我国协同制造的发展现状与趋势

高珊薇　李烨

关键词：协同制造；CiteSpace；知识图谱；研究热点

中图分类号：F424；G353.1 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2023.06.008

0 引言

制造业是国民经济的主体，随着2015年《中国制造2025》的印发以及十九大提出的“中国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段”，我国制造业的发展也进入了一个新的阶段。协同制造作为21世纪的现代化先进制造模式，融合了云制造、智能制造、敏捷制造等技术和理念，将传统的串行工作改为并行工作，将资源统一协同配置，极大提高了生产效率，进而推动制造业的快速发展。因此，协同制造成为制造业的一个研究热点，研究成果层出不穷，但目前国内外学者关于协同制造的研究大多集中在微观层面，即主要从企业内部的角度去研究协同制造的过程中任务及资源的分配优化、模式、平台、技术等问题，由此提出的政策普适性不足。此外，现有研究对协同制造的内涵及相关概念的解释较为分散，没有深入分析相关概念之间的联系和区别，未形成系统的理论体系。

協同制造是未来制造业发展的主要模式，对协同制造领域的现有理论成果进行梳理，形成较为系统的理论架构，可以促进该领域的进一步发展。基于此，本文借助CiteSpace可视化图谱分析工具，选取1999—2022年国内协同制造领域的相关文献，对作者、合作机构、关键词进行计量分析，同时对关键词进行聚类分析，绘制该领域研究热点的知识图谱，预测未来的发展趋势，并提出对现有研究的思考和未来的展望。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

中国知网（CNKI）是常用的综合科研文献数据库之一，它提供了内容完备且时效性强、权威性高、涵盖自然科学、社会科学、工程技术、教育管理等多个研究领域的学术文献。本文基于CNKI数据库，采用高级检索的方式，以“协同制造”或者“协同生产”为主题，选取包括SCI或EI来源的中文期刊、中文核心期刊、CSSCI 期刊和CSCD期刊，检索出相关文献197篇，删除短评快讯、会议通知等，得到185 条有效文献，最后检索结果以CiteSpace对CNKI支持的Refworks格式输出，作为本研究的基础数据。

1.2 研究方法

文献计量分析是指运用数学和统计学的方法，对某一特定领域的作者、机构、关键词等知识载体进行定量分析，进而分析该领域的发展动态及学科前沿趋势的交叉科学［1-3］。知识图谱可以将某一领域的发展历程、主要结构、前沿等以可视化图谱的形式清晰地展现在读者面前，综合运用了应用数学、图形学、计量学引文分析、共现分析、信息可视化技术等多种学科的理论和方法［4］。通过可视化图谱，可以将一个知识领域的演进历程直观呈现在引文网络图谱上［5］，可以将抽象的科学规律具化为生动的形象化图像，使读者更容易理解并掌握当前动态［2］。本文借助可视化软件CiteSpace.5.8.R3c对协同制造领域的文献进行可视化分析，CiteSpace 是基于Java环境的一款信息可视化软件，主要功能是对指定领域的文献集合进行计量和可视化分析，主要理论依据是共引分析理论和寻径网络算法等，该软件可以构建作者、机构合作网络以及关键词的突现和聚类，快速归纳出该领域的演化路径、研究热点以及前沿趋势［2］，是文献分析常用的工具之一。

2 协同制造研究主题可视化分析

2.1 年度发文数量分析

图1给出了我国协同制造研究在不同年份的论文发表数量变化趋势，可将我国协同制造的发展大致分为四个阶段：萌芽阶段（1999—2002 年）、快速发展阶段（2003—2007年）、创新突破阶段（2008—2015年）、深入发展阶段（2016年至今）［6］。萌芽阶段的发文量较低，首篇与协同制造相关的文献是上海交通大学的张华和王志新的《网上制造资源重组及协同工作》［7］，通过综合运用信息集成、物流技术等，构建了网上制造系统，实现了基于网络的生产组织与动态调度。快速发展阶段的发文量增速显著，从2003年的5篇持续增加至2007年的29篇，达到整个阶段的峰值。这与此阶段的国家政策有关，党的十六大（2002年）、十七大（2007年）报告均强调要将信息化融进工业的发展，坚持以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，这一时期的政策大部分倾向于制造业的发展，如推动高技术产业和先进制造业的快速发展，利用先进技术和适用技术改造提升装备制造业，改革传统制造业等。因此，“协同制造”的发文量在此阶段呈现快速增长的趋势，该阶段的文章大多是基于互联网技术对网络型协同制造、敏捷制造、异地协同制造、制造资源的整合与协同等进行研究。创新突破阶段的发文量有所下降，该阶段协同制造的相关研究已逐渐趋于饱和，进入瓶颈，学者对于相关问题的研究基本达成共识，所以较难突破现状［8］。2015年，国务院先后出台《中国制造2025》《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，2016年先后出台《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《智能制造发展规划（2016—2020年）》等文件，这些文件为协同制造的深入研究提供了抓手，在此阶段，学者们结合“智能制造”“云制造”等先进的信息化管理技术深入研究协同制造的任务调度、仿真应用、架构模式等内容，推动了协同制造的深入发展。

