基于Citespace和Vosviewer的智能工廠文獻(xiàn)計量可視化分析

摘 ?要：文章利用文獻(xiàn)計量分析方法，對智能工廠領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、國家與機構(gòu)分布情況、知識演進(jìn)脈絡(luò)、國內(nèi)外研究力量等進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，智能工廠正處于快速發(fā)展階段，智能制造技術(shù)不斷融入工業(yè)、能源、交通、健康等眾多領(lǐng)域;德國、美國等國是該領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者;近年來中國智能工廠快速發(fā)展，并不斷縮小與發(fā)達(dá)國家的差距。

關(guān)鍵詞：智能工廠;文獻(xiàn)計量分析;競爭態(tài)勢;可視化分析

中圖分類號：TP391 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2021）12-0116-09

Abstract： Using the bibliometric analysis method， this paper studies the research status in the field of intelligent factory， the distribution of countries and institutions， the context of knowledge evolution， the research strength at home and abroad， etc. The results show that intelligent factories are in the stage of rapid development， and intelligent manufacturing technologies are continuously integrated into many fields such as industry， energy， transportation， health and so on; countries such as Germany and the United States are the technology leaders in this field; in recent years， China's intelligent factories have developed rapidly and continuously narrowed the gap with developed countries.

Keywords： intelligent factory; bibliometric analysis; competitive situation; visual analysis

0 ?引 ?言

智能工廠融合了現(xiàn)代傳感器技術(shù)、自動化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能技術(shù)，通過感知、人機交互、決策、執(zhí)行和反饋，實現(xiàn)工業(yè)制造過程與企業(yè)管理及服務(wù)的智能化，是信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合的新興產(chǎn)物。美國是智能工廠、智能制造的發(fā)源地，美國國家科學(xué)基金會（NSF）自20世紀(jì)90年代起開始資助智能制造領(lǐng)域的研究，提出了“智能加工系統(tǒng)（smart machining system， SMS）”研究計劃。2015年德國提出“德國工業(yè)4.0戰(zhàn)略實施建議”，旨在支持工業(yè)領(lǐng)域新一代革命性技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新?！爸袊圃?025”把智能工廠作為重要內(nèi)容，利用信息技術(shù)、數(shù)字化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)、集成化技術(shù)、智能化技術(shù)等優(yōu)勢，在新一輪的工業(yè)革命中取得先機。為了解智能工廠研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r，本文基于該領(lǐng)域2011—2020年間的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，采取文獻(xiàn)計量可視化分析方法對研究的熱點、知識演進(jìn)脈絡(luò)、主要國家發(fā)展方向與國際合作關(guān)系進(jìn)行分析研究。

1 ?研究框架與方法

1.1 ?研究框架

基于WOS核心文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)檢索和預(yù)處理，獲得智能工廠領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。通過文獻(xiàn)統(tǒng)計與分析得到發(fā)文態(tài)勢。通過知識演進(jìn)分析，獲得研究主題的發(fā)展態(tài)勢。通過對主要國家和組織的分析，獲得國家和組織合作關(guān)系，如圖1所示。

1.2 ?數(shù)據(jù)與預(yù)處理

基于Web of Science數(shù)據(jù)庫的SCI-EXPANDED、CPCI-S、CPCI-SSH三個子數(shù)據(jù)庫，以TS=“smart factory*”or TS=“intelligent factory”為檢索表達(dá)式，設(shè)置檢索時間段為2011-01-01至2020-12-31，共檢索出2 011篇文獻(xiàn)。基于標(biāo)題、作者、關(guān)鍵詞及摘要內(nèi)容對重復(fù)、無關(guān)數(shù)據(jù)等文獻(xiàn)進(jìn)行人工清洗，最終獲得與智能工廠相關(guān)的文獻(xiàn)1 691篇。

