運(yùn)籌學(xué)科研項(xiàng)目：阿里、京東、拼多多等大型互聯(lián)網(wǎng)公司在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的供應(yīng)鏈管理與運(yùn)籌決策研究

導(dǎo)師學(xué)校介紹

埃默里大學(xué)（Emory University）建于1836年，世界著名私立研究型大學(xué)，美國(guó)“新常春藤”院校之一，素稱“南部哈佛”之美譽(yù)，是美國(guó)小班制本科精英教育代表院校之一,曾產(chǎn)出24名被譽(yù)為“全球本科諾貝爾獎(jiǎng)”的羅德學(xué)者，誕生了5枚諾貝爾獎(jiǎng)、7枚普利策獎(jiǎng)、6位地區(qū)元首，是世界頂尖大學(xué)佐治亞理工學(xué)院的姊妹校。

導(dǎo)師詳細(xì)介紹

導(dǎo)師昵稱：R.C.

導(dǎo)師級(jí)別：終身教授

導(dǎo)師學(xué)校：

埃默里大學(xué)Emory University

RC教授本科畢業(yè)于清華大學(xué)工業(yè)工程系，于2014年在美國(guó)西北大學(xué)獲得運(yùn)籌學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)在美國(guó)排名前20的埃默里大學(xué)任職教授。擔(dān)任管理領(lǐng)域頂級(jí)期刊《Manufacturing and Service Operations Management》和《Production and Operations Management》的高級(jí)主編。同時(shí)也任職于澳大利亞研究委員會(huì)發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目（Australian Research Council Discovery Projects）的咨詢委員會(huì)，擔(dān)任香港研究資助局（Research Grants Council of Hong Kong）的研究項(xiàng)目評(píng)審專家。曾擔(dān)任10多個(gè)國(guó)際會(huì)議的會(huì)議主席和程序委員會(huì)主席，20次擔(dān)任頂級(jí)國(guó)際論文大賽裁判官，擔(dān)任國(guó)際學(xué)術(shù)組織INFORMS Junior Faculty Interest Group的財(cái)務(wù)主管。教授的主要研究方向有運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論及應(yīng)用，并且為阿里巴巴，百度，亞馬遜等多家公司提供過戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)分析咨詢，目前任亞馬遜SCOT(供應(yīng)鏈優(yōu)化核心部門)訪問學(xué)者。R.C.教授在國(guó)際知名的管理領(lǐng)域頂級(jí)期刊發(fā)表論文15余篇，其中包括管理科學(xué)與工程領(lǐng)域頂級(jí)期刊“Management Science””以及“Harvard Business Review”。她的研究榮獲多個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)，包括2020年阿里巴巴創(chuàng)新研究獎(jiǎng)，2020年M&SOM最佳社會(huì)意義研究獎(jiǎng)，2019年INFORMS青年教授最佳論文競(jìng)賽獎(jiǎng)，2019年INFORMS服務(wù)科學(xué)最佳論文獎(jiǎng)，2019年M＆SOM基于實(shí)踐的最佳論文競(jìng)賽獎(jiǎng)。R.C.教授的研究成果被知名媒體廣泛報(bào)道，曾被哈佛商業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)論《Harvard Business Review》，美國(guó)地區(qū)公共廣播，《金融時(shí)報(bào)》《財(cái)富》雜志，INFORMS博客，及多家電視媒體等權(quán)威媒體多次報(bào)道。

R.C.is an Associate Professor in the Department of Information System and Operations Management at the Goizueta Business School,Emory University.In her research,Professor R.C.investigates how operations strategies create and deliver value in companies'digital transformation.Specifically,she studies how digitization reshapes how companies compete and operate.Her research has been recognized by various prizes including 2019 INFORMS Junior Faculty Interest Group(JFIG)Paper Competition award,2019 M&SOM Practice-Based Paper Competition award,2017 INFORMS Behavioral Section Best Working Paper award,and 2014 POMS Supply Chain Management Student Paper Competition award.Professor R.C.’s research has been widely covered by the media,including NPR,NPR Marketplace,Financial Times,Fox News,Fortune Magazine,and HBR.

適合人群

方向：金融商科

專業(yè)：管理學(xué)

適合專業(yè)：商業(yè)分析，數(shù)據(jù)科學(xué)，數(shù)據(jù)分析，管理學(xué)，風(fēng)險(xiǎn)管理，數(shù)學(xué)，運(yùn)籌學(xué)，物流學(xué)，工程，商業(yè)統(tǒng)計(jì)，公司管理，商業(yè)，供應(yīng)鏈管理

項(xiàng)目?jī)r(jià)格：16800/19800/33800

項(xiàng)目周期：7周在線小組科研+5周論文指導(dǎo)

是否建議高中生學(xué)習(xí)：是

是否建議大學(xué)生學(xué)習(xí)：是

語言：英文

難度：中級(jí)難度/高級(jí)難度

建議具備的基礎(chǔ)：管理學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、供應(yīng)鏈管理、物流管理、應(yīng)用數(shù)學(xué)等專業(yè)方向的學(xué)生；具備基本統(tǒng)計(jì)分析（如線性回歸）的學(xué)生優(yōu)先

