工业工程学

工业工程（Industrial Engineering）、运筹学（Operations Research）和系统工程（Systems Engineering）是研究如何分析复杂系统并建立抽象模型从而改进系统的学科。与传统工程学及数理学科不同，这一领域的重点在于研究决策者（人）在复杂系统中的作用。传统上，工业工程师的工作集中在设计、执行、评估和改进集合人力、资金、信息、知识、厂房、设备、能源、物料和流程的制造业生产系统。近年来更多的工业工程师投身到诸如物流、信息、金融、医疗、服务、研发、国防等等众多产业当中从事系统分析与改进工作。简短的说，工业工程师能在任何领域当中发挥作用。工业工程师在获得工业工程学位之前也往往拥有数学、统计、自然科学、社会科学、计算机或其他工程学位。工业工程师从系统科学的角度出发，理性化地处理系统中的不确定因素及复杂交互作用，从而解决产业系统中的重大管理问题和优化系统。计算机应用的深入帮助工业工程师能够应对更为复杂的问题。这些对企业的盈利能力和长远发展有着深远意义。
美国工业工程师学(AIIE)在1955年对工业工程做出定义：工业工程是综合应用数学、应用物理和社会科学的专门知识、技能以及工程分析和设计的原则和方法，对人员、物料、信息、设备和能源组合而成的综合系统进行设计、改进和实施，并且对系统的成果进行鉴定、预测和评估。
在精益制造系统中，工业工程师致力于消灭在生产过程中对时间、经费、材料、能源以及其他资源的浪费。他们使过程更加有效率，产品质量稳定并且更容易制造，产量得到提高。
同大多数工程学科非常专业化的应用领域不同，工业工程在几乎每一种产业中都有广泛应用。例如如何缩短在主题公园前排起的长队，优化操作方法，全球货物派送（供应链管理），制造更加价格低廉并且可靠的车辆等。
工业工程这一名称很容易招致误解，起初，工业工程名为科学管理，而在现在，韩国等国家工业工程被称作产业工程，这更符合它现在的应用范围。它最初被应用于制造业，然而现在，它已经在其他相关的服务和产业得到广泛的应用。工业工程的也往往被称作运作管理、系统工程和工程管理等等。

领域包括

运筹学（包括：优化学与数学规划，优化算法，系统仿真，随机过程，马尔可夫链和马尔可夫决策过程，排队论，存储论，决策分析，博弈论 等），管理科学，决策科学，人工智能，概率和统计方法，预测学，系统集成，系统工程，大系统控制理论，工业战略管理，生产系统，运作管理，价值链管理，供应链管理，物流工程与管理，交通运输系统，服务管理，技术管理，产品开发管理，品质工程和管理，可靠性工程，六标准差改善方法论，精益制造，再造工程与流程改进，电子商务，信息系统工程与管理，知识管理，数据挖掘，工程经济学，组织系统工程，蒙地卡罗模拟法，制造系统MES，厂房设计，仓储管理，工作空间设计与设备管理，人因工程学 ，失效模式分析(FMEA)，实验设计(DOE)，作业管理(OM)，资料探勘，高等统计作业法，同步工程，类神经预测法，运输规划，数位人体模型，生物力学，制程能力分析，统计推论与应用，CAD/CAM，文件／知识管理，应用几率，系统化创新工程，资料挖矿，计算金融学、微电脑应用，算法与应用等等。

价值工程

价值工程是基于如下命题：在任何复杂的产品中，80%的顾客只需要20%的功能，通过集中于产品研发，人们可以为市场主体制造更加优良的产品，同时使用较少的成本。当顾客需要更多功能的时候，这些功能作为可选配件提供。这个措施在工程作为主要成本的复杂的机电产品，例如电脑打印机中非常有用！
为了减少一个计划的工程和设计成本，经常把总体分解成各种可以一次设计和制造完成并且对很多相似产品都可以适用的零部件。例如，一个典型的磁带播放机有一个使用精密注射铸造制造而成的磁带卡座，这是由小工厂制造生产并检验，并且提供给比其大得多的公司作为零部件的。这个卡座的工具设计成本被大量不同型号的产品平均，其他的产品只需要设计出合适的安装位置就可以了。