1.3 ?分析方法

1.3.1 ?文獻(xiàn)統(tǒng)計分析

基于文獻(xiàn)數(shù)量，對2011—2020年間的文獻(xiàn)數(shù)量進(jìn)行了變化態(tài)勢分析，包括主要出版物分析、主要國家與機構(gòu)分析等。

1.3.2 ?可視化分析

本文利用Citespace和VOSviewer兩款軟件進(jìn)行分析，在VOSviewer中，通過運算分析文獻(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)語和摘要等信息，所呈現(xiàn)的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，展示關(guān)鍵詞、國家、機構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，反應(yīng)研究熱點和合作關(guān)系。在Citespace中選取一年中引用次數(shù)排在前10%的引文進(jìn)行分析（即設(shè)置時間切片為1，共分10個時間段，閾值為25），利用最小樹生成算法繪制引文信息架構(gòu)圖和引文網(wǎng)絡(luò)圖，反映知識脈絡(luò)及其研究演化情況。

2 ?智能工廠領(lǐng)域基于文獻(xiàn)計量分析結(jié)果

2.1 ?文獻(xiàn)發(fā)文趨勢分析

2011—2020年智能工廠研究領(lǐng)域發(fā)文總量為1 691篇（如圖2所示），第一篇關(guān)于智能工廠（Smart factory）學(xué)術(shù)領(lǐng)域的文章誕生于2011年，發(fā)布于關(guān)于薄膜晶體管液晶顯示器（TFT—LCD）制造行業(yè)的學(xué)術(shù)期刊上。2012—2016年為緩慢增長階段，研究數(shù)量呈現(xiàn)緩慢增長趨勢，其中2012—2015年年增長量均為個位數(shù)，從2016年開始出現(xiàn)十位數(shù)的增長趨勢，受關(guān)注程度不斷提高。智能工廠領(lǐng)域在2016年后成為新興學(xué)術(shù)熱點。2017—2020年為快速增長期，2017年的發(fā)文數(shù)量相較于2016年呈倍數(shù)級增長，在2019年達(dá)到峰值470篇（包含學(xué)術(shù)期刊、會議和其他），四年發(fā)文總量達(dá)1 592篇，占總發(fā)文數(shù)量的94.15%。

2.2 ?主要出版物分析

1 691篇文獻(xiàn)中有57.48%為學(xué)術(shù)期刊來源，有38.49%為會議來源。期刊來源的出版物前十如表1所示（P表示出版物數(shù)量的百分比;C表示引用數(shù)量）。發(fā)文數(shù)量前十位中，關(guān)于智能工廠相關(guān)領(lǐng)域研究成果主要出現(xiàn)在2017—2020年，其中《PROCEDIA MANUFACTURING》《IEEE ACCESS》《SENSORS》前三位機構(gòu)的主要研究方向為：制造、傳感和控制、工程、電信、計算機科學(xué)、信息系統(tǒng)、生物化學(xué)、遺傳學(xué)、分子生物學(xué)、化學(xué)、計算機科學(xué)、工程、醫(yī)學(xué)、物理學(xué)和天文學(xué)等領(lǐng)域;會議中比較有代表性的學(xué)術(shù)組織為《IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON EMERGING TECHNOLOGIES AND FACTORY AUTOMATION ETFA》《IFIP ADVANCES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY》《IFIP ADVANCES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY》，三者的研究方向主要集中于計算機科學(xué)、決策科學(xué)工程、電氣及電子、電信、信息系統(tǒng)、工程及控制系統(tǒng)。通過分析主要期刊與會議所涉及的學(xué)科領(lǐng)域，可知目前關(guān)于智能制造的研究除了致力于傳統(tǒng)工業(yè)制造領(lǐng)域外，更多集中在信息系統(tǒng)、生物學(xué)、化學(xué)、醫(yī)學(xué)、物理學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)。

