《Sustainable Production and Consumption》：Implementing circular manufacturing systems: A value lifecycle view on digital technology-enabled mechanisms
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制造业正经历由同步的可持续性要求与快速技术进步驱动的双重转型。尽管数字技术（DTs）被公认为循环制造系统（CMS）的使能因素，原始设备制造商（OEMs）仍缺乏一种结构化方法，以系统部署DTs来实施CMS。现有数字化框架仍以技术为中心，将DTs孤立处理，而未将其
制造业正经历由同步的可持续性要求与快速技术进步驱动的双重转型。尽管数字技术（DTs）被公认为循环制造系统（CMS）的使能因素，原始设备制造商（OEMs）仍缺乏一种结构化方法，以系统部署DTs来实施CMS。现有数字化框架仍以技术为中心，将DTs孤立处理，而未将其置于覆盖价值全生命周期的视角中。因此，DT部署仍呈碎片化，而非覆盖价值生命周期视角的全部五个阶段，即价值创造、价值交付、价值使用、价值回收和价值再创造。这导致在CMS情境下，协同数字化所具有的系统性价值未能实现。据此，本研究处理两个研究问题：DTs如何在CMS实施中促进价值创造、交付、使用、回收和再创造；以及OEMs如何系统部署DTs以实施CMS。研究人员通过PRISMA（系统评价和荟萃分析首选报告项目）方法从Scopus和Web of Science数据库中识别87篇文章，对其进行半系统性叙述性综述，按照价值生命周期阶段和DTs进行编码，并应用主题分析识别出13种DT使能机制以实施CMS。随后，这些机制的依赖关系被组织到六个数据转化层级中。研究结果显示，DTs、机制和价值生命周期阶段之间是系统性相互依赖的，而不是通过一对一对应关系相联系，且CMS引导DT部署。基于这些发现，研究人员提出一项数字化指南，支持OEMs在价值生命周期中排序并协调DT部署，以实施CMS。
该研究围绕循环制造系统（Circular Manufacturing Systems, CMS）实施中的数字化与循环经济（Circular Economy, CE）双重转型问题展开。自第一次工业革命以来，原始设备制造商（Original Equipment Manufacturers, OEMs）主要在线性生产—消费系统中运营，即提取自然资源、转化为产品与服务并在寿命终止时产生废弃物。与此相对，CE提出通过再利用、再制造和回收等策略闭合材料循环的再生经济系统，并逐渐成为制造业环境与经济韧性的路径。CMS在此背景下成为实施CE原则的主要操作框架，其有效整合依赖信息与通信技术（Information and Communication Technology, ICT）进步，而工业4.0（Industry 4.0, I4.0）所提供的数字技术（Digital Technologies, DTs）被认为能够强化这一转型。已有研究已表明DTs可支持商业模式创新、供应链管理、产品设计以及Re(x)（修复、再利用、零部件回收、再制造、翻新、再定位和/或回收等恢复过程）操作。但现有数字化框架和指南仍以技术为中心，将DTs孤立看待，未将其置于价值生命周期视角中；经验证据显示DTs贡献集中于价值创造，价值交付与价值捕获研究较少。OEMs因此缺乏指导，难以确定部署哪些DTs、以何种配置部署、通过哪些机制促进CMS实施。该研究提出的两个研究问题是：DTs如何在CMS实施中促进价值创造、价值交付、价值使用、价值回收和价值再创造；以及OEMs如何系统部署DTs以实施CMS。
