Тематический анализ исследований в области Индустрии 4.0

Следует отметить, что понятие «Индустрия 4.0» впервые использовалось лишь в 2011 году в Германии. До этого цифровые технологии рассматривались как самостоятельные единицы.

Для выявления основных направлений и ключевых технологий Индустрии 4.0 были изучены научные публикации некоторых авторов.

Filippo Chiarello и соавторы [32] провели анализ публикаций для выявления отраслевых технологий Индустрии 4.0. Главной целью этого исследования являлось создание общей семантики для четвертой промышленной революции. Основной подход был основан на ключевых словах, которые должны быть идентифицированы в различных областях документов (название, аннотация, ключевые слова, полный текст статьи) и использоваться в качестве запросов. В данной работе были использованы исследования, опубликованные до 2017 года. В качестве источника данных авторы выбрали бесплатную онлайн-энциклопедию Wikipedia. Также в качестве исходных данных были использованы официальные правительственные документы ряда стран и наиболее цитируемые работы по Индустрии 4.0, взятые из базы данных Scopus.

В ходе исследования был сформирован обогащенный словарь, который определяется как набор вспомогательных технологий для Индустрии 4.0. Далее была произведена кластеризация технологий Индустрии 4.0. В результате были выявлены наиболее развитые технологии различных кластеров. Основными кластерами являются: большие данные, транзакции и цифровая валюта, интернет вещей, идентификация, производство.

Авторы работы анализируют не только названия публикаций, но также ключевые слова и полный текст статьи. Но, несмотря на это не все технологии Индустрии 4.0 были выделены. Более того слова «3D-печать» и «Аддитивное производство», которые обычно относятся к одному и тому же понятию, в данной работе определены в различные кластеры.

Pranab K. Muhuri и другие [33] провели детальный библиометрический анализ Индустрии 4.0. Они выявили высокопродуктивных авторов, наиболее влиятельных авторов, распространённые ключевые слова и продвинутые страны и институты. В качестве источника были использованы базы данных Web of Science (WoS) и Scopus. Авторы использовали исследования, опубликованные в период 2013-2017 годов. В работе выявлены следующие показатели эффективности:

Наиболее продуктивные авторы

Высоко цитируемые авторы

Топ исследовательских журналов

Наиболее продуктивные страны, публикующие работы по Индустрии 4.0

Топ ведущих институтов

Популярные ключевые слова

Наиболее высоко цитируемые статьи

В ходе работы Pranab K. Muhuri и др. [33] исследуют статьи наиболее влиятельных авторов и проводят детальный анализ каждой выделенной технологии. Таким образом, на основе публикаций наиболее влиятельных авторов определяются понятия ключевых технологий Индустрии 4.0.

Наиболее влиятельные авторы извлекаются на основе количества публикаций и общего количества цитирований. Однако такие показатели, как количество публикаций и цитирований не определяют качество статьи. Тем не менее, стоит отметить, что ключевые технологии концепции Индустрии 4.0 выявлены в достаточно полном объеме.

Sachin S. Kamble и соавторы [34] задавались следующими вопросами при проведении библиометрического анализа:

Каковы различные исследовательские подходы, используемые для изучения Индустрии 4.0?

Каков статус исследований в области Индустрии 4.0?

Для получения доступа к широкому спектру научных публикаций и конференций авторами была выбрана база данных Web of Science. Для проведения анализа использовались следующие ключевые слова: Индустрия 4.0, интеллектуальное управление, интеллектуальная фабрика, интеллектуальное производство, облачное производство, киберфизические системы, интернет вещей. Для проведения анализа публикаций было рассмотрено 85 работ. Анализ публикаций производился в период с 2012 по 2017 год. Sachin S. Kamble и др. [34] в данной исследовательской работе провели анализ на основе следующих показателей:

Авторы с высоким уровнем вклада

Издатели с высоким уровнем вклада

Страны с высоким количеством публикаций

Наиболее часто используемые ключевые слова

Распределение публикаций по категориям исследования:

Технологии Индустрии 4.0 (67% статей)

Общая теория и концепция Индустрии 4.0 (45% работ)

Человеко-машинное взаимодействие (24% статей)

Устойчивое развитие промышленности (18% работ)

Интеграция цехов и оборудования

На основе этих данных авторы определяют статус исследований в области Индустрии 4.0, а также выделяют различные исследовательские подходы. Следует отметить, что авторы выделили основные принципы для внедрения Индустрии 4.0, такие как совместимость, децентрализация, виртуализация, возможность работы в режиме реального времени, модульность и ориентация на обслуживание.

По результатам исследования авторы выявили основные темы публикаций, ключевые технологии четвертой промышленной революции, а также выделили основные принципы Индустрии 4.0. Однако данная работа ограничивается количеством исходных публикаций, поэтому результаты исследования могут быть не точными.

Таким образом, изучив данные исследования, можно сделать вывод, что предметные области и ключевые технологии Индустрии 4.0 у разных авторов практически совпадают (Таблица 5).

