中国智能制造研究现状的可视化分类综述——基于CNK(2005-2018)的科学计量分析

中国智能制造研究现状的可视化分类综述 基于CNKI(2005-2018)的科学计量分析 卢阳光,2,闵庆飞1,刘锋3 (1.大连理工大学管理与经济学部,辽宁大连116024: 2.山东创恩信息科技股份有限公司,山东东营257500: 3.东北财经大学管理科学与工程学院,辽宁大连116025 摘要:随着国家的大力扶持和产业界的持续推动,近年来针对“智能制造”概念的研究和实践不断涌现。CNKI数 据库中2005年至2018年已有的硏究成果被量化地分析,梳理和总结,在此基础上针对离散制造和流程制造两大工 业领域的区别,通过基于信息可视化和科学知识图谱绘制分析工具和关键词科学计量方法,分类讨论了智能制造概 念在不同的产业形态下的研究路径和发展趋势,由此分别归纳了在两种不同业态下,当前相关的研究还存在的局限 性和预测下一步可能出现的热点方向,以期为后续相关研究提供借鉴 关健词:智能制造:离散工业:流程工业:可视化技术:分类综述 中图分类号:T19文就标识码:A Classified and Visualization Review of the current research about Intelligent manufacturing in China: Scientific Measurement Analysis Based on the CNKI Data base(2005-2018) LU Yang-guang", MIN Qing-fei, LIU Feng (1. Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China; 2. Shandong Tron information technology Co, Ltd, Dongying 257500, China; 3. School of Management Science and Engineering, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) bstract: Along with the great support from the government and the industry improvement, the research and practice of "intelligent manufacturing" have been emerging in the past years. The research achievements in the CnKI database from 2005 to 2018 are analyzed, combined and summarized. Then in view of the difference between discrete manufacturing and process manufacturing, the scientific measurement method based on keywords is adopted, using information visualization and scientific knowledge map drawing analysis tools. The research path and development trend of intelligent manufacturing concept in different industrial forms are drawn. Finally, in order to provide references for future research, the limitations of current related dies are pointed out and the prediction of possible hot spots in the next stage of two production paradigms are made Key Words: intelligent manufacturing; discrete industry; process manufacturing, visualization technology; classified review 1引言 能制造,其内涵和具体定义在学界和工业界一直都 是百家争鸣。