2.2 作者分析

利用CiteSpace.5.8.R3软件对协同制造的发文作者进行分析（图2），可以找出国内对协同制造研究贡献较大的作者，并深入分析该研究领域的核心作者及他们之间的合作关系。图2中节点代表作者，节点尺寸与发文量相关，节点越大，说明该作者的发文量越多，若作者之间有合作关系，就会在图谱上显示为节点之间的连线，连线越粗说明合作频次越高，节点外围圈层的颜色对应发文的年份。图2共有356个节点，521条连线，其中王天日、刘娟、张鹏志、张敏敏以及赵康廷、刘昌宏、陈亮的节点明显大于其他作者且形成了各自的合作网络，他们的发文量并列第一，均为24篇，是国内协同制造领域的核心作者。此外，何卫平、杨海成、和延立与其他数十位作者都有合作，但整体来看，图2的网络密度仅为0.0082，说明协同制造领域的作者联系并不紧密，只是形成了局部小网络，整体呈现小集中、大分散的特点［9］。

表1展示了协同制造相关研究的高频被引期刊文献，从中可知，被引频次最高的文章是《面向网络化制造的协同设计技术》，作者是西南交通大学的孙林夫，于2005年发表在期刊《计算机集成制造系统》，文章以成德绵区域的网络化制造和应用服务供应商平台为研究对象，对产品设计过程的特点进行了系统而深入的分析，基于知识构建了协同设计平台，实现了企业之间的协作［10］。被引频次排名第二的是姚锡凡、练肇通、杨屹、张毅、金鸿合作撰写的《智慧制造——面向未来互联网的人机物协同制造新模式》，同样发表在期刊《计算机集成制造系统》，文章提出了一种面向个性化服务的人机物协同制造模式——智慧制造，该模式在云制造的基础上又融入知识网、人际网、物联网等技术，为智慧制造的实现提供途径［11］。被引频次第三的是《MBD技术在数字化协同制造中的应用与展望》，由冯潼能、王铮阳、孟静晖合作发表于期刊《南京航空航天大学学报》，文章梳理了如何将MBD技术应用于在大型飞机研制领域的数字化协同制造，以及在应用过程中需要注意的一些问题，并对国内航空企业实施MBD技术提供了一些理论指导［12］。除孙林夫的《面向网络化制造的协同设计技术》外，其他高频被引期刊文献都是由多位作者合作完成，这说明多人合作更容易发表高质量的文献。

2.3 合作机构分析

利用CiteSpace.5.8.R3软件对协同制造的研究机构进行知识图谱分析，分析结果见图3，节点代表机构，节点尺寸与发文量相关，节点越大，说明该机构的发文量越多，若机构之间有合作关系，就会在图谱上显示为节点之间的连线，连线越粗说明合作频次越高，节点外围圈层的颜色对应发文的年份。图3中共161个节点，82条连线，连线数小于节点数，说明研究机构间的紧密程度不高，合作频次少。太原理工大学经济管理学院、太原理工大学省部共建煤基能源清洁高效利用国家重点实验室、西安工程大学计算机科学学院与重庆中烟工业有限责任公司黔江卷烟厂各自形成了合作关系，同时这四个机构的发文量均为24篇，远远高于其他机构。大多數合作机构的地理位置都在同一城市或者在同一高校的不同院系，如西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室与陕西科技大学以及陕西省机械研究院、河南理工大学计算机科学与技术学院与现代物流服务河南省高校工程技术中心，同济大学中德学院与同济大学机械工程学院之间的合作。整体来看，图谱网格密度仅为0.006 4，说明我国协同制造领域研究机构间的联系并不紧密，还需进一步加强。

3 我国协同制造领域研究热点及发展趋势

3.1 关键词共线分析

中介中心性是指一个节点在整个网络图谱中连接其他节点的中介能力，中介中心性超0.1的节点称为关键节点，中介中心性越高，该节点在结构中的重要程度越大［13］，由表2可知，除去主题词“协同制造”外，“云制造、协同设计、访问控制”的中介中心性均超过了0.1，是该领域的重要研究对象。

