國內(nèi)外智能制造研究熱點與發(fā)展趨勢

王友發(fā)，周獻中

(1.南京大學工程管理學院，江蘇　南京　210093；2.江蘇大學管理學院，江蘇　鎮(zhèn)江　212013)

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國內(nèi)外智能制造研究熱點與發(fā)展趨勢

王友發(fā)1,2，周獻中1

(1.南京大學工程管理學院，江蘇南京210093；2.江蘇大學管理學院，江蘇鎮(zhèn)江212013)

摘要：本文以中國期刊全文數(shù)據(jù)庫和美國科學情報研究所Web of Science數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，選取1992—2015年收錄的智能制造研究文獻為樣本，利用文獻計量學方法，對國內(nèi)外智能制造領域的研究現(xiàn)狀、主題及熱點進行了分析。在此基礎上，結合文獻內(nèi)容進一步對國內(nèi)該領域的研究進行了述評和分析，找出與國外存在的差距，為中國學者今后在該領域的研究提供借鑒。

關鍵詞：智能制造；產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新；內(nèi)容分析法；共詞分析法

1引言

近年來，在信息技術與工業(yè)領域，都發(fā)生了重大變革，如大數(shù)據(jù)、云計算、3D打印、工業(yè)機器人等，其中智能制造作為信息化與工業(yè)化深度融合的產(chǎn)物，更是得到了各國政府的廣泛關注和普遍重視，如美國先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略、法國“新工業(yè)法國計劃”、德國“工業(yè)4.0”[1]等。與此同時，中國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，制造業(yè)面臨的資源和環(huán)境約束不斷強化。在此背景下，“中國制造2025”規(guī)劃出臺，堅持創(chuàng)新驅動、智能轉型，加快從制造大國轉向制造強國。

針對智能制造這一研究熱點，國內(nèi)外眾多學者從不同角度展開了探討，如美國國家科學基金(NSF)智能制造項目[2]、歐盟第七框架計劃中的制造云項目[3]、中國工程院智能制造重大咨詢項目等。然而，智能制造研究涉及智能技術、制造技術、信息技術等多個學科，造成目前該領域的研究呈現(xiàn)出散亂的“碎片化”態(tài)勢：在研究領域上，智能制造橫跨了理工學科到人文社科之間的諸多細分研究領域；在研究載體上，既有綜述性探討[4-5]，也有定量化研究[6]；在研究主題上，智能制造系統(tǒng)、智能制造服務、智能管理、智能終端產(chǎn)品等散亂分布，幾乎難以整合到一個框架之中。目前，智能制造龐雜的研究現(xiàn)狀既顯示了該研究領域蓬勃的生命力，同時也表明該領域到了亟需進行梳理與總結的階段。鑒于此，本研究采用文獻計量學方法，對國內(nèi)外智能制造文獻進行系統(tǒng)梳理，廓清該領域的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，識別出該領域的熱點和前沿，并揭示出與國外研究存在的差距，為今后中國智能制造的進一步研究提供方向性指導。

2數(shù)據(jù)來源和研究方法

2.1數(shù)據(jù)來源

本研究以中國期刊全文數(shù)據(jù)庫(CNKI)為國內(nèi)文獻數(shù)據(jù)源，CNKI在中文文獻方面的影響力、內(nèi)容覆蓋度上具有明顯的優(yōu)勢。國外文獻以美國科學情報所(ISI)的Web of Science數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，該數(shù)據(jù)庫是國際科學界公認的權威數(shù)據(jù)庫之一，以文獻內(nèi)容權威、數(shù)據(jù)完整規(guī)范、便于計算機整理分析而出名。

為盡可能全面了解智能制造領域的研究狀況，本文采用主題檢索方式，國內(nèi)文獻以“智能制造”為主題詞，在CNKI核心期刊中進行檢索，共得到574條記錄。對檢索結果進行篩選，剔除與主題相關度不大的文獻、會議通知、征文信息等，最后得到176篇文獻，作為國內(nèi)文獻樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的時間范圍是1992年(該領域在CNKI中收錄的最早時間)至2015年4月。國外文獻以“intelligent manufacturing”為主題詞，在Web of Science核心合集中進行檢索，為方便進行國內(nèi)外的比較，國外文獻時間跨度也設置為1992—2015年，以“article”為文獻精簡類型，并剔除相關度不大的文獻，最后選取1565篇文獻作為國外樣本數(shù)據(jù)。

