对于管理科学与工程专业，其现状是否真如有些人所说的「管理不管理，科学不科学」？
管理科学与工程专业如今确实面临着一些“不上不下”的尴尬境地，所谓的“管理不管理，科学不科学”并非空穴来风，而是反映了它在实践应用和学术认知上的一些普遍困境。要理解这一点，咱们得从这专业的由来、它所追求的目标以及它在现实中遇到的挑战来掰扯。
专业缘起：二战的产物，效率的追求者
管理科学与工程这个专业，追根溯源，很大程度上是二战时期军事后勤和作战分析的产物。当时，人们意识到用科学的方法来优化资源配置、提高决策效率能够带来巨大的优势。比如，如何最有效地调配物资、如何制定最佳的作战计划等等，这些都催生了运筹学、系统工程等交叉学科的兴起。战后，这些方法论被移植到工业界，希望能用科学的逻辑来管理复杂的企业运营，提高生产效率、降低成本。
所以，它的初心是明确的：用科学的、数学的、模型化的方法，来分析和解决管理中的问题，实现最优决策。 听起来很高大上，也很有价值。
“管理不管理”：被现实稀释了的“管理”味儿
为什么会有人说它“管理不管理”呢？主要有几个方面的原因：
“硬”科学的过度渗透，忽视了“软”管理： 管理说到底是一门关于人的学问，涉及到组织行为、人力资源、领导力、企业文化等等，这些“软”的东西往往是驱动企业成功的关键。然而，管理科学与工程在发展过程中，过于强调量化、模型化和数学推导，有时会把人看作是流程中的一个节点，一个参数。这样一来，那些在实践中非常重要，但难以量化的管理因素，比如员工的士气、团队的协作氛围、领导者的人格魅力等，就容易被忽视，甚至被排除在模型之外。
例子： 一个精密的供应链优化模型，能算出来最优的库存水平和运输路线，但如果忽略了仓储人员的培训不足、司机的不配合，模型再完美也难以落地。
理论与实践的脱节： 有些研究成果过于“学院派”，提出的模型和方法虽然在数学上严谨，但在实际应用中却复杂难懂，或者需要大量的数据支持，而很多企业并没有那样完善的数据采集和处理能力。这使得学生学到的知识，在毕业后面对具体企业问题时，显得有些“水土不服”。
举个例子： 学生可能学了很多关于排队论、库存论的复杂模型，但真到了一个工厂，可能连车间最基础的工艺流程都还没完全弄明白，更别说去构建一个能指导生产的复杂模型了。
对“人”的理解不够深入： 传统的管理学更关注组织结构、战略规划等宏观层面，而管理科学与工程倾向于微观层面的效率优化。但很多时候，企业的问题并非技术或模型上的缺陷，而是人的问题。比如，沟通不畅、信息孤岛、员工缺乏积极性等等。这些问题，如果只用数据和模型去解决，往往是治标不治本。
专业界限模糊： 随着学科的发展，管理科学与工程与信息科学、计算机科学、经济学等都有交叉。在一些高校，“管理科学与工程”可能更偏向于计算机应用，或者更偏向于数据分析，甚至更偏向于传统的工业工程。这种专业方向上的不确定性，也让一些人觉得它“不像一个纯粹的管理专业”。
“科学不科学”：对“科学”内涵的误读与挑战
说它“科学不科学”，则可能源于以下几个原因：
对“科学”的简单化理解： 有些人认为“科学”就意味着数学模型、严谨推导，一旦涉及到“管理”这个带有不确定性和主观性的领域，就觉得不够“科学”。然而，科学是一个广阔的概念，它包含严谨的逻辑推理、实证检验、模型构建，但同时也需要对复杂系统有深刻的理解和认识，包括对“软”因素的考虑。管理科学与工程追求的就是用科学的方法去认识和改造管理实践，但它的“科学”可能不像物理学那样具有普遍的、可重复的定律。
比如： 经济学也是一门社会科学，它同样面临着人的非理性行为、市场信息的非对称等复杂性，但没有人会否定经济学作为一门科学的地位。管理科学与工程也面临类似的问题。
模型应用的局限性： 管理科学与工程很多时候依赖模型来分析问题，但模型是现实世界的简化，它总是存在假设和局限。如果过于迷信模型，忽略了模型本身的假设条件是否符合现实，或者忽略了模型无法捕捉的因素，就可能得出错误的结论。
场景： 一个经典的“经济订货批量模型”在解释企业如何计算最佳订货量时很有用，但它假设需求是恒定的，且没有缺货成本，这在实际的波动性市场中就不一定适用。
“工程”属性的挑战： 这个专业的“工程”属性，意味着它不仅要研究“是什么”，还要研究“怎么做”，即如何将科学原理应用到实践中，去设计、实施和优化管理系统。然而，现实中的管理系统往往比工程系统更复杂、更动态，并且受到人的因素的强烈影响。这使得管理科学与工程的“工程化”过程充满挑战。