智能制造作为一个发展演变中的话题 2015年中国国务院先后发布“中国制造2025”其定义,应用范围,研究热点和趋势,已经是工业信 和“互联网+”两个国家战略,此后政府、学界和工息化研究领域的一个常态话题 业界对智能制造相关话题的关注度一直持续增长 制造业的形态可以分为离散制造和流程制造两 国务院和各部委此后密集发布了相关扶持政策和指类,这两类产业形态在原料特征,产品特点,生产过 导意见,学界展开了大量的相关研究和论述明,而程,工艺和物流组织等各方面,都有着本质区别,在 产业界亦不断涌现出相关的先进应用技术和典型示信息化和管理的相关问题上,从两种制造业的视角 范案例。智能制造作为政府和产学研共同推动的国分别去观察,往往会聚集在不同的关注点,进而会得 家战略,在中国制造业转型升级,由制造大国走向制出不一样的研究结论。本文首先梳理了从2005年开 造强国的新旧动能转換过程中,发挥着积极的作用。始有关智能制造研究的数量,趋势,主要领域与局限 因为制造业话题本身的庞大和复杂性,对于何谓智 性,然后进行了人工手动清洗和分类,最后通过科学 收稿日期:2018-07-26:修回日期:2018-1206 基金项目:国家自然科学基金资助项目(71872033,71772022,71431002,71502026):辽宁省哲学社会科学规划基金资 助项目(Ll8CGL015) 作者简介:卢阳光(1984-),湖南安仁人,博士研究生,主要研究方向为智能制造、数字工厂、仿真、工业大数据, Email:luyangguang@a139.com; 闵庆飞(联系人),Email:ming(@dlut.edu.cn

中国智能制造研究现状的可视化分类综述 ——基于 CNKI（2005-2018）的科学计量分析 卢阳光 1, 2 ，闵庆飞 1 ，刘 锋 3 （1. 大连理工大学 管理与经济学部，辽宁 大连 116024； 2. 山东创恩信息科技股份有限公司，山东 东营 257500； 3. 东北财经大学 管理科学与工程学院，辽宁 大连 116025） 摘要:随着国家的大力扶持和产业界的持续推动，近年来针对“智能制造”概念的研究和实践不断涌现。CNKI 数 据库中 2005 年至 2018 年已有的研究成果被量化地分析，梳理和总结，在此基础上针对离散制造和流程制造两大工 业领域的区别，通过基于信息可视化和科学知识图谱绘制分析工具和关键词科学计量方法，分类讨论了智能制造概 念在不同的产业形态下的研究路径和发展趋势，由此分别归纳了在两种不同业态下，当前相关的研究还存在的局限 性和预测下一步可能出现的热点方向，以期为后续相关研究ᨀ供借鉴。 关键词：智能制造；离散工业；流程工业；可视化技术；分类综述 中图分类号：T19 文献标识码：A Classified and Visualization Review of the Current Research about Intelligent Manufacturing in China: Scientific Measurement Analysis Based on the CNKI Database (2005-2018) LU Yang-guang1,2 , MIN Qing-fei1 , LIU Feng3 (1. Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China; 2. Shandong Tron information technology Co., Ltd, Dongying 257500, China; 3. School of Management Science and Engineering, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) Abstract: Along with the great support from the government and the industry improvement, the research and practice of “intelligent manufacturing” have been emerging in the past years. The research achievements in the CNKI database from 2005 to 2018 are