基于CiteSpace的智能制造研究現狀分析

張青杰 張連正 竇永香陳 姝

(① 西安電子科技大學經濟與管理學院，陜西 西安 710071;② 中國科學院電子學研究所，北京 100190)

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基于CiteSpace的智能制造研究現狀分析

張青杰①張連正②竇永香①陳 姝①

(① 西安電子科技大學經濟與管理學院，陜西 西安 710071;② 中國科學院電子學研究所，北京 100190)

智能制造(intelligent Manufacturing)是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統。以CiteSpace為工具，對中國知網(CNKI)收錄的智能制造相關文獻進行了計量與可視化分析，概述了智能制造近些年的研究狀況；深入闡述了該領域近幾年的研究熱點；并對比《中國制造2025》以及關于積極推進“互聯網+”行動中有關智能制造的指導意見，總結了智能制造行業現階段所面臨的問題并提出相應建議。

智能制造；智能制造系統；智能制造技術；智能制造裝備

隨著數字化、信息化、網絡化、自動化和人工智能等技術的發展，特別是德國工業4.0、《中國制造2025》的推出，智能制造已成為現代先進制造業新的發展方向。《中國制造2025》中指出推進智能制造需要緊扣關鍵工序智能化、關鍵崗位機器人替代、生產過程智能優化控制、供應鏈優化，建設重點領域智能工廠、數字化車間，在重點地區、行業和企業中，分類實施流程制造、離散制造、智能裝備和產品、智能化管理和服務等試點示范及應用推廣。在國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見中提出要大力發展智能制造，以智能工廠為發展方向，加快推動云計算、物聯網、移動互聯網、大數據、智能工業機器人、增材制造等技術在生產過程中的應用，推進生產裝備智能化升級、工藝流程改造和基礎數據共享。著力在工控系統、智能感知元器件、工業云平臺、操作系統和工業軟件等核心環節取得突破。

智能制造是未來制造業的發展方向，引起了國家和相關學者的高度重視，然而采用文獻計量對其進行科學的分析與可視化的成果較少，本文基于CNKI檢索數據，利用CiteSpace進行統計分析、高頻關鍵詞分析及聚類分析，在深入研讀關鍵文獻的基礎上概述了智能制造近些年的研究狀況，深入闡述了該領域近幾年的研究熱點，并結合當前國家政策及相關的指導意見，展望了智能制造未來的發展方向，從而為相關研究學者提供一些參考。

1 數據準備與研究工具

從CNKI收錄的SCI來源期刊、EI來源期刊、核心期刊、CSSCI中檢索關于智能制造的文獻，檢索時間為2015年11月25日；檢索式：主題詞=智能制造；時間跨度為2006～2015；得到635條文獻記錄，通過人工篩選剔除主題效果較差的文獻最終得到598條記錄。

本文使用的分析工具是CiteSpace 3.9.R2，是由美國Drexel大學信息科學與技術學院陳超美博士開發的基于Java平臺的可視化分析軟件，適用于多元、分時、動態的復雜網絡分析[1]。CiteSpace中通過節點年環的標號和節點大小展現節點各時期被引用的頻次，網絡中的關鍵節點用圓圈突出顯示。通過繪制科學知識圖譜，能夠顯示一個學科或者知識域在一定時期的發展趨勢與演變歷程。

2 智能制造基本情況

2.1 智能制造領域年發文量

學術論文隨年份的數量變化是評價某一學科領域發展態勢的重要指標之一，繪制文獻分布并對其進行分析，對衡量該領域所處的階段和發展趨勢具有重要意義。

圖1為2006～2015年CNKI數據庫中關于智能制造的發文量結果。從圖1來看2011年之前智能制造發文量較少且較為穩定，年發文量在10篇左右，從2012年開始發文量呈指數型增長，特別是在2015年3月李克強總理在全國兩會上作《政府工作報告》時首次提出《中國制造2025》的宏偉計劃引發了人們對制造行業的深入研究，2015年較2014年發文量增長了240%。智能制造成為了我國制造業的一個研究實踐熱點。

