文摘
数字技术显示执行发展中节约型工业基地的重要作用。有效的采用数字技术可以帮助降低成本,提高制造业的可持续性和灵活性。然而,数字技术如何支持制造系统转型尚未详细分析,所以需要更多的概念和实证调查。本研究探讨数字制造业转型趋势通过结合文献法与生命周期模式和文献挖掘。一个集成的数据分析系统(ida),其中包括数据收集、数据分析和可视化过程。因此,dual-map叠加,关键词集群,时间表,和时区视图可视化识别的研究趋势三个主要方面:设计、大型集成电路和可持续生产的概念进化。此外,识别未来发展潜力的领域,生命周期基于模型的技术轨道识别,构建一个信息社会,工具,和整个数字转换的性能改进。此外,为了应对可持续发展,系统考虑企业战略和文化传递,技术集成和合作伙伴参与开发和评估,可以应付复杂的制造过程由于在不同地区不同行业的任务。
1。介绍
数字技术正在重塑世界经济,已成为一个新的经济增长动力。新的数字技术提供更多的创新和开发区企业和工业供应链组织(1]。基于信息技术的布局,如5 g通信网络、计算中心、工业网络平台、人工智能、区块链,和云计算,数字技术促进资源配置的方式在工业供应链,分工的潜在价值,合作的形式。数字连接打破了组织的内部和外部的障碍,而技术进步可以鼓励颠覆性创新和替代的竞争领域(2]。
集成先进技术和相关行业的数字化已经成为必不可少的工作特别是制造业务中实现可持续发展。集成这些先进的技术是非常支持生产力的进步,废物管理,时间管理,增强竞争优势。数字化是现在可持续制造环境的重要组成部分3]。制造业的发展开始早期19th从第一世纪或维多利亚时代的工业革命,蒸汽机被用于制造与供应链系统。第二次工业革命提出了大规模生产,电力生产的使用。这第二代工业化结合了电子和机器人被升级为制造过程(4]。渴望更可持续的导致了第四次工业革命的发展(I4.0),升级与集成的第三次工业革命的信息和通信技术(ICT),包括数字化、cyber-physical系统、人工智能和数据分析对提高生产力5]。
在实际实践中,制造业持续其数字转换。根据白皮书“第四次工业革命的影响供应链”由世界经济论坛发布的数字转换将降低企业生产成本的17.6%,收入提高22.6% (6]。然而,挑战来自技术景观的变化。第一个挑战是文化变革和员工管理企业。Araujo et al。7)被证明是一个强大的数字之间的联系领导和企业成功和生产力。商业领袖在制造业推进数字转换和改变他们的战略思考。众所周知,企业领导人不仅要深刻理解数字系统的影响,同时也促进数字虚拟系统,为企业的发展,他们必须与员工有效沟通和消费者大数据形势下(8]。换句话说,文化的改变和相关行为变化是主要的障碍在制造业9]。与此同时,这些障碍吸引了工业研究。弗兰克et al。10)提出一套新的技能需要有效地领导组织成一个不确定的、更具活力的未来。因此,设计实现领导机制在数字时代产生深远的需要(11]。然而,有制造业研究较少。
第二个挑战是技术进步和选择。的I4.0被认为是数字转换行业的基石。信息技术出现后,(它)在制造业,它使工厂更聪明,增加了人体工程学,适应性和资源效率。在瑞典,金属工业,使得在数字跳跃(12]。美国政府在2014年投资7000万美元建立一个数字实验室数字制造和创新,使制造业生产过程中实时协作和大数据分析(13]。数字化操作连接链的方式改变,这无疑促进了生产力(14,15]。然而,制造业的数字化提供了不同的机遇和挑战的投资在技术进步方面的进步。虽然上述文献综述提供了有价值的信息状态的可持续性和数字化文献,仍有许多需要文献计量方法分析这些文献。因此,面对复杂的工业过程,由于在不同的地区不同的任务,本研究确定了可持续的数字转换的途径和评价指标在制造业。
研究分析了制造业的数字化转型基于ida和总结研究流。也认识到整合的主要过程采用数字转换到企业。研究还确定所需的环境在制造业数字化的普及,以及如何构建它面临复杂的工业过程,由于不同的任务。此外,这项研究确定了基本体系结构框架和共享原则的数字化制造过程。
本文的其余部分列出如下:部分2描述了提出研究方法。部分3揭示了当前研究数字转换的制造业。部分4评估评价维度的可持续的数字转换支持系统在制造业,发展和几个重要的内容。最后,部分5总结了整个研究。
