工业工程的就业前景

我是18届工业工程的毕业生，学工业工程，只要能拿到双证都应该能找到工作，只是工作的种类，offer的质量千差万别。

 

工业工程工作可以分为两类制造类和非制造类：

 

制造类包括基础IE，planning，supply chain，logistics，warehouse，buyer，生产主管，资产管控，精益生产专员，质量，以及制造型企业的商务管培（偏销售和市场如GE CLP，米其林轮胎管培，医药代表，法国液化空气管培等）。

 

非制造类就多了。

互联网行业：

1， 产品经理（需要对互联网产品充满好奇和探索能力，对系统，软件开发有一定的了解；

2， 商务拓展（如亚马逊的云计算商务拓展，不限专业，需对云计算有一定了解。）

3， 互联网产品销售；

4， 自学编程算法转开发等。快销品行业（MT即Management Treinee，工资高，培养一流）：众所周知的宝洁、联合利华MT，addidas，Nike的MT，百威英博MT，亿滋等；

5， 企业信息系统行业：如SAP，Oracle，汉德，金蝶，用友等，做信息系统实施顾问，销售顾问都不错；

6， 房地产行业：投资分析师，房地产管培；

7， 金融行业：数据科学家（会算法，编程语言，大数据，名校硕博）投资分析师，风控，考银行；

8， 考公务员，当老师等；

9， 物流与电商行业：如京东管培，苏宁管培，顺丰管培，物流优化岗。

 

以上工作有些需要读研究生博士生，如金融行业以及电商行业的物流供应链优化，方向主要偏大数据分析与运筹学，金融数据分析等。

其他大部分机会本科生都可以尝试，前提是最好能在相关行业知名企业实习经历等，

 

除此之外，很多500强还需要流利的口语，良好的逻辑思维和沟通表达能力。不单是学有些学校安排的课程就能够轻松应聘的。需要根据自己的兴趣最好规划，努力去靠喜欢的方向。

 

当前经济形势总体不景气，因此社会上的岗位需求量有所缩减，同样也影响到IE的就业。

 

作为一个工业工程的毕业生，我发表一下我自己的看法（观点浅显，有不足之处欢迎指正）：

 

在学校期间，工业工程感觉是一门杂而不精的学科，学的内容从机械电工跨到会计管理都要涉猎，工业工程培养的人才是具有一定的综合性素质但是如果不深耕某一个方向的话，出来会觉得专业的技术性不是特别强。

 

传统意义上的工业工程一般用于节约企业生产运营中的成本，提升效率。这个概念很宽放，就像这门学科一样。

 

我身边工业工程出来的有从事互联网开发的（方向全偏了），有地产的商务运营的，有投资银行的（一般学历背景和能力要求极高），有做sales和mrkting的，更多的是做制造业的（工业工程师，物流工程师，生产计划，资产管控，供应链）。

 

目前来说工业工程更大概率的还是会从事制造业的一些工作，说直白一点，你以后的工作环境很可能是一个大工厂，你天天面对的可能是机台，你需要处理的是机台的各种产能数据，去分析机台和产线的产能情况，去分析机台的运转效率。

 

就拿我实习的半导体行业来说，我们公司工业工程师的职责分别为三个模块：

1， 刚进去的新人一般是做机台效率分析，（你管几个机台，你的职责是清楚的掌握你的机台是如何生产加工产品的，你的机台的生产能力是多少，你的机台的生产能力的利用率是多少。再谈是否有优化的空间，如何去优化。）

2， 工厂的设施布局与优化。工业工程还可以做的是一个工厂的设施布局，大到建厂初期的厂房的功能划分，小到每个工位，办公室，厕所等的布局。并且随着产线的调整或者改善的需要，可能要调整设施布局。这是一个系统工程，需要综合考虑产品流，安全性，舒适便利性，以后厂房及产能扩张的可能性，产品线变更的可能性等等，这里IE最主要的价值是design，但还需要能耐下性子去画图。

3， 产能测算与规划，主要是对工厂某条产线的产能做测算，即算我某条产线到底能生产多少产品。

4， 除此之外，制造型企业中工业工程专业还可以去从事生产计划，物流和供应链之类的岗位。

 