analyzed, combined and summarized. Then in view of the difference between discrete manufacturing and process manufacturing, the scientific measurement method based on keywords is adopted, using information visualization and scientific knowledge map drawing analysis tools. The research path and development trend of intelligent manufacturing concept in different industrial forms are drawn. Finally, in order to provide references for future research, the limitations of current related studies are pointed out and the prediction of possible hot spots in the next stage of two production paradigms are made respectively. Key Words: intelligent manufacturing; discrete industry; process manufacturing; visualization technology; classified review 1 引言 2015 年中国国务院先后发布“中国制造 2025” 和“互联网+”两个国家战略，此后政府、学界和工 业界对智能制造相关话题的关注度一直持续增长， 国务院和各部委此后密集发布了相关扶持政策和指 导意见，学界展开了大量的相关研究和论述[1-9] ，而 产业界亦不断涌现出相关的先进应用技术和典型示 范案例。智能制造作为政府和产学研共同推动的国 家战略，在中国制造业转型升级，由制造大国走向制 造强国的新旧动能转换过程中，发挥着积极的作用。 因为制造业话题本身的庞大和复杂性，对于何谓智 收稿日期：2018-07-26； 修回日期：2018-12-06 基金项目：国家自然科学基金资助项目(71872033, 71772022, 71431002, 71502026)；辽宁省哲学社会科学规划基金资 助项目(L18CGL015) 作者简介：卢阳光(1984-)，湖南安仁人，博士研究生，主要研究方向为智能制造、数字工厂、仿真、工业大数据， Email: luyangguang@139.com; 闵庆飞(联系人)，Email: minqf@dlut.edu.cn。 能制造，其内涵和具体定义在学界和工业界一直都 是百家争鸣。智能制造作为一个发展演变中的话题， 其定义，应用范围，研究热点和趋势，已经是工业信 息化研究领域的一个常态话题。 制造业的形态可以分为离散制造和流程制造两 类，这两类产业形态在原料特征，产品特点，生产过 程，工艺和物流组织等各方面，都有着本质区别，在 信息化和管理的相关问题上，从两种制造业的视角 分别去观察，往往会聚集在不同的关注点，进而会得 出不一样的研究结论。本文首先梳理了从 2005 年开 始有关智能制造研究的数量，趋势，主要领域与局限 性，然后进行了人工手动清洗和分类，最后通过科学

计量研究的算法以及可视化知识图谱软件,对两种3智能制造文献和计量分析 业态下的相关研究进行可视化的展示和预测性讨论 31文献数量趋势和背景分析 2研究工具和方法 对CNKI平台基于KNS技术检索到的、并经过 以2015年为关键里程碑节点,往后倒推10年, 筛选的1046篇“核心+硕博”文献的发表年度进行统 考察从2005年以来发表的全部智能制造相关文献。计整理,制作了一张文献数量逐年变化的曲线图。在 CNKI是国家知识基础设施平台,其数据库涵盖的中此图上根据历史事件和横坐标时间轴的对应位置, 文知识信息资源的完整性和权威性最高,从CNK综添加了每年的重大相关事件节点,从而组合得到了 合性数据库中以主题词“智能制造”进行检索,主题2:2005年2017年期间智能制造文献发表数量(中 采用“模糊匹配”,检索方式选中“同义词扩展”, 文核心+硕博)和关键事件点对照图。