2.2研究方法

本文運用文獻計量分析、內(nèi)容分析和關鍵詞共詞分析等文獻計量學方法[7]。文獻計量分析法是采用數(shù)理統(tǒng)計的方法來定量分析、評價和預測學科的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢；內(nèi)容分析法是通過系統(tǒng)的分析文獻內(nèi)容，揭示出蘊含在文獻中本質(zhì)性的事實；關鍵詞共詞分析法是通過高頻詞聚類發(fā)現(xiàn)當前學科領域的研究熱點，通過低頻詞聚類來預測學科未來的可能研究方向。

3國內(nèi)外智能制造研究現(xiàn)狀分析

為從整體上了解智能制造領域的發(fā)展概況，本文從文獻數(shù)量分布、文獻國家(地區(qū))分布、研究力量分布三個方面，對國內(nèi)外智能制造領域的研究情況分析如下。

3.1國外智能制造研究現(xiàn)狀

(1)數(shù)量分布方面，圖1顯示了Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫中檢索到的智能制造各年份文獻數(shù)量?？傮w上看，國外該研究領域論文年發(fā)表數(shù)量保持著穩(wěn)定增長的趨勢，特別是2008年金融危機后論文數(shù)量更是明顯增長。這說明智能制造研究領域具有很大的活力，并且隨著全球制造業(yè)的轉型與發(fā)展，研究隊伍也在不斷壯大?？梢灶A見，隨著世界經(jīng)濟的發(fā)展，發(fā)達國家“再工業(yè)化戰(zhàn)略”的實施和深入推進，今后國外智能制造研究領域的文獻數(shù)量仍將保持快速增長。

(2)國家和地區(qū)分布方面，在智能制造研究領域發(fā)文量居首位的國家是美國，發(fā)表論文412篇，占文獻總量的26.3%，具有非常明顯的學術優(yōu)勢。從地區(qū)分布來看，由于美國整體科研實力雄厚，加上該領域排名第七的加拿大，因此北美地區(qū)成為當前智能制造研究水平最高的區(qū)域；其次是英國、德國等歐洲地區(qū)，共發(fā)表論文346篇，占比為22.1%；再次是亞洲地區(qū)，以日、韓為代表，在該領域的研究水平也較高，占比為17%。與國外發(fā)達國家相比，中國在該領域的研究仍處于較弱水平，文獻的數(shù)量尤其是質(zhì)量上存在較大的差距。

(3)研究力量分布方面，分析結果顯示，有18家研究機構的發(fā)文量在15篇以上，其中發(fā)文量最多的是美國卡內(nèi)基梅隆大學，占全部18家機構發(fā)文總量的12.7%，特別是其計算機與機器人的研究，在智能制造領域有著非常重要的影響力。其次是英國曼徹斯特大學、新加坡南洋理工大學和美國普渡大學，各發(fā)文量占研究機構文獻總量的比例分別為9%、8.5%、8%。以上數(shù)據(jù)表明，這4家研究機構在智能制造領域有著突出的學術優(yōu)勢和地位。

3.2國內(nèi)智能制造研究現(xiàn)狀

(1)數(shù)量分布方面，與國外相比，國內(nèi)智能制造研究起步較晚，最早開始于1992年，由華中科技大學的楊叔子院士牽頭開展研究，后隨著中國制造業(yè)的發(fā)展，文獻數(shù)量總體上呈快速增長趨勢。近年來，在“中國制造”轉型升級背景下，智能制造受到社會各界越來越多的重視，并成為當前制造領域的熱點課題，該領域的文獻數(shù)量進入迅猛增長階段，但總量依然偏少，2014年也還不到30篇。這表明，中國智能制造研究尚處于快速發(fā)展初期，與國外相比還存在較大差距。

