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

摘 ?要：文章利用文獻(xiàn)計(jì)量分析方法，對(duì)智能工廠領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、國(guó)家與機(jī)構(gòu)分布情況、知識(shí)演進(jìn)脈絡(luò)、國(guó)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(guó)、美國(guó)等國(guó)是該領(lǐng)域的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者;近年來(lái)中國(guó)智能工廠快速發(fā)展，并不斷縮小與發(fā)達(dá)國(guó)家的差距。

關(guān)鍵詞：智能工廠;文獻(xiàn)計(jì)量分析;競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì);可視化分析

中圖分類號(hào)：TP391 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(dòng)化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能技術(shù)，通過(guò)感知、人機(jī)交互、決策、執(zhí)行和反饋，實(shí)現(xiàn)工業(yè)制造過(guò)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(guó)是智能工廠、智能制造的發(fā)源地，美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（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(jì)劃。2015年德國(guó)提出“德國(guó)工業(yè)4.0戰(zhàn)略實(shí)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?guó)制造2025”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(shì)，在新一輪的工業(yè)革命中取得先機(jī)。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(jì)量可視化分析方法對(duì)研究的熱點(diǎn)、知識(shí)演進(jìn)脈絡(luò)、主要國(guó)家發(fā)展方向與國(guó)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(kù)，通過(guò)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(guò)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)與分析得到發(fā)文態(tài)勢(shì)。通過(guò)知識(shí)演進(jìn)分析，獲得研究主題的發(fā)展態(tài)勢(shì)。通過(guò)對(duì)主要國(guó)家和組織的分析，獲得國(guó)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(kù)的SCI-EXPANDED、CPCI-S、CPCI-SSH三個(gè)子數(shù)據(jù)庫(kù)，以TS=“smart factory*”or TS=“intelligent factory”為檢索表達(dá)式，設(shè)置檢索時(shí)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(duì)重復(fù)、無(wú)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(jì)分析

基于文獻(xiàn)數(shù)量，對(duì)2011—2020年間的文獻(xiàn)數(shù)量進(jìn)行了變化態(tài)勢(shì)分析，包括主要出版物分析、主要國(guó)家與機(jī)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(guò)運(yùn)算分析文獻(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)語(yǔ)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(guó)家、機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，反應(yīng)研究熱點(diǎn)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(shí)間切片為1，共分10個(gè)時(shí)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(shí)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(jì)量分析結(jié)果

2.1 ?文獻(xiàn)發(fā)文趨勢(shì)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(zhǎng)階段，研究數(shù)量呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中2012—2015年年增長(zhǎng)量均為個(gè)位數(shù)，從2016年開始出現(xiàn)十位數(shù)的增長(zhǎng)趨勢(shì)，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(diǎn)。2017—2020年為快速增長(zhǎng)期，2017年的發(fā)文數(shù)量相較于2016年呈倍數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，在2019年達(dá)到峰值470篇（包含學(xué)術(shù)期刊、會(huì)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(lái)源，有38.49%為會(huì)議來(lái)源。期刊來(lái)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(jī)構(gòu)的主要研究方向?yàn)椋褐圃?、傳感和控制、工程、電信、?jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)科學(xué)、工程、醫(yī)學(xué)、物理學(xué)和天文學(xué)等領(lǐng)域;會(huì)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(jì)算機(jī)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(guò)分析主要期刊與會(huì)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(duì)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(jì)情況如表2所示。另外，根據(jù)圖4關(guān)鍵詞時(shí)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(diǎn)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(lái)升級(jí)迭代的趨勢(shì)，近年來(lái)移動(dòng)計(jì)算出現(xiàn)了范式轉(zhuǎn)變，從集中式移動(dòng)云計(jì)算向移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）轉(zhuǎn)變[1]。熱點(diǎn)關(guān)鍵詞主要出現(xiàn)在2015—2016年，如“云計(jì)算（Cloud computing）”“計(jì)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(shí)，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(jì)算（edge computing）”“云計(jì)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(diǎn)關(guān)鍵詞：“診斷（Diagnosis）”“故障診斷（fault diagnosis）”“機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）”，從時(shí)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(gè)主要的新興關(guān)鍵詞。