关键词是对一篇文章研究内容或研究方法的高度凝练，是作者核心思想的体现，不同关键词同时出现在同一篇文献的现象叫做“关键词共现”［13］，通过分析关键词共现可以得出该领域的研究热点并预知未来的发展趋势。将所选文献导入CiteSpace.5.8.R3 软件，选择时间为1999 年1 月—2022 年4 月，时间切片设为1，Node Types 选择keyword，每个时间切片选择Top50；选择“Pathfinder”算法叠加“Purning Sliced Network”进行网络裁剪，生成关键词共现知识图谱（图4）。图中共有301个节点，700条连线，连线数大于节点数，说明协同制造相关领域的关键词之间联系密切，网络繁杂。节点大小代表关键词频数大小，结合图4和表2可知，“协同制造、云制造、任务调度、服务协同、深度学习、数据分析、图表数据、协同设计”等节点明显大于其他节点，说明在协同制造及相关领域这些方面的研究较为热门。

3.2 关键词聚类分析

对关键词聚类分析，可以快速得出某一研究领域的研究热点及研究方向，本文通过CiteSpace.5.8.R3 软件的LLR算法，对协同制造领域的关键词进行聚类分析，得到图5 的分析结果，图中共有11 个聚类（#0cooperative manufacturing，#1协同设计，#2云制造，#3虚拟企业，#4 manufacturing service，#5 访问控制，#6 集团型，#7任务分配，#8能源消耗，#9智能制造，#10模具企业），其中聚类#0的同质性为0.994，在所有聚类中最高，非常接近于1，说明该聚类成员相似性最高，其平均年份为2010年，也可说明属于该聚类的论文在2010年前后发表的数量最多。此外所有聚类的同质性均大于0.7，说明每个聚类单元成员之间的紧密程度比较好，表示聚类成功。从图5可以看出，不同的聚类单元之间交叉明显，说明协同制造相关领域的各个聚类之间联系紧密，研究热点之间有诸多相通之处。

3.3 研究热点

综合关键词共线图谱和聚类图谱以及该领域的研究背景和文献研读，将现有研究热点从协同制造过程的任务及资源分配优化研究、协同制造平台的研究、协同制造领域的技术方法研究、协同制造的模式研究、协同制造的模型研究几个方面进行论述。

3.3.1 协同制造过程的任务及资源分配优化研究

协同制造将原有的串行工作变为并行工作，大大提升了工作效率。在协同制造过程中，制造企业如何选择优质的合作伙伴、如何有效分解制造任务、如何将各个企业内外部的有利资源综合利用，这些是协同制造过程必须要解决的关键问题，也是学者们研究的热点之一。

在合作企业的选择上，刘捷先等［14］从虚拟联盟的运营层面和战略层面出发，在运营层面分别考虑机器老化和机器正常运行两种情况下，虚拟联盟企业间的订单分配规则和单个联盟企业的订单生产排序规则；在战略层面对虚拟联盟内成员的选择制定了规则。

在分配任务的原则上，王纪才等［15］指出协同制造服务系统的核心功能在于基于客户的需求按需匹配对应的优质服务，然而在集群协同制造模式下，服务供需匹配常常面临诸多不确定因素，如客户需求临时变化、候选服务多等，为此他们提出了一种集群协同制造服务匹配策略的计算实验方法，试验结果表明，只有同时考虑用户需求变化和服务资源QoS（quality of service）属性变化，才能成熟应对多变的市场环境，达到最优的服务匹配；韦韫等［16］也认为面向服务的网络化协同制造资源优化配置，面向的对象是客户，要以客户需求为中心，通过制造网络搜寻并整合分散在同一企业的不同部分或不同企业间的可利用的、有竞争力的制造资源，从而对这些资源进行重组和充分利用。

在任务分配和资源配置优化上，周珂等［17］研究了协同制造多目标优化方案的评价指标体系，首先从制造产品的结构、性能、批量、工艺等方面深入探索在网络化制造环境下如何将制造任务分解至最小单元并对其进行最优的资源配置，然后将探索过程中的得到的动态信息充分利用、综合评价，最终建立评价指标体系。陈友玲等［18］面向云制造，从供应商生产能力的角度出发，建立引入生产组合的任务分配优化模型，并定义了质量相似性、可组合性及合作沟通性等影响任务分配的因素；韦韫等［16］认为生产作业的时间和成本以及生产加工和资源服务的质量与协同制造资源重组优化效果直接相关，并据此建立了网络化协同制造资源重组优化调度的数学模型；在产品定制协同制造的过程中，包北方等［19］认为制造产品的协同定制应该将制造企业的经济效益和客户的定制要求同时考虑在内，因此他提出了产品定制协同制造资源优化配置的双层规划模型，在该模型中客户满意度最大化是上层规划目标，而企业定制经济效益最大化为下层规划目标，在两者相对博弈的过程中找到最优资源配置方案。