(2)文獻期刊方面，經(jīng)整理發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)智能制造領域的176篇文獻共分布在78種期刊中。早期的文獻主要分布在《中國機械工程》、《計算機集成制造系統(tǒng)》等理工科期刊上，后隨著社會經(jīng)濟和科技的發(fā)展，越來越多的學者從不同視角對智能制造展開研究，近期在《經(jīng)濟管理》、《中國科技論壇》等人文社科期刊上也不斷有該領域的論文發(fā)表。以上結果一方面說明智能制造已得到來自不同領域學者的廣泛關注，但另一方面也反映出智能制造的研究力量不夠集中，文獻成果分布較為零散。

(3)研究機構方面，經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，176篇文獻共來自40家研究機構，其中發(fā)文數(shù)量大于5篇的有15家(如華中科技大學、浙江大學、西安交通大學、清華大學、南京航空航天大學等)，共發(fā)表文獻96篇，占總文獻量的54.5%。由此可見，這些研究機構可看作智能制造研究的核心單位。進一步分析，在這15家機構中有12家為高校，可見當前高校是國內(nèi)智能制造研究的主力軍，且各高校的機械、計算機、經(jīng)濟管理學院等為該領域的主陣地。

4國內(nèi)外智能制造研究熱點分析

本文利用Bibexcel和CiteSpaceII軟件，以文獻中的關鍵詞為分析對象，計算一組關鍵詞在文獻記錄中共現(xiàn)的頻次和中心度。如果關鍵詞共現(xiàn)的頻次越高、中心度越大，則說明其研究主題越接近，其所代表的問題往往也是該領域的前沿熱點[7]。

4.1國外智能制造研究熱點分析

國外部分，首先利用Bibexcel軟件，以WoS數(shù)據(jù)庫中下載的1565篇文獻記錄為分析對象，生成共現(xiàn)矩陣。然后將生成的共現(xiàn)矩陣導入CiteSpaceII軟件進行關鍵詞共現(xiàn)分析，生成頻次大于30的高頻次關鍵詞表，結果見表1。

表1　國外智能制造研究高頻次關鍵詞

表1中的關鍵詞頻次和中心度較高的有：Intelligent Manufacturing(智能制造)、Computer Numerically Controlled(數(shù)控機床)、Artificial Intelligence(人工智能)、Wireless Sensor Networks(無線傳感器網(wǎng)絡)、Multi-agent Systems(多主體系統(tǒng))、Model(模型)、Internet of Things(物聯(lián)網(wǎng))、Simulation(仿真)、Service(服務)、Performance(績效)等關鍵詞。下面結合表1內(nèi)容，對國外節(jié)點文獻做一步分析，概括出國外智能制造研究熱點如下：

(1)智能設計方面。Gillenwater等主要從信息科學的視角，研究了將計算機輔助制造/設計(CAM/CAD)、網(wǎng)絡化協(xié)同設計、模型知識庫等各種智能化的設計手段和方法，應用到企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)設計中，以支持設計過程的智能化提升和優(yōu)化運行[8]。

(2)智能生產(chǎn)方面。Prickett等主要從制造科學的視角，研究了將分布式數(shù)控系統(tǒng)、柔性制造系統(tǒng)、無線傳感器網(wǎng)絡等智能裝備、智能技術應用到生產(chǎn)過程中，支持企業(yè)生產(chǎn)過程的智能化[5]。Ruiz等將多主體系統(tǒng)(Multi-agent Systems)引入到生產(chǎn)過程的仿真模擬中，以適應智能制造生產(chǎn)環(huán)境的新要求，最后通過實例驗證了該仿真方法的優(yōu)勢[9]。

(3)智能管理方面。Choy和Su從管理科學的視角，研究了智能供應鏈管理、外部環(huán)境的智能感知、生產(chǎn)設備的性能預測及智能維護、智能企業(yè)管理(人力資源、財務、采購及知識管理等)，最終目的是達到企業(yè)管理的全方位智能化[10-11]。