举个例子： 构建一个高效的生产调度系统，不仅仅是写一个算法，还需要考虑操作工人的技能水平、设备的维护状况、突发故障的应对等等，这些都需要在“工程”实践中不断调整和完善。
研究的边缘化： 有些人认为，这个专业的研究成果更像是“对已有管理的优化”，而不是“开创性的管理理论”。这种看法可能源于对一些研究过于聚焦在具体的算法和模型优化上，而缺乏对管理本质的更深层哲学思考和理论建构。
现状的真实写照：转型与重塑中的学科
所以，与其简单地说“管理不管理，科学不科学”，不如说管理科学与工程这个专业正处在一个转型和重塑的过程中。它在努力平衡“科学性”与“管理性”，努力弥合理论与实践的鸿沟。
如今，这个专业正朝着几个方向发展，试图解决上述困境：
1. 更强调“大数据”和“人工智能”的应用： 利用更强大的数据分析工具和机器学习算法，来处理更复杂的现实问题，并试图从数据中发现更深层次的管理规律。这使得其“科学性”得到加强。
2. 更加关注“人”的因素： 许多研究开始引入行为经济学、组织行为学等理论，将人的心理、行为和群体动力纳入模型和分析框架，试图更好地理解和解决管理中的“软”问题。这提升了其“管理性”。
3. 加强跨学科融合： 与计算机科学、统计学、心理学、社会学等学科的交叉融合，使得学生能够获得更广阔的视野和更丰富的工具箱。
4. 更加注重实践导向和案例研究： 许多高校和研究机构开始强调将理论知识应用于解决实际企业的案例，培养学生解决复杂工程问题的能力。
总结来说， “管理不管理，科学不科学”的说法，虽然有些片面，但触及了这个专业在发展过程中确实存在的挑战。它反映了人们对这个学科定位的困惑，以及在实践中遇到的阻力。但同时，我们也应该看到，这个专业的核心价值在于用科学的方法来提升管理效率和决策水平。它并非要取代传统的管理学，而是作为一种重要的补充和工具。
目前，管理科学与工程正努力地在“科学”的严谨性和“管理”的复杂性之间找到平衡点，并且在实践中不断探索其独特的价值和应用范畴。它不是一个静态的学科，而是在不断进化中，试图更好地服务于日益复杂的社会经济发展需求。因此，它或许可以被看作是一个正在“努力管理”、“努力科学”的学科，而非完全失去方向。
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管理科学与工程这个专业，追根溯源，很大程度上是二战时期军事后勤和作战分析的产物。当时，人们意识到用科学的方法来优化资源配置、提高决策效率能够带来巨大的优势。比如，如何最有效地调配物资、如何制定最佳的作战计划等等，这些都催生了运筹学、系统工程等交叉学科的兴起。战后，这些方法论被移植到工业界，希望能用科学的逻辑来管理复杂的企业运营，提高生产效率、降低成本。
所以，它的初心是明确的：用科学的、数学的、模型化的方法，来分析和解决管理中的问题，实现最优决策。 听起来很高大上，也很有价值。
“管理不管理”：被现实稀释了的“管理”味儿
为什么会有人说它“管理不管理”呢？主要有几个方面的原因：
“硬”科学的过度渗透，忽视了“软”管理： 管理说到底是一门关于人的学问，涉及到组织行为、人力资源、领导力、企业文化等等，这些“软”的东西往往是驱动企业成功的关键。然而，管理科学与工程在发展过程中，过于强调量化、模型化和数学推导，有时会把人看作是流程中的一个节点，一个参数。这样一来，那些在实践中非常重要，但难以量化的管理因素，比如员工的士气、团队的协作氛围、领导者的人格魅力等，就容易被忽视，甚至被排除在模型之外。
例子： 一个精密的供应链优化模型，能算出来最优的库存水平和运输路线，但如果忽略了仓储人员的培训不足、司机的不配合，模型再完美也难以落地。
理论与实践的脱节： 有些研究成果过于“学院派”，提出的模型和方法虽然在数学上严谨，但在实际应用中却复杂难懂，或者需要大量的数据支持，而很多企业并没有那样完善的数据采集和处理能力。这使得学生学到的知识，在毕业后面对具体企业问题时，显得有些“水土不服”。
举个例子： 学生可能学了很多关于排队论、库存论的复杂模型，但真到了一个工厂，可能连车间最基础的工艺流程都还没完全弄明白，更别说去构建一个能指导生产的复杂模型了。
