所屬分類： 加入收藏 SCIE 期刊 工程技術(shù) 中科院 1區(qū) JCR Q1
制造系統(tǒng)雜志
制造系統(tǒng)雜志雜志簡介
- 出版商：Elsevier
- 出版語言：English
- TOP期刊：是
- 出版地區(qū)：ENGLAND
- 是否預(yù)警：否
- 是否OA：未開放
- 出版周期：Bimonthly
- 出版年份：1999
- 中文名稱：制造系統(tǒng)雜志
- 是否OA：未開放
制造系統(tǒng)雜志（國際簡稱J MANUF SYST，英文名稱Journal Of Manufacturing Systems）是一本未開放獲?。∣A）國際期刊，自1999年創(chuàng)刊以來，始終站在工程技術(shù)研究的前沿。該期刊致力于發(fā)表在工程技術(shù)領(lǐng)域各個方面達(dá)到最高科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和具有重要性的研究成果。全面反映該學(xué)科的發(fā)展趨勢，為工程技術(shù)事業(yè)的進(jìn)步提供了有力的支撐。期刊嚴(yán)格遵循職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)，對于任何形式的抄襲行為，無論是文字還是圖形，一旦查實(shí)，均可能導(dǎo)致稿件被拒絕。
近年來，來自USA、CHINA MAINLAND、England、GERMANY (FED REP GER)、Sweden、South Korea、Italy、Canada、France、Taiwan等國家和地區(qū)的研究者在《Journal Of Manufacturing Systems》上發(fā)表了大量的高質(zhì)量文章。該期刊內(nèi)容豐富，包括原創(chuàng)研究、綜述文章、專題觀點(diǎn)、論文預(yù)覽、專家意見等多種類型，旨在為全球該領(lǐng)域研究者提供廣泛的學(xué)術(shù)交流平臺和靈感來源。
在過去幾年中，該期刊保持了穩(wěn)定的發(fā)文量和綜述量，具體數(shù)據(jù)如下：
2014年：發(fā)表文章62篇、2015年：發(fā)表文章121篇、2016年：發(fā)表文章65篇、2017年：發(fā)表文章111篇、2018年：發(fā)表文章98篇、2019年：發(fā)表文章79篇、2020年：發(fā)表文章138篇、2021年：發(fā)表文章243篇、2022年：發(fā)表文章204篇、2023年：發(fā)表文章201篇。這些數(shù)據(jù)反映了期刊在全球工程技術(shù)領(lǐng)域的影響力和活躍度，同時也展示了其作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究人員首選資源的地位?！禞ournal Of Manufacturing Systems》將繼續(xù)致力于推動工程技術(shù)領(lǐng)域的知識傳播和科學(xué)進(jìn)步，為全球工程技術(shù)問題的解決貢獻(xiàn)力量。
期刊指數(shù)
- 影響因子：12.2
- 文章自引率：0.1322...
- Gold OA文章占比：19.91%
- CiteScore：23.3
- 年發(fā)文量：201
- 開源占比：0.0991
- SJR指數(shù)：3.168
- H-index：54
- SNIP指數(shù)：3.368
- OA被引用占比：0.0490...
- 出版國人文章占比：0.23
WOS期刊SCI分區(qū)（2023-2024年最新版）
| 按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, INDUSTRIAL | SCIE | Q1 | 1 / 69 |
99.3% |
| 學(xué)科：ENGINEERING, MANUFACTURING | SCIE | Q1 | 3 / 68 |
96.3% |
| 學(xué)科：OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE | SCIE | Q1 | 1 / 106 |
99.5% |
| 按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學(xué)科：ENGINEERING, INDUSTRIAL | SCIE | Q1 | 4 / 69 |
94.93% |
| 學(xué)科：ENGINEERING, MANUFACTURING | SCIE | Q1 | 2 / 68 |
97.79% |
| 學(xué)科：OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE | SCIE | Q1 | 2 / 106 |
98.58% |
中科院分區(qū)表
中科院SCI期刊分區(qū) 2023年12月升級版
| Top期刊 | 綜述期刊 | 大類學(xué)科 | 小類學(xué)科 |
| 是 | 否 | 工程技術(shù) 1區(qū) |
ENGINEERING, MANUFACTURING
工程：制造
OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE
運(yùn)籌學(xué)與管理科學(xué)
ENGINEERING, INDUSTRIAL
工程：工業(yè)
1區(qū)
1區(qū)
2區(qū)
|
CiteScore（2024年最新版）
CiteScore 排名
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||
| 23.3 | 3.168 | 3.368 |
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學(xué)術(shù)指標(biāo)分析
影響因子和CiteScore
自引率
影響因子：指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率，是衡量學(xué)術(shù)期刊影響力的一個重要指標(biāo)。影響因子越高，代表著期刊的影響力越大 。
CiteScore：該值越高，代表該期刊的論文受到更多其他學(xué)者的引用，因此該期刊的影響力也越高。
自引率：是衡量期刊質(zhì)量和影響力的重要指標(biāo)之一。通過計(jì)算期刊被自身引用的次數(shù)與總被引次數(shù)的比例，可以反映期刊對于自身研究內(nèi)容的重視程度以及內(nèi)部引用的情況。
年發(fā)文量：是衡量期刊活躍度和研究產(chǎn)出能力的重要指標(biāo)，年發(fā)文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)，從而吸引更多的優(yōu)質(zhì)稿件。
期刊互引關(guān)系
| 序號 | 引用他刊情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | J MANUF SYST | 246 |
| 2 | INT J PROD RES | 161 |
| 3 | EUR J OPER RES | 120 |
| 4 | INT J PROD ECON | 91 |
| 5 | INT J ADV MANUF TECH | 85 |
| 6 | CIRP ANN-MANUF TECHN | 76 |
| 7 | COMPUT IND ENG | 73 |
| 8 | J CLEAN PROD | 73 |
| 9 | RELIAB ENG SYST SAFE | 50 |
| 10 | J MANUF SCI E-T ASME | 49 |
| 序號 | 被他刊引用情況 | 引用次數(shù) |
| 1 | J MANUF SYST | 246 |
| 2 | INT J ADV MANUF TECH | 190 |
| 3 | IEEE ACCESS | 145 |
| 4 | INT J PROD RES | 142 |
| 5 | J CLEAN PROD | 123 |
| 6 | COMPUT IND ENG | 93 |
| 7 | SUSTAINABILITY-BASEL | 83 |
| 8 | APPL SCI-BASEL | 63 |
| 9 | ROBOT CIM-INT MANUF | 63 |
| 10 | J INTELL MANUF | 61 |
高引用文章
- Deep learning for smart manufacturing: Methods and applications引用次數(shù)：153
- Data-driven smart manufacturing引用次數(shù)：119
- Sustainable supplier selection: A multi-criteria intuitionistic fuzzy TOPSIS method引用次數(shù)：64
- A critical review of smart manufacturing & Industry 4.0 maturity models: Implications for small and medium-sized enterprises (SMEs)引用次數(shù)：58
- Long short-term memory for machine remaining life prediction引用次數(shù)：43
- Security of smart manufacturing systems引用次數(shù)：30
- Cloud manufacturing as a sustainable process manufacturing route引用次數(shù)：29
- A survey of the advancing use and development of machine learning in smart manufacturing引用次數(shù)：29
- Metal additive manufacturing in the commercial aviation industry: A review引用次數(shù)：29
- Imbalanced data fault diagnosis of rotating machinery using synthetic oversampling and feature learning引用次數(shù)：28