(4)智能制造服務方面。Tso和Hu從服務科學的視角，研究了智能制造服務，主要包括產(chǎn)品服務和生產(chǎn)性服務。其中產(chǎn)品服務主要針對產(chǎn)品的銷售以及售后的安裝、維護、回收、客戶關系的服務；生產(chǎn)性服務主要包含與生產(chǎn)相關的技術服務、信息服務、金融保險服務及物流服務等[12-13]。

(5)其他相關方面。Cagnin等對不同文化背景下的國家或地區(qū)智能制造組織管理模式進行了研究，重點闡述了人在系統(tǒng)中的重要性，強調(diào)智能制造需要“以人為本”[14]。

綜上可見，目前國外智能制造研究已經(jīng)較為成熟。研究內(nèi)容上涵蓋了智能制造研究領域的各方面，呈現(xiàn)出多視角、動態(tài)化的趨勢，多學科交叉融合；研究方法上已從早期的概念闡述、理論論述等定性研究方法，逐步轉向計算仿真、數(shù)據(jù)調(diào)查、案例研究等實驗方法和定量分析方法；研究背景上已開始注重不同人文社會環(huán)境對智能制造的影響，順應了智能制造跨學科、跨文化的發(fā)展趨勢，增強了研究的現(xiàn)實針對性。

4.2國內(nèi)智能制造研究熱點分析

對國內(nèi)文獻的關鍵詞進行整理，將一些相近的關鍵詞進行合并，如“智能制造”與“智能化制造”合并為“智能制造”，同時剔除一些與主題不相關的高頻詞如“路徑”、“趨勢”等，最后利用CiteSpace軟件，生成頻次大于5的高頻關鍵詞表，見表2。

表2　國內(nèi)智能制造研究高頻次關鍵詞

表2中，除“智能制造”頻次和中心度均較高外，還有“智能制造系統(tǒng)”、“智能制造裝備”、“智能制造技術”、“人工智能”、“數(shù)控系統(tǒng)”、“數(shù)字化制造”、“制造業(yè)轉型”等。下面結合表2對節(jié)點文獻做進一步分析，概括出中國智能制造研究熱點如下。

(1)智能制造理論研究。該部分的研究熱點，主要是討論智能制造的概念、內(nèi)涵、模式、發(fā)展路徑及影響因素等方面。由于制造技術、信息技術、網(wǎng)絡技術等不斷發(fā)展，關于智能制造的概念和內(nèi)涵，也處在不斷變化、充實和完善之中。楊叔子和丁洪從智能制造的研究背景和發(fā)展現(xiàn)狀出發(fā)，指出智能制造研究領域主要包括智能制造技術(IMT)與智能制造系統(tǒng)(IMS)，同時強調(diào)了智能制造從屬于21世紀先進制造范疇，雙I(Integration & Intelligence)是其重要特征[4]。朱劍英從科學、技術和產(chǎn)業(yè)三者關系的角度對智能制造進行了研究，并指出在實現(xiàn)智能制造時要重視中小企業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化智能化，另外相比于機器設備的智能化而言企業(yè)管理的智能化更為重要[15]。熊有倫從產(chǎn)業(yè)交叉融合的角度對智能制造進行了闡述，指出智能制造是工業(yè)化和信息化深度融合的產(chǎn)物，并概括了智能制造的范圍：智能制造技術、智能制造裝備、智能制造系統(tǒng)和智能制造服務及衍生出的各類智能產(chǎn)品[16]。雖然學界對智能制造理解的側重點不同，但總體上可概括為兩個層面，一是制造設備、產(chǎn)品的智能化，二是制造過程、管理的智能化，前者關注制造對象，后者關注制造主體，后者的研究正受到越來越多學者的重視。

針對智能制造的模式、發(fā)展路徑以及影響因素，國內(nèi)學者大都是在借鑒國外先進經(jīng)驗的基礎上展開相應研究。例如，張爽生以全球信息化為背景，分析了企業(yè)生產(chǎn)制造所面臨的新問題，提出需借鑒發(fā)達國家經(jīng)驗，對中國企業(yè)生產(chǎn)模式進行改造[17]。易開剛和孫漪主要從要素環(huán)境、制度環(huán)境、產(chǎn)業(yè)環(huán)境等方面，探討了民營制造企業(yè)智能化轉型影響因素，并針對民營企業(yè)“低端鎖定”問題，提出了相應突變路徑[18]。