至于工业工程是否有前景，我其实希望想好自己喜欢的工作形式是怎么样的，如果你喜欢制造业，喜欢在工厂工作，喜欢面对机台，喜欢画图纸，喜欢做数据分析，工业工程还是蛮不错的选择。

 

从工业工程岗位入手，往精益生产去做，深耕10年，考个六西格玛黑带，可以当精益生产专家。

 

不论是专职于甲方做改善，还是去乙方做精益生产的咨询都还是蛮不错的。

 

这个方向的话推荐去外企，行业的话最好以航空，汽车（整车厂最好），半导体，高端医疗器械，面板，这些行业工业工程可以发挥很大的作用，并且未来的趋势是工业4.0，全自动化。

所以如果你再自学物联网，一门编程语言（以后做数据分析）会更好,这里我需要强调一下，在高度自动化的工厂，设备运转的每一个move的时间，产线实际WIP（在制品数量）等生产数据的抓取都是生产系统自动抓取的，IE的核心能力更多的在于数据分析，design等。

 

因此，数据分析能力十分重要，这也是未来IE在制造业的发展趋势。

 

目前，最常用的数据分析软件还是EXCEL，常用到的一些如数据透视啊，基础函数啊最好熟练掌握，这可以极大的提高工作效率。

 

所以在工业4.0或智能制造中的Manufacturing这一块最核心的是制造系统（包括主控系统和各种子系统），系统就像整个工厂的大脑，决定产品跑完这道工序下面又跑哪个工序，一个好的系统可以使各种产品能有条不紊的run，在工厂看着头上各种运送小车各种穿插无序地跑。

但是这些看似无序其实是都掌握在制造系统（如：实时派工系统）的手中，系统的完善离不开系统中各种rules的完善，而IE是需要参与这些rules的制定中来的。

 

除此之外，现在很多尖端制造业（以我所在的芯片制造行业为例）产品并不是简单的从机台A流向机台B.......这样简单的一字型的生产流，实际生产中可能会存在一条产线同时跑多种产品，每种产品的production flow 又大相径庭，可能整个flow存在多次循环，跨越，跨越再循环等。

所以整个production的process可能会非常complex，上升到更宏观层面的排产问题，比如一条产线穿插着不同flow的不同客户的产品，有优先等级高的产品（VIP客户的产品）和一般产品，那这个优先等级高的产品和一般产品排产的比列怎样去定才合适呢？

（这是我们公司一直思考的一个问题），还有不是什么制造业都适合精益生产的，精益往往意味着抗风险能力更低，一般情况下，当产线的bottleneck tool在前端的时候，推式生产比拉式生产更好，当bottleneck tool 在产线后段的时候，拉式生产更佳。

还有一个难题就是在WIP（在制品数量）和cycle time之间如何去strick a balance？（WIP）在制品数量越多，往往bottleneck tool的产能利用率越高，但是不是WIP越高越好呢？实际生产中，两者之间应该是有一个平衡点的，超过这个平衡点，WIP的增加只会让cycle time极速增加。

这里推荐大家看一本书：工厂物理学。

 

这个是传统IE和学校很少接触到的。想看工业4.0的芯片生产过程是怎样的请见：

 

与制造业紧密联系的IE还有一个方向是去乙方做管理信息系统顾问，专门为企业SAP系统的搭建提供建议和服务，你的核心竞争力在于提供工厂信息化搭建的解决方案。

 

如果想在制造业发展，在公司平台不错的情况下经验的积累更为重要，所以我建议这种情况下不盲目深造。

 

我目前觉得工业工程最有前景的发展方向是与大数据，人工智能相结合，这就意味着你必须要懂得一门编程语言，如：python，懂的一些算法模型，用编程语言去进行数据分析等。

如电商物流行业的物流优化岗，金融行业的风险分析，数据分析。这是我最看好的工业工程的发展方向，也是未来的趋势。这种岗位一般对学历和学校要求比较高，读研读博最好。

 

综上，工业工程的前景还是蛮不错的，前提是你要与时俱进，不要仅限于学校的教学，找准自己的兴趣点深耕下去。

plus：英语口语很重要！能够讲一口流利的英语只是在很多500强企业工作的基本要求。

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