自动化管理工程一级学科如何构建？如何推动产教融合与智能升级？
在新一轮科技革命和产业变革加速演进的背景下，传统管理学与工程技术的边界日益模糊，交叉融合成为新趋势。特别是人工智能、大数据、物联网等技术的广泛应用，使得“自动化管理工程”作为一门新兴的一级学科，正逐步从理论走向实践，成为高校学科布局和产业转型升级的重要支点。
一、什么是自动化管理工程一级学科？
自动化管理工程是一门融合自动化控制、系统工程、管理科学与信息技术于一体的交叉学科，旨在通过智能化手段提升组织运营效率、优化资源配置、实现决策科学化与流程自动化。它既区别于传统的工业工程或信息管理，也超越了单一领域的技术应用，强调以系统思维解决复杂组织中的动态问题。
该学科的核心目标是：将自动化的理念和技术深度嵌入企业管理、公共服务、智能制造等场景中，形成“感知—分析—决策—执行”的闭环体系，从而实现从经验驱动到数据驱动的转变。
二、为什么要设立自动化管理工程一级学科？
当前，中国正处于由制造大国向制造强国迈进的关键阶段，企业对高效协同、柔性生产和精益管理的需求持续增长。然而，许多企业在数字化转型过程中面临“重技术轻管理”、“重硬件轻软件”、“重流程轻机制”的困境，亟需具备跨学科视野的专业人才来打通技术与管理之间的壁垒。
设立自动化管理工程一级学科，具有以下战略意义：
- 响应国家战略需求：对接《中国制造2025》《新一代人工智能发展规划》等政策导向，填补智能制造与管理融合领域的人才缺口。
- 促进学科交叉创新：打破传统学科壁垒，推动工程、管理、计算机、经济学等多学科深度融合，催生新的学术增长点。
- 服务产业升级：为企业提供可落地的自动化解决方案，助力供应链、生产、财务、人力资源等核心业务模块的智能重构。
- 提升人才培养质量：培养既懂技术又懂管理的复合型人才，满足未来十年高技能岗位的迫切需求。
三、如何构建自动化管理工程一级学科？
构建一个成熟的一级学科需要顶层设计、资源整合、课程体系建设和产学研协同推进。以下是关键路径：
1. 明确学科定位与内涵
首先应厘清自动化管理工程的定义、研究对象、知识体系和应用场景。建议将其定位为“面向智能时代的管理科学与工程类新兴交叉学科”，涵盖以下子方向：
- 智能决策支持系统
- 数字孪生与虚拟仿真管理
- 自动化流程建模与优化（如BPM、RPA）
- 工业互联网平台下的运营管理
- 人机协同与智能组织设计
2. 构建系统化的课程体系
课程设置应体现“基础扎实、前沿引领、实践导向”的特点，分为三个层次：
- 通识层：包括高等数学、概率统计、运筹学、系统工程导论等基础课程；
- 专业层：开设自动化控制系统原理、机器学习与数据挖掘、ERP/MES系统设计、智能制造系统集成等核心课；
- 拓展层：设置案例研讨、企业实训、跨学科项目制学习（PBL），如“智慧工厂运营管理”“城市交通调度自动化”等实战课题。
3. 强化师资队伍建设
打造一支兼具学术背景和工程实践经验的双师型教师队伍至关重要。可通过以下方式实现：
- 引进具有博士后经历的青年学者，重点覆盖自动化、管理科学、计算机三大方向；
- 聘请来自头部企业的工程师担任兼职教授或导师，参与课程开发与项目指导；
- 鼓励教师参与国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划中的管理工程相关课题。
4. 建立产教融合平台
校企合作是推动学科落地的关键环节。建议：
- 联合龙头企业共建“自动化管理工程实验室”或“智能管理研究院”；
- 开展“订单式培养”，定向输送毕业生进入智能制造、物流、医疗、金融等行业；
- 建立学生实习基地与企业导师制度，确保学生在校期间即能接触真实项目。
5. 推动国际交流合作
借鉴德国弗劳恩霍夫研究所、美国MIT斯隆管理学院等先进经验，探索中外联合培养模式。例如：
- 与国外高校共建双学位项目，引入国际认证标准（如ABET、AACSB）；
- 举办国际研讨会或暑期学校，吸引全球学者共同研讨自动化管理前沿议题。
四、典型案例：国内高校先行探索
目前已有部分高校开始试点自动化管理工程方向，如清华大学、上海交通大学、华中科技大学等，在其工商管理学院或自动化系下设立了相关研究中心或硕士点。例如：
- 清华大学经管学院推出“智能运营管理”微专业，聚焦AI+供应链优化；
- 华科机械学院与经管学院共建“智能制造与管理”交叉团队，承担国家重点研发计划课题；
- 上海交大安泰经管学院设立“数字化工厂管理实验班”，采用项目制教学法。
这些探索表明，自动化管理工程已具备良好的发展基础，但要上升为一级学科，仍需更广泛的共识和政策支持。
五、挑战与应对策略
尽管前景广阔，但自动化管理工程作为一级学科仍面临诸多挑战：
- 学科边界不清：易被误认为只是“自动化+管理”，缺乏独特性；应对策略：明确其系统性、复杂性和智能属性，突出“自动化赋能管理”的本质特征。
- 评价体系缺失：现有高校评估指标偏重论文数量而非实际应用价值；应对策略：引入第三方机构进行成果转化率、企业满意度等维度的综合评估。
- 资源投入不足：地方院校可能因经费限制难以配套实验室和师资；应对策略：争取教育部专项拨款，引导社会资本参与共建共享平台。
六、未来展望：迈向智能时代的新管理范式
随着大模型、边缘计算、生成式AI的发展，自动化管理工程将迎来更大突破空间。未来的管理者不仅要懂技术逻辑，更要具备数据洞察力、伦理判断力和跨文化协作能力。因此，该学科不仅是教育改革的方向，更是社会运行方式的一次深刻重塑。
我们呼吁政府、高校、企业三方合力，加快自动化管理工程一级学科的申报与建设步伐，使其真正成为支撑中国高质量发展的核心引擎之一。
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