Таблица 5. Ключевые технологии Индустрии 4.0, определенные в публикациях

Авторы	Источник данных	Предметные области	Ключевые технологии
Filippo Chiarello и др. [32]	- Wikipedia - Scopus - Официальные документы	- Инжиниринг - Информатика - Менеджмент - Наука принятия решения - Наука о материалах	- Большие данные - Интернет вещей - 3D-печать -Аддитивное производство - Виртуальная реальность - Дополненная реальность
Pranab K. Muhuri и др. [33]	- WoS - Scopus	- Инжиниринг - Информатика - Телекоммуникации - Автоматизация систем управления	- Киберфизические системы - Большие данные - Облачные вычисления - Интернет вещей - Автоматизация - Умные фабрики - Моделирование - Дополненная реальность - Визуализация вычислений
Sachin S. Kamble и др. [34]	- WoS	- Информатика - Менеджмент и бизнес - Инжиниринг - Телекоммуникации	- Большие данные - Моделирование и прототипирование - Аддитивное производство - Интернет вещей - Виртуальная реальность - Робототехнические системы - Дополненная реальность - Облачные вычисления

Стоит отметить, что Sachin S. Kamble и соавторы [34] выделили основные темы исследований, а Filippo Chiarello и соавторы [32] распределили полученные результаты на кластеры. Однако эти кластеры включают в себя понятия, которые не полностью характеризуют определенный кластер. Остальные авторы не определили темы исследований.

Обобщая вышеизложенное можно сделать вывод, что целью библиометрического анализа является получение новых знаний. Существует два подхода библиометрического исследования: направление, основанное на количественных показателях и направление, основанное на качественных показателях. Для выявления тем публикаций используются методы тематического моделирования, которые разделяются на лингвистический и статистический анализ. Основными проблемами библиометрического анализа являются: большое количество данных, отсутствие объективности, противоречивость данных, отсутствие ясности в результатах.

Проведя анализ некоторых работ, посвященных применению библиометрического анализа в публикациях, связанных с Индустрией 4.0, можно сделать вывод, что эти исследования основаны на количественных показателях. Большинство исследований посвящено выявлению ключевых слов. Также следует отметить, что Индустрия 4.0 - это бурно развивающаяся область науки, а в изученных выше работах рассматривались публикации только до 2017 года. Именно поэтому необходимо провести тематический анализ исследований в области Индустрии 4.0.



ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ИНДУСТРИИ 4.0

3.1 Сбор и обработка данных

В этом исследования в качестве источника данных была выбрана одна из самых обширных баз данных рефератов и цитирования, включающая тысячи рецензируемых журналов в области науки, техники, медицины и социальных наук - Web of Science (WoS). Эта база данных дает доступ к широкому спектру научных публикаций и конференций.

В ходе исследования для отбора публикаций было использовано ключевое слово «Industry 4.0». Сроки проведения анализа ограничены временными рамками 2011-2019 гг., поскольку именно в 2011 году понятие «Индустрия 4.0» впервые упоминалось в Германии. Поиск осуществлялся по названию публикации, ключевым словам и аннотации. В результате поискового запроса было получено 6684 публикации. В таблице 6 представлено распределение этих документов по типу. Наибольшее количество публикаций приходится на тип документа «статьи» и «труды конференций», что составляет 94%.

Таблица 6. Распределение документов по типу

Источник: WoS

Тип документа	Количество публикаций	Процент от общего количества
Статьи	3156	47,22%
Труды конференций	3131	46,84%
Редакционные статьи	232	3,47%
Рецензии	207	3,1%
Главы книг	73	1,1%
Ранний доступ	39	0,58%
Новости	11	0,17%



Как говорилось ранее Индустрия 4.0 быстро развивающаяся отрасль. Интерес к данной теме подкрепляется резкой тенденцией к росту объема публикаций. На рисунке 6 показано количество публикаций по годам. Следует отметить, что в 2015 году резко увеличилось количество публикаций в области Индустрии 4.0, а далее наблюдается восходящий тренд. Самое большое количество публикаций приходится на 2019 год - 2062 статьи. Вероятнее всего, количество публикаций с течением времени будет только увеличиваться.

Рисунок 6. Публикации по годам

В таблице 7 представлено распределение научных публикаций между основными областями исследований.

Таблица 7. Публикации по областям исследований

Предметная область	Количество публикаций	Процент от общего количества
Инжиниринг	3051	45,65%
Информатика	1633	24,43%
Автоматизация систем управления	607	9,08%
Экономика предприятия	572	8,56%
Телекоммуникации	371	5,55%
Химия	351	5,25%
Научный менеджмент	327	4,89%
Наука о материалах	309	4,62%
Экология	266	3,98%
Науки о пищевых технологиях	257	3,85%
Образовательные исследования	215	3,22%

Следует отметить, что в исследованиях стали преобладать области связанные с автоматизацией, телекоммуникацией и экологией, в отличие от ранее рассматриваемых работ, где публикации брались до 2017 года. В этих работах преобладали такие предметные области как информатика, инжиниринг, менеджмент и наука о принятии решений. Также необходимо добавить, что на область инжиниринга приходится практически половина публикаций. Инженерия и информатика - это предметные области, которые в основном ориентированы на Индустрию 4.0.

На основе извлеченных данных на Рисунке 7 представлены топ-10 наиболее продуктивных стран по количеству публикаций. Как и в предыдущих работах, основной вклад в исследования вносят авторы из Германии, Китая, США и Испании. Однако топ-10 завершают такие страны как Индия и Россия, которые ранее не состояли в этом списке.

Рисунок 7. Публикации в разрезе стран

Данные статистические показатели позволяют определить тенденции развития Индустрии 4.0. Таким образом, ежегодно количество научных публикаций увеличивается в геометрической прогрессии. Основными типами документов являются статьи и труды конференций. Преобладают публикации в сфере инжиниринга и информатики. Наиболее продуктивными странами являются Германия, Китай, Италия и США. Авторы из этих стран внесли огромный вклад в развитие Индустрии 4.0.

3.2 Анализ данных с использованием инструмента VOSviewer

Для выявления и анализа ключевых слов был выбран библиометрический инструмент VOSviewer [35]. Данное программное обеспечение является наиболее широко используемым инструментом для визуализации информации. Также следует отметить, что программа позволяет работать с данными из различных источников [36].