3.3.2 协同制造平台的研究

王琦峰等［20］提出了一种基于语义服务的网络化协同制造执行平台，为制造企业在协同制造过程中的协作和协同提供了有力的信息平台支撑，实现了制造资源和信息的共享以及制造过程的协同管理与监控。和延立等［21］提出的跨企業协同制造平台是以制造网格为基础的，该平台涵盖了从制造资源的分配管理到制造任务的建模再到制造任务的管理的全过程，在该制造网格内的企业被分为两大类：资源企业和客户企业，前者主要为平台提供资源和制造服务；后者主要使用网格内的资源和服务，通过该平台实现制造企业间的资源共享，进而形成全球制造网络和全球制造链。李政等［22］认为目前Web服务的应用领域主要是在企业内部异构应用系统的整合以及B2B 电子商务，但这并未充分发挥出Web服务跨地域、跨企业、跨平台的优势，因此他们基于Web服务构建了网络化协同制造平台，并对该平台的运行实例做了详细描述。

3.3.3 协同制造领域的技术方法研究

范如意等［23］基于传感网服务整合架构（SWE）提出自适应传感器信息模型（ASIM），研究人才、技术、培训、服务、创新等第三方资源动态适配接入网络协同制造技术资源池的技术，助力实现众创资源的互联共享。在分布式网络中，面对复杂而庞大的协同制造系统，区块链技术为系统中的数据安全提供了安全可靠的保障［24］。面对协同制造企业众多类型的图表，陈亮等［25］利用OCR技术和关键点检测网络对其进行识别并提取相关数据，随后以用户需求为依据，生成针对性的文本描述，从而丰富了协同制造系统中的图表数据分析方法。3D打印技术具有快速制造单件产品的能力，这为企业验证新产品设计装配节约了大量时间，进而缩短了整个产品开发周期，因此3D打印技术被广泛应用于制造业的现代化生产制造过程中，来孝楠等［26］在产品的设计制造过程中融入3D打印技术，提出了矿山机械装备零部件远程双向协同制造系统，使矿山机械装备制造企业更具生产力。冯潼能等［12］以波音飞机为例，探讨了MBD 技术（Model Based Definition）在大型飞机在数字化协同设计、研制、制造中应用的一些方法以及存在的问题。

3.3.4 协同制造的模式研究

罗建强等［27］综合了传统网络协同制造和服务型制造的优点，提出一种新的协同制造模式——服务型网络协同制造模式，围绕产品全生命周期的服务嵌入网络协同制造，通过设计、制造、服务全过程的协同，制造网络内各主体的协作关系更加紧密，对网络内价值共创能力有极大的加强作用。庄存波等［28］提出了一种智能车间运行新模式——分布式自主协同制造，该模式以“物-物”互联为基础，以“智-智”协同为核心，为解决当前传统车间运行存在的问题提供了思路。高济等［29］提出了一种全新的协同制造应用架构模式——基于社交层规范的协同制造过程宏观调控，该架构模式有利于消除协同制造应用部署的信任危机，同时有助于克服管理域协同制造活动的不可控障碍。李强等［30］将“云制造”引入模具制造业，通过“模具云制造模式”对模具的生产制造进行分布式异地协同，对制造资源利用率的提高、制造周期的缩短、生产成本的控制等方面提供了很大帮助。

3.3.5 协同制造的模型研究

王有远等［31］对航空产品的协同制造进行详细研究，将协同制造的特点分解为协同制造知识表达、知识共享、知识重用等几个方面，并基于此构建了协同制造知识模型和分布式协同制造工作流程模型，此模型有缩短产品生产周期、提高生产效率、加深企业之间对协同制造知识的理解等优点。周欢伟［32］按照产品全生命周期将协同制造过程分为市场信息搜集、算法设计、智能制造、售后服务、供应链共享5个层次，各个层次不仅个体之间要相互协同，层次之间也要相互协同。协同制造服务以某种复杂产品或者零部件为核心，通过现代互联网技术和制造服务平台，将不同企业现有的以及潜在的制造资源进行合理的组织、优化、分配，最终按照客户需求为其提供精准的制造服务，它融合了制造业和服务业的特点［32］。马军等［33］综合考虑制造商和客户需求，基于Agent方法提出了融合制造任务元和制造服务元的协同制造服务双层元建模机制。姜洋等［34］从解决信息安全的角度出发，针对虚拟角色建立了混合访问控制模型，该模型将虚拟角色对共享资源的操作赋予了一定的阈值，只有在自己负责的具体子任务或项目中，才能一定的操作权限，这使得协同制造环境的安全性、机密性、完整性大大提高。

