一、导师简介
在香港理工大学（The Hong Kong Polytechnic University，PolyU）的运营管理领域，Edwin Tai Chiu Cheng（下称 Cheng 教授）是极具国际影响力的学术带头人，其教育背景、学术职位与研究成果均处于领域前沿。
1.1 教育背景
Cheng 教授的学术根基源于多所国际顶尖高校，各阶段教育经历层层递进：
工学学士：于香港大学（University of Hong Kong）攻读并获得工学学士学位（B.Sc.[Eng]），且以一等荣誉（first class honours）毕业，这一成绩是对其本科阶段学术能力的高度认可；
理学硕士：赴英国伯明翰大学（University of Birmingham）深造，取得理学硕士学位（M.Sc.），为后续研究打下跨学科基础；
博士学位：在英国剑桥大学（University of Cambridge）完成博士阶段研究，先获哲学博士学位（Ph.D.），后又取得科学博士学位（Sc.D.）。需注意的是，Sc.D. 是剑桥大学的高级研究学位，仅授予在相关领域有长期、突出研究贡献的学者，足见 Cheng 教授的研究深度。
1.2 学术与行政职位
现任职位：身兼数职，包括 PolyU 商学院（PolyU Business School）院长、Fung Yiu King - Wing Hang Bank 工商管理教授、管理学讲座教授（Chair Professor of Management），同时在该校物流及航运学系（Department of Logistics and Maritime Studies）任职，行政与学术职责兼顾；
过往教学：曾在加拿大、英国、新加坡的高校担任教职，这段经历不仅丰富了他的教学方法，还帮助其构建了广泛的国际学术网络。
1.3 研究兴趣与学术成果
研究方向：以Operations Management（运营管理） 和Operations Research（运筹学） 为核心，重点解决供应链优化、运营调度、资源协调等与商业及公共管理紧密相关的问题；
学术产出：已发表 1000 余篇 SCI/SSCI 论文，发表平台包括California Management Review、Journal of Operations Management等运营管理领域的顶级期刊；联合撰写 17 部著作，由 Chapman and Hall、McGraw-Hill 等国际知名出版社出版，覆盖理论与实践多个层面；
影响力指标：Google Scholar 数据显示，他的论文总引用量超 62000 次，h-index 达 112。在运营管理领域，h-index 112 属于全球顶尖水平 —— 这意味着他有 112 篇论文每篇至少被引用 112 次，充分说明其研究成果在学界的认可度与传播力。
1.4 学术荣誉与实践背景
荣誉奖项：1992 年获美国工业工程师学会 “年度杰出青年工程师奖”，这是对他早期工程实践能力的认可；2001 年获香港 “裘槎奖”（Croucher Award），该奖项是香港顶级研究荣誉，标志其在香港科研领域的顶尖地位；2016 年当选国际系统与控制科学院院士，2018 年成为香港工程科学院院士，进一步确立其国际学术地位；
实践身份：同时拥有注册专业工程师与资深管理顾问资质，能将理论研究与实际应用结合；
资金支持：累计获得超 5000 万港元研究资助，资金来自公共与私营部门，可为博士生提供充足的研究资源，支持实证与理论研究的开展。
二、近期文章和项目解析
Cheng 教授 2025 年的已接收 / 发表论文（据公开信息），既延续了他在运营管理与运筹学领域的核心方向，又融入了医疗供应链、区块链等当下热点，理论与实践价值显著。以下解析 5 篇核心论文：
2.1 《Coordination between public and private health care providers in a dual-vaccine market》
期刊信息：发表于International Journal of Production Economics，该期刊是运营管理领域的重要刊物，2023 年影响因子约 10.1，处于 JCR Q1 区；
研究内容：围绕 “双疫苗市场”，分析公共与私人医疗服务提供者的协调机制，重点考察供应链管理、定价策略、疫苗效力如何影响协调效果；
解读：后疫情时代，疫苗供应的 “公私协同” 是公共卫生管理的关键。该研究通过理论建模，为政策制定者提供了可操作的参考方案，既能提升疫苗资源分配效率，又能平衡公共福利与私人机构的运营需求，避免 “公益与盈利” 的冲突。
2.2 《Eliminating information asymmetry in supply chains: Blockchain-driven or not》
期刊信息：刊登于Transportation Research, Part E: Logistics and Transportation Review，这是物流与运输领域的顶刊，2023 年影响因子约 8.5，JCR Q1 区；