科研項(xiàng)目產(chǎn)出

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文指導(dǎo)學(xué)習(xí)共125課時(shí)+不限時(shí)論文指導(dǎo)

學(xué)術(shù)報(bào)告

優(yōu)秀學(xué)員獲主導(dǎo)師Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（可用于申請(qǐng)）

結(jié)業(yè)證書

成績(jī)單

項(xiàng)目介紹

企業(yè)如何在運(yùn)營(yíng)上具有競(jìng)爭(zhēng)力？有些公司通過用穩(wěn)定的產(chǎn)品創(chuàng)新產(chǎn)品或者更快更便宜的服務(wù)使得消費(fèi)者滿意。這通常是操作運(yùn)營(yíng)策略的結(jié)果。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)了運(yùn)營(yíng)的精準(zhǔn)化和數(shù)字化。在數(shù)字化技術(shù)推動(dòng)下，生產(chǎn)要素更加精細(xì)，運(yùn)營(yíng)流程、匹配更加準(zhǔn)確、恰當(dāng)，從而產(chǎn)生新的商業(yè)范式。

本課題會(huì)學(xué)習(xí)數(shù)字化是如何顛覆公司競(jìng)爭(zhēng)和運(yùn)營(yíng)的方式。本課程會(huì)探討運(yùn)營(yíng)如何創(chuàng)造和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)框架，因果推斷、實(shí)驗(yàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，和如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)決策與應(yīng)用。

項(xiàng)目目的：

?提高學(xué)生的戰(zhàn)略，分析和創(chuàng)造性思維能力

?了解運(yùn)營(yíng)策略，和公司策略之間的關(guān)系

?加深對(duì)制定和執(zhí)行運(yùn)營(yíng)策略的理解

?理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策因果推斷和預(yù)測(cè)兩大方法

?根據(jù)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，正確運(yùn)用分析工具和技術(shù)

?培養(yǎng)運(yùn)營(yíng)管理的科研研究能力

How can firms compete on operations?Some do it by delighting customers with a steady stream of innovative products.Others deliver goods and services faster or at lower cost than competitors.Such superior operations are typically the result of the operations strategy.Digital transformation is the process of using digital technologies to create new operating models to meet new demand.These digital models transform the rules of operations:supply and demand data are broken down into finer levels and data-driven decisions are able to match supply and demand more efficiently and accurately.

In this course,we will learn how digitization reshapes companies in how they operate and compete in new ways.An important goal of this course is to learn data-driven techniques,including causation,field experiment,machine learning,and how to use these techniques to support operations decisions.

Course objectives:

?To further students’ability to think strategically,analytically,and creatively

?To develop an understanding of formulating and executing an operations strategy

?To develop an understanding of the relation between operations strategy,other functional strategies,and corporate strategy

?To enhance the understanding of causation and prediction

?To create a basic competence with the tools and techniques of operations strategic analysis

?To train the ability to conduct research in operations management

項(xiàng)目背景

假設(shè)京東物流全國(guó)一共100個(gè)倉(cāng)庫(kù)，分布在30個(gè)城市，在管理1萬種商品。那這1萬種商品是存放在每一個(gè)倉(cāng)庫(kù)還是每一個(gè)商品只存放在一個(gè)倉(cāng)庫(kù)呢？這就是一個(gè)很典型的operations的問題，因?yàn)樗侨藶榈囊粋€(gè)需要做的決策。如果把1萬種商品每一個(gè)倉(cāng)庫(kù)都存的話，問題是一個(gè)倉(cāng)庫(kù)放不了這么多商品，而且每一個(gè)倉(cāng)庫(kù)放的太多的話，它分解的效率也會(huì)變低；反過來，如果每一個(gè)商品只放在1個(gè)倉(cāng)庫(kù)，外部的運(yùn)輸便會(huì)有很大的問題。所以從最早的建立倉(cāng)庫(kù)，做庫(kù)存的部署的時(shí)候，這就是一個(gè)很經(jīng)典的OR問題。這個(gè)問題在目前的學(xué)術(shù)界和業(yè)界都沒有確定的答案，沒有一個(gè)大家都覺得好的一個(gè)解決方案。因此需要通過嚴(yán)密的計(jì)算及規(guī)劃，通過做decision來最大程度降低每個(gè)地區(qū)的花費(fèi)，保證每個(gè)地區(qū)的人都能最快的拿到貨，也保證各地的庫(kù)存可以有合理的分配。本項(xiàng)目將著眼于利用運(yùn)籌學(xué)的知識(shí)，解決供應(yīng)鏈管理中心的相關(guān)問題，指使供應(yīng)鏈運(yùn)作以最少的成本達(dá)到最優(yōu)化。

項(xiàng)目大綱介紹

運(yùn)籌管理及運(yùn)籌策略概覽Introduction to Operations Management and Operations Strategy

數(shù)字化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng):現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)Digitization and Data-Driven:Field Experiment

數(shù)字化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng):自然實(shí)驗(yàn)Digitization and Data-Driven:Natural Experiment

數(shù)字零售與供應(yīng)鏈:阿里巴巴、京東、拼多多Digital Retail and Supply Chain:Alibaba,JD,PDD

項(xiàng)目回顧與成果展示Program Review and Presentation

論文輔導(dǎo)Project Deliverables Tutoring

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