Чтобы выбрать наиболее популярные ключевые слова были загружены 6684 публикации, которые рассматривались в предыдущем разделе. Для проведения анализа использовались ключевые слова, которые ввели сами авторы. Для удаления из анализа совсем редких терминов был введен порог встречаемости ключевых слов, поэтому анализ проводился только для тех ключевых слов, которые встречались как минимум 7 раз. Чтобы повысить специфичность связей между статьями, необходимо удалить слишком общие термины, которые не имеют отношения к области Индустрии 4.0.

В публикациях авторы используют различные обозначения одного и того же термина, например, «Industry 4.0» используется в различных вариациях: «4.0 industry», «4th industrial revolution», «fourth industrial revolution», «i4.0» и т. д. Однако данная программа не позволяет объединить несколько узлов графа прямо на экране. Для устранения этой проблемы необходимо создать тезаурус (Приложение 1). Таким образом, анализ включал в себя 262 термина.

После объединения схожих понятий и удаления общих терминов, была получена карта наиболее часто используемых ключевых слов (Рисунок 8). Крупными узлами выделены наиболее часто употребляемые ключевые слова. Также программа разделила термины на кластеры, которые имеют разные цвета. Так, например, красным выделены термины, связанные с основными технологиями Индустрии 4.0. Под зеленым цветом объединены понятия, связанные с цифровизацией. Синим цветом выделены ключевые слова, которые связаны с основными процессами цифровых компаний. Термины, окрашенные в коричневый цвет, затрагивают тему взаимодействия робота и человека, а также охватывают понятия дополненной и виртуальной реальности. Желтые ключевые слова относятся к искусственному интеллекту и машинному обучению. И наконец, голубым цветом выделены термины, связанные с беспроводными сетями.

Рисунок 8. Карта наиболее часто используемых ключевых слов

В таблице 8 представлены наиболее часто используемые ключевые слова в соответствии с цветом кластера. Всего выявлено 6 кластеров. В первом кластере объединены термины, определяющие технологии Индустрии 4.0, а также связанные с бережливым производством. Данная тема является наиболее объемной по количеству ключевых слов. Темой второго кластера является «Цифровая экономика». Здесь затрагиваются такие понятия как образование, рынок труда, безработица, малые и средние предприятия и т. д. Данный кластер содержит 75 ключевых слов. Третий кластер можно объединить под темой «Процессы». На основе полученных данных, можно предположить, что термины, упоминающиеся в этом кластере, описывают процессы организаций, которые хотят внедрять технологии цифрового производства. Данная тема содержит 45 ключевых слов. Ключевые слова четвертого кластера тесно связаны с понятиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Здесь также затрагивается тема устойчивого развития и управления активами. Темой пятого кластера является «Взаимодействие человека и робота». Эта тема также включает в себя технологии дополненной и виртуальной реальности. Пятый кластер определяется темой «Беспроводные сети». Данный кластер содержит всего лишь 5 ключевых слов.

Таблица 8. Ключевые слова и темы кластеров

№	Цвет кластера	Количество ключевых слов	Тема	Основные ключевые слова
1.	Красный	85	Технологии Индустрии 4.0	- Большие данные - Интернет вещей - Киберфизические системы - Облачные вычисления - Кибербезопасность - Блокчейн - Анализ данных - Управление данными - Автоматизация промышленности - Идентификация - Прогностическая аналитика - Умная фабрика - Бережливое производство
2.	Зеленый	75	Цифровая экономика	- Цифровизация - Цифровая трансформация - Глобализация - Малые и средние предприятия - Образование - Автоматизация - Цифровые технологии - Рынок труда - Бизнес-модели - 3D-печать и аддитивное производство - Управление знаниями - Безработица
№	Цвет кластера	Количество ключевых слов	Тема	Основные ключевые слова
3.	Синий	43	Процессы производственных компаний	- Планирование - Контроль - Цифровое производство - Цифровой близнец - Процесс контроля - Процесс усовершенствования - Принятие решений - Моделирование - Дискретно-событийное моделирование - Энергетическая эффективность - Цепочка поставок - Виртуальный ввод в эксплуатацию
4.	Желтый	27	Искусственный интеллект и машинное обучение	- Искусственный интеллект - Нейронные сети - Устойчивое производство - Искусственные нейронные сети - Управление активами - Машинное зрение - Машинное обучение - Глубинное обучение - Анализ данных - Мониторинг состояния
5.	Коричневый	27	Взаимодействие человека и робота	- Дополненная реальность - Виртуальная реальность - Сотрудничество человека и робота - Взаимодействие человека и робота - Робототехника - Человеческий фактор - Поддержка - Безопасность - Гибкое производство
№	Цвет кластера	Количество ключевых слов	Тема	Основные ключевые слова
6.	Голубой	5	Беспроводные сети	- Промышленные беспроводные сети - Беспроводные сети - Потребление энергии - Фабрика будущего - Надежность

На основе ключевых слов публикаций, было выявлено 6 тем. Наиболее популярными и влиятельными темами являются «Технологии Индустрии 4.0» и «Цифровая экономика».

Таким образом, библиометрический инструмент VOSviewer позволяет визуализировать данные, находить ключевые слова и определять их по кластерам. Достоинствами этой программы являются возможность работы с различными типами данных, способность правильного определения словосочетаний в качестве ключевых слов. Недостатком данного инструмента является то, что так называемые стоп слова, необходимо удалять вручную, что занимает много времени. Также для объединения одинаковых по смыслу значений приходится создавать тезаурус.