研究人员开展了半系统性叙述性综述（semi-systematic narrative review）与概念框架开发，基于87篇文章进行主题分析（thematic analysis），在价值生命周期视角的五阶段与11类DTs交叉维度上识别出13种DT使能机制，并将其依赖关系组织到六个数据转化层级（data transformation levels）中，进而提出支持OEMs排序和协调DT部署的数字化指南。该研究结论表明，DTs、机制与价值生命周期阶段之间是系统性相互依赖关系，而非一对一映射；CMS引导DT部署，集成DTs套件对操作化完整循环价值生命周期是必要的。其意义在于将数字化与CE作为统一的双重转型问题处理，并通过价值生命周期视角为OEMs提供系统化部署逻辑。
关键技术方法：研究人员采用演绎式研究设计，以价值生命周期视角为预设理论结构，开展半系统性叙述性综述并结合概念框架开发。数据收集遵循PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）2020声明，检索Scopus与Web of Science，时间范围为2015年至2025年3月15日；按关键词、纳入与排除标准筛选，并经向前与向后滚雪球法补充14篇，最终纳入87篇文献。分析将11类DTs与5个价值生命周期阶段交叉编码，记录1162个关联；对关联进行理论主题分析，先产生65个初始主题，经三轮聚类、合并与拆分形成13个机制。随后依据数据转化层级文献，将机制依赖组织为5个顺序层级和1个渗透层，形成数字化指南。样本队列来源为Scopus和Web of Science数据库文献。
研究结果：4.1 综述文献在价值生命周期视角下的分布：通过编码87篇文献并统计DT—阶段关联，研究人员发现研究注意力分布明显不均。物联网（Internet of Things, IoT）约占22.3%的关联，大数据分析（Big Data Analytics, BDA）约占21.5%，二者合计约44%，是数字化主导CMS实施的承载层；人工智能/机器学习（Artificial Intelligence/Machine Learning, AI/ML）约占12.4%。网络安全（Cybersecurity, CS）最少，约2.2%，与其在CMS中作为系统性数据治理条件的重要性不匹配。4.1.1 研究注意力集中：IoT与BDA在所有五阶段均被频繁讨论；CS、增强现实/虚拟现实/扩展现实（AR/VR/XR）、横向集成/纵向集成（Horizontal Integration/Vertical Integration, HI/VI）和数字孪生（Digital Twins, DiTw）相对代表性不足。4.1.2 阶段特定技术画像：在价值创造、价值交付、价值使用和价值回收中，IoT与BDA最常被讨论；在价值再创造中，机器人与自动化（Robotics and Automation, R&A）关联最多。基础设施型DTs如云技术（Cloud Technology, CT）和HI/VI在价值交付后单调下降；物理执行型DTs如增材制造（Additive Manufacturing, AM）、R&A和AR/VR/XR呈双峰分布，集中于价值创造与价值再创造；区块链（Blockchain, BC）则主要在价值交付和价值回收中关联突出。4.1.3 稀疏与下游赤字：按阶段聚合，价值创造约28.6%，价值交付约21.9%，价值回收约18%，价值使用约17.4%，价值再创造约14.1%，价值再创造最低。价值再创造呈现“自动化丰富但数据贫乏”特征：R&A和AM关联较高，但CT与HI/VI等数据基础设施不足。稀疏单元集中在价值使用的物理执行型DTs与CS行，说明缺口主要是研究密度而非重要性。4.2 连接价值生命周期阶段与数字技术的机制：通过主题分析，研究人员识别出13种机制（M1—M13），包括智能可持续产品、智能流程、产品服务系统促进、可持续采购、集成标准化ICT基础设施、协作与信息共享、灵活可重构（再）制造车间、可视化与虚拟化、培训与劳动力能力发展、物流与供应链网络管理、运营卓越与运营效率、信任隐私完整性与安全、面向Re(x)运营的数据驱动决策支持；这些机制表明单个DT可同时促进多个机制，机制可跨越多个价值生命周期阶段。