​​生产与运作管理论文选题的核心在于聚焦行业痛点、结合前沿技术与管理理论，同时体现实践价值与学术创新。​​ 选题应围绕效率提升、成本控制、智能化转型等实际需求，通过案例分析与数据支撑增强可信度，并确保研究具备可操作性和行业普适性。

1. ​​智能制造与工业4.0的应用​​
   探讨人工智能、物联网等技术如何优化生产流程，例如基于数字孪生的生产线仿真，或3D打印技术在小批量定制中的成本效益分析。结合企业案例（如特斯拉的自动化工厂）说明技术落地的挑战与解决方案。

2. ​​供应链韧性构建​​
   分析全球化背景下供应链中断风险，研究柔性供应链设计方法，如丰田的“看板系统”如何通过实时数据调整库存策略。可引入定量模型（如动态规划）验证方案的可行性。

3. ​​精益生产与可持续管理​​
   聚焦绿色制造和循环经济，例如研究六西格玛在减少工业废水排放中的应用，或新能源企业如何通过精益管理降低资源浪费。需结合环保法规与企业财报数据增强权威性。

4. ​​服务型制造的转型路径​​
   针对传统制造业，分析“产品+服务”模式（如通用电气预测性维护服务）的盈利模式，需对比不同行业的转型案例，并评估客户满意度等关键指标。

5. ​​人力资源管理中的智能化工具​​
   研究AI在排班优化或技能培训中的应用，例如亚马逊仓库的机器人协作案例，需讨论技术替代与员工适应的平衡问题，提出伦理与管理建议。

​​​​ 选题需从实际问题出发，融合定量分析与真实案例，避免空泛理论。建议优先选择数据易获取、行业关注度高的领域，并注重研究结论的落地转化潜力。