2。方法
2.1。综合数据分析系统(ida)
基于文献和文献挖掘的ida是专注于开发的数字转换在制造业行业分析。ida包括数据收集、数据分析和可视化过程。
作为一个综合集成的方法来阐明关键词趋势,科学的ida是来自Web开发的核心集合(WoS-CC)和CiteSpace指导研究回顾性分析和基于策略的管理发展轨迹。这个过程的主要步骤是描绘在图1。
数据是在2021年7月,收集与检索时期从1990年到2020年。T.S.搜索字符串=(数字转换或数字转换)和TS =(制造行业或制造业)。精炼后的文章搜索文件,我们涵盖510在其核心数据库。搜索完成时,所有相关文章都下载并保存在CiteSpace。CiteSpace是一种常用的统计分析工具基于Java环境,由Synnestvedt et al。16]。
2.2。数据分类和可视化分析
数据分类和可视化是必要的协助分析师快速识别数据的趋势。数据集的图示表示允许分析师可视化概念和新模式。在这项研究中,参数设置为时间片从1990年到2020年,网络构造使用最小生成树(MST)“修剪算法,和关键词被定义为节点。不同的网络分析的观点如dual-map叠加,集群,时间表,和时区进行描述如表所示1。
2.2.1。一个Dual-Map覆盖
dual-map叠加显示的科学组合模式对全球地图科学文献[17]。它介绍了细节引文链接和引用字段,如图2。从左到右,彩色曲线提出了引用路径,其中援引轨迹显示在左边的双重地图,和引用轨迹显示在右边。左边的圆圈的大小是由在一个领域发表的文章数量。citing-cited链接反映了制造业从领域,数字转换标记为“数学、系统、数学”字段标记为“系统、计算、计算机”和“经济学、经济、政治。”结果的基础上什么类型的期刊引用,dual-map叠加意味着可以移动数字转换的制造业从传统数学研究领域的一系列政策——和面向用户的关注领域。总之,这是一个组合的数学,管理和经济学的科学设计和利用计算机模型作为从科学政策转移知识的工具。具体而言,对于制造业的数字转换,从数学建模的研究趋势是传递科学信息社会政策。
2.2.2。可视化的科学文献从不同的维度
共存的地图(特征项,关键字,和学科分类)绘制如下:本研究以模块化和轮廓为两个关键指标来评估和识别来自CiteSpace结构网络的属性。发现模块化值是0.8698,如图3,这是一个相对较高的价值,反映了集群网络的合理性。此外,加权平均数轮廓是用来测量数据的集群效应。如果加权均值轮廓值大约是1,集群的结果是合理的,而如果是−1,集群的结果是不合理的。如果该值等于1,这是一个完美的结果(18]。这是两个集群的边界轮廓如果加权平均值等于0。索引在这项研究是计算为0.9549,这表明,制造业的数字转换相对较高。
网络包含846个节点和929个链接。55共存集群基于auto-labeling的原则确定。我们选择三个集群基于轮廓和加权平均值,也就是说,“可持续制造概念进化(# 0),”“大集成电路(# 1),”和设计(# 3)。集群0有76个成员,和最活跃的引文是Culot et al。19集群1有58个成员),最活跃的引用被Ranky et al。20.),和集群3有47个成员,最活跃的引文是喷泉21]。这三个与高水平的论文引用时间分析表2随着时间的推移,它显示了一个研究方向。进一步,基于前面的文章中,我们将整个研究分成三组从时间方面,如表所示3。均值(年)提出了数字转换在制造业产业发展集群首次出现在3(2001),然后在集群1(2008),然后在集群0(2016),破裂的这三个不同阶段组成的集群。第一阶段的内容是关于构建一个信息社会,第二阶段关注的组合决策工具,第三阶段主要关注整个数字转换的性能改进。
数据4和5结果集群的时间和时区。从时间轴,它阐述了集群水平的时间。的中心节点的颜色代表了时间的文献引用第一次,而中心部分的外部表示引用的其他时间,对应上面的时间轴模式的颜色。节点的半径表示文献被引用的频率。半径越大,越频繁的文献引用。关键节点周围紫色的戒指,连接两个以上不同的集群在大多数情况下。他们是高的节点中心由被引用的程度和频率(5,22]。