2.2 相關期刊分析

通過相關期刊發文量來了解智能制造研究所涉及的學科領域，發文量多少能表示該領域與智能制造聯系緊密程度。

以智能制造為主題發文量較多的期刊包括《航空制造技術》、《制造技術與機床》、《機床與液壓》、《計算機集成制造系統》、《科技導報》、《自動化與儀表》等均在10篇以上，所涉及航空制造業、機床制造、制造系統、自動化等領域，其中《航空制造技術》發文量最多，為64篇，該刊有關智能制造領域的文獻主要針對飛行器智能制造方面的研究，飛機裝配智能制造是將物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術引入到飛機裝配的設計、生產、管理和服務中；《制造技術與機床》發文量達到了58篇，該刊有關智能制造領域的文獻的研究主要是高檔數控機床與基礎制造裝備，自動化成套生產線，智能控制系統，精密、智能的儀器儀表與試驗設備，關鍵基礎零部件、元器件及通用部件等，以實現生產過程自動化、智能化、精密化、綠色化。

3 智能制造研究熱點

高頻關鍵詞可以概括地反映學科領域的研究熱點。使用CiteSpace進行關鍵詞共現分析以及高頻關鍵詞聚類，將前文確定的598條數據源導入CiteSpace通過人工對沒有實際意義的關鍵詞進行剔除，得到一個網絡圖譜(如圖2所示)，關鍵節點越大表示出現的頻次越高，節點中不同標號代表不同年份(其中年份2006～2008、2009～2011、2012～2013、2014～2015分別用①、②、③、④表示)。可以發現圖2中大多數為標號④，說明集中在近兩年的高頻關鍵詞較多。通過對高頻關鍵詞聚類，輸出結果如表1。

如圖2中2006-2015年近十年的高頻關鍵詞有：物聯網、云制造、綠色制造、熱處理、工業機器人、中國制造2025等。通過對關鍵詞共現聚類得到8個類如表1(其中Cluster ID 為聚類編號；Size為類的大小；Silhouette表示聚類效果，越接近1聚類效果越好；Lable(tf*idf) 為采用tf*idf(信息檢索與數據挖掘常用加權技術)得到類標簽)。結合高頻關鍵詞和關鍵詞共現聚類以及閱讀重要節點文章，筆者認為智能制造領域研究熱點主要集中在以下4個方面：綠色智能制造、智能制造系統、智能制造裝備、智能制造技術。

3.1 綠色智能制造

本熱點主要以“綠色”和“智能”為主要發展方向的先進制造模式，綠色智能制造是在保證產品的功能、質量和成本的前提下，綜合考慮環境影響和資源效率的現代制造模式，已逐步成為未來制造業的發展趨勢。目前我國的制造業整體一直未能擺脫高損耗和低效率的困局這制約著我國制造業的發展。我國的能源利用率是33%，比發達國家低約10個百分點[2]。

為了產業的持續發展，需要轉變這種不健康的發展方式，借助技術進步促進產出的快速增長，形成一套完善的綠色技術發展體系[3]。通過技術研發過程創新和產品設計方法與工具的創新、管理模式的創新、制造模式的創新，來降低生產過程中的物耗、能耗和排放以及人力成本，快速響應市場變化，同時實現所生產的產品具有綠色智能、可回收、易拆卸，部件或整機可翻新和循環利用等特性[4]。

表1 關鍵詞共現聚類

ClusterIDSizeSilhouetteLable(tf*idf)0210.880裝備制造技術、物流裝備、測控裝置1190.888工業機器人、再工業化、羅克韋爾自動化2180.907物聯網、云計算、移動技術、離散制造3101.000綠色增長、熱論、綠色智能、熱處理4150.9513D打印、打印設備、增材制造551.000制造控制系統、知識功能塊、智能重構651.000敏捷化智能制造系統、敏捷制造790.929數字化制造技術、人工智能技術

3.2 智能制造系統

本熱點主要涉及多種智能制造系統，智能制造系統集合了柔性制造、虛擬制造、系統控制、網絡集成、信息處理等技術，由原來的能量驅動轉變為信息技術驅動[5]。能夠實現各種制造過程自動化、智能化、精益化、綠色化，應對大量的復雜信息、瞬息萬變的市場需求和激烈競爭[6]。

