进入20世纪90年代,企业所面临内部环境、外部环境日趋严峻,企业管理存在大量的事先难以预测的不确定性因素,供应链管理在企业管理中的重要性逐渐凸显,其复杂性受到重视。供应链管理日益受到广泛关注,越来越多的企业管理者、科学研究者逐渐投身于供应链管理,运用不同的学科知识、研究视角进行研究。为了能够更好地研究供应链管理,有必要对现有的零散的、非结构性的文献数据进行分析,对现有研究脉络进行梳理。本文采用了定量与定性相结合的方法,运用知识可视化手段挖掘供应链管理研究文献的文本数据中潜在的信息,使结果加清晰地展现,更好地分析和解决问题。具体方法包含了知识图谱、社会网络分析、叠加聚类分析、关联规则分析、词篇矩阵等。本文从三个层面对供应链管理研究的热点进行可视化,分析了热点领域与热点主题。宏观层面,选取“学科类别”这一粒度,对该领域研究的细分学科分布、主要学科、学科多样性、重点学科之间的关联进行探究;中观层面,选取“来源期刊”这一粒度,考究了过往研究的刊载载体分布、主要载体、期刊多样性及重点期刊涉及细分学科的情况;微观层面,选择“作者关键词”这一粒度,介绍了主题识别的依据和方法,提出了主题研究的前提假设确定研究热点主题并归类,讨论了热点主题之间的关联。通过对结果的解读,得出以下结论:供应链管理研究在学科分布上,具有一定的交叉性和跨学科性,同时论文量在各个领域上的分布呈出幂率分布,体现了不均衡性;供应链管理研究现有文献的热点主要集中在经济管理、环境、工程、数学、计算机、材料科学、医学等领域。不同期刊上的论文分布服从幂率分布,论文在期刊的分布上具有不均衡性;生产运营管理相关杂志、计算机和数学相关研究期刊、工业工程相关期刊是供应链管理研究论文的主要来源。众多关键词中,热点主题有库存管理、模拟、射频识别、库存、可持续性、博弈理论、案例研究等。运用聚类分析法对热点主题进行归类,结合关键词语义形成了7大簇团:逆向物流、风险与不确定性、库存管理、生产计划与交付、绩效与运营管理、供应商选择与管理、绿色供应链。接着,基于邻接矩阵构建主题关系网络,对热点主题之间的关系进行确定。在规模为100的网络中,网络密度达到0.74,这说明主题之间的关联较为密切。在整个网络中点度中心度数超过50的节点有物流、案例研究、模拟、优化、库存管理、可持续性、逆向物流、供应商选择、库存、风险管理、绩效、闭环供应链、信息共享、遗传算法,这些主题是当前供应链管理众多热点主体中最为重要的,处于整个热点的中心位置。最后,通过共词矩阵、多值矩阵构建主题关系网络,并对复杂网络进行精简,对部分热点主题之间的关系密切程度进行分析。总体来看,供应链管理研究的热点主题之间联系强度较弱,关联最为密切的主体关系对是定价?博弈理论、再制造?闭环供应链、闭环供应链?逆向物流、再制造?逆向物流、库存?生产、供应商选择?层次分析法、模拟?牛鞭效应、供应商选择?网络分析法、模拟?信息系统、模拟?系统动力学。另外,再制造-逆向物流-闭环供应链、物流-库存-模拟、模拟-库存管理-射频识别分别构成了典型的环形三方关系;模拟、供应商选择、库存、库存管理、物流、射频识别是较为重要的桥点,这些主题起着沟通其他主题、建成关系网络的作用,是供应链管理研究的重中之重。