聚類3主要涉及人機(jī)交互、數(shù)字工廠、生產(chǎn)設(shè)計(jì)系統(tǒng)主題，工業(yè)界對(duì)人機(jī)交互的興趣主要集中在人和機(jī)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(jī)器人任務(wù)規(guī)劃[2]等方面。熱點(diǎn)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(dòng)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(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)開展廢物管理領(lǐng)域開發(fā)和實(shí)施工業(yè)4.0的新方法，目前已取得四個(gè)方面的成果：“收集和物流、機(jī)器和廢物處理廠、商業(yè)模式和數(shù)據(jù)工具”[3]。熱點(diǎn)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(dòng)化的進(jìn)步，正在推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新的新浪潮，智能工廠將利用用戶和其他機(jī)器通信的工業(yè)設(shè)備、自動(dòng)化流程和機(jī)制，促進(jìn)工廠和市場(chǎng)之間的實(shí)時(shí)通信，以支持動(dòng)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(diǎn)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(jí)，工業(yè)4.0和智能制造是智能工廠的組成部分，通過(guò)推動(dòng)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(lái)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(diǎn)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(shí)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(gè)引用文獻(xiàn)節(jié)點(diǎn)，對(duì)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(shí)得到引用文獻(xiàn)中心性熱點(diǎn)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(lái)自德國(guó)，具體研究機(jī)構(gòu)主要為德國(guó)國(guó)家科學(xué)與工程研究院、亞琛工業(yè)大學(xué)、德國(guó)人工智能研究中心（DFKI）、波鴻大學(xué)等;有6篇（24%）來(lái)自中國(guó)，具體研究機(jī)構(gòu)為北京航空航天大學(xué)、上海交通大學(xué)、中國(guó)科技大學(xué)、華中科技大學(xué)等;有4篇（16%）來(lái)自美國(guó)，具體研究機(jī)構(gòu)為加利福尼亞大學(xué)、美國(guó)辛辛那提大學(xué)等。而智能工廠研究領(lǐng)域的技術(shù)知識(shí)主要包含“智能制造”“CPS系統(tǒng)”“大數(shù)據(jù)”“物聯(lián)網(wǎng)”“云計(jì)算”“制造預(yù)測(cè)”“制造服務(wù)”“供應(yīng)鏈管理”“能源效率”“實(shí)時(shí)系統(tǒng)”等十個(gè)主要方面，其中關(guān)聯(lián)性強(qiáng)度排名第一位的《Recommendations for Implementing the Strategic Initiative INDUSTRIE 4.0——Securing the Future of German Manufacturing Industry》報(bào)告系統(tǒng)地講述了德國(guó)在未來(lái)智能工業(yè)發(fā)展中的關(guān)鍵——靈活運(yùn)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(dòng)協(xié)調(diào)工作M2M（Machineto machine）、通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲得的大數(shù)據(jù)的運(yùn)用、與生產(chǎn)系統(tǒng)以外的開發(fā)銷售/ERP（企業(yè)資源計(jì)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(dòng)等等[7]。美國(guó)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(guò)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(guó)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(xiàng)規(guī)劃》中的13個(gè)主要方面：增材制造、激光制造、智能機(jī)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(jī)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(dòng)態(tài)性能所提出的新的動(dòng)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(wèn)，提出了制造資源和服務(wù)的分類及其相互關(guān)系。設(shè)計(jì)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(shí)現(xiàn)各種資源（硬制造資源、計(jì)算資源和智能資源）智能感知和訪問(wèn)的關(guān)鍵技術(shù)[11]。同時(shí)，30%左右的文章論述了其他領(lǐng)域的研究方向，主要包含“實(shí)時(shí)系統(tǒng)”“制造系統(tǒng)仿真與優(yōu)化行為運(yùn)作管理”“制造業(yè)服務(wù)化”“預(yù)測(cè)”“自適應(yīng)柔性自動(dòng)化”，從2014年開始，Agnieszka Radziwon等人根據(jù)智能工廠建設(shè)、運(yùn)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(cè)”“工業(yè)預(yù)測(cè)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(duì)當(dāng)?shù)毓I(yè)的重大挑戰(zhàn)，它正在推動(dòng)制造業(yè)走向下一個(gè)轉(zhuǎn)型——預(yù)測(cè)性制造。為了變得更有競(jìng)爭(zhēng)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(cè)制造系統(tǒng)的最新進(jìn)展與趨勢(shì)。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(jì)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(jì)算三者之間的關(guān)系。建立了實(shí)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(chǔ)和分析四個(gè)角度對(duì)大數(shù)據(jù)的幾個(gè)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(guó)人工智能研究中心Gorecky d等人首次提出將“人工智能”“人機(jī)交互”和“智能工廠”領(lǐng)域相結(jié)合，通過(guò)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(wèn)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(guò)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(jī)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(zhǎng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，新型自主控制系統(tǒng)將在未來(lái)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(yùn)動(dòng)表現(xiàn)監(jiān)測(cè)、互動(dòng)游戲、工廠工人監(jiān)測(cè)和社會(huì)物理互動(dòng)[18]。