3 ?智能工廠領(lǐng)域研究演進(jìn)分析

3.1 ?研究主題分析

借助VOSviewer和CiteSpace軟件，對論文數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)與聚類分析，得到智能工廠領(lǐng)域內(nèi)研究主題的分布情況，如圖3所示。關(guān)于智能工廠的6類聚合圖譜，統(tǒng)計情況如表2所示。另外，根據(jù)圖4關(guān)鍵詞時間線共現(xiàn)關(guān)系圖可知，關(guān)于智能工廠領(lǐng)域研究關(guān)鍵詞最初出現(xiàn)于2015—2016年，由于本文中的數(shù)據(jù)研究成果集中在2017—2020年，因此熱點關(guān)鍵詞的出現(xiàn)應(yīng)該是在2017年之后，而新型關(guān)鍵詞出現(xiàn)于2019年之后。

聚類1主要涉及物聯(lián)網(wǎng)與信息物理系統(tǒng)主題，智能工廠在一定程度上可視為傳統(tǒng)工業(yè)制造行業(yè)未來升級迭代的趨勢，近年來移動計算出現(xiàn)了范式轉(zhuǎn)變，從集中式移動云計算向移動邊緣計算（MEC）轉(zhuǎn)變[1]。熱點關(guān)鍵詞主要出現(xiàn)在2015—2016年，如“云計算（Cloud computing）”“計算建模（Computational modeling）”“物聯(lián)網(wǎng)（iot）”，在2015—2016年間奠定了該學(xué)科的學(xué)科基礎(chǔ)知識，關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)與信息物理系統(tǒng)相關(guān)主題中的關(guān)鍵詞出現(xiàn)在2018年左右，如“5G”“區(qū)塊鏈（Blockchain）”“邊緣計算（edge computing）”“云計算（fog computing）”“網(wǎng)絡(luò)安全（Cybersecurity）”。

聚類2主要涉及人工智能、深度學(xué)習(xí)、仿真模型主題，該領(lǐng)域內(nèi)的深度學(xué)習(xí)、仿真模型與智能工廠連接緊密。該領(lǐng)域內(nèi)熱點關(guān)鍵詞：“診斷（Diagnosis）”“故障診斷（fault diagnosis）”“機器學(xué)習(xí)（machine learning）”，從時間線聚類分析圖譜得知更多新興關(guān)鍵詞出現(xiàn)在2019年以后，如“人工智能（artificial intelligence）”“數(shù)據(jù)挖掘（data mining）”“深度學(xué)習(xí)（deep learning0”為幾個主要的新興關(guān)鍵詞。

聚類3主要涉及人機交互、數(shù)字工廠、生產(chǎn)設(shè)計系統(tǒng)主題，工業(yè)界對人機交互的興趣主要集中在人和機器人的能力在工業(yè)生產(chǎn)中的區(qū)別和數(shù)字人體建模系統(tǒng)在人-機器人任務(wù)規(guī)劃[2]等方面。熱點關(guān)鍵詞：“算法（Algorithm）”“環(huán)境（environment）”“算子4.0（operator 4.0）”“制造（manufacturing）”“性能（performance）”，新興關(guān)鍵詞為“協(xié)同（Collaboration）”“裝配（assembly）”“自動化（automation）”。

聚類4主要涉及循環(huán)經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)、制造系統(tǒng)、方法論主題，循環(huán)經(jīng)濟(jì)的總目標(biāo)是資源的綜合有效利用，2019年，Elsevier公司為實現(xiàn)這一目標(biāo)開展廢物管理領(lǐng)域開發(fā)和實施工業(yè)4.0的新方法，目前已取得四個方面的成果：“收集和物流、機器和廢物處理廠、商業(yè)模式和數(shù)據(jù)工具”[3]。熱點關(guān)鍵詞：“框架（Framework）”“管理（management）”“可持續(xù)性（sustainability）”。新興關(guān)鍵詞為“循環(huán)經(jīng)濟(jì)（circular economy）”“供應(yīng)鏈（supply chain）”。