不同行業的智能制造系統有不同的特點。針對柔性智能制造系統在生產過程中環境參數、操作行為、隨機事件對產品質量的影響的判斷數據不完善等問題，劉昭斌等人給出了一種融合多種傳感器為一體的三維虛擬監控的設計方法，該系統從數據的采集、分析、處理、建模、通信，以及工件的庫存狀態顯示，構建了一個完整的物聯網3D監控體系[7]；針對工序離散型程度大、品種規格多等特點的系統，陳大川等人設計了基于物聯網的智能制造系統，系統基于SOA(面向服務)架構，采用SQL數據庫，應用RFID(無線射頻識別)把人、機、料接入物聯網，實現在制品信息與服務器實時交互[8]；針對某些無法實現全面自動化須考慮人為因素的情況，常濤等人將人為現場智能體的一部分也納入到整個智能制造系統中并橫向劃分為三層架構：MES(制造執行系統)層、信息采集平臺、人機共事層，在MES層需要根據現場工藝流程和作業現狀綜合分析，在信息采集平臺層將車間各個設備進行聯網根據需求傳感信息，在人機共事層增加傳感器，實現關鍵過程參數全覆蓋，增加執行器，降低人在生產過程中所占的比重，建立專家系統，降低該工序/設備生產對人員的技能以及人員情緒、責任心等的要求[9]。

面臨越來越激烈的市場競爭和動態多變的制造環境，制造企業需要不斷提高對制造控制系統可重構性能的要求，最初是簡單重構，然后是動態重構，未來實現智能重構[10]。

3.3 智能制造裝備

智能制造裝備是先進制造技術、信息技術以及人工智能技術在制造裝備上的集成和深度融合，是實現高效、高品質、節能環保和安全可靠生產的新一代制造裝備[11]。

近幾年國家通過智能制造裝備立項來加強和推進智能制造裝備領域的研發，針對智能制造裝備產業推出的多項政策[12]，將從智能化、精密化、綠色化和集成化等方面提升裝備制造產業走向高端市場，這些領域涉及汽車制造、飼料加工、家電、輪胎、煤炭、港口、液壓油缸、工程機械、軌道交通、化工、新材料等[13]。

未來幾年，我國智能制造裝備產業發展將圍繞智能制造過程中的感知、決策、執行3個關鍵環節[14]，開發工業機器人感知系統等典型的測控裝置并實現產業化，研發基于機器人的自動化成型與加工裝備生產線、自動化倉儲與分揀系統以及數字化車間等一批智能決策與執行的成套裝備。

3.4 智能制造技術

智能制造技術是在現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、擬人化智能技術等先進技術的基礎上，通過智能化的感知、人機交互、決策和執行技術，實現設計過程、制造過程智能化[15]。目前比較熱門的智能技術主要有：云計算、物聯網、數字制造、工業機器人、3D打印等。

云計算就是把大量的軟、硬件和數據等用戶所需要的資料傳送到網絡上，讓用戶可以在任何的時間、地點，使用不同的終端設備進行連接，最終實現資源共享[16]。近幾年我國在服務器、存儲設備、云操作系統等領域取得一批具有知識產權的技術成果。但是我國在基礎軟件、高端存儲設備等領域的技術和產品仍很薄弱，基礎架構軟件和數據中心整體設計水平偏低，且虛擬化軟件、云操作系統等關鍵軟件產品性能同國外比有相當大差距[17]。美國在云計算技術領域掌握了分布式體系架構、虛擬資源管理、海量存儲等全球云計算的核心技術[18]。

物聯網是物物相連接的互聯網，物聯網除用在智能家居外還能用在安防、電力、交通、物流、環保、市政設施監控、節能減排、食品安全等領域中[19]。目前我國已經擁有從材料、技術、器件、系統到網絡的完整產業鏈，但是我國的傳感器技術、和超高頻、微波頻段RFID技術和發達國家還存在一定的差距[20]。美國的在RFID和無線傳感網絡處于領先地位，美國在RFID的應用案例占到了全球的59%[21]。

數字制造技術是制造業信息化的基礎，是制造企業的神經系統和核心技術。

數字制造技術具有提高產品研發和設計能力、提高資源利用利率、節省時間降低成本等特點。目前數字制造技術已發展得比較成熟，各種計算機輔助技術和系統，如CAD(輔助設計)、CAM(輔助制造)、CAPP(輔助工藝規劃)等[22]。

工業機器人是可編程序的多功能操作器，通過改變程序可以完成各種工作的特殊機械裝置。我國工業機器人近幾年得到了快速的發展，在工業機器人研發方面，沈陽新松機器人自動化股份有限公司在自動導引車(AGV)方面取得重要市場突破，哈爾濱博實自動化股份有限公司重點在石化行業的自動包裝與碼垛機器人方面進行產品開發與產業化推廣應用[23]，廣州數控設備有限公司研發了用于機床上下料的工業機器人產品，上海沃迪科技公司聯合上海交通大學研制成功了碼垛機器人并進行市場化推廣等。然而我國機器人企業在關鍵核心部件上如：高性能交流伺服電動機、精密減速器及控制器等長期依賴進口[24]。歐洲、日本在工業機器人的研發與應用方面占有絕對優勢，其中知名的機器人公司包括ABB、KUKA、FANUC、YASKAWA等這四家占到整個行業市場份額的60%～80%[25]。