2016年，Wang Shiyong等人對(duì)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(shí)現(xiàn)靈活和可重構(gòu)的智能工廠。我們首先提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的框架，將工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、云、固定或移動(dòng)終端與機(jī)器、產(chǎn)品和傳送帶等智能構(gòu)件結(jié)合起來(lái)[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(gè)智能工廠框架，它將工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、云和監(jiān)控終端與機(jī)器、輸送機(jī)和產(chǎn)品等智能車間對(duì)象結(jié)合在一起[20]。將智能對(duì)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(guò)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(shí)時(shí)工程決策[21]，并預(yù)測(cè)了未來(lái)在智能工廠研究領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的發(fā)展方向。通過(guò)分析德國(guó)、美國(guó)、韓國(guó)政府主導(dǎo)的智能制造運(yùn)動(dòng)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(cè)了未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。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(dòng)態(tài)模型與算法[22]。

從2017年開始，Li Xiaomin等人對(duì)工業(yè)4.0下的工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了概述，討論了工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)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(wú)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(wèn)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(jī)目標(biāo)、所需的管理能力和每一個(gè)選定案例的選定技術(shù)組。

2020年，Oztemel E和Gursev S[26]對(duì)工業(yè)4.0這個(gè)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(huì)的進(jìn)步，與“智能工廠”關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)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(gè)普遍接受的術(shù)語(yǔ)，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(guó)家分析

4.1 ?主要國(guó)家學(xué)術(shù)研究聚焦點(diǎn)分布

借助VOSviewer軟件，選取總發(fā)文量大于等于10篇的國(guó)家，以及總發(fā)文量大于等于5篇的機(jī)構(gòu)構(gòu)建作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)且根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系強(qiáng)度與方向的測(cè)度指標(biāo)進(jìn)行聚類以分析智能工廠領(lǐng)域內(nèi)的國(guó)家、機(jī)構(gòu)合作情況，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)大小表示國(guó)家/機(jī)構(gòu)發(fā)文數(shù)量，節(jié)點(diǎn)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(guó)家層面上，合作網(wǎng)絡(luò)中包含42個(gè)節(jié)點(diǎn)，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(diǎn)。VOSviewer中自帶的聚類方法將國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)聚為六類。

4.2 ?主要國(guó)家學(xué)術(shù)研究合作分析

如圖7所示，最大聚類節(jié)點(diǎn)為紅色，由11個(gè)國(guó)家構(gòu)成，包含意大利、西班牙、澳大利亞等，其中歐洲國(guó)家占比超過(guò)50%，集中合作以意大利和西班牙為主，其中意大利與26個(gè)國(guó)家（包括中國(guó)大陸、德國(guó)、法國(guó)、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(guó)、德國(guó)、西班牙等國(guó)開展了新的研究合作模式。

第二聚類為綠色，由10個(gè)國(guó)家構(gòu)成，以法國(guó)、英國(guó)、瑞典、芬蘭為主要代表，在該合作領(lǐng)域中法國(guó)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(gè)國(guó)家構(gòu)成，以新加坡、墨西哥、葡萄牙等國(guó)家為主要代表，具體的合作為西班牙、新加坡等國(guó)與中國(guó)大陸、法國(guó)、瑞典、西班牙等國(guó)的緊密合作。其中巴西在2018年開始與意大利、法國(guó)、新加坡、德國(guó)、丹麥等國(guó)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(gè)國(guó)家構(gòu)成，包含德國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣、挪威等國(guó)，聚類中除了德國(guó)與35個(gè)國(guó)家進(jìn)行合作，中國(guó)臺(tái)灣與14個(gè)國(guó)家進(jìn)行合作外，其他國(guó)家合作數(shù)量均小于8。德國(guó)則在“優(yōu)化”“增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)”“5G”等新興領(lǐng)域率先與其他國(guó)家建立學(xué)術(shù)合作關(guān)系。