聚類5主要涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型、成熟度模型主題，連接物聯(lián)網(wǎng)的新型數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，以及人工智能和自動化的進(jìn)步，正在推動制造業(yè)創(chuàng)新的新浪潮，智能工廠將利用用戶和其他機器通信的工業(yè)設(shè)備、自動化流程和機制，促進(jìn)工廠和市場之間的實時通信，以支持動態(tài)適應(yīng)以及最大限度地提高效率[4]。該領(lǐng)域內(nèi)的熱點關(guān)鍵詞為“大數(shù)據(jù)（big data）”，新興關(guān)鍵詞為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital transformation）”“成熟度模型（maturity model）”。

聚類6主要涉及工業(yè)4.0、智能制造等，智能工廠在本質(zhì)上是以工業(yè)制造為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)升級，工業(yè)4.0和智能制造是智能工廠的組成部分，通過推動智能制造技術(shù)和智能工廠的建設(shè)，可以有效促進(jìn)工業(yè)4.0制造革命[5]。本文的論文數(shù)據(jù)中，智能制造技術(shù)應(yīng)用在智能工廠和工業(yè)4.0的背景下最早研究成果出現(xiàn)在2015年。由華南農(nóng)業(yè)大學(xué)岳學(xué)軍等人首次提出：隨著“工業(yè)4.0”理論的興起，云技術(shù)與工業(yè)信息物理系統(tǒng)（ICPS）的融合變得越來越重要，這將極大地改善制造業(yè)鏈和商業(yè)服務(wù)[6]。熱點關(guān)鍵詞：“信息物理系統(tǒng)的生產(chǎn)（cyber-physical production）”“工業(yè)4.0（industry 4.0）”，新興關(guān)鍵詞為“數(shù)字孿生（digital twins）”。

3.2 ?知識演進(jìn)脈絡(luò)分析

借助CiteSpae和Vosviewer軟件，利用論文數(shù)據(jù)的引文信息建立1 691個引用文獻(xiàn)節(jié)點，對3 602篇引文組成的引文網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，將引文閾值設(shè)定為12，進(jìn)行篩選后得到25篇核心引用文獻(xiàn)，如圖5所示，同時得到引用文獻(xiàn)中心性熱點圖，如圖6所示。在智能工廠領(lǐng)域核心出版物從2013年橫跨至2020年，其中有7篇（28%）來自德國，具體研究機構(gòu)主要為德國國家科學(xué)與工程研究院、亞琛工業(yè)大學(xué)、德國人工智能研究中心（DFKI）、波鴻大學(xué)等;有6篇（24%）來自中國，具體研究機構(gòu)為北京航空航天大學(xué)、上海交通大學(xué)、中國科技大學(xué)、華中科技大學(xué)等;有4篇（16%）來自美國，具體研究機構(gòu)為加利福尼亞大學(xué)、美國辛辛那提大學(xué)等。而智能工廠研究領(lǐng)域的技術(shù)知識主要包含“智能制造”“CPS系統(tǒng)”“大數(shù)據(jù)”“物聯(lián)網(wǎng)”“云計算”“制造預(yù)測”“制造服務(wù)”“供應(yīng)鏈管理”“能源效率”“實時系統(tǒng)”等十個主要方面，其中關(guān)聯(lián)性強度排名第一位的《Recommendations for Implementing the Strategic Initiative INDUSTRIE 4.0——Securing the Future of German Manufacturing Industry》報告系統(tǒng)地講述了德國在未來智能工業(yè)發(fā)展中的關(guān)鍵——靈活運用信息通訊技術(shù)（ICT），其中的關(guān)鍵技術(shù)是信息通信技術(shù)（CT），具體包括聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間自動協(xié)調(diào)工作M2M（Machineto machine）、通過網(wǎng)絡(luò)獲得的大數(shù)據(jù)的運用、與生產(chǎn)系統(tǒng)以外的開發(fā)銷售/ERP（企業(yè)資源計劃）/PLM（產(chǎn)品生命周期管理）/SCM（供應(yīng)鏈管理）等業(yè)務(wù)系統(tǒng)聯(lián)動等等[7]。美國所提出的“智能制造”“智慧生產(chǎn)”“能源效能”“供應(yīng)鏈效能”通過數(shù)字技術(shù)提升工業(yè)生產(chǎn)效率、服務(wù);中華人民共和國科技部2017年公布的《“十三五”先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域科技創(chuàng)新專項規(guī)劃》中的13個主要方面：增材制造、激光制造、智能機器人、極大規(guī)模集成電路制造裝備及成套工藝、新型電子制造關(guān)鍵裝備、高檔數(shù)控機床與基礎(chǔ)制造裝備、智能裝備與先進(jìn)工藝、制造基礎(chǔ)技術(shù)與關(guān)鍵部件、工業(yè)傳感器、智能工廠、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、綠色制造、先進(jìn)制造科技創(chuàng)新示范工程[8]。

