在2016年9月18日武汉市华中科技大学召开的“第七届工业工程企业应用高峰论坛”上，李培根谈到新工业革命下，智能制造的要素，具体到企业而言，应包括质量、绿色、服务等要素。在“中国制造2025”中，提出创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化四大对策，质量、绿色、服务是对应于后面三个对策的。

前述要素都和工业工程（IE）有关，现在，企业的目标越来越多，也越来越高，空间变大，响应时间缩短，手段更多，复杂性增大，这是工业/工程教育面临的挑战。新工业革命下，学科界限在发生变化，包括专业的界限、课程的界限、课程内容的界限等等，我们需要进行边界再设计。网络与智能时代，知识存在逻辑在变化：现在的知识不仅存在于书本中，或者老师那里，它可能存在于网络中，甚至数据垃圾中；知识的存储逻辑在变化：知识的存储介质发生了变化，它不仅存储于书本中，知识可能在云端，可能在朋友处，而且，知识呈现碎片化；知识的传递逻辑在变化：呈现速度指数级增长、自动传播、碎片化、去中心化、跨越时空界限的特征；知识产生逻辑在变化，从数据中可以发现潜藏的、未知的规律或知识，从智能系统中可能产生一些我们人类没有意识到的知识。

工业工程涉及的要素太复杂，现在，CDIO模式、华盛顿协议（专业认证）都强调学生处理复杂问题的能力，我们要问的是“解决复杂工程问题的能力”的逻辑在哪里？复杂性应该主要体现在怎么培养学生解决复杂问题的意识，不是加很多知识，甚至加一些课，不能片面强调知识的复杂性，否则真的会“让知识淹没智慧”。我主张，我们可以从横向和纵向建立“复杂问题”的意识，首先是我们教师要有这个意识。纵向的复杂性从产品流程的角度讲的。横向的复杂性则涉及多学科、多领域。“复杂问题”逻辑的重要的是意识和视野。现代专业人员的视野主要不体现在知识上，而是体现在“问题”上。如工程学科需要学生具有宽广的问题视野——大工程观，要重视工程问题的关联、关联逻辑的变化。