第五聚類為紫色，由4個(gè)國(guó)家構(gòu)成，分別為中國(guó)大陸、美國(guó)、日本和韓國(guó)，其中中國(guó)、美國(guó)與其他國(guó)家合作數(shù)量均為29，但在連接強(qiáng)度上中國(guó)達(dá)到了142，是42個(gè)國(guó)家中最高的，主要研究方向與美國(guó)、韓國(guó)大致相同，但值得注意的是，中國(guó)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(guó)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(gè)國(guó)家構(gòu)成，分別為印度和土耳其，但由于鏈接數(shù)量與強(qiáng)度偏低，且僅與少數(shù)國(guó)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(shì)，彌補(bǔ)現(xiàn)有的不足，本文根據(jù)文獻(xiàn)計(jì)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(diǎn)，目前該研究領(lǐng)域正處于快速增長(zhǎng)期，在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將呈現(xiàn)快速攀升的趨勢(shì)，并吸引更多的國(guó)家與研究機(jī)構(gòu)進(jìn)入。美國(guó)和德國(guó)是最早進(jìn)入智能工廠研究領(lǐng)域的國(guó)家，中國(guó)緊隨其后，在文獻(xiàn)數(shù)量上也漸漸呈現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。另外，韓國(guó)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(guó)的西門子股份有限公司、德國(guó)國(guó)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(guó)加利福尼亞大學(xué)、美國(guó)辛辛那提大學(xué)等在該領(lǐng)域內(nèi)擁有較強(qiáng)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(jì)算機(jī)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(dòng)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(jì)算機(jī)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(jì)和制造過(guò)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(shí)實(shí)現(xiàn)循環(huán)再用，減少?gòu)U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(dòng)中美國(guó)、中國(guó)、德國(guó)之間已形成密切合作，其中德國(guó)與中國(guó)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(guó)的關(guān)注焦點(diǎn)相一致。其余合作子網(wǎng)絡(luò)中仍存在地域性特點(diǎn)，特別是歐洲各國(guó)間的交流合作，以及存在部分發(fā)文量較高但與他國(guó)合作頻次較低的國(guó)家（如韓國(guó)）。（4）智能工廠研究領(lǐng)域的活躍研究機(jī)構(gòu)多以制造領(lǐng)域?yàn)楸尘?，其中中?guó)高校更注重?cái)?shù)據(jù)分析研究，而德國(guó)高校與企業(yè)更注重系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用，美國(guó)更注重循環(huán)可持續(xù)發(fā)展、生產(chǎn)設(shè)計(jì)系統(tǒng)研發(fā)，中國(guó)在科學(xué)研究活動(dòng)中的合作多產(chǎn)生于高?；蚩蒲袡C(jī)構(gòu)中，應(yīng)注重提升與企業(yè)和協(xié)會(huì)的合作機(jī)會(huì)，智能工廠領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研合作還有較大的挖掘空間。

參考文獻(xiàn)：

[1] MAO Y Y，YOU C S，Zhang J，et al. A Survey on Mobile Edge Computing：The Communication Perspective [J].IEEE Communications Surveys & Tutorials，2017，19（4）：2322-2358.

[2] TSAROUCHI P，MAKRIS S，CHRYSSOLOURIS G. Digitalisation and intelligent robotics in value chain of circular economy oriented waste management - A review [J].International Journal of Computer Integrated Manufacturing，2016，29（8）：916-931.

[3] SARC R，CURTIS A，KANDLBAUER L，et，al. Digitalisation and intelligent robotics in value chain of circular economyoriented waste management - A review [J].Waste Management，2019（95）：476-492.

[4] SJODIN D R，PARIDA V，LEKSELL M，et al. Smart Factory Implementation and Process Innovation [J].Research-Technology Management，2018，61（5）：22-31.

[5] MOORE S. Top Trends From Gartner Hype Cycle for Digital Government Technology，2019 [EB/OL].（2019-08-17）.https：//www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-from-gartner-hype-cycle-for-digital-government-technology-2019.

[6] YUE X J，CAI H，YAN H H，et al. Cloud-assisted industrial cyber-physical systems： An insight [J].Microprocessors and Microsystems，2015，39（8）：1262-1270.