2018年因尚无 2005年至2018年文献检索的数量结果为43717条 法统计全年数量,故在此图中不展示。 其中期刊的数量为16933条。为了控制文献质量,进 从该曲线图可明显地看到,从2005到2017期 步将过滤条件约束为“核心期刊+SCIH+EI+CSC”,间可被划分为三个阶段 和“硕博学位论文”,在KNS检索技术下可检索到 (1)2012年以前为第一个阶段,每年文献数量 核心期刊1642篇和硕博论文538篇,共计2180篇。基本维持在20左右,逐年有高有低,未出现明显增 CiteSpace是在科学计量学、数据可视化基础上长趋势。在此阶段美国和德国虽然有发布一些智能 设计的一款展示科学知识结构、规律、分布的科学图制造相关的国家战略,但是我国学界对此话题的关 谱软件,在国际和国内各学科领域的发展趋势和前注度一直都不高。 沿研究中被广泛应用01 (2)从2012年到2014年为第二个阶段,在此 为了提高软件分析输出结论的质量,分析前在阶段文献数量逐年增长,已经出现了明显的上升趋 检索到的“核心+硕博”2180篇的基础上,预先进行势曲线。到2014年的全年统计数据,文献已经增长 了逐篇的人工检查和过滤,剔除掉非学术类信息、重到146篇。与此阶段相对应的关键节点事件为美国 复文献、偏离主题、出处不详或无法下载的无效文献 德国,中国先后发布了“工业互联网”,“工业40 134篇,最终保留1046篇文献作为研究样本(编号“两化融合”相关概念。其中工业40概念虽然是德 S1)。在S1的基础上,又进行了手动分类,从中筛国于2011年在汉诺威工博会上首次公开宣称,但其 选出流程工业相关的126篇(编号S21)和离散工业首次样板展出是在2013年,且考虑到论文写作和发 相关的580篇(编号S31),本文将人工清洗和手动表的时间周期,相对历史事件有滞后性,所以将其与 分类后的三个数据样本集S1,S21和S31,分别作为此阶段对应是合理的。 放到 CiteSpace软件中分析的三个原始输入数据库, (3)从2014年以后是第三个阶段,在此阶段学 三个数据样本集的文献数量分类统计情况如图1,样术界对智能制造相关话题的关注度和输出成果有了 本集之间的关系如式(1-2)。 爆发性增长,文献发表数量曲线明显加速上扬,2015 (Sample21JUSample3,D) 年和2016年比上一年度的增幅分别达到179.6%和 (1)642%。此阶段对应的关键节点事件为2015年中国 (Samplez1nSample31=0 (2) 发布《中国制造2025》国家战略,和《关于积极推进 “互联网+”行动的指导意见》,并在此之后国务院 和各部位陆续有相关产业配套政策和指导意见密集 硕博论文数量 出台,政府相关发文不但在数量上逐年上升,而且逐 核心期刊文献数量 渐细化到对各个专业领域的指导中。 32可视化聚类分析 文献聚类分析的目的是基于信息论的方法,解 析出学科研究的分类领域并将其标识出来,常见的 算法有LSI,LLR,MI等,其中LLR(log- likelihood ratio)算法采用了简单有效的方式推断事件A和B 之间的关系,在 CiteSpace的聚类功能中最常用,其 计算方法如式(3)。 LLR= 2sum(k)(H(k) HGrow Sums(k))-H(colSums(k)) (3) 激招样本21 激样本3 H(k)= 图1三个被研究的数据样本的文献数量和分类统计情况 sum(k)

计量研究的算法以及可视化知识图谱软件，对两种 业态下的相关研究进行可视化的展示和预测性讨论。 2 研究工具和方法 以 2015 年为关键里程碑节点，往后倒推 10 年， 考察从 2005 年以来发表的全部智能制造相关文献。 CNKI 是国家知识基础设施平台，其数据库涵盖的中 文知识信息资源的完整性和权威性最高，从 CNKI 综 合性数据库中以主题词“智能制造”进行检索，主题 采用“模糊匹配”，检索方式选中“同义词扩展”， 2005 年至 2018 年文献检索的数量结果为 43717 条， 其中期刊的数量为 16933 条。为了控制文献质量，进 一步将过滤条件约束为“核心期刊+SCI+EI+CSSCI” 和“硕博学位论文”，在 KNS 检索技术下可检索到 核心期刊 1642 篇和硕博论文 538 篇，共计 2180 篇。 CiteSpace 是在科学计量学、数据可视化基础上 设计的一款展示科学知识结构、规律、分布的科学图 谱软件，在国际和国内各学科领域的发展趋势和前 沿研究中被广泛应用[10-13] 。 