3.3 Анализ данных с использованием инструмента Knime Analytics

На сегодняшний день наиболее популярным вероятностным методом тематического анализа является латентное размещение Дирихле LDA. Для реализации данного метода был использован инструмент анализа данных Knime Analytics Platform [37]. Данная программа позволяет реализовывать полный цикл анализа данных, включая чтение данных из различных источников, преобразование и фильтрацию, анализ, визуализацию и экспорт.

Для проведения тематического анализа был использован рабочий процесс, изображенный на Рисунке 9. Первым этапом является чтение исходных данных из файла. После загрузки файла требуется предварительно обработать исходные данные:

Удалить знаки препинания и цифры

Удалить общие термины, которые не имеют отношения к теме (стоп слова)

Лемматизация слов, то есть сведение слов к их базовой форме

Все эти этапы содержатся в обёрнутом метаузле «Предварительная обработка данных». Этот процесс предполагает предварительную маркировку данных, приведение слов к их базовой форме и удаление пунктуации и стоп слов.

Рисунок 9. Рабочий процесс извлечения тем

В рабочем процессе «Трансформация» осуществляется создание вектора документа, и удаляются термины, которые встречаются очень редко и они не оказывают большого влияния на пространство объектов. Также в этом процессе можно уменьшить размерность пространства объектов с сохранением важной информации.

Для реализации алгоритма LDA на платформе Knime необходимо использовать узел «Topic Extractor (Parallel LDA)». Однако этот узел требует от пользователя заранее определить количество тем, которые должны быть извлечены. Это было бы относительно легко, если бы пользователь уже знал, сколько тем он хочет извлечь из данных. Но часто, особенно в неструктурированных данных, таких как текст, бывает довольно трудно заранее оценить, сколько тем существует. Поэтому для выявления оптимального количества кластеров был использован метод «локтя».

Идея метода локтя состоит в основном в том, чтобы запустить кластеризацию k-средних по входным данным для диапазона значений числа кластеров k (например, от 1 до 20), а для каждого значения k впоследствии вычислить внутрикластерную сумму квадратов ошибок (SSE), которая представляет собой сумму расстояний всех точек данных до соответствующих центров кластеров. Затем значение SSE для каждого k выводится на диаграмму рассеяния. Лучшее число кластеров - это число, при котором происходит падение значения SSE, дающее угол на графике [38].

Для выявления оптимального количества тем с помощью метода «локтя» необходимо вычислить сумму квадратов ошибок для кластеризации. Подробный процесс вычисления значения SSE показан на рисунке 10.

Рисунок 10. Вычисление суммы квадратов ошибок для кластеризации с заданным k

Оптимальное количество кластеров определяется автоматически в рабочем процессе, принимая расстояния последующих значений SSE и сортируя шаг с наибольшим расстоянием сверху [38]. Оптимальное количество тем в данном случае равно 15, так как первое падение SSE происходит при k=14.

После определения оптимального количества тем, данные передаются в узел «Извлечение тем из документов». Далее подсчитывается количество упоминаний для каждого термина. На основе полученных данных было создано облако слов на Рисунке 11.

Рисунок 11. Облако слов

Размер термина в облаке слов определяет его популярность. Наиболее часто встречаемые слова имеют большой шрифт. Менее популярные слова имеют маленький шрифт. Цвета слов соответствуют определенному кластеру. Например, зеленым выделены слова из первого кластера. Как уже отмечалось ранее, при реализации метода LDA одни и те же слова могут встречаться в различных кластерах. Наиболее часто встречаемыми ключевыми словами являются: индустрия, технология, система, процесс, производство, промышленность, исследование.

В таблице 9 представлены наиболее часто используемые слова в соответствии с их кластером. Стоит отметить, что слово «industry» подразумевает Индустрию 4.0, так как цифры были предварительно удалены из данных.

Таблица 9. Ключевые слова и темы кластеров

Кластер	Популярные слова	Тема
topic_1	system, industry, model, process, propose, result, method, tourism, machine, production	Общее описание Индустрии 4.0
topic_2	system, production, industry, study, manufacturing, process, design, model, health, method	Общее описание производства в целом
topic_3	datum, industry, network, industrial, paper, propose, base, technology, system, application	Технологии, системы и приложения Индустрии 4.0
topic_4	industry, variety, concept, source, result, ppm, study, industrial, analysis	Промышленность с точки зрения науки
topic_5	industry, system, research, technology, supply, framework, chain, literature, paper, smart	Исследования технологий Индустрии 4.0
topic_6	system, datum, industrial, technology, industry, process, production, manufacturing, material, propose	Системы и технологии в производственных процессах
topic_7	process, design, industry, tool, system, control, method, model, base	Процессы производственных компаний
Кластер	Популярные слова	Тема
topic_8	industry, activity, study, oil, strain, result, enzyme, mgl, food, evaluate	Индустрия 4.0 в пищевой промышленности
topic_9	industry, digital, university, educational, education, regional, purpose, paper, research, market	Цифровизация образования
topic_10	industry, research, study, result, paper, model, system, development, technology	Технологии в сфере образования
topic_11	industry, technology, study, research, model, business, development, digital, i40, paper	Влияние цифровых технологий на бизнес-модель компании
topic_12	process, industry, system, smart, research, product, design, industrial, datum, study	Процесс создания «производственных умных фабрик»
topic_13	industry, manufacturing, system, technology, study, production, model, research, scheduling, cost	Производственные системы, технологии и их стоимость
topic_14	patient, result, method, blood, increase, objective, study, include, graft, emergency	Цифровизация в сфере здравоохранения
topic_15	iot, industry, system, process, datum, product, study, technology, security, model	Технология «Интернет вещей»