進(jìn)一步分析70%以上的核心引文期刊以工業(yè)4.0為主要研究方向，主要包括“智能制造”“CPS系統(tǒng)”“云技術(shù)”“物聯(lián)網(wǎng)”“大數(shù)據(jù)”和“能源效率”。例如2012年Davis Jim等人基于智能制造、制造智能與需求動態(tài)性能所提出的新的動態(tài)需求經(jīng)濟(jì)模型[9];2015年Monostori L發(fā)表基于信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)：源于制造科學(xué)與技術(shù)的預(yù)期與新研發(fā)技術(shù)研究[10];2014年Tao F等人發(fā)表基于面向云制造的基于物聯(lián)網(wǎng)的制造資源智能感知與訪問，提出了制造資源和服務(wù)的分類及其相互關(guān)系。設(shè)計并提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的五層結(jié)構(gòu)（包括資源層、感知層、網(wǎng)絡(luò)層、服務(wù)層和應(yīng)用層）資源智能感知與接入系統(tǒng)。描述了在CMfg中實現(xiàn)各種資源（硬制造資源、計算資源和智能資源）智能感知和訪問的關(guān)鍵技術(shù)[11]。同時，30%左右的文章論述了其他領(lǐng)域的研究方向，主要包含“實時系統(tǒng)”“制造系統(tǒng)仿真與優(yōu)化行為運作管理”“制造業(yè)服務(wù)化”“預(yù)測”“自適應(yīng)柔性自動化”，從2014年開始，Agnieszka Radziwon等人根據(jù)智能工廠建設(shè)、運行進(jìn)行了新方向的探索“智能工廠：探索適應(yīng)性和柔性制造解決方案”[12]。Lee J等人則是從“制造預(yù)測”“工業(yè)預(yù)測與健康管理”等方面進(jìn)行研究，Lee J指出世界經(jīng)濟(jì)的全球化是對當(dāng)?shù)毓I(yè)的重大挑戰(zhàn)，它正在推動制造業(yè)走向下一個轉(zhuǎn)型——預(yù)測性制造。為了變得更有競爭力，制造商需要擁抱新興技術(shù)，如先進(jìn)的分析和基于網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的方法，以提高其生產(chǎn)效率和生產(chǎn)力[13]，階段性總結(jié)大數(shù)據(jù)環(huán)境下預(yù)測制造系統(tǒng)的最新進(jìn)展與趨勢。同樣，2014年Tao F等人在互聯(lián)網(wǎng)、信息系統(tǒng)中融入“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)”“互聯(lián)網(wǎng)使用者”等關(guān)鍵詞，首次將云計算與物聯(lián)網(wǎng)云制造服務(wù)系統(tǒng)相融合，在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于云制造和物聯(lián)網(wǎng)的云制造服務(wù)系統(tǒng)（CCIoT-CMfg）及其體系結(jié)構(gòu)，分析了云制造、物聯(lián)網(wǎng)和云計算三者之間的關(guān)系。建立了實現(xiàn)CCIoT-CMfg的技術(shù)體系[14]。同年Chen M等人則從大數(shù)據(jù)的生成、獲取、存儲和分析四個角度對大數(shù)據(jù)的幾個代表性應(yīng)用（包括企業(yè)管理、物聯(lián)網(wǎng)、在線社交網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)療應(yīng)用、集體智能和智能電網(wǎng)）做出了探討與分析[15]。另外，2014年德國人工智能研究中心Gorecky d等人首次提出將“人工智能”“人機交互”和“智能工廠”領(lǐng)域相結(jié)合，通過技術(shù)支持，可以保證工人充分發(fā)揮自身的潛力，發(fā)揮戰(zhàn)略決策者和問題解決者的核心作用，展現(xiàn)了工人技術(shù)援助的解決方案[16]。

