1.质量科学与工程

（1）质量管理

主要研究质量策划、质量控制、质量改进、质量认证等理论及相关方法及技术、质量统计技术、质量信息技术、可靠性工程等。

（2）宏观质量管理

主要研究区域整体质量治理体系构建、质量发展战略及政策制定、质量法规及监督管理、质量基础设施（NQI）协调机制、行业质量协同治理与全域质量提升机制等。

（3）工业工程

主要研究现代工业工程基础理论、生产系统精益优化、作业流程标准化、生产现场改善、人效与产能优化、生产资源精细化配置、精益生产管理体系构建等。

2.管理决策与优化

（1）复杂系统决策理论与方法

主要研究复杂系统决策建模与智能分析方法，面向管理场景的决策规则挖掘、不确定性决策理论与多准则决策方法，融合大数据与人工智能技术，开展动态化、自适应的智能决策理论与应用研究。

（2）复杂系统优化理论与方法

主要研究复杂系统的建模、智能优化和可靠性问题等，包括网络优化、随机优化、动态供应链优化分析与设计等。

（3）物流与供应链管理

主要研究供应链结构设计与优化、物流服务标准化、物流服务评价机制、物流服务认证、供应链协调机制、库存控制、逆向物流、闭环供应链管理、物流信息系统以及电子商务环境下物流管理决策方法等。

3.标准化与创新管理

（1）标准化理论与方法

主要研究标准化原理、产业标准化理论、标准研制技术、标准化与技术创新、标准化的经济效果评价、标准化战略与政策。

（2）标准系统工程

主要研究标准系统理论、标准系统开发与优化方法、标准全生命周期管控、跨领域标准协同集成、标准工程化落地方法、标准数字化等。

（3）标准化与知识产权管理

主要研究知识产权战略，知识产权价值评估，标准必要专利管理，技术创新、知识产权与标准化协同发展，标准与知识产权数据挖掘等。

（4）技术创新管理

主要研究技术创新的源起、发展、扩散及演化过程，探究创新过程、识别创新风险、预测创新趋势，关注标准化在产业技术创新发展过程中的作用。

4.大数据与智能管理

（1）大数据驱动的智能管理论与方法

主要研究机器学习、深度学习、大模型技术等智能算法融入管理决策与管理工程体系，为运营优化、资源调度、流程管控、决策推演等复杂管理问题提供可量化的决策支撑。

（2）行业大数据分析

主要研究工业制造、物流供应链、金融服务、智慧城市、商业运营等场景数据价值的深入挖掘与分析方法，实现行业用户行为画像、市场趋势预测、运营态势分析、行业风险识别。

（3）数据采集与数据治理

主要研究多源异构数据的自动化采集、融合与处理技术，研究数据标准、质量评价、流程优化与管理制度等，保障数据的高质量、可管控、可安全、可复用。

5.金融科技与金融工程

（1）金融工程理论与方法

主要研究复杂金融系统建模与优化；金融市场效率、资产风险度量与定价；计算实验金融；高频高维金融数据分析；新兴资本市场中的公司金融；金融智能决策等。

（2）风险管理技术与方法

主要研究复杂金融体系下的风险管理理论、技术与工具；金融产品/市场制度创新的风险管理与金融监管；企业风险管理制度环境、公司治理与企业风险行为；资本结构及其风险管理；企业战略风险行为管理；系统性风险与金融稳定等。