大数据在供应链管理领域的研究热点及其演化——基于CiteSpace的知识图谱分析.pdf

年第 卷第 期总第 期物流工程与管理 供应链管理:./.大数据在供应链管理领域的研究热点及其演化 基于 的知识图谱分析 唐瑞锋(浙江理工大学 经济管理学院浙江 杭州)【收稿日期】【作者简介】唐瑞锋()男浙江理工大学硕士研究生研究方向:供应链管理 【摘 要】近年来供应链管理实践产生的数据量呈指数级增长将大数据技术应用于供应链管理中对供应链的发展具有重要意义 为探究大数据在供应链管理领域的研究热点和演化趋势文中利用 对 年发表在 核心合集的 篇相关文献进行知识图谱分析从时空分布、期刊发表平台、核心作者、研究热点和研究趋势演进等方面呈现该领域的研究概况 研究显示大数据在供应链管理领域的研究热度呈上升趋势大数据和供应链的结合未来仍有广阔的研究空间【关键词】大数据供应链管理知识图谱【中图分类号】【文献标识码】【文章编号】()()【】.【】引言随着信息技术的快速发展大数据已经广泛应用在了多个业务场景如会计、营销和供应链等 其中大数据在供应链管理中的重要性不断增加 大数据技术是一个由大数据、分析工具和技术组成的领域从大数据中获得可操作的见解可以提供可持续价值、提高业务绩效和提供竞争优势 而使用大数据分析可以为供应链管理提供需求预测、优化生产过程、提高产品质量等 此外在供应链管理中使用大数据分析还可以为公司的供应链效率以及系统的可持续性和敏捷性提供显著的好处 因此如何在供应链管理中使用大数据技术是当前研究的热点和关键问题 纵观该领域相关文献可知现有研究主要为描述性分析研究总体对全面性分析不足对该领域的发展脉络还需要进一步完善 另外该领域的相关研究在近几年激增现有综述研究在方法和数据选择上都存在不足需要重新审视该领域已发表的研究鉴于此 本 文 采 用 文 献 计 量 与 内 容 分 析 方 法 运 用 对研究领域的核心文献进行知识图谱分析包括时空分布、发表期刊分析、核心作者分析、关键词共现分析以及不同年份关键词共现频次汇总分析等 系统梳理大数据在供应链管理研究领域的发展脉络通过定量和定性分析相结合以全局视角探究大数据在供应链管理领域的热点和演进趋势 数据来源与研究方法.数据来源为了呈现大数据在供应链管理领域的研究概况确保文献的质量和数据分析的准确性本文的数据来源于 物流工程与管理第 卷 核心合集检索主题词设置为“”和“”时间跨度为 年文献类型设置为“”通过文献检索共得到 条相关文献 由于本文重点关注大数据应用于供应链管理领域问题通过删除与本文研究方向无关的文献后得到 篇文献.研究方法本文运用科学的知识图谱和内容分析方法梳理了大数据在供应链管理领域的发展脉络 知识图谱可以直观、高效、可视化呈现某一领域的研究概况而 是通过知识图谱研究某个领域的广泛使用的工具之一因此本文将利用 .软件对该研究领域进行知识图谱分析首先本文通过对时空分布、期刊出版平台和核心作者的分析介绍了该研究领域的基本概况其次本文采用 对该领域高频关键词进行知识图谱可视化分析以及对不同年份关键词的共现频次进行汇总识别大数据应用于供应链管理的研究热点及其演进趋势国际研究基础概况.时空分布通过对某一研究领域的发文量进行分析能够了解该研究领域的关注程度整体判断大数据应用于供应链管理研究的总体发展情况和趋势 从发文趋势上来看该领域已然成为国际研究的重点话题 特别是近几年由于供应链管理实践产生的数据量呈指数级增长供应链专业人员正在研究如何通过大数据技术来处理海量数据学者对于该领域越发关注 因此从图 可以明显看出 年以来该领域的文章大幅上升 年的发文量约占近十年的 由此可见大数据在供应链管理中的应用越来越多研究成果快速增长逐渐成为未来相关研究的热点问题图 大数据在供应链管理领域发文量趋势图(年)表 列出了全球排名前六的高发文量国家通过对比国家的发文量情况可以直观看出不同国家在该领域的科研水平 其中中国以 篇发文量排在第一位美国以 篇排在第二位由此可见中国在该领域的科研水平相对领先澳大利亚具有最高的中介中心度这表明澳大利亚在该研究领域的重要程度很高虽然澳大利亚的文献产出量相对不多但与其他国家在该研究领域的相关性强 中国的中介中心度明显低于法国和澳大利亚虽然中国的文献产出量最多但中国在该研究领域的学术影响力还需要提高表 发文量排名前六的国家(年)排序国家文献产出量/篇中介中心度中国.