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近年来，公司一直面临社会，政府和竞争压力，以关注其供应链（SC）流程的社会和环境后果（Hartmann，2021）。在全球范围内越来越被视为对可持续性负责。他们应该采用自己的做法，以及更好的资源管理（Costa，2021）。SC已成为可持续商业模式的竞争优势来源，而不仅仅是专注于交付（Naz等，2021）。此外，（Shi等人，2019年）得出结论，SCS中约有90％的碳排放量发生。这需要越来越重视绿色或可持续供应链（SSC）活动，以遏制环境和社会威胁。在过去的二十年中，SSC管理（SSCM）已成为改善供应链可持续性结果的一种方法。可持续性成果涵盖了对环境和社会负责的实践的采用以及实现环境，社会或经济绩效的实现（Koberg等，2019）。SSCM相关主题中考虑的主要问题之一是评估SSC替代方案并定义SSC配置的决策。通常，此问题是使用优化技术解决的（Govindan等，2013）（Kannan等，2014）（Awasthi和Kannan，2016年）和（Qin等>2017）。然而，随着技术的最新进步，人工智能（AI）技术有望克服更复杂的决策问题。随着AI在决策中的作用不断增长，越来越需要利用AI作为增加SSCM价值的一种方式。许多举措探索了AI在SSCM问题中的潜力（Fallahpour等，2016）（Sari，2017）（Dos Santos等，2019）（De La Torre等，2021）。SSCM的未来在于采用AI，以更好地越过可持续性驱动因素并预测SSC的行为和性能。但是，AI技术是黑匣子，不允许人类了解如何做出决定。此外，在SC中，许多利益相关者参与了决策过程。其中一些对决策有更定量的方法。而其他人具有更直观的方法。那么，具有透明且值得信赖的AI方法很重要。
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