然后,研究趋势图生成一个时区视图识别的研究趋势。每个环之间展示两篇文章之间的连接关系。环的颜色代表破裂的暑热,戒指的大小代表了被引用的频率。每个环中心的代表出版时间在水平位置。
我们可以看到数据4和5、集群变化趋势进行描述在特定的时期:“设计”是紧随其后的是“大集成电路”,那么,“进化”可持续制造概念,从而揭示数字转换的制造业。在此基础上初步分析,三个数字转换制造业阶段确定。
国家合作网络分析来检查答案”研究在数字制造业的转型?“钟等。23]。我们发现71年的出版物是由项目团队包括德国研究人员,其次是团队包括来自美国的作者(46出版物),意大利(40出版物)和中国(34出版物)。
如图所示的细节6。此外,它描述了德国、美国和法国是活跃在中国的合作网络与其他国家/地区,而意大利的节点与中心是最近发现越高。一般来说,结果指出,数字转换的制造业主要是研究在欧洲和美洲大陆最近在全球许多国家成为一个热点。
2.3。生命周期Mode-Based技术轨迹
我们分析了进化阶段的数字转换在制造业基于技术生命周期模式。它有助于识别的研究轨迹,识别未来发展潜力的领域。在这个阶段,第一阶段的内容是关于构建一个信息社会,第二阶段与工具的结合,第三阶段主要关注整个数字转换的性能改进。根据库恩的观点(24),本研究阐述了如图7。
阶段我是许多研究要回答的问题。技术机会非常高在这个阶段。数据科学技术改造传统制造工艺带来了机会。数据驱动的公司可以充分考虑客户交互、流程控制、和合作方式,使现代企业建立基于数据的生产优势。现有研究已经注意到在多个领域数据技术的推动作用,如促进生产创新、交互式识别,和灵活和敏捷过程。然而,在这个阶段,它缺乏研究集成问题,如决策分析方法,动态仿真和网络分析汽车和低成本的库存控制的操作过程,供应链协调优化,设备资源和人力资源管理“一切都是数字”规则,然后制定生产过程的“最佳”资源。因此,数字技术推动生产创新是如何进行下一阶段了。
第二阶段的重点是开发和研究模型和工具的组合。这个阶段通常考虑两个方面:第一,采矿数字化转型的内在机制对生产创新;第二,管理范式和数字化。这些现有的研究全面探索促进数字化从客户的内部机制,过程中,合作,员工和领导水平和区分不同层次的角色在数字化的变换。
第三阶段有助于专业,重点是决策支持。接近智能制造行业,这是一个“如何更好”阶段。数字转换本身是一个复杂的系统工程,不仅仅是简单的生产过程中引入先进的管理工具。只有通过设计数据操作体系结构和授权级别的客户,协同流程,合作,企业员工,雇主可以实现数字化的优点。
3所示。制造业的数字化转型的趋势
促进制造业的数字转换,导致现有的研究在数字转换和制造业,ida展开研究现状的基本关键字,暗示了未来的研究趋势。在下面几节中,总结了研究范式。
3.1。信息社会建设的重要性
在信息时代,互联网和万维网改善协作和接近与减少繁重的非中介化。此外,设计师通过它的消费者更喜欢的方式影响企业。具体而言,它作为一个平台和工具,数字增强消费者,合作伙伴,和业务敏捷性25]。因此,消费者的灵活性使满意度的改善。同样的,合作伙伴敏捷使高效的合作,有助于一个双赢的局面,和业务敏捷性达到灵活性和福利。表4评论几篇文章和信息社会建设的必要性。
最近,最近文献4.0行业吸引了大量关注因为它最初是2011年在德国发起的。高科技推动形势下,一些需要能力,包括短生产周期、消费化、灵活性,有效合作,资源可持续性和快速决策程序。技术推动信息社会的进一步,广泛的方法是确定包括自主制造、数字化、小型化的“I4.0”项目(35]。面对广泛的“行业4.0”项目的方法,制造行业的利益相关者是思维策略。我们知道,数字制造使使用先进的和合适的变换整个生产更高效,灵活,和可持续的生产过程。因此,信息社会建设是数字化的制造业的第一步。此外,数字技术的融合速度信息社会的建设。
3.2。数字业务策略和系统的集成
最近,企业在几乎所有行业,尤其是制造业,努力运用新的数字技术和追求收入同时减少经济成本。现有的是由新的数字技术、数据、实际生产应用程序,和雇主应用技术来创造价值。因此,可以得出结论,是复合材料不仅技术因素,也是人类活动。
