导师简介
如果你想申请新加坡管理大学运营管理学的博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析新加坡管理大学（SMU）的Prof. Onur BOYABATLI的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授目前是新加坡管理大学李光前商学院的运营管理学全职教授。他于2007年获得法国欧洲工商管理学院（INSEAD）管理学博士学位，此前分别于2003年和2001年获得INSEAD管理学硕士和土耳其比尔肯大学工业工程硕士学位。从2007年起，BOYABATLI教授先后在新加坡管理大学担任运营管理学助理教授（2007-2015）和副教授（2015-2023），并于2023年晋升为全职教授。
研究领域
教授的教学领域主要集中在运营管理领域，包括供应链管理、生产运作管理、服务运作管理等。他的研究兴趣非常广泛，主要包括以下几个方面：
- 制造业灵活性和产能管理，包括与财务决策/风险的整合以及新商业模式
- 强调可持续性的农业运营决策
- 可持续运营
- 全球供应链中的综合风险管理
- 供应链金融
此外，BOYABATLI教授还担任多个国际知名期刊的编委，如Manufacturing & Services Operations Management、Production and Operations Management等，在业界享有很高的声誉。
研究分析
Bin L. O. Boyabatli, B.Avci. 2023. "Economic and Environmental Implications of Biomass Commercialization in Agricultural Processing," Management Science, 69 (6), 3561-3577. 这篇论文研究了农业加工过程中生物质商业化的经济和环境影响。农业生物质是一种有前景的可再生能源，但其商业化面临诸多挑战。作者构建了一个决策模型，分析了不同生物质商业化策略下的经济绩效和环境影响，研究发现最优策略取决于原料供应的不确定性和加工厂运营的灵活性。该研究对于农业生物质产业的可持续发展具有重要指导意义。
Boyabatli, O., J. Nasiry, Y. Zhou. 2019. "Crop Planning in Sustainable Agriculture: Dynamic Farmland Allocation in the Presence of Crop Rotation Benefits," Management Science, 65 (5), 2060-2076. 这篇论文研究了可持续农业中的作物规划问题。传统农业中的单一种植会导致土壤退化等问题，轮作种植可以改善土壤质量、提高产量。作者提出了一个动态规划模型，考虑了轮作效益，以优化农田分配和作物轮作计划。研究表明，考虑轮作收益可以显著提高农场整体绩效。该研究对于推动农业可持续发展具有重要意义。
Boyabatlı, O., Q. D. Nguyen, T. Wang. 2017. "Capacity Management in Agricultural Commodity Processing and Its Application in the Palm Industry," Manufacturing & Services Operations Management, 19 (4), 551-567 (lead article). 这篇论文研究了农产品加工业的产能管理问题，以棕榈油产业为例进行了应用分析。不同于传统制造业，农产品加工受到原料供应的季节性和不确定性影响，因此需要制定有针对性的产能策略。作者构建了一个随机规划模型，综合考虑原料采购和产能投资，得到了最优产能策略。该研究对于提高农产品加工企业的运营效率和盈利能力具有重要参考价值。
Boyabatlı, O., T. Leng, L.B. Toktay. 2016. "The Impact of Budget Constraints on Flexible versus Dedicated Technology Choice," Management Science, 62 (1), 225-244. 这篇论文研究了预算约束对企业技术选择的影响。企业往往面临灵活技术和专用技术的选择，前者可以生产多种产品但成本较高，后者专用性强成本较低。作者分析了在预算约束下，影响企业最优技术选择的各种因素，如需求不确定性、转换成本等。研究发现，预算约束会显著影响企业的技术策略，且最优策略取决于环境特征。该研究对于企业技术管理具有重要启示。
Boyabatlı, O. 2015. "Supply Management in Multi Product Firms with Fixed Proportions Technology," Management Science, 61 (12), 3013-3031. 这篇论文研究了固定比例生产技术下的供应管理问题。在许多加工制造企业中，产品之间存在固定的投入比例关系，这给供应计划带来了挑战。作者构建了一个随机规划模型，综合考虑原料采购和产品组合决策，证明了最优供应策略的结构特征，并给出了易于实施的近似策略。该研究丰富了多品种联合生产系统的研究文献。