增材制造(即3D打印)是一種根據零部件的三維模型數據，利用成形設備以材料堆積的方式制造實體的技術。3D打印技術在原形制造、醫藥工業、航空工業、軍事、家居、建筑等領域有著較好的應用前景。目前3D打印存在著一些挑戰例如：成本較高；材料多采用化學聚合物局限性較大，成型品的物理特性也不理想，并且存在一定安全隱患；3D打印設備在軟件功能、后處理、設計軟件與生產控制軟件的無縫對接等方面還有許多問題。總的來說我國在關鍵器件、成型材料、智能化控制較國外先進水平有一定的差距[26]。

4 結語

2012年以來關于智能制造研究文獻發文量發生了快速增長，特別是2015年研究成果較上一年增長了240%；《航空制造技術》、《制造技術與機床》刊發的相關智能制造文章較多。通過對高頻關鍵詞共現分析及聚類分析，了解了近幾年研究熱點包括：綠色智能制造、智能制造系統、智能制造裝備、智能制造技術。針對智能制造領域出現的問題筆者認為應從以下幾點做出改進：(1)通過產品設計方法與工具的創新、管理模式的創新、制造模式的創新，降低生產過程中的物耗、能耗和排放，降低人力成本，同時產品應具有可回收、易拆卸，部件或整機可翻新和循環利用的特性。(2)智能制造系統是為了實現各種制造過程自動化、智能化、精益化、綠色化，從而更快速、有效地應對越來越激烈的市場競爭和動態多變的制造環境。(3)我國智能制造裝備產業發展將圍繞智能制造過程中的感知、決策、執行3個關鍵環節，開發工業機器人感知系統、智能儀表等典型的智能測控裝置。(4)在對云計算不斷完善的過程中，應對用戶的服務進行系統化、標準化的制定，通過該種方式加強云計算的標準化服務類型。以及基礎軟件、虛擬化軟件、高端存儲設備、基礎架構軟件和數據等方面有待提高。物聯網核心技術需要加強如移動處理器、傳感器、大型服務器等。工業機器人領域還需通過提高產業化促進精密制造技術，促進機器人控制系統和傳感器產業化、加強智能制造系統的應用，來提高工業機器人的廣泛應用[27]。增材制造未來研究重點應放在：降低打印設備以及打印成本，提高打印精度，打印性能，提高軟件與設備的無縫對接、軟件功能、后續處理能力，打印材料安全且易獲取等。

綜上所述，智能制造研究熱點主要集中在智能制造系統和智能制造技術上，未來智能制造系統應能夠快速適應市場需求的變化來調整制造過程、制造功能等。云計算應在不斷完善的過程中形成一套標準化的服務體系；物聯網核心技術需要加強如移動處理器、傳感器、大型服務器等；工業機器人還需應用在高精密度的工作中，完善機器人控制系統和傳感器產業化；增材制造應提高打印精度降低成本提高后續處理能力。

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Analysis of the current research status about intelligent manufacturing based on CiteSpace

ZHANG Qingjie①, ZHANG Lianzheng②, DOU Yongxiang①, CHEN Shu①

(①College of Economics and Managerment,Xidian University，Xi’an 710071, CHN; ②Insititute of Electrics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, CHN)

Intelligent manufacturing is a kind of intelligent system composed of intelligent machine and experts.In this paper, the bibliometric analysis and the visualization analysis about intelligent manufacturing are shown by using the CiteSpace based on the data from CNKI.The current research status is summarized and the hot topics of the research field are concluded.In contrast to “Made in China 2025”and the guidance on the promotion of ‘Internet plus’ action about intelligent manufacturing, the problems faced by industry of domestic intelligent manufacturing at the present stage are raised, and then corresponding suggestions are put forward.

intelligent manufacturing; intelligent manufacturing system; intelligent manufacturing technology; intelligent manufacturing equipment

T19

A

10.19287/j.cnki.1005-2402.2016.11.006

張青杰，男，1988年生，碩士研究生，研究方向為信息可視化、物流信息系統。

(編輯 汪 藝)

2016-06-20)

161113