I4.0建造这座桥在制造业的技术进步。I4.0不是炒作,而是一个综合实践。关键技术因素包括5克、基于代理系统、智能工厂(36]。制造商必须尽快登机。在此之前,波特和米勒(37]提出的优势产业价值链中的信息,然后Vega-Jurado et al。38]证明了积极的技术收购和公司的创新性能之间的关系。与此同时,大数据技术改进的预测能力,防止资产故障,进一步使生产过程更加有效。人类活动帮助确定最优生产计划根据预定义的策略。除此之外,个体之间的交互和基础管理环境有助于推进领导人和雇主的性能。
此外,数字转换和战略管理的结合导致一个新的术语,“数字业务战略”(39]。数字变换探讨了集成数字技术的应用潜力和行业的工厂。之后,学者们探讨大数据的影响在竞争激烈的领域,如表所示5。
它可以得出的结论是,数字转换策略是一个蓝图,支持公司管理的转换,由于数字技术的集成,以及在业务转型。因此,领导人需要找到新的业务规范与一组数字数字重新定义业务策略。通过这种方式,可以发明新的竞争优势的制造业。
3.3。未来制造业的数字化
众所周知,工业环境影响管理,它可以被定义为工业活力,竞争,宽宏大量环境(45]。如今,组织需要适应数字技术和集成这些领导人的能力转换过程,吸引人才,并促进新的商业模式在数字世界竞争和对抗。
一些学者进行了实证分析,发现自定义的方法来提高数字业务战略和规划建设制造业(如表所示6)。此外,Ukko et al。49)实证研究了可持续发展战略的影响在数字业务战略和财务绩效之间的关系。Qrunfleh和Tarafdar43)提出了两种策略,“效率”和“灵活性”,改善供应链绩效和公司绩效。
总之,综合集成技术之间的选择和集成,和人力资源。共同进化的数字和社会技术是基础。了解如何制定、实施和评估数字商业策略,本研究将进一步探索的几个问题:(i)什么形式的组织,领导,员工需要形成和培养和受益于数字化面临不同的工业过程?(2)变化的环境中挑战和机遇会存在吗?(3)什么样的集成技术,领导,和策略是必要的吗?
4所示。讨论
本研究探讨了采用数字技术的潜在意义对特定竞争维度和评价并分析差异对不同公司的特点和概念框架。虽然在制造业几篇文章研究了数字转换,进一步分析制造业的可持续数字化支持系统是必要的。效率、可持续发展、国际竞争力四个元素方面的建设一个可持续发展的数字化系统的支持。效率的基础。有两个方面反映效率,减少时间(如开发时间和time-to-consumers),和降低成本(如价值链和制造过程)。更重要的是,有三个特征的频谱分配数字转换在制造业,包括操作流程、领导力和沟通,避免风险。三个方面的基础上,本研究进一步复核商业模式创新和数字策略之间的关系。凌晨et al。4]试图找出数字发展寻求新的方法来提高内部生产流程。从公司内部的角度来看,实时与业务流程集成,确保有意义的使用(14]。从互联的角度来看,信息流动在整个价值链是至关重要的,沟通效率的提高数据共享进程,进一步推动所有合作伙伴的协调行动50]。基于IT开发、利用的信息在复杂的真实世界的模拟的链,多数制造商可以提高效率,优化他们的整体生产和质量设置,同时减少资产。同时,复杂的成本预计将通过增加弹性下降明显由于发展,可以使用整个价值链(51]。总之,在考虑建立一个可持续的制造业数字化支持系统,效率是包含在所有方面的业务模型和策略。
可持续发展是一个复杂的和概念。从长远来看,Lozano [52)认为,可持续发展的知识有助于减少当前和未来的经济差距,环境退化和社会疾病。此外,可持续发展应该整合到组织目标,内部激励和评价系统,和组织决策支持系统。最后,在塑造可持续性监管政策方面,Amini和恩斯托克(1)认为,公司的经济、环境和社会问题在战略决策和设计过程是至关重要的。
在数字时代,制造业必须决定在实时和预测失败。众所周知,循环经济战略利益减少,再利用,再循环,并恢复工业共生。此外,数字循环经济似乎像一个可持续发展的社会的基石53]。然而,制造业可持续发展之间的关系和潜在的未来数字技术不完善54]。换句话说,没有明确的描述一个可持续发展的数字化系统的支持。因此,对于可持续发展的制造业的发展,需要一个长期的动态。可持续的数字化支持系统不仅专注于制造业认为特定的策略(例如,循环策略,供应链管理),而且组织结构和商业模式。此外,杰出的领导人访问集成所有潜在的数字技术,而不是只有一个特定的技术。未来研究的可行性和适用性制造业的数字化支持系统应该有能力支持采用在任何阶段的成熟,比如数据转换/分析水平,资源优化阶段,数据流的过程。
