智能制造与商业模式(智能制造与商业模式创新）

根据教育部发布的《专业学位研究生教育发展方案（2020-2025）》指令，到2025年，硕士研究生招生规模将扩大到硕士研究生招生总规模的三分之二，博士研究生招生人数将大幅增加。

如果是在职人员，建议选择硕士。备考压力小，可以兼顾学业和家庭。

双导师制，直接面向就业

一般一个学院硕士都会建立校内外双导师制，以校内导师指导为主，兼职导师为辅。比如对于新传播专业，校外兼职导师是新闻出版、新媒体行业具有高级专业技术职务的专家学者，参与学术前沿讲座、专业实践指导、论文指导等环节。

学制较短，时间就是金钱。

硕士学位需要3年，而硕士学位的学制一般为2-3年。对于在意时间成本的考生来说，硕士无疑是更好的选择。这样你会有更多的时间为自己的职业目标打基础，同时也能更早的进入职场。毕竟有些工作的性质就是晚一步，晚一步！

更好的落地，更好的毕业。

历年来，初级硕士的分数都低于高级硕士，考试内容更加实用，对交叉考生更加友好。同时，在毕业论文方面，有多种形式的专业化硕士论文，鼓励研究报告、规划设计、产品开发、案例分析、项目管理、文艺作品等多种形式。

对于在职考生来说，最实际的就是目前目标院校的培养能力。高校的专业培养水平越高，所培养的专业人才在就业市场上的认可度就越高。

华立MEM项目课程设计

大数据业务分析

人类社会已经进入大数据时代。世界各地的企业越来越重视大数据带来的机遇或影响。越来越多的企业渴望拥有大数据能力，而拥有大数据能力的关键挑战在于如何将数据转化为商业价值。

基于此，本课程模块按照数据、分析、洞察、决策的大数据决策思维模式设计。课程包括《云计算及商务应用》、《人工智能及应用》、《大数据商务分析》、《文本知识挖掘与商务应用》和《商务智能》。目标是培养学生将商业大数据分析技术应用于企业管理运营活动的实践能力，同时培养学生探索大数据商业价值的创新思维方式。

为了达到更好的教学效果，本课程模块采用了互动教学软件、实验、MOOC、企业课堂、行动学习、企业访谈等多种教学方法和手段。

通过本课程模块的学习，学生将系统地学习如何发现“数据资产”、如何识别大数据应用的业务场景、如何创新性地应用大数据促进业务发展、企业数字化转型的路径等相关理论、技术和方法。

例如，过去，我们与客户见面展示我们的产品。如果用户不喜欢他们，浪费了大量资源却一无所获。大数据分析可以帮助企业更好地了解客户想要的产品。我们可以通过社交媒体、微博、用户行为数据来收集信息，这些信息都是实时收集的，企业可以即时响应。如何挖掘社交媒体、微博等平台上的文字数据？知识挖掘课程会给你答案。

智能制造和智能运营

《大数据与业务流程管理》、《制造业运营流程模拟》和《智能供应链规划与设计》三门课程，旨在分析智能制造背景下，数据如何在业务流程中有效流动，以提高企业的运营效率；《物联网与智能制造》 《云计算与商务应用》，重点培养学生先进技术与业务流程对接的能力；《智能制造与商业模式创新》将重点分析制造企业如何根据市场变化进行数字化、智能化转型升级。

该模块将综合采用企业课堂、案例教学、案例分析等多种教学方法和手段

特别是模块课程创造性地开展了“工科类”的教学实践，引进了校内外具有丰富的机械、计算机、自动化等领域研究和业务实践经验的外聘教师与课程组教师合作，取得了非常好的效果。

通过本模块课程的学习，学生可以就如何利用物联网、云计算、大数据等先进信息技术，改善传统制造流程中的低效环节，优化企业价值创造流程提出解决方案。

学生可以从数字化的角度分析制造企业的业务流程，通过相关技术和业务流程再造，实现企业运营的数字化、智能化转型。

比如，一个典型的装备制造企业如何从传统的“卖产品”转变为基于智能技术的“卖服务”的全新商业模式？

通过本模块课程的学习，学生对类似这样的问题一定会有新的思考。在教学过程中，我们发现越来越多的学生开始思考智能制造实践中存在的问题，甚至把从课程中学到的东西带回企业，推动企业实际的数字化、智能化转型。