(2)智能制造與產(chǎn)業(yè)的相關研究。該部分主要研究智能制造與制造業(yè)轉型升級的相互關系，以定性為主。例如，丁純和李君揚從德國“工業(yè)4.0”的動因、內(nèi)容、前景等方面入手，介紹了德國制造業(yè)智能化的特點和發(fā)展趨勢，并給出了中國應對全球制造業(yè)變革的對策建議[19]；杜曉君和張序晶研究了國外發(fā)達國家制造業(yè)升級路徑，總結了國外經(jīng)驗對中國制造業(yè)轉型升級的啟示和借鑒意義[20]；陳雪琴針對高端制造向發(fā)達國家回流，低端制造向東南亞等國轉移這一新形勢，指出中國制造業(yè)亟需從要素驅動轉型升級為效率驅動、創(chuàng)新驅動，并強調(diào)需積極開展智能制造試點示范，提升制造業(yè)的智能化，推動產(chǎn)業(yè)升級[21]。以上結果說明，智能制造已成為發(fā)達國家產(chǎn)業(yè)轉型升級的重點發(fā)展領域，中國也必須給予足夠的重視，積極開展相關研究和實踐。

(3)智能制造與企業(yè)的相關研究。該部分主要探討智能制造環(huán)境下的企業(yè)集成、企業(yè)智能化升級、企業(yè)管理智能化、企業(yè)運營績效等問題。例如，胡春華等人在分析制造業(yè)發(fā)展趨勢和企業(yè)面臨問題的基礎上，提出了智能制造環(huán)境下企業(yè)集成的總體目標和原則，以及企業(yè)集成的信息模型和實現(xiàn)技術[22]。易開剛和孫漪等論證了智能制造可有效打破民營企業(yè)“低端鎖定”路徑依賴，并從外部政策支持及企業(yè)內(nèi)部變革兩方面，提出了民營企業(yè)實施智能制造策略的路徑[18]。蔡為民以輪胎制造企業(yè)為例，研究了智能制造與企業(yè)運營績效的關系，并從生產(chǎn)效率、節(jié)能減排、服務質(zhì)量等方面進行了統(tǒng)計，分析表明智能制造可助力制造企業(yè)提質(zhì)增效[6]。

(4)智能制造其他方面的研究。該部分主要探討了智能制造與管理創(chuàng)新、企業(yè)社會責任等其他方面的話題，研究內(nèi)容較寬泛。例如，陳佳貴以國外管理學百年發(fā)展歷程為背景，研究了中國管理學創(chuàng)新發(fā)展問題，并在文章中指出“大數(shù)據(jù)、智能制造、移動互聯(lián)網(wǎng)為代表的新技術正在激發(fā)企業(yè)組織結構、制造模式等一系列管理范式的變革”[23]。云制造是近年來由李伯虎院士等借用云計算的思想，提出的一種基于知識、面向服務的網(wǎng)絡化智能制造新模式[24]。更進一步，姚錫凡等在云制造、制造物聯(lián)、企業(yè)2.0等基礎上，提出了智慧制造，并探討了從云制造到智慧制造的實現(xiàn)路徑[25]。

5研究趨勢與展望

(1)理論研究方面。目前國內(nèi)智能制造理論研究主要是對制造業(yè)智能化現(xiàn)象的籠統(tǒng)描述、轉型路徑的淺層分析和發(fā)展模式的簡單總結，未見理論上的深層次探討，研究深度尚顯不足。主要表現(xiàn)為：對智能制造內(nèi)涵和外延的界定比較模糊、不夠清晰；對制造業(yè)智能化轉型升級的影響因素沒有完整的分析；對智能制造發(fā)展路徑和模式的探討更多集中在現(xiàn)象描述層面，缺乏微觀機制和內(nèi)部動力等視角的深入分析；對智能化轉型中企業(yè)的組織架構、管理方式變革等方面只有少部分論述，未見系統(tǒng)的探討。因此，在今后的工作中，不僅需要對智能制造的內(nèi)涵、外延等進行詳細闡述和研究，還要注意結合創(chuàng)新理論、運營管理理論、組織理論等對智能制造發(fā)展的路徑、模式、規(guī)律等進行深入、系統(tǒng)的研究，為后續(xù)工作奠定扎實的理論基礎。