研究内容：针对供应链中的信息不对称问题，对比 “区块链驱动” 与非区块链方案的效果，还分析了零售商行为与产品质量的关联；
解读：信息不对称会导致供应链 “牛鞭效应”（需求波动放大），增加企业成本。该研究没有盲目推崇区块链技术，而是通过实证分析其适用场景，帮助企业避免 “为数字化而数字化” 的误区，选择真正适合自身的供应链优化方案。
2.3 《Joint optimization of order- and rack-scheduling in KIVA picking systems》
期刊信息：发表于Omega (United Kingdom)，这是 Elsevier 旗下的运营管理顶刊，2023 年影响因子约 10.3，JCR Q1 区；
研究内容：针对 KIVA 拣选系统（亚马逊主流的自动化仓储系统），研究 “订单调度” 与 “货架调度” 的联合优化，用混合整数规划与搜索启发式算法构建模型，目标是提升订单处理效率与解决方案质量；
解读：自动化仓储是电商与制造业的 “成本核心”，KIVA 系统的调度效率直接影响企业的运营成本。该研究的模型可直接应用于实际场景，比如帮助电商企业在大促期间减少拣选时间，降低人力与设备闲置成本。
2.4 《The relationships between ethical codes of conduct, ethical supplier risks, and financial performance: a buyer-supplier perspective》
期刊信息：发表于Production Planning and Control，该期刊在生产管理领域具有重要影响力，2023 年影响因子约 5.2，JCR Q2 区；
研究内容：从买卖双方视角出发，分析 “伦理行为准则”“供应商伦理风险” 与 “财务绩效” 的关系，验证伦理管理对供应链风险绩效的正向作用；
解读：当前企业 ESG 发展已成趋势，但很多企业担心 “伦理管理会增加成本”。该研究通过实证证明，良好的伦理管理能降低供应商风险，进而提升财务绩效，为企业提供了 “伦理与效益双赢” 的理论依据。
2.5 《Single-machine scheduling with positional deadlines, time deadlines, and due date assignment for minimizing total weighted tardiness》
期刊信息：刊登于Naval Research Logistics，这是运筹学与物流领域的知名期刊，2023 年影响因子约 4.8，JCR Q2 区；
研究内容：针对单机调度问题，纳入位置期限、时间期限与到期日分配三个变量，目标是最小化总加权延迟；
解读：单机调度是制造业、服务业的基础问题（如单一生产线、单一服务窗口），延迟会导致客户投诉与成本增加。该研究的模型可帮助企业在资源有限时，合理安排生产或服务顺序，减少延迟损失。
三、未来研究预测
结合 Cheng 教授的现有研究与行业趋势，其未来研究将继续以 “解决运营管理实际问题” 为核心，同时向数字化、可持续化、应急化延伸，具体可分为 4 个方向：
3.1 数字化技术与供应链的深度融合
现有区块链研究为数字化应用打下基础，未来可能进一步结合 AI 与大数据：比如，用机器学习预测供应链需求波动，再结合运筹学模型实现 “需求 - 库存 - 调度” 的实时联动，避免 “需求预测不准导致的库存积压或短缺”；探索数字孪生技术在仓储中的应用，构建虚拟仿真系统，提前模拟不同场景下的运营效果，降低实际试错成本。
3.2 医疗供应链的应急韧性研究
双疫苗市场协调研究已积累医疗供应链经验，未来可能聚焦 “突发公共卫生事件”：比如，研究疫情、地震等场景下的医疗物资调度，平衡 “应急速度” 与 “成本控制”—— 既要快速供应物资，又要避免过度储备导致的浪费；分析跨区域医疗资源协同机制，提升供应链的 “韧性”，确保极端情况下资源能快速调配。
3.3 智能仓储调度的智能化升级
KIVA 系统优化研究可向 “工业 4.0” 深化：比如，结合 AGV 与机器人技术，研究多设备协同调度，解决 “单一设备效率瓶颈” 问题；针对电商大促等 “实时订单波动” 场景，开发动态调度算法，让仓储系统能根据订单量变化实时调整，减少拥堵与等待时间。
3.4 可持续供应链与伦理管理的协同
伦理准则与财务绩效的研究可拓展至 ESG 领域：比如，分析 “碳足迹追踪” 与供应链成本的平衡，构建低碳供应链模型，帮助企业在减少碳排放的同时控制成本；研究供应商的环境风险（如污染、资源浪费）对企业长期绩效的影响，为企业制定 ESG 导向的供应链策略提供理论支持，避免 “短期效益与长期可持续” 的冲突。
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