美国.英国.印度.法国.澳大利亚.注:中介中心度用来衡量某节点在网络中的重要性程度.文献发表期刊分析表 显示了大数据在供应链管理领域的高影响力期刊这些 期 刊 对 于 该 主 题 的 研 究 比 较 青 睐 其 中 期 刊 以 篇发文量位居榜首成为该领域发表文献最多的期刊 以 篇的发文量紧随其后也是该研究领域的核心期刊 结合期刊影响因子可看出虽然不同期刊对该领域研究的侧重点不同但都有很高的影响因子说明该研究领域是目前学术研究的热点问题研究质量不断提升有了一定的影响力表 大数据在供应链管理领域高发文期刊排名排序期刊发文量影响因子().核心作者分析表 按照发文量列出了大数据应用于供应链管理领域排名前六的作者 主要围绕 篇所选文献统计分析是该研究领域的关键学者 以 篇发文量位居第一主要关注大数据预测分析、企业绩效以及可持续供应链等方面的研究、分别以 篇和 篇发文量紧随其后这些代表性学者的研究成果值得持续关注可以全方位地了解该领域的研究热点和前沿表 大数据在供应链管理领域核心作者排名排序作者发文量/篇 研究热点与研究趋势分析.研究热点分析关键词高度概括了文献的研究主题通过关键词共现分析可以反映大数据在供应链管理领域的研究热点 运用 对关键词进行分析如图 所示第 期唐瑞锋:大数据在供应链管理领域的研究热点及其演化图 高频关键词知识图谱(年)关键词频次反映了学者对关键词的关心程度表 基于关键词共现频率列出了大数据在供应链管理研究领域的前 个关键词通过关键词共现分析可以反映出该领域的研究热点 表中年份表示对应关键词首次出现的时间表 前十五高频关键词排序排序关键词共现频次年份 对图 和表 进行梳理可以得出目前大数据在供应链管理应用中的研究热点 其中“大数据”()、“供应链管理”()等关键词反映该领域研究主题“预测分析”()、“大数据分析”()、“技术”()等关键词反映研究者对大数据在供应链管理应用中预测分析能力、大数据分析能力、技术创新等细分领域的关注 而“框架”()、“挑战”()等关键词反映该领域相关研究视角 此外“企业绩效”()、“管理”()等关键词表明大数据在供应链管理中的应用更多聚焦于核心企业探索如何利用大数据技术管理整个供应链以提高企业绩效.研究趋势分析为了充分反映大数据在供应链管理领域中的发展趋势本文在关键词共现的基础上根据年份对共现频次较高的关键词进行排序通过分析将该研究领域的发展演变趋势分为三个阶段系统分析了每个阶段的侧重点和热点如表 所示表 大数据供应链研究领域热点关键词阶段年份热点关键词(共现频次/次)第一阶段供应链管理()、绩效()、框架()、能力()大数据()、预测分析()、数据科学()管理()、影响()、物流()、信息()第二阶段数据分析()、挑战()、技术()、动态能力()整合()、网络()、策略()、系统()企业绩效()、竞争优势()、决策()持续性()、机会()、运营()第三阶段工业.