Первая тема, связана с описанием целей, моделей, методов, процессов и результатов Индустрии 4.0. Вторая тема касается производства в целом. Третья тема связана с технологиями, системами и приложениями, которые используются в Индустрии 4.0. Четвертая тема определяет промышленность с точки зрения науки. Пятая тема посвящена исследованиям технологий Индустрии 4.0. Шестая тема связана с системами и технологиями в производственных процессах. Очевидно, что седьмая тема посвящена описанию процессов производственных компаний. Восьмая тема касается деятельности пищевой промышленности. Девятая тема связана с цифровизацией в образовании. Десятый кластер также связан с обучением и исследованиями, однако затрагивает и тему развития технологий. Одиннадцатый кластер опять же затрагивает тему обучения и исследования, однако здесь также упоминается бизнес-модель и цифровые технологии. Можно предположить, что двенадцатая тема связана с процессом создания «умных фабрик». Тринадцатая тема связана с системами и технологиями производства, однако здесь упоминается также понятие стоимости. Очевидно, что четырнадцатая тема связана со здравоохранением. Возможно, речь идет о цифровизации в сфере здравоохранения. Последняя тема посвящена технологии «Интернет вещей».

Таким образом, с использованием метода «Локтя» было выявлено 15 основных кластеров. Для выявления наиболее часто встречаемых слов был применен метод LDA, который предполагает повторение одних и тех же слов в различных кластерах. Поэтому для интерпретации темы использовались слова, которые более и менее отличаются от основного потока. Наиболее явно выраженными темами являются: «Общее описание Индустрии 4.0», «Цифровизация образования», «Индустрия 4.0 в пищевой промышленности», «Цифровизация в сфере здравоохранения» и «Технология Интернет вещей».



3.4 Оценка современного состояния исследований в области Индустрии 4.0

Индустрия 4.0 становится центром внимания в отношении будущих производственных систем в развитых странах. Данная концепция рассматривается как новый фундаментальный сдвиг парадигмы не только в промышленном производстве. Речь идет об общей трансформации с использованием цифровой интеграции и интеллектуального инжиниринга.

Интерес к данной теме подтверждается растущим количеством научных публикаций. В ходе проведения тематического анализа были выгружены 6684 публикации, связанные с Индустрией 4.0, начиная с 2011 по 2019 год. При проведении предварительного анализа были выявлены следующие характеристики исходных данных:

Наибольшее количество публикаций приходится на тип документа «статьи» и «труды конференций», что составляет 94%.

Наблюдается восходящий тренд публикаций. Самое большое количество публикаций приходится на 2019 год - 2062 статьи.

Наибольшее количество публикаций приходится на область инжиниринга и информатики.

Основной вклад в исследования вносят авторы из Германии, Китая, США и Испании.

В таблице 10 представлено сравнение тем, выявленных двумя способами.

Таблица 10. Сравнение выявленных тем

	Анализ с использованием VOSviewer	Анализ с использованием Knime Analytics
Основные темы	- Технологии Индустрии 4.0 - Цифровая экономика - Процессы производственных компаний - Искусственный интеллект и машинное обучение - Взаимодействие человека и робота - Беспроводные сети	- Общее описание Индустрии 4.0 - Общее описание производства в целом - Технологии, системы и приложения Индустрии 4.0 - Промышленность с точки зрения науки - Исследования технологий Индустрии 4.0 - Системы и технологии в производственных процессах - Процессы производственных компаний - Индустрия 4.0 в пищевой промышленности - Цифровизация образования - Технологии в сфере образования - Влияние цифровых технологий на бизнес-модель компании - Процесс создания «производственных умных фабрик» - Производственные системы, технологии и их стоимость - Цифровизация в сфере здравоохранения - Технология «Интернет вещей»

Для выявления основных тем и ключевых слов исследований был проведен тематический анализ публикаций двумя способами. В первом случае был использован инструмент визуализации данных VOSviewer. При проведении анализа первым способом было выявлено 6 основных кластеров и наиболее часто используемые ключевые слова. Второй подход подразумевает использование платформы Knime Analytics, который проводит полный анализ данных, используя метод LDA. С помощью этого инструмента были выявлены 15 основных тем и ключевые слова, которые связаны с этими кластерами.

Следует отметить, что некоторые темы пересекаются. Например, тема «Процессы производственных компаний» выявились в обоих подходах. Тема «Цифровая экономика» выявленная первым способом включает в себя темы «Цифровизация образования», «Цифровизация в сфере здравоохранения», которые представлены во втором столбце таблицы. Также тема «Технологии Индустрии 4.0» включает в себя следующие темы: «Технологии, системы и приложения Индустрии 4.0», «Исследования технологий Индустрии 4.0», «Системы и технологии в производственных процессах», «Влияние цифровых технологий на бизнес-модель компании», «Производственные системы, технологии и их стоимость» и «Технология интернет вещей».

Сопоставив полученные результаты, можно выделить следующие наиболее влиятельные темы в области Индустрии 4.0:

Технологии Индустрии 4.0. Эта тема включает различные цифровые технологии, информационные системы и приложения. Также данная тема содержит исследования, которые определяют влияние технологий на модель производства, способы, методы и стоимость их внедрения.

Цифровая экономика. Данная тема выявлена из публикаций, в которых обсуждалась цифровизация различных отраслей экономики. Например, при проведении анализа были явно выявлены темы, связанные с цифровизацией образования и здравоохранения. Сюда также входят исследования на тему влияния цифровизации на рынок труда, безработицу и т. д.