数字化转换制造业的商业模式设计和决策工具从传统的“制造和销售”模式为“sense-and-act”模型。两个特征指的是制造业的竞争地位考虑数字化:零边际成本的复制工作和零沟通差距(55]。此外,有一个网络管理的发展和评价数字转换策略在竞争力方面。这五个关键维度包括合作伙伴网络,核心竞争力,价值主张,分销渠道和目标消费者。合作伙伴网络问题,促进价值主张。核心竞争力还支持的价值主张。此外,发展措施,加强制造业的竞争地位通过增加其数字竞争力被认为是一个方法。进一步的分销渠道帮助提供产品和服务的目标消费者。消费者的满意度回馈价值定位和管理促进合作伙伴网络和核心竞争力。
有三个元素为制造商考虑数字转换期间,也就是说,商业策略,和评估,晋升。在具体的实现中,我们有两个维度:一个是业务维度,它使用它,另一个是文化维度。建立社会技术系统是基于一个文化组织(56]。价值创造和交付合作伙伴帮助提高效率和可持续性的一个产业。然而,没有保证答案谁负责制造业的数字化转换。数字转换策略可能会抵制各种分歧的一个公司或合作伙伴。因此,应对这种阻力,文化传递的领导能力是必要的,需要在合作伙伴协调。
可持续的数字化的技术方面是必要的支持系统。数字技术创新减少周期时间。查普曼和Kihn57]证明它集成财务绩效的积极影响。麦加et al。58)表明,制造业将收获经济利益通过投资成本控制系统和集成。数字技术整合导致一个可持续发展的数字化系统的支持。例如,“5 g +物联网”已被应用于37国民经济的重要行业,如原材料和设备制造。应用程序场景从外围链接如销售和物流内部链接等研发、生产控制和质量监控(59]。它被认为是一个必要的条件,一个国家形成新的发展模式,有效地促进高质量的制造业的发展。智能制造实现先进的生产模式,利用人工智能,5 g,区块链,VR / AR,等新一代信息技术和先进制造技术深度整合,旨在提高质量和制造业的核心竞争力。
在行业中,有三个维度对绩效评估,即效率、可持续性和竞争力。数字化涉及几个步骤从生产的输入和输出。认为人力资源输入、数字技术和沟通。指的是公司内部的生产制造和公司间的生产。输出被认为是数字服务和产品销售市场。在未来,性能量化是至关重要的。此外,版主的影响,比如谁负责数字转换,和数字技术的集成程度,应该研究。
总之,数字转换和评价是一个封闭循环,应全面调查。通过更好的管理,制造商可以降低生产成本和时间,提高合作伙伴的沟通在整个生命周期,实现可持续发展。
5。结论
数字经济重塑世界经济,后面的数字技术集成将它应用到更多的行业。许多国家已经努力提高制造业的数字化速度。然而,有几个挑战在数字化的背景下,主要是总结为企业的文化变革和员工的管理,和技术进步和选择。因此,安全数字转换的制造业在未来,需要建立一个可持续发展的数字化的支持系统,面临复杂的制造过程由于在不同地区不同行业的任务。本研究探讨了数字转换的趋势在制造业的帮助下一个集成的数据分析系统,包括数据采集、数据分析和可视化过程。dual-map叠加关键词集群,时间表,和时区视图可视化定位研究趋势的三个主要方面:设计、大型集成电路和可持续生产的概念进化。此外,为了应对可持续发展,系统考虑业务策略和文化传递,技术集成,建立和合作伙伴的参与和评价,处理复杂工业过程由于多样化的工业任务在不同地区。为进一步的性能评价、效率、可持续性和竞争力提出了未来,可以量化的性能改进。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。应用程序或自定义代码的软件可以从相应的作者在合理的请求。
伦理批准
没有ethics-related信息。
同意
作者可以自由接触任何参与这项研究的人寻求进一步澄清和信息。这手稿没有被发表或在部分或全部由另一个杂志,不考虑。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
材料制备、数据收集和分析结果由——商、李明。