对“人”的理解不够深入： 传统的管理学更关注组织结构、战略规划等宏观层面，而管理科学与工程倾向于微观层面的效率优化。但很多时候，企业的问题并非技术或模型上的缺陷，而是人的问题。比如，沟通不畅、信息孤岛、员工缺乏积极性等等。这些问题，如果只用数据和模型去解决，往往是治标不治本。
专业界限模糊： 随着学科的发展，管理科学与工程与信息科学、计算机科学、经济学等都有交叉。在一些高校，“管理科学与工程”可能更偏向于计算机应用，或者更偏向于数据分析，甚至更偏向于传统的工业工程。这种专业方向上的不确定性，也让一些人觉得它“不像一个纯粹的管理专业”。
“科学不科学”：对“科学”内涵的误读与挑战
说它“科学不科学”，则可能源于以下几个原因：
对“科学”的简单化理解： 有些人认为“科学”就意味着数学模型、严谨推导，一旦涉及到“管理”这个带有不确定性和主观性的领域，就觉得不够“科学”。然而，科学是一个广阔的概念，它包含严谨的逻辑推理、实证检验、模型构建，但同时也需要对复杂系统有深刻的理解和认识，包括对“软”因素的考虑。管理科学与工程追求的就是用科学的方法去认识和改造管理实践，但它的“科学”可能不像物理学那样具有普遍的、可重复的定律。
比如： 经济学也是一门社会科学，它同样面临着人的非理性行为、市场信息的非对称等复杂性，但没有人会否定经济学作为一门科学的地位。管理科学与工程也面临类似的问题。
模型应用的局限性： 管理科学与工程很多时候依赖模型来分析问题，但模型是现实世界的简化，它总是存在假设和局限。如果过于迷信模型，忽略了模型本身的假设条件是否符合现实，或者忽略了模型无法捕捉的因素，就可能得出错误的结论。
场景： 一个经典的“经济订货批量模型”在解释企业如何计算最佳订货量时很有用，但它假设需求是恒定的，且没有缺货成本，这在实际的波动性市场中就不一定适用。
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举个例子： 构建一个高效的生产调度系统，不仅仅是写一个算法，还需要考虑操作工人的技能水平、设备的维护状况、突发故障的应对等等，这些都需要在“工程”实践中不断调整和完善。
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所以，与其简单地说“管理不管理，科学不科学”，不如说管理科学与工程这个专业正处在一个转型和重塑的过程中。它在努力平衡“科学性”与“管理性”，努力弥合理论与实践的鸿沟。
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2. 更加关注“人”的因素： 许多研究开始引入行为经济学、组织行为学等理论，将人的心理、行为和群体动力纳入模型和分析框架，试图更好地理解和解决管理中的“软”问题。这提升了其“管理性”。
3. 加强跨学科融合： 与计算机科学、统计学、心理学、社会学等学科的交叉融合，使得学生能够获得更广阔的视野和更丰富的工具箱。
4. 更加注重实践导向和案例研究： 许多高校和研究机构开始强调将理论知识应用于解决实际企业的案例，培养学生解决复杂工程问题的能力。
总结来说， “管理不管理，科学不科学”的说法，虽然有些片面，但触及了这个专业在发展过程中确实存在的挑战。它反映了人们对这个学科定位的困惑，以及在实践中遇到的阻力。但同时，我们也应该看到，这个专业的核心价值在于用科学的方法来提升管理效率和决策水平。它并非要取代传统的管理学，而是作为一种重要的补充和工具。
目前，管理科学与工程正努力地在“科学”的严谨性和“管理”的复杂性之间找到平衡点，并且在实践中不断探索其独特的价值和应用范畴。它不是一个静态的学科，而是在不断进化中，试图更好地服务于日益复杂的社会经济发展需求。因此，它或许可以被看作是一个正在“努力管理”、“努力科学”的学科，而非完全失去方向。
网友意见
管理科学与工程，工商管理都是很虚的专业。还不如，人力资源管理，工程管理实在。管理学是一门需要实践的科学，在职人士特别是中层管理者想提升自己，读个工商管理硕士也就是通常说的MBA，对职业晋升有较大帮助。而没有工作经验，没有行业从业积累。本科就学这个专业作用很有限。就业的话，也说不上有什么专业对口的工作。如果不是名校，读这个专业就更鸡肋了。
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