Процессы производственных компаний. Публикации на эту тему затрагивают практически все процессы производства. Скорее всего, в этих публикациях определяются изменения производственных процессов при внедрении технологий Индустрии 4.0.

Взаимодействие человека и робота. Данная тема затрагивает проблемы человеко-машинного взаимодействия, включая поддержку и безопасность. Также сюда можно включить тему создания «умных фабрик», так как данное понятие подразумевает автономную работу организации с минимальным участием человека.

Понятие концепции Индустрии 4.0. Эта тема включает в себя основные характеристики и проблемы четвертой промышленной революции. Публикации на эту тему описывают структуру и концепцию Индустрии 4.0.

Таким образом, в результате проведения анализа, были выявлены основные 5 тем, наиболее часто затрагиваемые в научных публикациях. Данные результаты анализа сопоставимы с результатами работы Sachin S. Kamble и соавторов [34]. В исследовании этих авторов были выявлены такие темы как «Концепция и структура Индустрии 4.0», «Технологии Индустрии 4.0» и «Человеко-машинное взаимодействие».

На основании вышеизложенного можно сделать вывод, что темпы развития Индустрии 4.0 набирают обороты. В результате библиометрического анализа публикаций было выявлено, что интерес к теме четвертой промышленной революции возрастает. В итоге были выявлены следующие количественные характеристики исследований:

Распределение публикаций по типу документов

Публикации по годам

Публикации по областям исследований

Наиболее влиятельные страны

В результате анализа с использованием инструмента визуализации VOSviewer были выявлены основные 6 тем. Данные темы включали в себя различные ключевые слова. На основе выявленных ключевых слов можно определить основные технологии Индустрии 4.0: большие данные, интернет вещей, киберфизические системы, облачные вычисления, кибербезопасность, блокчейн, 3D-печать и аддитивное производство, искусственный интеллект, виртуальная и дополненная реальность.

В результате проведения тематического анализа с использованием инструмента Knime Analytics Platform были определены 15 основных кластеров. Также были выявлены ключевые слова для каждого кластера. С помощью средств визуализации было построено облако слов, где размер шрифта определяет популярность использования термина.

Сопоставив полученные результаты, были выявлены основные темы публикаций в области Индустрии 4.0:

Технологии Индустрии 4.0

Цифровая экономика

Процессы производственных компаний

Взаимодействие робота и человека

Понятие концепции Индустрии 4.0

Стоит отметить, что на сегодняшний день произошел сдвиг интересов исследователей, так как выявлены новые темы, такие как «Цифровая экономика» и «Процессы производственных компаний». Эти темы начали набирать популярность в последние 3 года.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе выполнения данной исследовательской работы были реализованы все поставленные задачи и, как следствие, достигнута цель работы - выявлены основные темы публикаций в области Индустрии 4.0 с 2011 года на основе тематического анализа.

В данной работе был проведен тематический анализ исследований в области Индустрии 4.0. В первой главе определены наиболее быстроразвивающиеся технологии, такие как малые роботы, интернет вещей, большие данные и машинное зрение. Также определены основные принципы, следуя которым, необходимо внедрять технологии Индустрии 4.0 в производственных компаниях.

Во второй главе были выявлены основные проблемы проведения тематического анализа, а также обобщены результаты исследований некоторых авторов, которые провели библиометрический анализ публикаций в области Индустрии 4.0.

В третьей главе был осуществлен библиометрический анализ публикаций. В результате проведения анализа были выявлены основные характеристики публикаций:

Наблюдается восходящий тренд публикаций. Самое большое количество публикаций приходится на 2019 год - 2062 статьи.

Наибольшее количество публикаций приходится на тип документа «статьи» и «труды конференций», что составляет 94%.

Наибольшее количество публикаций приходится на область инжиниринга и информатики.

Основной вклад в исследования вносят авторы из Германии, Китая, США и Испании.

По результатам тематического анализа были выявлены основные темы исследований в области Индустрии 4.0:

Технологии Индустрии 4.0

Концепция и структура Индустрии 4.0

Цифровая экономика

Процессы производственных компаний

Взаимодействие робота и человека

Данные темы сопоставимы с результатами, которые выявили Sachin S. Kamble и соавторы [34] в своей работе. Однако в последние годы произошёл небольшой сдвиг интересов исследователей. Наиболее популярными стали темы, связанные с цифровизацией и процессами производственных предприятий.

Анализ ключевых слов публикаций в области Индустрии 4.0 позволил определить наиболее популярные технологии: интернет вещей, большие данные, киберфизические системы и облачные вычисления.

Необходимо добавить, что остальные технологии Индустрии 4.0, которые выявлены в качестве ключевых слов, были также определены в достаточно полном объеме, однако они встречались реже.

В заключение стоит отметить, что концепция «Индустрия 4.0» с каждым годом набирает популярность. Мировая экономика находится на пороге четвертой промышленной революции. Технологии Индустрии 4.0 позволяют выйти на новый уровень промышленного производства, в котором все системы, оборудование и сотрудники компании взаимодействуют в едином информационном пространстве.

Переход производителей к роботизированным производствам и концепции «умных фабрик» приведет к сокращению затрат за счет роботизации ручного труда, а следовательно, к значительному снижению себестоимости конечного продукта.

Однако необходимо понимать, что требования к внедрению цифровых технологий сделали информационные системы более сложными, что привело ко многим другим проблемам, таким как информационная безопасность, целостность данных, надежность систем и т.д. Для реализации концепции «Индустрия 4.0» требуется создать необходимые условия для внедрения цифровых технологий, а также разработать единые стандарты.

