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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10895v5
• Date: Thu, 27 Feb 2025 22:51:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:37:28.773993
• 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: 本研究では,Google Scholar and Web of Scienceの1,903項目をPRISMAガイドラインで選択した54項目について検討した。 その結果,ランダムフォレスト,XGBoost,ハイブリッドアプローチなどのMLモデルは,パンデミック後の文脈におけるリスク予測精度と適応性を大幅に向上させることがわかった。 この研究は、データ品質や解釈可能性といった課題に対処するために、動的な戦略、学際的なコラボレーション、継続的なモデル評価の必要性を強調している。
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• Abstract: Supply chain risk assessment (SCRA) is pivotal for ensuring resilience in increasingly complex global supply networks. While existing reviews have explored traditional methodologies, they often neglect emerging artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) applications and mostly lack combined systematic and bibliometric analyses. This study addresses these gaps by integrating a systematic literature review with bibliometric analysis, examining 1,903 articles (2015-2025) from Google Scholar and Web of Science, with 54 studies selected through PRISMA guidelines. Our findings reveal that ML models, including Random Forest, XGBoost, and hybrid approaches, significantly enhance risk prediction accuracy and adaptability in post-pandemic contexts. The bibliometric analysis identifies key trends, influential authors, and institutional contributions, highlighting China and the United States as leading research hubs. Practical insights emphasize the integration of explainable AI (XAI) for transparent decision-making, real-time data utilization, and blockchain for traceability. The study underscores the necessity of dynamic strategies, interdisciplinary collaboration, and continuous model evaluation to address challenges such as data quality and interpretability. By synthesizing AI-driven methodologies with resilience frameworks, this review provides actionable guidance for optimizing supply chain risk management, fostering adaptability, and informing future research in evolving risk landscapes.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーンリスクアセスメント(SCRA)は、ますます複雑なグローバルサプライネットワークにおけるレジリエンスを確保するために重要である。 既存のレビューでは従来の方法論を探求しているが、新しい人工知能(AI)と機械学習(ML)の応用は無視されることが多く、主に体系的および書誌的分析を欠いている。 本研究は,Google ScholarとWeb of Scienceの1,903記事(2015-2025)をPRISMAガイドラインで選択した54の論文を用いて,体系的な文献レビューと書誌分析を統合することで,これらのギャップに対処する。 その結果,ランダムフォレスト,XGBoost,ハイブリッドアプローチなどのMLモデルは,パンデミック後の文脈におけるリスク予測精度と適応性を大幅に向上させることがわかった。 文献分析は、主要なトレンド、影響力のある著者、機関的な貢献を特定し、中国と米国を主要な研究拠点として強調している。 現実的な洞察は、透明な意思決定、リアルタイムデータ利用、トレーサビリティのためのブロックチェーンのための説明可能なAI(XAI)の統合を強調している。 この研究は、データ品質や解釈可能性といった課題に対処するために、動的な戦略、学際的なコラボレーション、継続的なモデル評価の必要性を強調している。 このレビューは、AI駆動の方法論をレジリエンスフレームワークに合成することにより、サプライチェーンのリスク管理を最適化し、適応性を高め、リスクランドスケープの進化における将来の研究を知らせるための実用的なガイダンスを提供する。

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