ללימודי התואר השני בהנדסת תעשייה רשאים להגיש מועמדות נרשמים הממלאים אחר כל התנאים המפורטים בידיעון הפקולטה וכן בתנאים להלן (אלה תנאי רישום ואין בהם הבטחה לקבלה):
בעלי תואר בוגר תואר ראשון (B.Sc.) ממוסד אקדמי מוכר על ידי המל"ג, בהנדסה או במדעים מדויקים, בממוצע משוקלל של 80 לפחות.
על המועמד להמציא אישור על מיקומו היחסי (מדרג) בחוג הרלוונטי בו סיים את לימודי התואר הראשון. לא יהיה המשך טיפול בבקשת הרישום ללא תנאי זה.
הממוצע המשוקלל המינימלי לקבלה משתנה משנה לשנה ותלוי גם ברקע לימודי התואר הראשון וכן בבסיס הידע של המועמדים.
בוגרי מסלולים אחרים (מלבד הנדסת תעשייה באוניברסיטת תל-אביב) עשויים להידרש לתכנית השלמות ויתקבלו ללימודי תואר שני רק לאחר שיעמדו בדרישות.
לתשומת לב
ועדת הקבלה רשאית לשקול את קבלתם של מועמדים שאינם עומדים בסף הקבלה הנדרש.
ועדת הקבלה אינה מתחייבת לקבל את כל המועמדים/ות הממלאים/ות אחר תנאי הרישום הנקובים לעיל.
המועמדים יטופלו רק לאחר שהמציעו את כל המסמכים והנתונים הנדרשים לרישום.
בתוכנית קיימים שני נתיבי לימוד:
פתחסגירה
מסלול עיוני (ללא תזה): עיקר הלימוד במסלול הינם הקורסים של התואר השני שמקנים ללומד ידע וכלים מתקדמים בתחומים השונים של הנדסת תעשייה וניהול. במסלול זה ישנה אפשרות לביצוע פרויקט גמר.
מסלול מחקרי (עם תזה): סטודנטים המעוניינים בכך יכולים לבקש לבצע עבודת מחקר באחד התחומים בהם עוסקים במחלקה בהנחיה אישית של חבר/ת סגל במחלקה.
המחלקה להנדסת תעשייה מציעה שתי התמחויות, כמפורט להלן:
אנליטיקה ואופטימיזציה
ההתמחות כוללת אתגרים חדשים ושימוש בטכנולוגיה מתקדמת בתחומי הליבה של הנדסת תעשייה בעידן הדיגיטלי. אנליטיקה ואופטימיזציה עוסקות בזיהוי, ניתוח ואופטימיזציה של תהליכים בארגונים. אלו כוללים ניהול שרשראות אספקה, ניהול הרכש והמלאי, תובלה ותחבורה. הלימודים במסגרת התמחות זו יעמיקו את הידע המעשי והתיאורטי שלכם. הם יעניקו לכם ידע וכלים לקבלת החלטות שיאפשרו לכם להתמודד בהצלחה עם האתגרים בהם תפגשו בהמשך עבודתכם כמהנדסים, מנהלים ואנשי מחקר ופיתוח.
מדעי הנתונים ובינה מלאכותית
בהתמחות זו תלמדו ליצור ידע ממידע רחב היקף והשגת יתרון תחרותי לארגון שלכם בסביבה העכשווית עתירת הנתונים. מדעי הנתונים ובינה מלאכותית הם תחומי ידע המשלבים בין טכנולוגית מידע לתחומי הניהול והתפעול. התחום מציע הזדמנויות חדשות למצות את הפוטנציאל הגלום במידע הרב הנאסף במערכות המידע של הארגונים לצרכי חיזוי וקבלת החלטות. מיצוי פוטנציאל זה מאפשר עיצוב אסטרטגיה טובה יותר לארגונים ושיפור הביצועים שלהם.
