如何成為工業工程技術人員

工業工程技術人員規劃、設計、控制和評價組織架構、工作方法和營運流程。

主要任務

• 研究規劃和設計組織架構、工作方法與營運流程，並不斷改進
• 設計改進操作方法和現場佈置，分析優化工藝方法
• 設計改進生產輔助手段，安排零件裝配順序，觀察裝置使用並驗證其操作性
• 為典型作業或代表性產品制訂工時消耗或產量的標準數據
• 統計分析工時，測定、改進和評價工作定額與勞動定額，優化成本控制
• 分析優化供應商的生產過程、體系和質素

入行途徑

• 大學: 工程學學位, 中國有 105 所大學開設 相關學士專業類（《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》）：工業工程類（1207）；機械類（0802）；專業如工業工程、機械設計製造及其自動化、機械工程、材料成型及控制工程、機械電子工程、工業設計。由 Peernovo 與本職業匹配。
• 大學: 商業與商務學位, 中國有 105 所大學開設 相關學士專業類（《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》）：管理科學與工程類（1201）；物流管理與工程類（1206）；專業如物流工程、物流管理、管理科學、資料管理與資料系統、工程管理、房地產開發與管理。由 Peernovo 與本職業匹配。
• 職業教育專業: 高等職業教育專科專業：工業工程技術（460106） 職業教育專業 460106 工業工程技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：智能製造生產管理與控制、智能製造現場數據採集與應用、機械工程製圖。; 高等職業教育學士專業：自動化技術與應用（260305） 職業教育專業 260305 自動化技術與應用，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：可編程控制器系統應用編程、運動控制系統開發與應用、工業機器人應用編程。; 高等職業教育學士專業：工業工程技術（260105） 職業教育專業 260105 工業工程技術，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：智能製造生產管理與控制、智能製造現場數據採集與應用、機械工程製圖。; 高等職業教育學士專業：智慧林業技術（210201） 職業教育專業 210201 智慧林業技術，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：森林消防員、環境影響評價工程師、無人機駕駛、測繪地理資料數據取得與處理。

薪酬 · AI 與這份工作

• 全國薪酬中位數：每年 ¥79,500（2025 年）。
• 中間一半：¥55,200 至 ¥123,700。十分之一的人低於 ¥42,000，十分之一的人高於 ¥192,300。
• 這是中類「工程技術人員」的數據，並非僅針對該職業。
• 全國數據：人力資源社會保障部企業薪酬調查中的企業從業人員工資價位，不包括公共部門和個體從業者。
• 僅限廣州：中位數每年 ¥104,013（2025 年），中間一半為 ¥68,273 至 ¥140,387。
• 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。

誰在做這份工作

• 人口普查中類「工程技術人員」佔全國就業人員的 2.35%，其中女性佔 17.1%（2020 年人口普查）。
• 35 歲以下佔 48.9%，35 至 54 歲佔 45.1%，55 歲及以上佔 6%。年齡中位數所在年齡段為 35 至 39 歲。
• 這是整個中類的人口普查數據（2020 年長表抽樣），並非僅針對該職業。

相關職業

• 物流工程技術人員
• 戰略規劃與管理工程技術人員
• 項目管理工程技術人員
• 再生資源工程技術人員
• 能源管理工程技術人員
• 監理工程技術人員

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常見問題

如何成為工業工程技術人員？

入行途徑包括：工程學學位；商業與商務學位；高等職業教育專科專業：工業工程技術（460106）；高等職業教育學士專業：自動化技術與應用（260305）。

工業工程技術人員在中國能賺多少錢？

在全國範圍內，企業從業人員的薪酬中位數為每年 ¥79,500（人力資源社會保障部，2025 年），不包括公共部門和個體從業者。這是中類「工程技術人員」的數據。僅在廣州，這一數字為每年 ¥104,013（2025 年）。

AI 會改變工業工程技術人員的工作嗎？

根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。

數據來源

• 人力資源社會保障部《2025年企業薪酬調查信息》，取得於 2026年10月5日
• 廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》，取得於 2026年10月4日
• 國家統計局《中國人口普查年鑑-2020》（長表 4-6、4-7），取得於 2026年10月4日
• International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日

資料來源：人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿）；廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》；國家統計局（www.stats.gov.cn）《中國人口普查年鑑-2020》；教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》；人力資源社會保障部《國家職業資格目錄（2021年版）》；O*NET 興趣數據（CC BY 4.0）；國際勞工組織全球生成式人工智能職業暴露指數（CC BY 4.0）。數據經 Peernovo 整理加工。職業與 ISCO-08、專業、學科領域及職業資格的對應關係由 Peernovo 編制。

職業描述和主要任務由 Peernovo 依據《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》中的事實自行撰寫；職業名稱和工種名稱沿用大典。

更新於 2026年10月5日