为了ᨀ高软件分析输出结论的质量，分析前在 检索到的“核心+硕博”2180 篇的基础上，预先进行 了逐篇的人工检查和过滤，剔除掉非学术类信息、重 复文献、偏离主题、出处不详或无法下载的无效文献 1134 篇，最终保留 1046 篇文献作为研究样本（编号 �"."）。在�"."的基础上，又进行了手动分类，从中筛 选出流程工业相关的 126 篇（编号�$."）和离散工业 相关的 580 篇（编号�%."），本文将人工清洗和手动 分类后的三个数据样本集�"."，�$."和�%."，分别作为 放到 CiteSpace 软件中分析的三个原始输入数据库。 三个数据样本集的文献数量分类统计情况如图 1，样 本集之间的关系如式（1-2）。 ������$." ⋃ ������%." ⊂ ������"." （1） ������$." ⋂ ������%." =⊘ （2） 图 1 三个被研究的数据样本的文献数量和分类统计情况 3 智能制造文献和计量分析 3.1 文献数量趋势和背景分析 对 CNKI 平台基于 KNS 技术检索到的、并经过 筛选的 1046 篇“核心+硕博”文献的发表年度进行统 计整理，制作了一张文献数量逐年变化的曲线图。在 此图上根据历史事件和横坐标时间轴的对应位置， 添加了每年的重大相关事件节点，从而组合得到了 图 2：2005 年-2017 年期间智能制造文献发表数量(中 文核心+硕博)和关键事件点对照图。2018 年因尚无 法统计全年数量，故在此图中不展示。 从该曲线图可明显地看到，从 2005 到 2017 期 间可被划分为三个阶段： （1）2012 年以前为第一个阶段，每年文献数量 基本维持在 20 左右，逐年有高有低，未出现明显增 长趋势。在此阶段美国和德国虽然有发布一些智能 制造相关的国家战略，但是我国学界对此话题的关 注度一直都不高。 （2）从 2012 年到 2014 年为第二个阶段，在此 阶段文献数量逐年增长，已经出现了明显的上升趋 势曲线。到 2014 年的全年统计数据，文献已经增长 到 146 篇。与此阶段相对应的关键节点事件为美国， 德国，中国先后发布了“工业互联网”，“工业 4.0”， “两化融合”相关概念。其中工业 4.0 概念虽然是德 国于 2011 年在汉诺威工博会上首次公开宣称，但其 首次样板展出是在 2013 年，且考虑到论文写作和发 表的时间周期，相对历史事件有滞后性，所以将其与 此阶段对应是合理的。 （3）从 2014 年以后是第三个阶段，在此阶段学 术界对智能制造相关话题的关注度和输出成果有了 爆发性增长，文献发表数量曲线明显加速上扬，2015 年和 2016 年比上一年度的增幅分别达到 179.6%和 64.2%。此阶段对应的关键节点事件为 2015 年中国 发布《中国制造 2025》国家战略，和《关于积极推进 “互联网+”行动的指导意见》，并在此之后国务院 和各部位陆续有相关产业配套政策和指导意见密集 出台，政府相关发文不但在数量上逐年上升，而且逐 渐细化到对各个专业领域的指导中。 3.2 可视化聚类分析 文献聚类分析的目的是基于信息论的方法，解 析出学科研究的分类领域并将其标识出来，常见的 算法有 LSI，LLR，MI 等，其中 LLR（log-likelihood ratio）算法采用了简单有效的方式推断事件 A 和 B 之间的关系，在 CiteSpace 的聚类功能中最常用，其 计算方法如式（3）。 ��� = 2���(�)(� � − �(�������(�)) − �(�������(�))) � � = − �>? ���(�) ��� �>? ���(�) （3）

其中k1代表事件A和B,k12代表事件非A和最高的关键词作为聚类标签。在 CiteSpace中每个节 B,k21代表事件A和非B,k22代表事件非A和非点圆圈的大小代表该类的词频数量多少,而归纳到 B,k1和k12同行,k1和k21同列,以此类推 同一类的节点在图中以同样颜色的连线和节点聚堆 本研究在 Cite Space..1软件中对数据样本集S11,显示,选中图形中的每一个节点,都可以展开这些聚 即1046篇人工清洗后的总文献集进行LLR算法聚类的标签,查看其背后包含的所有关键词和对应的 类分析,并展示可视化结果如图3。聚类的结果直观文献,以作进一步的研究分析。 