广东工业大学管理科学与工程考博研究需立足学科交叉融合视角，以运筹学、管理信息系统、生产运营管理三大核心课程为知识基石，构建"理论-方法-应用"三位一体的学术框架。在《运筹学》基础层面，重点突破整数规划建模与动态规划算法，结合2023年《中国运筹学学报》刊发的供应链弹性优化模型，构建多目标决策下的资源调度模型，需注意广东地区制造业转型升级背景下的特殊约束条件。管理信息系统章节应着重分析数字孪生技术在智能制造中的应用，参考2022年IEEE Transactions on Engineering Management发表的工业互联网数据治理框架，结合广东工业互联网标识解析国家顶级节点建设现状，设计基于区块链的供应链协同平台架构。生产运营管理部分需融合精益六西格玛与双碳战略，以美的集团佛山工厂的绿色制造实践为例，构建包含碳足迹追踪的智能排产系统，重点研究多目标优化算法在能耗约束下的应用。考博论文选题应聚焦"粤港澳大湾区现代物流体系优化""工业互联网平台生态治理""数字经济背景下组织决策机制创新"等区域特色研究方向，建议采用混合研究方法，结合系统动力学仿真与机器学习算法，在《管理科学学报》近期刊发的相关论文中可借鉴方法论。备考过程中需系统梳理近五年广东工业大学已录取考生的论文题目，建立包含42个核心关键词的文献计量图谱，重点关注导师团队在智能决策系统、复杂系统建模等领域的12项在研课题。模拟答辩环节应着重演练"如何将岭南山地物流网络优化问题转化为混合整数规划模型"等典型考题，注意运用Vensim软件进行系统动力学仿真，同时结合Tableau可视化工具呈现实证分析结果。建议考生建立包含200+核心案例的实务数据库，特别是广钢集团数字化转型、深圳物流枢纽智慧化改造等本土案例，此类实证研究在2024年考博评分标准中权重占比提升至35%。最后需关注《广东工业大学管理科学与工程学科建设白皮书》最新修订内容，特别是关于"智能+"方向的研究导向调整，建议在论文方法论章节嵌入数字孪生、知识图谱等前沿技术，体现学科前沿把握能力。