(2)實證研究方面。當前國內(nèi)智能制造的研究大多數(shù)是對國外經(jīng)驗的借鑒性研究和一般性的歸納總結研究，且大多集中于理論探討，缺乏實證數(shù)據(jù)的支持。另外，對相關現(xiàn)象的分析目前還基本停留在問題描述和對策建議層次上，但由于缺少實證數(shù)據(jù)、實踐經(jīng)驗的支持，使得所提的對策建議較為宏觀，現(xiàn)實針對性不強。因此，在今后的研究中，國內(nèi)學者應根據(jù)各類制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)特性，通過企業(yè)調(diào)研、實地訪談、問卷調(diào)查等方式深入了解智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀，并運用數(shù)理統(tǒng)計學和經(jīng)濟計量學方法對智能制造的模式、路徑、影響因素等進行實證研究，為進一步剖析和解決智能制造領域相關問題提供更加科學的依據(jù)。因此，智能制造實證方面的研究是另一個值得關注的課題。

(3)交叉研究方面。智能制造研究領域涉及經(jīng)濟學、管理學、制造科學、信息科學等多個學科。制造業(yè)智能化是一個復雜、系統(tǒng)的轉型過程，同時也是多學科相互交叉、深度融合的過程，但目前國內(nèi)學者對智能制造交叉領域的相關問題，如智能化管理、智能化服務、智能化過程中人的因素等研究較少或仍是空白。因此，國內(nèi)學者在后續(xù)研究中應注重多學科的交叉融合。例如，根據(jù)制造業(yè)智能化的特點，引入智能供應鏈的思想，研究制造業(yè)各環(huán)節(jié)的智能銜接和管理優(yōu)化；智能制造強調(diào)“以人為本”的中心思想，因此可從員工的招聘、培訓、職業(yè)發(fā)展等問題入手，探討人力資源管理如何支持和服務于制造企業(yè)的智能化轉型；另外，還可借鑒行為科學和市場營銷理論，從微觀層面研究消費者的心理傾向和選擇偏好問題。值得一提的是，目前智能制造領域的消費者行為研究大部分基于西方文化語境，缺乏“中國情境”以及跨文化情境下的比較研究。這一點需引起中國學者的注意，對中國語境下的消費者行為展開研究，形成具有本土消費文化特色的研究結論或比較研究，從而為中國企業(yè)智能產(chǎn)品的創(chuàng)新研發(fā)提供指導。

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(責任編輯沈蓉)

A Review of Research on Domestic and International Intelligent Manufacturing

Wang Youfa1,2，Zhou Xianzhong1

(1.School of Management and Engineering,Nanjing University，Nanjing 210093,China；2.School of Management,Jiangsu University，Zhenjiang 212013,China)

Abstract：Taking a large number of literatures published in the journals of CNKI and ISI Web of Science database from 1992 to 2015 as data sources，this paper analyzes the state,topical subjects and hot topics about the intelligent manufacturing by bibliometrics methods.Based on the analysis of these literatures，the gap of manufacturing level between China and foreign countries is addressed.The paper facilitates Chinese scholars’ research in intelligent manufacturing.

Key words:Intelligent manufacturing；Industry innovation；Content analysis method；Co-word analysis method

中圖分類號:F406.2

文獻標識碼:A

作者簡介：王友發(fā)(1981-)，男，江蘇鹽城人，南京大學博士研究生；研究方向：智能信息系統(tǒng)。

收稿日期：2015-07-07

基金項目：國家自然科學基金項目“基于‘人即服務’理念的決策支持系統(tǒng)設計理論和方法研究”(71171107)，江蘇省高校研究生科研創(chuàng)新計劃 “面向智能制造的機器人社會體系機構研究”(CXLX13_055)。