[7] Recommendations for implementing the strategic initiative GERMAN INDUSTRIE 4.0. Final report of the Industrie 4.0 Working Group [EB/OL].（2013-04-08）https：//en.acatech.de/publication/recommendations-for-implementing-the-strategic-initiative-industrie-4-0-final-report-of-the-industrie-4-0-working-group/.

[8] 中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)部.“十三五”先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域科技創(chuàng)新專項(xiàng)規(guī)劃 [J].中國(guó)計(jì)量，2017（12）：9-20.

[9] DAVIS J，EDGAR T，PORTER J，et al. Smart manufacturing，manufacturing intelligence and demand-dynamic performance [J].Computers & Chemical Engineering，2012（47）：145-156.

[10] MONOSTORI L. Cyber-physical production systems：roots from manufacturing science and technology [J].at-Automatisierungstechnik， 2015，63（10）：766-776.

[11] TAO F，ZUO Y，XU L D，et al. IoT-Based Intelligent Perception and Access of Manufacturing Resource Toward Cloud Manufacturing [J].IEEE Transactions on Industrial Informatics，2014，10（2）：1547-1557.

[12] RADZIWON A，BILBERG A，BOGERS M，et al. The Smart Factory：Exploring Adaptive and Flexible Manufacturing Solutions [J].Procedia Engineering，2014（69）：1184-1190.

[13] LEE J，LAPIRA E，BAGHERI B，et al. Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment [J].Manufacturing Letters，2013，1（1）：38-41.

[14] TAO F，CHENG Y，XU L D，et al. CCIoT-CMfg：Cloud Computing and Internet of Things-Based Cloud Manufacturing Service System [J].IEEE Transactions on Industrial Informatic.2014，10（2）：1435-1442.

[15] CHEN M，MAO S W，LIU Y H，et al. Big Data：A Survey [J]，Mobile Networks & Applications.2014，19（2）：171-209.

[16] GORECKY D，SCHMITT M，Loskyll M，et al.Human-machine-interaction in the industry 4.0 era [C]//2014 12th IEEE International Conference on Industrial Informatics （INDIN）.Porto Alegre：IEEE.2014：289-294.

[17] KHOROV E，LYAKHOV A，KROTOV A，et al. A survey on IEEE 802.11ah： An enabling networking technology for smart cities [J].Computer Communications，2015（58）：53-69.

[18] FORTINO G，GALZARANO S，GRAVINA R，et al. A framework for collaborative computing and multi-sensor data fusion in body sensor networks [J].Information Fusion，2015（22）：50-70.

[19] WANG S Y，WAN J F，LI D，et al. Implementing Smart Factory of Industrie 4.0：An Outlook [J].International Journal of Distributed Sensor Networks，2016（1）：1-10.

[20] WANG S Y，WAN J F，ZHANG D Q，et al. Towards smart factory for industry 4.0：a self-organized multi-agent system with big data based feedback and coordination [J].Computer Networks，2016（101）：158-168.

[21] KANG H S，LEE J Y，CHOI S S，et al. Smart Manufacturing： Past Research，Present Findings，and Future Directions [J].international journal of precision engineering and manufacturing-green technology，2016（3）：111-128.

[22] IVANOV D，DOLGUI A，SOKOLOV B，et al. A dynamic model and an algorithm for short-term supply chain scheduling in the smart factory industry 4.0 [J].International Journal of Production Research，2016，54（2）：386-402.

[23] LI X M，LI D，et al. A review of industrial wireless networks in the context of Industry 4.0 [J].Wireless Networks volume，2017，23（1）：23-41.

[24] CHEN B T，WAN J F，SHU L，et al. Smart Factory of Industry 4.0： Key Technologies，Application Case，and Challenges [J].IEEE Access，2018（6）：6505-6519.

[25] MOEUF A，PELLERIN R，LAMOURI S，et al. The industrial management of SMEs in the era of Industry 4.0 [J].International Journal of Production Research，2018，56（3）：1118-1136.

[26] OZTEMEL E，GURSEV S. Literature review of Industry 4.0 and related technologies [J].Journal of Intelligent Manufacturing.2020，31（1）：127-182.

作者簡(jiǎn)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(jì)、服務(wù)設(shè)計(jì)。