()、未来()、循环经济()、创新()区块链()、产品()、生命周期评估()供应链弹性()、管理措施()、数字供应链()绿色供应链绩效()、食品安全()、生态创新()第一阶段():该阶段主要以大数据、供应链管理、预测分析、影响等为热点关键词 关注的方向主要为大数据应用于供应链管理中的概念基础和影响效果相关研究 等讨论了大数据对供应链管理的有效性并认为大数据有可能彻底改变供应链动态 等从数据科学、预测分析和大数据三个方面来分析对供应链管理的影响以及在供应链管理下的数据质量问题等第二阶段():该阶段更多的是讨论大数据应用于供应链管理中存在的问题及对策热点关键词主要包括数据分析、挑战、技术、策略、整合等 研究方向主要为大数据在供应链管理中应用的挑战和解决策略 大数据虽然被认为对供应链管理提供了新的机会但也迎来了新的挑战例如怎样 有 效 地 组 织、管 理 或 存 储 和 分 析 这 些 数 据 集探讨了大数据在改善各种供应链流程方面的潜力并认为“速度”相对而言具有最大的提升性能的潜力 等通过实证分析解释了大数据技术对供应链可持续性的影响其实证结果为实践和决策者提供了许多指导第三阶段():该阶段热点关键词主要包括工业.、区块链、未来、循环经济、创新等 主要对大数据在供应链管理研究领域展开了更为细化的探索和未来的研究方向 等从工业.的视角探讨了哪些数字技术可以实现供应链管理集成的有价值信息 确保数据的可信度是利用大数据分析提高供应链效率和有效性的关键问题 在这种情况下区块链有可能在供应链中提供更高水平的透明度、安全性、信任度和效率 结论本文结合定量的文献计量学方法和定性的内容分析方法对大数据在供应链管理中应用的文献进行梳理 运用 软件对该领域在 数据库中 年发表的 篇文献进行了不同视角的分析和研究得到了以下主要结论第一 大数据在供应链管理领域中的文献数量不断增加尤其在近几年的增长速度更快使得该领域在学术研究中的影响力不断增大 但由于相关技术尚未成熟该领域目前物流工程与管理第 卷还处于不断发展的阶段未来还有很大发展空间 其中中国虽然在该研究领域的发文量最多但中介中心性不高中国在该研究领域的学术影响力还需要进一步提高第二 从发表期刊来看虽然不同期刊在该研究领域的侧重点有所不同对于预测分析、技术创新、数据科学等方向都有涉及但期刊的影响因子都很高反映出该研究领域具有了一定的影响力第三 从核心作者来看学者 在大数据应用于供应链管理研究领域的发文量位居第一为该领域的快速发展做出了重要贡献 学者 和 紧跟其后同样是该领域具有学术影响力的作者为该领域的发展奠定了基础第四 对大数据在供应链管理领域关键词进行共现分析发现该领域的研究热点包括预测分析、数据分析、企业绩效即如何利用大数据预测分析技术管理整个供应链从而提高企业绩效 发展演化趋势大致可以分为三个阶段每个阶段都有其侧重的研究热点未来方向趋向于大数据对供应链管理生态创新的研究逐步向更为深入细化的方向发展本文的不足之处在于文献均来自于 数据库数据样本较小有一定的局限性 另外没有对大数据应用于供应链管理研究领域的研究方法和研究成果进行对比分析 因此后续的研究将增加样本数量从不同视角对该领域进行更加深入的对比和研究参考文献 .:.:.刘彩波黄刚.大数据下全渠道供应链服务创新决策框架.商业经济研究():.:.:.:.焦晓静王兰成韩锋.知识图谱在科技情报研究中的应用模型构建.图书情报知识():.陈悦陈超美刘则渊等.知识图谱的方法论功能.科学学研究():.:.():.:.:./:.:.:.():.():.():.:.():.(上接第 页)政府可以通过对消费者环境意识的影响来提高产品的重复使用效果进而提高整个社会的福利参考文献 曹柬吴思思张雪梅等.基于 制度的企业再制造决策.控制与决策():.侯玉梅孙金香任静.政府规制下电器电子产品闭环供应链回收模式决策研究.生态经济():.黄铭煌马汉武.约束下考虑 行为和梯度利用的动力电池供应链回收策略.物流科技():.孙旭吴忠.在闭环供应链中基于再制造产品的决策分析.物流科技():.李辉汪传旭徐朗等.闭环供应链碳减排和低碳宣传决策与协调.计算机集成制造系统():.