4.3 发现综合：系统化且结构化的数字化逻辑：通过将机制依赖组织到六个数据转化层级，研究人员提出：第1层为生成与转导数据，第2层为聚合、桥接与分发信息，第3层为情境化、诊断与可视化绩效，第4层为评估与优化决策，第5层为执行与实施操作，第6层为渗透性的信任、隐私与安全。第1至第5层形成顺序，输出成为下一层输入；第6层贯穿各层并决定数据可靠性。4.4 系统性必要性：从碎片化数字技术到集成套件：通过综合机制与层级依赖，研究表明CMS实施不能通过孤立工具实现，而需要跨层级组织的一组DTs。例如，面向Re(x)运营的数据驱动决策支持需要IoT生成状态数据、CT聚合和分发数据、BDA情境化并估算剩余使用寿命、AI/ML评估Re(x)路径、BC确保来源数据可信；智能可持续产品则跨越价值创造、价值使用和价值回收，形成反馈回路。基于此，研究人员提出数字化指南，将机制置于各数据转化层级，并由价值生命周期各阶段中的DTs套件使能。
讨论部分：5.1 理论贡献：第一，将制造业数字化与CE作为双重转型问题，并通过价值生命周期视角分析，使CMS实施可作为由统一整合透镜治理的问题来推理；第二，通过13种机制建立DTs与价值生命周期阶段的依赖关系，表明每个机制依赖多个DTs、每个DT贡献多个机制、许多机制同时跨越多个阶段；第三，细化价值生命周期视角，使价值更新和价值转移成为价值创造、价值交付和价值捕获的构成部分，而非售后边缘活动；第四，提出随着数字化成熟，价值创造与价值再创造在操作上趋同。5.2 实践贡献：研究提出支持OEMs系统部署DTs实施CMS的指南，将DTs、机制与价值生命周期阶段的系统依赖转化为渐进投资序列；管理者可从尚未采用的最低层级开始，并在资源受限时按机制决定优先部署内容；信任、隐私与安全应与各层级并行部署。研究还表明需要集成DTs套件而非孤立工具，并将OEMs定位为双重转型的协调者，绩效测量应扩展至价值使用、价值回收和价值再创造。5.3 局限：机制与关系来自现有文献主题分析而非OEMs一手实证；隐含连接的识别存在解释性判断；一名研究人员执行编码和分配；数据检索集中于Scopus和Web of Science，可能遗漏行业报告、区域出版物和灰色文献；OEM中心视角可能未充分涵盖由独立再制造商、平台运营者或协作网络分配协调能力的情境。5.4 未来研究方向：实证验证机制及其价值生命周期阶段关系，尤其是纵向案例研究和跨行业比较；进一步研究价值创造与价值再创造趋同是否为结构性转变；开发连接具体技术投资与可测量循环结果的绩效指标，以及描述数字—循环整合阶段及预期绩效结果的成熟度模型。
研究结论翻译如下：本研究通过价值生命周期视角考察了数字化对CMS实施的系统性作用。通过回应研究问题1，对87篇文章的主题分析识别出11类DTs驱动价值生命周期视角五个阶段——价值创造、价值交付、价值使用、价值回收和价值再创造——的13种机制。研究结果表明，这些关系是系统性且相互依赖的，单个DT同时促进多个机制，机制跨越价值生命周期多个阶段。这些结果突显了DTs与CE通过不同机制之间的相互强化，表明需要一组集成DTs来操作化完整的循环价值生命周期。基于这一理解，该研究回应了OEMs系统部署以协调双重转型的关键需求。通过回应研究问题2，研究人员开发了一个数字化指南，该指南结构化为五个顺序数据转化层级和一个渗透性的信任、隐私与安全层级。通过将OEMs定位为这一双重转型的协调者，该指南呈现了每个数据转化层级中的机制，由价值生命周期视角各阶段中的DT(s)套件使能，以数字化实施CMS。研究结果还提示，随着数字化成熟，价值创造与价值再创造之间的操作区分逐渐减弱，挑战了新产品天然优于再制造对应产品的假设。总体而言，这些发现构成一种系统性方法，通过价值生命周期视角桥接制造业双重转型，使OEMs能够系统数字化以实现循环制造。
