自从2015年工作以来，虽然经历了工业化与计算机等多个岗位的变化，但是一直工作在工业工程（精益生产）与数字化、智能制造融合的领域，我将从工业工程对企业发展的贡献，特别是在数字化、智能化工厂建设方面的贡献，结合自己的一个实际案例做简要介绍。

工业工程学科，主要是研究如何将有价值的产品、服务等进行工业化设计、改造的过程。以产品举例，就是将一个新研发的实验室产品，使用工业工程的方法，在其转化成工厂批量制造的过程中，设计整个供应链各个环节的运作方式。根据不同的制造模式（MTS/MTO/CTO/ETO），基本包括了订单管理、产品设计、原材料采买、检验、入库、出库、生产制造、包装、成品撤离、发运，工艺、质量管理等供应链条上的各个环节。而企业的数字化、智能化就是将按照工业工程的方法对供应链各环节设计的运作方式、流程，使用先进的计算机技术进行管理的升级版本（IE+IT），计算机技术是工具，工业工程的专业知识才是其管理的本质，也是决定数字化、智能化工厂建设成功与否最重要的因素。

2018年，我结合公司实际情况，运用工业工程与软件工程的知识，设计开发了公司的MES（Manufacturing Execution System）制造执行系统。系统使用了面向对象的程序设计（Object-oriented programming）、数字化双胞胎（Digital twin）、自底向上的设计方法（Down-Top Approach）和关键路径法（Critical Path Method），构建了一个适用于ETO工厂模式的MES平台。而面向对象的程序设计、数字化双胞胎、自底向上的设计方法要求其软件模型与企业现有生产运作模型必须高度保持一致，对于生产制造结构的了解、抽象、建模变得非常重要。如果对生产制造的结构了解不清晰，抽象出的模型与实际不一致，就会直接导致后期软件开发的失败，功能不能实现或与实际流程不符。而工业工程的学习和相关的工作经验使我可以专业的去剖析、理解企业的生产制造模型。

总之，在软件模型的设计过程中，每一个模型的建立，都需要类似这样对业务的深入了解，抽象、建模，才能保证软件模型与业务模型的一致。而工业工程与软件工程知识的储备，使这一看似很难的工作，变得容易了很多。项目在工厂上线运行了1年多，随着自己对业务的不断理解，系统也得到了不断的升级、拓展。目前系统已经是公司除SAP以外的最重要的计算机管理系统，用户涵盖了项目管理、设计、工艺、质量、供应链、生产制造、财务等工厂的各个部门。经财务核算，该系统仅在大数据分析+数据可视化在管理成本方面的节省就达到了20万人民币/年。在2019年，该系统获得了施耐德电气全球供应链中国区数字化项目杰出贡献奖。

所以，通过工业工程专业的学习和实践，可以使我们更加系统的去分析问题，建立业务模型，达到快速改善的目的。而在中国制造2025全面发展的今天，工业工程师更应当顺应潮流，进入工业化与数字化结合的领域，发挥自己的特长，成为中国制造2025建设者中的一员，贡献自己的力量。对于工业工程学科的建设，也应当将工业4.0作为新时代工业工程科研教育的任务，主动担当，不失时机，将工业工程学科的发展推向一个新的高度。