核心引用文獻(xiàn)日期均不超過2017年之前，智能工廠研究領(lǐng)域從大數(shù)據(jù)、CPS、IoT等傳統(tǒng)方向逐漸向人工智能、循環(huán)經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展、人機交互等領(lǐng)域發(fā)展。

智能工廠文獻(xiàn)研究領(lǐng)域的核心文獻(xiàn)如表3所示，2015年，Khorov Evgeny等人首先提出智能技術(shù)（如智能電網(wǎng)、智能電表、智能住宅、智慧醫(yī)療系統(tǒng)、智能工業(yè)等應(yīng)用）在經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，新型自主控制系統(tǒng)將在未來發(fā)揮更大作用[17];同年，F(xiàn)ortino Giancarlo等人提出身體傳感器網(wǎng)絡(luò)（BSNs）的新型應(yīng)用，如電子醫(yī)療保健、健身/健康系統(tǒng)、運動表現(xiàn)監(jiān)測、互動游戲、工廠工人監(jiān)測和社會物理互動[18]。

2016年，Wang Shiyong等人對工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)和服務(wù)在制造業(yè)中的應(yīng)用做出了分析，在本文中我們關(guān)注的是垂直集成，以實現(xiàn)靈活和可重構(gòu)的智能工廠。我們首先提出了一個簡單的框架，將工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)、云、固定或移動終端與機器、產(chǎn)品和傳送帶等智能構(gòu)件結(jié)合起來[19]。同年，該作者發(fā)表面向工業(yè)4.0的智能工廠：基于大數(shù)據(jù)反饋和協(xié)調(diào)的自組織多智能體系統(tǒng)，指出我們提出了一個智能工廠框架，它將工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、云和監(jiān)控終端與機器、輸送機和產(chǎn)品等智能車間對象結(jié)合在一起[20]。將智能對象分類為各種類型的代理，利用自主決策和分布式協(xié)作使協(xié)調(diào)器具有較高的靈活性。Kang Hyoung Seok等人通過引入各種ICT技術(shù)以及與現(xiàn)有制造技術(shù)的融合，支持有效和準(zhǔn)確的實時工程決策[21]，并預(yù)測了未來在智能工廠研究領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的發(fā)展方向。通過分析德國、美國、韓國政府主導(dǎo)的智能制造運動的政策和技術(shù)路線圖，確定了與智能制造相關(guān)的主要關(guān)鍵技術(shù)，并預(yù)測了未來發(fā)展的趨勢。Ivanov、Dmitry等人于2016年首次提出基于智能工廠工業(yè)4.0的短期供應(yīng)鏈調(diào)度動態(tài)模型與算法[22]。

從2017年開始，Li Xiaomin等人對工業(yè)4.0下的工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了概述，討論了工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)的特點和相關(guān)技術(shù)，提出了一種基于服務(wù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)[23]。