3.4 发展趋势

突现词是指在短时间内频繁出现，受到学者们广泛关注的关键词，因此突现词在一定程度上可以解释研究领域的发展趋势以及前沿动向，在关键词共线知识图谱的基础上，通过CiteSpace的Burst detection 功能对关键词共现图谱进行突现性分析，γ 值越小，突现词越多，本文在对关键词进行突现分析时，设置γ 值为0.3，选择突现强度排名前18的关键词，按照出现时间顺序进行排序，如图6所示。从突现强度看，“协同制造”的突现强度最大，但仅从2006持续至2008年，与当时党的十六大和十七大召开颁布的制造业相关政策有关，在这些政策的推动下，有关“协同制造”的研究集中且丰富；从突现时间看，2008年出现的突现词数量最多，“制造服务、语义、动态联盟、信息集成”都是在这一年成为研究热点，但持续时间不长，2009—2011年这些研究逐渐减少；从突现周期看，“云制造”的突现周期最长且突现强度位居第二，从2011年成为研究重点一直持续到现在，因此今后对协同制造的研究需重点关注“云制造”的相关理论和技术，要将“协同制造”与“云制造”结合起来研究。

3.5 研究述评

目前国内学者从不同维度对协同制造过程中任务及资源的分配、平台的构建、技术及方法的应用、协同制造的模式及模型等方面进行了深入的研究（如图7），为我国协同制造的进一步发展提供了扎实的理论基础，为早日实现“中国制造2025”做出了贡献。然而现有研究仍有一些不足：（1）现有研究对协同制造的内涵及相关概念的解释较为分散，没有系统深入分析协同制造的演化过程及云制造、智能制造、敏捷制造、网络化协同制造等概念与协同制造的关联。（2）协同制造是一个同时注重整体与局部、宏观与微观、有形与无形的动态有机过程，现有研究大多是从微观角度去分析协同制造的问题，所提出的对策普适性不足，聚焦于我国协同制造整体影响因素的研究较少，还未形成对相关产业或企业协同制造测度评价的指标体系。（3）协同制造中企业内部的管理以及企业间的协同管理非常重要，但很少有研究从企业管理的角度去分析构建协同制造的主体企业与协作企业之间的管理体制和机制。

4 结论与展望

本文基于CiteSpace软件对我国协同制造领域的文献进行可视化分析，得出以下结论：（1）我国协同制造领域的研究从1999年开始，经历了萌芽阶段、快速发展阶段、创新突破阶段和深入发展阶段，不同阶段的发文量与该时期颁布的政策有直接关系。（2）协同制造领域的作者网络和研究机构网络均呈现小集中、大分散的特点，被引频次高的作者之间形成局部的小网络，而研究机构的合作更多集中在同一省份或同一高校内部，与外部的合作及整体的紧密型有待进一步加强。（3）协同制造的研究内容和主题具有多样化的特点，根据关键词共线和聚类分析，现有研究热点包括：协同制造过程中任务及资源的分配、协同制造平台的构建、协同制造技术及方法的应用、协同制造的模式及模型等。

然而现有研究存在一定的不足，未来可从以下角度对我国协同制造进行深入研究：（1）系统分析协同制造的内涵。协同制造并非一成不变的，而是处于不断变化的过程之中，梳理协同制造的演化过程并区分我国与西方国家协同制造内涵的异同是十分必要的，有助于找准定位，吸取先进的经验。此外，应详细分析协同制造与智能制造、云制造、敏捷制造等概念之间的关系，并深入剖析引入这些概念的原因，形成系统的协同制造理论体系。（2）建立协同制造的评价体系。协同制造是一个同时注重整体与局部、宏观与微观、有形与无形的动态有机过程，影响协同制造的因素种类众多且复杂，要建立一套全面的、科学的、客观的协同制造测度或评价指标体系，对制造业产业及制造企业在协同制造方面进行有效的评价，帮助其找出阻碍当前发展的不利因素，进而推动进一步发展。（3）完善协同制造虚拟联盟的管理体制。协同制造融入了不同行业、不同地区、不同类型的企业，形成了一个数量众多、体系庞杂的虚拟联盟，如何协同管理这个联盟显得尤为重要。下一步的研究要重点关注各个制造企业内部、制造企业之间以及整个虚拟联盟的协调与平衡，从管理的视角考虑制造资源、人才、制造工藝等各个方面，完善现有的管理体制。