地展示了智能制造研究的领域和方向,并显示词频 201712中国工信部联合11部门印发《增材制造产业发展行动计划》· 2017.11中国国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》 201711中国工信部印发《高端智能再制造行动计划》 300 201710中国工信部发布《关于加快推进环保装备制造业发展的指导意见》 294297 20177中国国务院印发《新一代人工智能发展规划》 0174中国工信部发布《云计算发展三年行动计划》 2017.3中国电子技术标准化研究院发布《信息物理系统白皮书》 20171中国工信部发布《软件和信息技术服务业发展规划》《大数据产业发展规划》 2016中国工信部、发改委、财政部等三部委联合印发《机器人产业发展规划》 2016中国国务院通过《装备制造业标准化和质量提升规划》 2016中国工信部下发《智能制造试点示范2016专项行动实施方案》 201512中国工信部、标准化管理委员会发布《国家智能制造标准体系建设指南》 201507中国国务院印发《关于积极推进“互联网+"行动的指导意见》 150 201505中国国务院发布《中国制造2025》国家战略 2014中德两国发表《中德合作行动纲要》,在工业40开展合作 2013德国汉诺威国际工业博览会展出“工业40样板· 2013中国工信部发布两化融合专项行动计划· 1002012美国发布《先进制造业国家战略计划》,GE“工业互联网”· 2011德国在汉诺威工博会提出工业4.概念· 2010德国联邦政府发布《高技术战略2020》 2009美国公布《重振美国制造业框 ·200美国发布《挑战下的领先一竟争世界的信感接术研发》 ·2006美国发布《美国竞争力计划》 年份 图22005年-2017年期间智能制造文献发表数量(中文核心+硕博)和关键事件点对照图 每篇文献的核心内容,分析智能制造领域的研究4研究热点和观点归纳 热点。本文的两位作者分别、独立地阅读了每一41词频分析 篇论文,并判断论文的研究题目、参考学科、研 对数据样本集S11的1046篇文献进行关键 究方法和分析层次。最后,将这两位作者的分析词统计分析,通过 CiteSpace运行并从中提取到 结果进行比较。对有分歧的地方,由本文的三位508个关键词。根据 Donohue通过齐普夫定律 作者共同讨论确定。整理编码的步骤如下:(1 推导的高低词频临界值模型(齐普夫第二定 首先参考 CiteSpace聚类分析输出的结果,进一律)计算词频临界值,如公式(4)所示。 步将样本集S1的文献进行人工分类:根据文献 的题目、关键词、核心观点及结论,整理出一级 1+√1+8l1 (4) 编码数据表:(2)然后在一级编码数据表的基 其中C是某个领域的高低词频临界值,l1是该 础上,手动分类并归纳出研究主题,形成二级编领域词频为1的关键词个数。这508个关键词 码:(3)最后在二级编码的基础上,进一步高 中只出现过一次的低频词数量为340个,由此 度抽象概括,最终得到三级编码即10个研究方通过式(3)计算得到智能制造高频关键词的临 向大类。最终得到的第三级统计结果见表1。 界值为2558,因此定义词频大于等于26则为 高频关键词,共计24个如表2

其中�""代表事件 A 和 B，�"$代表事件非 A 和 B，�$"代表事件 A 和非 B，�$$代表事件非 A 和非 B，�""和�"$同行，�""和�$"同列，以此类推。 本研究在 CiteSpace 5.1 软件中对数据样本集�"."， 即 1046 篇人工清洗后的总文献集进行 LLR 算法聚 类分析，并展示可视化结果如图 3。聚类的结果直观 地展示了智能制造研究的领域和方向，并显示词频 最高的关键词作为聚类标签。在 CiteSpace 中每个节 点圆圈的大小代表该类的词频数量多少，而归纳到 同一类的节点在图中以同样颜色的连线和节点聚堆 显示，选中图形中的每一个节点，都可以展开这些聚 类的标签，查看其背后包含的所有关键词和对应的 文献，以作进一步的研究分析。 图 2 2005 年-2017 年期间智能制造文献发表数量(中文核心+硕博)和关键事件点对照图 本研究采用基于三级编码的主题统计，通过 每篇文献的核心内容，分析智能制造领域的研究 热点。本文的两位作者分别、独立地阅读了每一 篇论文，并判断论文的研究题目、参考学科、研 究方法和分析层次。最后，将这两位作者的分析 结果进行比较。对有分歧的地方，由本文的三位 作者共同讨论确定。整理编码的步骤如下：（1） 首先参考 CiteSpace 聚类分析输出的结果，进一 步将样本集�"."