2018年，Chen Baotong等人提出了智能工廠的層次結(jié)構(gòu)，然后從物理資源層、網(wǎng)絡(luò)層和數(shù)據(jù)應(yīng)用層等層面分析了智能工廠的關(guān)鍵技術(shù)[24]。同年，Moeuf A、Pellerin R等人介紹了關(guān)于中小企業(yè)工業(yè)4.0不同問題的現(xiàn)有應(yīng)用研究的文獻(xiàn)綜述[25]。該文章是根據(jù)一種新的框架分類的，這種框架可以確定目標(biāo)的業(yè)績目標(biāo)、所需的管理能力和每一個選定案例的選定技術(shù)組。

2020年，Oztemel E和Gursev S[26]對工業(yè)4.0這個關(guān)鍵詞在不同領(lǐng)域的研究給出了綜述。制造業(yè)深刻影響著經(jīng)濟(jì)和社會的進(jìn)步，與“智能工廠”關(guān)聯(lián)性最強的關(guān)鍵詞為“工業(yè)4.0”，工業(yè)4.0作為研究中心和大學(xué)一個普遍接受的術(shù)語，受到了商界和研究界的高度關(guān)注。

4 ?智能工廠領(lǐng)域主要國家分析

4.1 ?主要國家學(xué)術(shù)研究聚焦點分布

借助VOSviewer軟件，選取總發(fā)文量大于等于10篇的國家，以及總發(fā)文量大于等于5篇的機構(gòu)構(gòu)建作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)且根據(jù)節(jié)點之間關(guān)系強度與方向的測度指標(biāo)進(jìn)行聚類以分析智能工廠領(lǐng)域內(nèi)的國家、機構(gòu)合作情況，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點大小表示國家/機構(gòu)發(fā)文數(shù)量，節(jié)點之間的連線粗細(xì)則代表合作頻次高低，結(jié)果如表4所示。

在國家層面上，合作網(wǎng)絡(luò)中包含42個節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)整體上呈現(xiàn)為較為稠密狀且不存在離散節(jié)點。VOSviewer中自帶的聚類方法將國家合作網(wǎng)絡(luò)聚為六類。

4.2 ?主要國家學(xué)術(shù)研究合作分析

如圖7所示，最大聚類節(jié)點為紅色，由11個國家構(gòu)成，包含意大利、西班牙、澳大利亞等，其中歐洲國家占比超過50%，集中合作以意大利和西班牙為主，其中意大利與26個國家（包括中國大陸、德國、法國、西班牙等）進(jìn)行智能工廠領(lǐng)域的學(xué)術(shù)合作，合作方向主要集中在“工業(yè)4.0”“物聯(lián)網(wǎng)”“智能制造”“大數(shù)據(jù)”“信息物理系統(tǒng)”等方面，值得注意的是，意大利在“人工智能”領(lǐng)域與中國、德國、西班牙等國開展了新的研究合作模式。

第二聚類為綠色，由10個國家構(gòu)成，以法國、英國、瑞典、芬蘭為主要代表，在該合作領(lǐng)域中法國和瑞典占據(jù)主導(dǎo)地位，在該聚類中“區(qū)塊鏈技術(shù)”成了新興關(guān)鍵詞。

第三聚類為深藍(lán)色，由8個國家構(gòu)成，以新加坡、墨西哥、葡萄牙等國家為主要代表，具體的合作為西班牙、新加坡等國與中國大陸、法國、瑞典、西班牙等國的緊密合作。其中巴西在2018年開始與意大利、法國、新加坡、德國、丹麥等國建立了緊密的學(xué)術(shù)合作關(guān)系。

第四聚類為黃色，由7個國家構(gòu)成，包含德國、中國臺灣、挪威等國，聚類中除了德國與35個國家進(jìn)行合作，中國臺灣與14個國家進(jìn)行合作外，其他國家合作數(shù)量均小于8。德國則在“優(yōu)化”“增強現(xiàn)實”“5G”等新興領(lǐng)域率先與其他國家建立學(xué)術(shù)合作關(guān)系。