Boyabatlı, O., P. Kleindorfer, S. Koontz, 2011. "Integrating Long-term and Short-term Contracting in Beef Supply Chains," Management Science, 57 (10), 1771-1787. 这篇论文研究了牛肉供应链中的长短期合同策略。牛肉供应链面临原料供应的季节性、价格波动等风险，长短期合同的整合有助于降低风险。作者考虑了现货市场和合同市场的互动，分析了最优合同组合策略，证明了只有在一定条件下整合才是最优的，并给出了合同参数的选择方法。该研究对于农产品供应链风险管理具有借鉴意义。
项目分析
棕榈油产业的可持续发展
该项目与多家棕榈油企业合作，旨在推动棕榈油产业的可持续发展。研究团队针对棕榈油供应链的环境、社会和经济可持续性进行了全面调研，识别了主要风险和机遇。基于此，他们开发了一套可持续性绩效评估工具，帮助企业评估和改进其可持续发展实践，并就提升行业整体可持续性提出了政策建议。
农产品供应链风险管理
该项目以多个农产品供应链为研究对象，旨在帮助企业更好地管理供应链风险，提高运营韧性。研究团队系统梳理了农产品供应链面临的各类风险，包括原料供应风险、产品质量安全风险、市场需求风险等。在此基础上，他们开发了一套风险评估与预警系统，可以帮助企业动态监测供应链风险水平。此外，他们还设计了一系列风险缓释策略，如供应商管理、库存优化、金融风险对冲等。这些成果已在多家农产品企业应用，取得了显著成效。
可持续农业技术经济性评估
该项目旨在评估各类可持续农业技术的经济可行性，为农业可持续转型提供决策支持。研究团队选取了节水灌溉、精准施肥、秸秆还田等典型技术，从经济、环境、社会等多维度评估其效益和成本。
评估采用了多种方法，包括实地调研、田间试验、数学建模等。项目成果表明，许多可持续农业技术在中长期能够带来正的经济效益，关键在于技术的适用性和推广配套。该项目为政府制定可持续农业补贴政策提供了重要依据。
研究想法
农业供应链金融创新：探索区块链、大数据等新兴技术在农业供应链金融中的应用，如开发基于区块链的农产品溯源系统，利用大数据分析农户信用风险，设计创新性的农业保险产品等，以提高农业供应链的融资效率和风险管理水平。
农业废弃物资源化利用优化：围绕农业废弃物（如秸秆、畜禽粪便等）的资源化利用展开研究，构建多目标优化模型，在考虑经济效益的同时兼顾环境和社会效益，设计高效、可持续的废弃物处置与资源化方案，探索循环农业经济新模式。
农产品质量安全风险管控：针对农产品质量安全问题，开发农产品质量安全风险评估模型，识别关键风险因素并量化风险水平；在此基础上，设计农产品质量安全监管策略，优化抽检抽测方案，制定针对性的风险管控措施，最大限度保障消费者权益。
农业共享经济平台优化：随着共享经济理念在农业领域的兴起，亟需加强对农业共享平台的优化研究。可围绕农机共享、土地流转等平台展开，考虑供需匹配、动态定价、激励机制等关键问题，提出平台优化运营策略，促进农业生产要素的高效配置。
极端天气下的农业供应链韧性：全球气候变化加剧了极端天气事件的频发，给农业供应链带来严峻挑战。可研究极端天气冲击下农业供应链的脆弱性评估方法，设计应急预案和韧性提升策略，如备份供应商方案、应急物资调度优化等，提高农业供应链抵御极端天气的能力。
申请建议
1. 夯实运筹学基础：教授的研究大多采用运筹优化方法，因此学生需要扎实掌握运筹学的基本理论和建模方法，如线性规划、整数规划、动态规划、随机规划等，最好能修读相关课程或自学相关内容。
2. 了解农业供应链管理知识：学生需要对农业供应链管理有基本了解，熟悉农产品生产、加工、配送等环节的特点和挑战。可以阅读相关文献综述，或参加农业供应链管理课程，也可实地考察农业企业，深入了解农业供应链运作实务。
3. 关注可持续发展理念：教授的研究注重农业供应链的可持续发展，学生应当树立可持续发展理念，了解农业可持续发展面临的机遇和挑战。可关注联合国可持续发展目标（SDGs），思考农业供应链管理在其中的角色和潜在贡献。
4. 提升编程和数据分析能力：现代农业供应链研究离不开数据分析和计算机仿真，学生应当提升编程和数据分析能力。可以学习Python、R、MATLAB等常用编程语言，掌握主流的数据分析和优化求解工具，如CPLEX、Gurobi等。
5. 锻炼独立科研能力：教授欣赏具有独立科研能力和创新思维的学生。学生应当锻炼独立思考、分析问题和解决问题的能力，培养批判性思维和创新意识。可以尝试独立完成一些研究项目，撰写研究报告或论文，展现科研潜力。
6. 展现应用研究兴趣：教授的研究注重解决实际问题，学生应当表现出对应用研究的浓厚兴趣。可以主动联系农业企业，了解他们面临的实际挑战，提出潜在的研究问题和解决思路。在申请材料中，可以结合BOYABATLI教授的研究，说明自己希望研究的具体问题及其应用价值。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