的文献进行人工分类：根据文献 的题目、关键词、核心观点及结论，整理出一级 编码数据表；（2）然后在一级编码数据表的基 础上，手动分类并归纳出研究主题，形成二级编 码；（3）最后在二级编码的基础上，进一步高 度抽象概括，最终得到三级编码即 10 个研究方 向大类。最终得到的第三级统计结果见表 1。 4 研究热点和观点归纳 4.1 词频分析 对数据样本集�"."的 1046 篇文献进行关键 词统计分析，通过 CiteSpace 运行并从中ᨀ取到 508 个关键词。根据 Donohue 通过齐普夫定律 推导的高低词频临界值模型（齐普夫第二定 律）计算词频临界值，如公式（4）所示。 C = −1 + 1 + 8I" 2 （4） 其中 C 是Ḁ个领域的高低词频临界值，�"是该 领域词频为 1 的关键词个数。这 508 个关键词 中只出现过一次的低频词数量为 340 个，由此 通过式（3）计算得到智能制造高频关键词的临 界值为 25.58，因此定义词频大于等于 26 则为 高频关键词，共计 24 个如表 2

通过分析高频词,当前智能制造研究多立足和特定行业应用方面(“加工工业”39次,“数 于本国国情(“中华人民共和国”81次,“中国控机床”37次,“产业”28次)。另外在创新, 制造2025”39次,“中国制造”33次),而且企业管理,转型升级等管理类和经济类话题上也 话题集中在具体实现技术方面(“机器人”53次,有较多研究。 智能制造装备”47次,“智能制造技术”27次) 车看号年 大数据 互联网+领域工信部包 物联网工业互联网加 中国制造 物理系练数控机智能制造 产业人智能御备公 创新驱 研究院 器人机床可具出 w智能厂中华人 试点示范洲 机械业联合会中国制造2025cm0u 学术年会 联合体山特维克可乐满经济组织 的品服装出13d打印/高蜂论坛 合达互联判 战略性新兴产业 博上研究生博上生 图3基于LLR算法的智能制造文献的聚类视图 表1研究方向分类统计 研究 核心期刊文献 硕博文献 合计数量 占比 产业形势和国家/地方战略 5.16% 系统,软件和算法 评价模型和成功因素分析 0.67% 机器人,智能装备和展会 165 15.77% 案例研究 信息物理系统和物联网 79 7 节能环保和绿色制造 8.60% 伦理,人文,人才培养和论坛 特定行业的相关研究 22.66% 新型材料和工艺 1046 100.00%

通过分析高频词，当前智能制造研究多立足 于本国国情（“中华人民共和国”81 次，“中国 制造 2025”39 次，“中国制造”33 次），而且 话题集中在具体实现技术方面（“机器人”53 次， “智能制造装备”47 次，“智能制造技术”27 次） 和特定行业应用方面（“加工工业”39 次，“数 控机床”37 次，“产业”28 次）。另外在创新， 企业管理，转型升级等管理类和经济类话题上也 有较多研究。 图 3 基于 LLR 算法的智能制造文献的聚类视图 表 1 研究方向分类统计 研究方向 核心期刊文献 硕博文献 合计数量 占比 产业形势和国家/地方战略 49 5 54 5.16% 系统，软件和算法 196 63 259 24.76% 评价模型和成功因素分析 3 4 7 0.67% 机器人，智能装备和展会 152 13 165 15.77% 案例研究 12 31 43 4.11% 信息物理系统和物联网 79 7 86 8.22% 节能环保和绿色制造 85 5 90 8.60% 伦理，人文，人才培养和论坛 30 2 32 3.06% 特定行业的相关研究 213 24 237 22.66% 新型材料和工艺 67 6 73 6.98% 总计 886 160 1046 100.00%

表2智能制造研究的高频词 序号 键词 序号 智能制造 数控机床 中华人民共和国 智能工厂 61 制造业 转型升级 人工智能 中国制造 机器人 物联网 6 工业40 29 工业机器人 7 智能制造装备 产业 制造强国 企业管理 21 智能制造技术 企业 27 工业互联网 加工工业 智能化 中国制造2025 信息物理系统 42年度热词和突现词 根据 Jon Kleinberg在2002改进 burst算法 将词频大于等于5次的关键词,通过年份计以基础模型发展解释 burst的两阶段模型(two 数法将其分别归纳到其词频最高的那一年,则可 state model)进而设计的跳跃检测算法( burst 以得到每年的热词归纳,如表3。