Bibliometrična analiza nastajajočega fenomena pametnih tovarn
DOI:
https://doi.org/10.37886/Ključne besede:
bibliometrična analiza, pregled literature, Clarivate Analytics Web of Science, pametne tovarne, Industrija 4.0Povzetek
Raziskovalno vprašanje (RV): Bibliometrična analiza je koristno orodje za pregled znanstvenih objav, kjer z uporabo kvantitativnih metod raziskovanja analiziramo znanstvene objave na izbranih raziskovalnih področjih, v našem primeru so to pametne tovarne. Postavljata se sledeči raziskovalni vprašanji: 1. koliko je bilo objavljenih znanstvenih objav o pametnih tovarnah od leta 2011dalje in 2. katere so karakteristike obstoječih znanstvenih objav?
Namen: Namen raziskave je podati kritičen pogled na zastavljeno raziskovalno vprašanje z analizo obstoječih znanstvenih objav, t.j. znanstvenih člankov, znanstvenih prispevkov s konferenc in samostojnih prispevkov v znanstvenih monografijah, na področju pametnih tovarn. Namen študije je tudi klasifikacija karakteristik znanstvenih objav in analiza njihove odmevnosti.
Metoda: Bibliometrična analiza je bila izvedena na podlagi baz Clarivate Analytics Web of Science: SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, BKCI-S, BKCI-SSH, ESCI, CCR-EXPANDED, and IC.
Rezultati: Identificirali smo skupno 123 znanstvenih objav na tematiko pametnih tovarn za obdobje od 2011 do 2017, večina objav je na področju tehničnih ved, zelo malo pa na področju družboslovnih ved.
Organizacija: Naša raziskava podaja pregled znanstvene literature na področju pametnih tovarn, iz katerega lahko tradicionalne kot tudi nastajajoče pametne tovarne črpajo koristne informacije glede pametnih sistemov in tehnologij, ki jim lahko pomagajo pri prilagoditvah poslovnih modelov.
Družba: Pregled znanstvenih objav in analiza njihove odmevnosti na izbranem znanstvenem področju pametnih tovarn lahko pomaga raziskovalcem kot tudi praktikom pri izbiri literature za lastne raziskave ali kot vir koristnih informacij.
Originalnost: Aktualna bibliometrična analiza znanstvenih objav v bazah Web of Science za področje pametnih tovarn.
Omejitve/nadaljnje raziskovanje: Bibliometrične študije imajo deskriptivni pomen in nimajo predpisovalne vloge.
Literatura
Chao, C.-C., Yang, J.-M., & Jen, W.-Y. (2007). Determining technology trends and forecasts of RFID by a historical review and bibliometric analysis form 1995 till 2005. Technovation, 27, 268-279.
Bilas, R. S., Moutusi, B. (2013). Journal of documentation: a bibliometric study. Library Philosophy and Practice, 945.
Belter, C. W. (2015). Bibliometric indicators: opportunities and limits. The Journal of the Medical Library Association, 103(4), 219-221.
Ellegaard, O., Wallin, J. A. (2015). The bibliometric analysis of scholarly publication: how great is the impact. Scientometrics, 105, 1809-1831
Ivanov, D., Dolgui, A., Sokolov, B., Werner, F., & Ivanova, M. (2016). A dynamic model and an algorithm for short-term supply chain scheduling in the smart factory industry 4.0. International Journal of Production Research, 54(2), 386-402.
Kagermann, H. (2015). Change through digitization—Value creation in the age of Industry 4.0. In Albach, H., Meffert, H., Pinkwart, A., Reichwald, R. (Eds.), Management of permanent change (pp. 23-45). Wiesbaden, Germany: Springer.
Kothari, C. R. (2004). Research methodology: Methods and techniques. New Age International.
Lucke, D., Constantinescu, C., & Westkämper, E. (2008). Smart factory-a step towards the next generation of manufacturing. In Manufacturing systems and technologies for the new frontier (pp. 115-118). London: Springer.
Mallig, N. (2010). A relational databse for bibliometric analysis. Journal of Informetics, 4, 564-580
Mosconi, F. (2015). The new European industrial policy: Global competitiveness and the manufacturing renaissance. London, England: Routledge.
Patra, S. K., Bhattacharya, P., Verma, N. (2005). Bibliometric study of literature on bibliometrics. Bulletin of Information Technology, 26(1), 27-3
Radziwon, A., Bilberg, A., Bogers, M., & Madsen, E. S. (2014). The smart factory: exploring adaptive and flexible manufacturing solutions. Procedia Engineering, 69, 1184-1190.
Roblek, V., Meško, M., & Krapež, A. (2016). A complex view of industry 4.0. SAGE Open, 6(2), 2158244016653987.
Research and Markets (2017). Smart Factory Market by Technology (DCS, PLC, MES, ERP, SDADA, PAM, HMI, PLM), Component (Sensors, Industrial Robots, Machine Vision Systems, Industrial 3D Printing), End-User Industry, and Region - Global Forecast to 2022. Retrieved from https://www.researchandmarkets.com/research/ptlwg5/smart_factory
Wang, S., Wan, J., Zhang, D., Li, D., & Zhang, C. (2016). Towards smart factory for industry 4.0: a self-organized multi-agent system with big data based feedback and coordination. Computer Networks, 101, 158–168.
Yoon, J. S., Shin, S. J., & Suh, S. H. (2012). A conceptual framework for the ubiquitous factory. International Journal of Production Research, 50(8), 2174-2189.
Zuehlke, D. (2010). SmartFactory—Towards a factory-of-things. Annual Reviews in Control, 34(1), 129-138.
