論文の概要: Analysis of Internet of Things Implementation Barriers in the Cold Supply Chain: An Integrated ISM-MICMAC and DEMATEL Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01804v3
- Date: Mon, 27 May 2024 19:13:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 03:38:05.942909
- Title: Analysis of Internet of Things Implementation Barriers in the Cold Supply Chain: An Integrated ISM-MICMAC and DEMATEL Approach
- Title(参考訳): コールドサプライチェーンにおけるモノのインターネット実装バリアの解析:統合ISM-MICMACとDEMATELアプローチ
- Authors: Kazrin Ahmad, Md. Saiful Islam, Md Abrar Jahin, M. F. Mridha,
- Abstract要約: コールドサプライチェーンにおけるIoT実装に対する重要な障壁が特定される。
IoT採用戦略の主要な要因は、“規則順守”と“コールドチェーンネットワーク”である。
この調査の結果は、業界関係者、政府、組織にIoT採用の大きな推進力を与え、これらの障壁を克服する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.6919386619690135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating Internet of Things (IoT) technology inside the cold supply chain can enhance transparency, efficiency, and quality, optimizing operating procedures and increasing productivity. The integration of IoT in this complicated setting is hindered by specific barriers that need a thorough examination. Prominent barriers to IoT implementation in the cold supply chain are identified using a two-stage model. After reviewing the available literature on the topic of IoT implementation, a total of 13 barriers were found. The survey data was cross-validated for quality, and Cronbach's alpha test was employed to ensure validity. This research applies the interpretative structural modeling technique in the first phase to identify the main barriers. Among those barriers, "regularity compliance" and "cold chain networks" are key drivers for IoT adoption strategies. MICMAC's driving and dependence power element categorization helps evaluate the barrier interactions. In the second phase of this research, a decision-making trial and evaluation laboratory methodology was employed to identify causal relationships between barriers and evaluate them according to their relative importance. Each cause is a potential drive, and if its efficiency can be enhanced, the system as a whole benefits. The research findings provide industry stakeholders, governments, and organizations with significant drivers of IoT adoption to overcome these barriers and optimize the utilization of IoT technology to improve the effectiveness and reliability of the cold supply chain.
- Abstract(参考訳): コールドサプライチェーン内でIoT(Internet of Things)テクノロジを統合することで、透明性、効率、品質の向上、運用手順の最適化、生産性の向上が可能になる。
この複雑な環境でのIoTの統合は、徹底的な検査を必要とする特定の障壁によって妨げられています。
コールドサプライチェーンにおけるIoT実装に対する重要な障壁は、2段階モデルを用いて同定される。
IoT実装に関する文献をレビューした結果、合計で13の障壁が見つかった。
調査データは品質のためにクロスバリデーションされ、クロンバッハのアルファテストは有効性を確保するために使用された。
本研究は,第一段階における解釈的構造モデリング手法を適用し,主な障壁を同定する。
これらの障壁の中で、“正規性コンプライアンス”と“コールドチェーンネットワーク”が、IoT採用戦略の主要な要因である。
MICMACの駆動および依存パワー要素の分類はバリア相互作用を評価するのに役立つ。
本研究の第2段階では,障壁間の因果関係を同定し,その重要性に応じて評価するための意思決定試験および評価試験手法が採用された。
それぞれの原因が潜在的な駆動力であり、その効率が向上できれば、システム全体がメリットになります。
この調査の結果は、業界関係者、政府、組織にIoT採用の大きな要因を与え、これらの障壁を克服し、コールドサプライチェーンの有効性と信頼性を改善するためにIoTテクノロジの利用を最適化する。
関連論文リスト
- Digital Twin-Assisted Federated Learning with Blockchain in Multi-tier Computing Systems [67.14406100332671]
産業用 4.0 システムでは、リソース制約のあるエッジデバイスが頻繁にデータ通信を行う。
本稿では,デジタルツイン (DT) とフェデレーション付きデジタルツイン (FL) 方式を提案する。
提案手法の有効性を数値解析により検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T17:48:02Z) - Efficient Zero-Knowledge Proofs for Set Membership in Blockchain-Based Sensor Networks: A Novel OR-Aggregation Approach [20.821562115822182]
本稿では,ゼロ知識集合メンバシップ証明のための新しいOR集約手法を提案する。
我々は、包括的な理論基盤、詳細なプロトコル仕様、厳密なセキュリティ分析を提供する。
その結果, 証明サイズ, 生成時間, 検証効率が有意に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T18:16:34Z) - Decentralized Multimedia Data Sharing in IoV: A Learning-based Equilibrium of Supply and Demand [57.82021900505197]
インターネット・オブ・ビークルズ(IoV)は、道路の安全性を高め、交通渋滞を軽減し、インフォテインメントアプリケーションを通じてユーザーエクスペリエンスを向上させることにより、交通システムを変革する大きな可能性を秘めている。
分散データ共有は、セキュリティ、プライバシ、信頼性を改善し、IoVにおけるインフォテインメントデータの共有を容易にする。
市場における需給バランスを学習するための多知能強化学習に基づく分散型データ共有インセンティブ機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T14:58:28Z) - Enhancing IoT Security Against DDoS Attacks through Federated Learning [0.0]
IoT(Internet of Things)は、物理デバイスとデジタル領域の間の変換接続を基盤としている。
従来のDDoS緩和アプローチは、IoTエコシステムの複雑さを扱うには不十分である。
本稿では、フェデレートラーニングの力を活用して、IoTネットワークのDDoS攻撃に対するセキュリティを強化する革新的な戦略を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-16T16:45:28Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T14:16:37Z) - Crossed-IoT device portability of Electromagnetic Side Channel Analysis:
Challenges and Dataset [1.7811840395202345]
本研究では,EM-SCA手法の精度と信頼性に及ぼすデバイス可変性の影響について検討した。
本稿では,EM-SCAデータセットを収集し,伝達学習を用いてより有意義で信頼性の高い結果を得る可能性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T19:13:39Z) - A Safe Genetic Algorithm Approach for Energy Efficient Federated
Learning in Wireless Communication Networks [53.561797148529664]
フェデレートラーニング(FL)は、従来の集中型アプローチとは対照的に、デバイスが協調的にモデルトレーニングを行う分散技術として登場した。
FLの既存の取り組みにもかかわらず、その環境影響は、無線ネットワークへの適用性に関するいくつかの重要な課題が特定されているため、まだ調査中である。
現在の研究は遺伝的アルゴリズム(GA)アプローチを提案しており、FLプロセス全体のエネルギー消費と不要な資源利用の両方を最小化することを目標としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T13:10:38Z) - Multi-Point Integrated Sensing and Communication: Fusion Model and
Functionality Selection [99.67715229413986]
本稿では,複数のISACデバイスからの出力を融合させて高感度化を実現する多点ISAC(MPISAC)システムを提案する。
我々は,仮説テストと最適投票分析により,融合精度を予測する融合モデルを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-16T08:09:54Z) - Towards Energy-Efficient and Secure Edge AI: A Cross-Layer Framework [13.573645522781712]
ディープニューラルネットワーク(DNN)とスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、リソース制約されたエッジデバイスに対して最先端の結果を提供する。
これらのシステムは、様々なセキュリティと信頼性の脅威の下で、正しい機能を維持する必要がある。
本稿では、まず、異なるシステム層におけるエネルギー効率、信頼性、セキュリティ問題に対処するための既存のアプローチについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T20:22:56Z) - Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.74095927462]
本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。
IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T10:40:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。