Постоянный рост количества новых публикаций и появление новых технологий Индустрии 4.0 создают некую неопределенность для исследователей. Тематический анализ публикаций позволяет определить структуру и закономерности развития Индустрии 4.0.

Литература показывает, что предыдущие исследования в области четвертой промышленной революции были в основном сосредоточены на основных концепциях Индустрии 4.0. В литературе был выявлен дефицит исследований, которые определяют популярные темы публикаций в области Индустрии 4.0. Поэтому данная исследовательская работа может внести значительный вклад в научную литературу.

Полученные данные показывают, что методика тематического моделирования дает полезные библиометрические результаты. На сегодняшний день наиболее влиятельными темами являются «Технологии Индустрии 4.0» и «Цифровая экономика». Это связано с тем, что технологии Индустрии 4.0 постоянно развиваются и усовершенствуются. Популярность темы «Цифровая экономика» связана с тенденцией цифровизации экономических процессов во всем мире.

Таким образом, можно сказать, что результаты тематического анализа определяют основные направления развития концепции «Индустрия 4.0».

Подводя основные итоги исследовательской работы, можно отметить, что постоянный рост научных публикаций в области Индустрии 4.0 определяют важность проведения тематического анализа. Тематические методы в сочетании с современными техническими средствами и информационными ресурсами позволяют существенно расширить возможности исследования данной области науки и структурировать огромное количество данных.

Результат тематического анализа позволяет определить основные направления развития конкретной области науки.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Борисов И.В. Индустрия 4.0: понятие, концепции, тенденции развития // Стратегии бизнеса. 2018. - 58 с.

Индустрия 4.0 [Электронный ресурс] / Научно-исследовательский институт полимерных материалов. - URL: http://www.niipm.perm.ru/press_tsentr/novosti/novosti_kompanii. (Дата обращения: 26.03.2020).

На пороге революции [Электронный ресурс]. - URL: https://nag.ru/articles/article/30196/na-poroge-revolyutsii-chetv-rtoy-promyishlennoy.html. (Дата обращения: 11.03.2020).

Цифровая Индустрия 4.0 [Электронный ресурс]. - URL: https://www.forbes.ru/brandvoice/sap/345779-chetyre-nol-v-nashu-polzu (Дата обращения: 11.03.2020).

Индустриальная революция 4.0 [Электронный ресурс]. - URL: https://www.pwc.ru/ru/assets/pdf/industry-4-0-pwc.pdf (Дата обращения: 11.03.2020).

Что такое Индустрия 4.0 [Электронный ресурс]. - URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/5e740c5b9a79470c22dd13e7 (Дата обращения: 26.03.2020).

Революция в действии: переход к «Индустрии 4.0» [Электронный ресурс]. - URL: https://old.sk.ru/news/b/press/archive/2016/09/28/revolyuciya-v-deystvii-perehod-k-industrii-40.aspx (Дата обращения: 26.03.2020).

Россия 4.0: четвертая промышленная революция как стимул глобальной конкурентоспособности [Электронный ресурс] / Петербургский международный экономический форум 2017. - URL: https://tass.ru/pmef-2017/articles/4277607 (Дата обращения: 26.03.2020).

Щетинина Н.Ю. Индустрия 4.0: практические аспекты реализации в Российских условиях // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2017. - 75с.

Рынок промышленных роботов Китая [Электронный ресурс]. - URL: http://robotrends.ru/robopedia/rynok-promyshlennyh-robotov-kitaya (Дата обращения: 26.03.2020).

Технологии Индустрии 4.0: влияние на повышение производительности промышленных компаний [Электронный ресурс]. - URL: https://www.jsdrm.ru/jour/article/view/772 (Дата обращения: 28.03.2020).

Мировой рынок систем автоматизации [Электронный ресурс]. - URL: https://kiosksoft.ru/news/2018/07/12/mirovoj-rynok-avtomatizacii-ritejla-dostignet-21-mlrd-k-2024-godu-27921 (Дата обращения: 28.03.2020).

Второй цифровой подход // Журнал об инвестициях «Стимул». - [Электронный ресурс]. - URL: https://stimul.online/articles/analytics/vtoroy-tsifrovoy-pokhod-chast-1/ (Дата обращения: 28.03.2020).

Промышленные роботы. [Электронный ресурс]. - URL: http://www.tadviser.ru/index.php (Дата обращения: 28.03.2020).

Четвертая промышленная революция [Электронный ресурс]. - URL: http://www.tadviser.ru/index.php.Industry_Индустрия_4.0 (Дата обращения: 28.03.2020).

Даринская Л.А., Гуслина А.С. Библиометрический анализ как способ вхождения в проблемы исследования // Вестник Санкт-Петербургского университета. 2015. - 12с.

Яковлева Н.В., Бочкарева В.П. Библиометрия как метод анализа и разработки данных информации // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2013. - 272с.

Гаджиева А.З., Симонян Е.Э. Библиометрия в системе смежных научных дисциплин // Научная педагогика: проблемы и решения. 2016. - 175с.

Zelenkov Y.A. The Topics Dynamics in Knowledge Management Research // Knowledge Management in Organizations. 2019. - P. 325

Библиометрия как главный источник материала для научной работы [Электронный ресурс]. - URL: https://lala.lanbook.com/bibliometriya-kak-glavnyj-istochnik-materiala (Дата обращения: 10.04.2020).

Библиометрический анализ направлений технологического развития цифровой экономики [Электронный ресурс]. - URL: https://digital.gov.ru/ru/documents/7050/ (Дата обращения: 11.04.2020).

