論文の概要: AI in Supply Chain Risk Assessment: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10895v3
• Date: Sat, 23 Nov 2024 12:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:30.380101
• Title: AI in Supply Chain Risk Assessment: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis
• Title（参考訳）: AI in supply Chain Risk Assessment: Asystematic Literature Review and Bibliometric Analysis
• Authors: Md Abrar Jahin, Saleh Akram Naife, Anik Kumar Saha, M. F. Mridha,
• Abstract要約: サプライチェーンリスクアセスメント(SCRA)は、人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を統合することで、大きな進化を目撃している。 以前のレビューでは確立した方法論を概説しているが、新たなAI/ML技術を見落としている。 本稿では,総合的な文献分析と体系的な文献レビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supply chain risk assessment (SCRA) has witnessed a profound evolution through the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques, revolutionizing predictive capabilities and risk mitigation strategies. The significance of this evolution stems from the critical role of robust risk management strategies in ensuring operational resilience and continuity within modern supply chains. Previous reviews have outlined established methodologies but have overlooked emerging AI/ML techniques, leaving a notable research gap in understanding their practical implications within SCRA. This paper conducts a systematic literature review combined with a comprehensive bibliometric analysis. We meticulously examined 1,439 papers and derived key insights from a select group of 51 articles published between 2015 and 2024. The review fills this research gap by addressing pivotal research questions and exploring existing AI/ML techniques, methodologies, findings, and future trajectories, thereby providing a more encompassing view of the evolving landscape of SCRA. Our study unveils the transformative impact of AI/ML models, such as Random Forest, XGBoost, and hybrids, in substantially enhancing precision within SCRA. It underscores adaptable post-COVID strategies, advocating for resilient contingency plans and aligning with evolving risk landscapes. Significantly, this review surpasses previous examinations by accentuating emerging AI/ML techniques and their practical implications within SCRA. Furthermore, it highlights the contributions through a comprehensive bibliometric analysis, revealing publication trends, influential authors, and highly cited articles.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーンリスクアセスメント(SCRA)は、人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を統合し、予測能力とリスク軽減戦略に革命をもたらすことにより、大きな進化を目の当たりにした。 この進化の意義は、現代のサプライチェーンにおける運用上のレジリエンスと継続性の確保において、ロバストなリスク管理戦略が重要な役割を担っていることに起因している。 これまでのレビューでは、確立された方法論を概説しているが、新たなAI/MLテクニックを見落としており、SCRAにおけるそれらの実践的影響を理解する上で、注目すべき研究ギャップを残している。 本稿では,総合的な文献分析と体系的な文献レビューを行う。 我々は,2015年から2024年にかけて発行された51の論文の中から,1,439の論文を精査し,重要な洞察を得た。 このレビューは、重要な研究課題に対処し、既存のAI/ML技術、方法論、発見、そして将来の軌跡を探求することによって、この研究ギャップを埋める。 我々の研究は、ランダムフォレスト、XGBoost、ハイブリッドといったAI/MLモデルの変革的影響を明らかにし、SCRA内の精度を大幅に向上させる。 適応可能なポスト新型コロナウイルス戦略の根底には、レジリエンスな緊急計画の提唱と、進化するリスクランドスケープとの整合性がある。 このレビューは、新たなAI/ML技術とそのSCRA内での実践的意味をアクセント化することによって、これまでの試験を上回ります。 さらに、総合的な文献分析を通じて、出版の傾向、影響力のある著者、高度に引用された記事を明らかにすることで、貢献を強調している。

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