通过对照年度 detection algorithm),可以从样本数据中挖掘突 热词表,可看到2010年以前对智能制造话题的现词14,其词频突现率算法如式(5) 研究还没有充分展开,2010到2012年间是以机 械行业为代表的各类离散工业行业协会和学会A= 组织对以数字化工厂为典型应用智能制造的相 关研究仍然罕见,2013和2014年工业40和各 =p2(1-p)2-b 地的展会成为主要话题,而2015年以后,伴随 着中国制造2025战略的提出,以信息物理系统 和大数据为支撑的企业升级转型受到较大关注 而且以沈阳机床为代表的典型示范单位被学术 界进行了大量深入研究。 表3智能制造年度热词归纳 沈阳机床/一带一路/助力/信息化陉经济组织/联合体/云计算 2016 信息物理系统/大数据/人才培养/ chinaplas2017/华中数控/中国/高新材料/升级转型德国 中国制造2025智能工厂转型升级/中国制造制造强国/工业互联网/纺织行业/试点示范/工信部/创新驱动/ 互联网+/3d打印/山特维克可乐满/展会/学术年会 机器人/工业40/中国进出口商品交易会厝洲 创新/智能化/北京/领域机床 12数控机床物联网冮工业机器人/机床行业俩两化融合/研究院庐产业机器人数字化工厂/上海/制造执行系统 2011制造业智能制造装备/企业管理/企业加工工业庐产业研讨会/机床工具高端装备制造业智能装备高峰论 坛 2010中华人民共和国/智能制造技术装备制造业会议/机械工业联合会酒西门子战略性新兴产业/中国汽车工程 学会/智能制造系统 2007 人工智能 006 绿色制造 2005 智能制造

表 2 智能制造研究的高频词 序号 词频 关键词 序号 词频 关键词 1 519 智能制造 13 37 数控机床 2 81 中华人民共和国 14 36 智能工厂 3 61 制造业 15 34 转型升级 4 58 人工智能 16 33 中国制造 5 53 机器人 17 32 物联网 6 51 工业 40 18 29 工业机器人 7 47 智能制造装备 19 28 产业 8 44 创新 20 28 制造强国 9 43 企业管理 21 27 智能制造技术 10 42 企业 22 27 工业互联网 11 39 加工工业 23 26 智能化 12 39 中国制造 2025 24 26 信息物理系统 4.2 年度热词和突现词 将词频大于等于 5 次的关键词，通过年份计 数法将其分别归纳到其词频最高的那一年，则可 以得到每年的热词归纳，如表 3。通过对照年度 热词表，可看到 2010 年以前对智能制造话题的 研究还没有充分展开，2010 到 2012 年间是以机 械行业为代表的各类离散工业行业协会和学会 组织对以数字化工厂为典型应用智能制造的相 关研究仍然罕见，2013 和 2014 年工业 4.0 和各 地的展会成为主要话题，而 2015 年以后，伴随 着中国制造 2025 战略的ᨀ出，以信息物理系统 和大数据为支撑的企业升级转型受到较大关注， 而且以沈阳机床为代表的典型示范单位被学术 界进行了大量深入研究。 根据 Jon Kleinberg 在 2002 改进 burst 算法， 以基础模型发展解释 burst 的两阶段模型（two￾state model）进而设计的跳跃检测算法（burst detection algorithm），可以从样本数据中挖掘突 现词[14] ，其词频突现率算法如式（5）。 A = �I = � >JK>JLM 1 − � >JN>JLM = �O(1 − �)PQO = ( � 1 − � )O(1 − �)P （5） 表 3 智能制造年度热词归纳 年份 年度热词 2017 沈阳机床/一带一路/助力/信息化/经济组织/联合体/云计算 2016 信息物理系统/大数据/人才培养/chinaplas 2017/华中数控/中国/高新材料/升级转型/德国 2015 中国制造 2025/智能工厂转型升级/中国制造/制造强国/工业互联网/纺织行业/试点示范/工信部/创新驱动/ 互联网+/3d 打印/山特维克可乐满/展会/学术年会 2014 机器人/工业 40/中国进出口商品交易会/琶洲 2013 创新/智能化/北京/领域/机床 2012 数控机床/物联网/工业机器人/机床行业/两化融合/研究院/产业机器人/数字化工厂/上海/制造执行系统 2011 制造业/智能制造装备/企业管理/企业/加工工业/产业/研讨会/机床工具/高端装备制造业/智能装备/高峰论 坛 2010 中华人民共和国/智能制造技术/装备制造业/会议/机械工业联合会/西门子/战略性新兴产业/中国汽车工程 学会/智能制造系统 2007 人工智能 2006 绿色制造 2005 智能制造