Редькина Н.С. Библиометрия: история и современность // Профессия - библиотекарь. 2013. - № 2. - С. 76-86

Методы библиометрического анализа на службе библиотеки вуза [Электронный ресурс]. - URL: https://lala.lanbook.com/metody-bibliometricheskogo-analiza-na-sluzhbe-biblioteki-vuza (Дата обращения: 25.04.2020).

Тематический анализ качественных данных [Электронный ресурс]. - URL: https://design-glory.com/1515/tematicheskij-analiz-kachestvennyh-dannyh-ux-issledovaniya (Дата обращения: 25.04.2020).

Котов Э.М., Целых А. Н. Методы тематического анализа текстовой информации // Известия Южного федерального университета. 2015. - 110 с.

Анализ методов тематического моделирования текстов на естественном языке [Электронный ресурс]. - URL: https://moluch.ru/archive/205/50247/ (Дата обращения: 25.04.2020).

Тематическое моделирование в действии [Электронный ресурс]. - URL: https://lambda-it.ru/post/tematicheskoe-modelirovanie-v-deistvii-lda (Дата обращения: 25.04.2020).

Тематический анализ [Электронный ресурс]. - URL: https://studme.org/222777/psihologiya/tematicheskiy_analiz (Дата обращения: 25.04.2020).

Рекомендательные системы: LDA [Электронный ресурс]. - URL: https://habr.com/ru/company/surfingbird/blog/150607/ (Дата обращения: 5.05.2020).

Гибкий анализ данных [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/d-agile-data-analysis-R-integration/index.html (Дата обращения: 5.05.2020).

Тематическое моделирование [Электронный ресурс]. - URL: https://webdevblog.ru/tematicheskoe-modelirovanie-s-pomoshhju-gensim-python/ (Дата обращения: 5.05.2020).

Chiarelloa F., Trivelli L., Bonaccorsi A., Fantoni G. Extracting and mapping industry 4.0 technologies using Wikipedia // Computers in Industry. 2018. - P. 244-257

Muhuri P.K., Shukla A.K., Abraham A. Industry 4.0: A bibliometric analysis and detailed overview // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2019. - P. 218-235

Kamble S.S., Gunasekaran A., Gawankar S.A. Sustainable Industry 4.0 framework: A systematic literature review identifying the current trends and future perspectives // Process Safety and Environmental Protection. 2018. - P. 408-425

VOSviewer [Электронный ресурс]. - URL: https://www.vosviewer.com/ (Дата обращения: 6.05.2020).

Библиометрические инструменты в помощь исследователю [Электронный ресурс]. - URL: https://www.eco-vector.com/single-post_lutay5 (Дата обращения: 10.05.2020).

Knime Analytics Platform [Электронный ресурс]. - URL: https://www.knime.com/ (Дата обращения: 7.05.2020).

Topic Extraction [Электронный ресурс]. - URL: https://www.knime.com/blog/topic-extraction-optimizing-the-number-of-topics-with-the-elbow-method (Дата обращения: 7.05.2020).

Topic Detection LDA [Электронный ресурс]. - URL: https://hub.knime.com/knime/spaces/Examples/latest/08_Other_Analytics_Types/01_Text_Processing/25_Topic_Detection_LDA (Дата обращения: 7.05.2020).

Iterates list of parameters and uses them to parameterize a k-means algorithm [Электронный ресурс]. - URL: https://hub.knime.com/knime/spaces/Examples/latest/06_Control_Structures/04_Loops/01_Loop_over_a_set_of_parameter_for_k_means (Дата обращения: 7.05.2020).

AI supported Topic Modeling using KNIME-Workflows [Электронный ресурс]. - URL: http://ceur-ws.org/Vol-2535/paper_13.pdf (Дата обращения: 7.05.2020).



ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1. Тезаурус

Label	replace by
4.0 industry	industry 4.0
4th industrial revolution	industry 4.0
i4.0	industry 4.0
industrial revolution 4.0	industry 4.0
industrie 4.0	industry 4.0
industry 4	industry 4.0
industrial 4.0	industry 4.0
the fourth industrial revolution	industry 4.0
fourth industrial revolution	industry 4.0
industry 4.0.	industry 4.0
industry 40	industry 4.0
industry4.0	industry 4.0
Iiot	internet of things (iot)
industrial internet	internet of things (iot)
industrial internet of things	internet of things (iot)
industrial internet of things (iiot)	internet of things (iot)
industrial iot	internet of things (iot)
internet of things	internet of things (iot)
internet-of-things	internet of things (iot)
Iot	internet of things (iot)
things iot	internet of things (iot)
big data analytics	big data
cyber-physical system	cyber-physical systems
cyber-physical systems (cps)	cyber-physical systems
cyber-physical production systems (cpps)	cyber-physical systems
Cps	cyber-physical systems
cyber physical systems	cyber-physical systems
cyber physical system	cyber-physical systems
cyber-physical production systems	cyber-physical systems
cyber physical production system	cyber-physical systems
cyber-physical production system	cyber-physical systems
cyber-physical system (cps)	cyber-physical systems
Cpps	cyber-physical systems
smart manufacturing	smart factory
smart factories	smart factory
Cloud	cloud computing
cloud manufacturing	cloud computing
Fog	fog computing
iec-61499	iec 61499
Label	replace by
opc-ua	opc ua
wireless sensor network	wireless sensor networks
business model	business models
Digitization	digitalization
Digitalisation	digitalization
Innovations	innovation
labor market	labour market
small and medium sized enterprises	small and medium-sized enterprises
Sme	small and medium-sized enterprises
Smes	small and medium-sized enterprises
neural networks	neural network
collaborative robots	collaborative robotics

Размещено на Allbest.ru