第五聚類為紫色，由4個國家構(gòu)成，分別為中國大陸、美國、日本和韓國，其中中國、美國與其他國家合作數(shù)量均為29，但在連接強度上中國達(dá)到了142，是42個國家中最高的，主要研究方向與美國、韓國大致相同，但值得注意的是，中國更注重“數(shù)字孿生”“深度學(xué)習(xí)”“區(qū)塊鏈”等方向的研究，而美國更注重“人工智能”“能源效率”方向的研究。

第六聚類為淺藍(lán)色，由2個國家構(gòu)成，分別為印度和土耳其，但由于鏈接數(shù)量與強度偏低，且僅與少數(shù)國家形成學(xué)術(shù)合作關(guān)系，還未形成完整的學(xué)術(shù)合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

5 ?結(jié) ?論

為全面展示目前智能工廠領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，彌補現(xiàn)有的不足，本文根據(jù)文獻(xiàn)計量作以下分析：（1）智能工廠領(lǐng)域自2015年起成為全球關(guān)注的焦點，目前該研究領(lǐng)域正處于快速增長期，在未來一段時間內(nèi)將呈現(xiàn)快速攀升的趨勢，并吸引更多的國家與研究機構(gòu)進(jìn)入。美國和德國是最早進(jìn)入智能工廠研究領(lǐng)域的國家，中國緊隨其后，在文獻(xiàn)數(shù)量上也漸漸呈現(xiàn)出優(yōu)勢。另外，韓國和意大利在該領(lǐng)域內(nèi)也占據(jù)一定的主導(dǎo)地位，其中德國的西門子股份有限公司、德國國家科學(xué)與工程研究院、亞琛工業(yè)大學(xué)以及北京航空航天大學(xué)、上海交通大學(xué)，美國加利福尼亞大學(xué)、美國辛辛那提大學(xué)等在該領(lǐng)域內(nèi)擁有較強的科研能力。（2）當(dāng)下智能工廠領(lǐng)域的研究主題主要以電學(xué)、控制科學(xué)、信息科學(xué)與計算機科學(xué)為基礎(chǔ)，逐漸向工業(yè)、能源、交通、健康等諸多領(lǐng)域輻射，建立智能化、自動化、服務(wù)化的新興產(chǎn)業(yè)模式。智能制造是可持續(xù)發(fā)展的制造模式，它借助計算機建模仿真和信息通信技術(shù)的巨大潛力，優(yōu)化產(chǎn)品的設(shè)計和制造過程，大幅度減少物質(zhì)資源和能源的消耗以及各種廢棄物的產(chǎn)生，同時實現(xiàn)循環(huán)再用，減少廢棄物排放，保護(hù)環(huán)境。（3）智能工廠領(lǐng)域的科學(xué)研究活動中美國、中國、德國之間已形成密切合作，其中德國與中國之間的合作最為頻繁，各主體間的合作研究主題與全球智能工廠研究主題以及各國的關(guān)注焦點相一致。其余合作子網(wǎng)絡(luò)中仍存在地域性特點，特別是歐洲各國間的交流合作，以及存在部分發(fā)文量較高但與他國合作頻次較低的國家（如韓國）。（4）智能工廠研究領(lǐng)域的活躍研究機構(gòu)多以制造領(lǐng)域為背景，其中中國高校更注重數(shù)據(jù)分析研究，而德國高校與企業(yè)更注重系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用，美國更注重循環(huán)可持續(xù)發(fā)展、生產(chǎn)設(shè)計系統(tǒng)研發(fā)，中國在科學(xué)研究活動中的合作多產(chǎn)生于高?；蚩蒲袡C構(gòu)中，應(yīng)注重提升與企業(yè)和協(xié)會的合作機會，智能工廠領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研合作還有較大的挖掘空間。

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作者簡介：程浩倫（1997—），男，漢族，湖北仙桃人，碩士研究生在讀，研究方向：信息可視化、交互設(shè)計、服務(wù)設(shè)計。