复杂数据处理与知识发现：借助深度学习、智能决策等技术，精准剖析复杂系统特征、数据隐含的规律，实现数据到决策的高效转化；

2、管理系统建模与智能优化：针对资源调配、生产规划等管理场景，综合运用机器学习、智能优化技术，实现复杂系统的动态优化与精准决策。

（二）系统仿真与可靠性分析

本方向融合系统科学、管理科学、经济学与信息技术相关知识，深度探究生产系统、服务系统等复杂系统的运行机理，秉持“系统性、定量化、工程化”方法论，培养具备复杂系统分析与整体优化能力的高级管理人才。重点研究内容如下：

1、系统可靠性分析：构建多维评价指标体系，运用机器学习、贝叶斯网络等技术，开展复杂系统性能评估、故障预测及可靠性优化研究；

2、系统仿真技术及应用：依托时间序列分析、系统动力学、深度学习等模型，实现需求预测、风险预警与性能优化；借助计算机仿真技术，开展管理系统动态模拟与调控策略设计。

（三）服务科学与运营管理

本方向以生产和服务系统为研究核心，融合经济学、数据科学、人工智能、行为科学等多学科理论，聚焦供应链和服务场景效率提升与用户体验优化，面向现代服务业与公共服务领域，培养兼具运营管理能力与服务创新思维的专业人才。主要研究范畴包括：

1、服务系统设计与运营优化：运用排队论、精益管理等理论，对生产、医疗、零售、物流等服务流程进行系统分析，通过资源合理配置提升服务效率与质量；

2、智能技术赋能服务创新：探索人工智能、数字孪生等技术在服务场景中的创新应用，推动传统服务业向智能化、定制化转型升级。

三、研究生导师

四、专业核心课程