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DEMIR, Sercan、GUNDUZ、Mehmet Akif、KAYIKCI, Yasanur 和 PAKSOY, Turan (2022)。智能和可持续供应链的准备和成熟度：一个模型
云计算 用于管理整个供应链中海量数据的开放系统和同步通信系统（Antonopoulos 和 Gillam 2010；Marston 等人，2011） 网络安全 通过融合技术、流程和实践，保护网络、设备、数据和软件程序免受网络攻击（Flatt 等人，2016；Von Solms 和 Van Niekerk，2013） 大数据与分析 广泛利用从 ERP、CRM、MES、SRM 和 SCM 系统收集的数据来做出优化的实时决策（Morabito，2015；Sharma 和 Pandey，2020） 人工智能 AI 是工业 4.0 背后的大脑。人工智能算法可以优化制造运营并构建弹性供应链，从而快速响应和适应市场变化（Dopico 等人，2016 年；Lee 等人，2018 年）机器学习 ML 算法发现数据中的模式和供应链网络的成功因素，同时这些算法不断从过程中学习。结合物联网传感器和数据分析，ML 可以实时优化供应链网络（Candanedo 等人，2018 年；Diez-Olivan 等人，2019 年）区块链技术 BCT 建立了高效透明的供应链网络，可以以多种方式应用于供应链网络，例如智能合约、版权保护、小额支付、设备跟踪或身份管理（Bodkhe 等人，2020 年；Yaga 等人，2019 年）
KCI_FI003062526（2）.pdf
随着对电动汽车技术（EV）技术的越来越多的注意，研究人员一直在积极研究电动汽车技术的分类和轨迹趋势。本研究旨在通过结合EV专利引用和文本数据来理解和表征EV技术趋势。使用基于知识的主要路径分析和最新的主题建模方法（伯托）进行了EV专利数据的分析，该方法根据考虑特定技术的分类产生了技术轨迹的详细展示。该分析确定了包括200项专利的核心技术轨迹，该轨迹分为三个主题：“推进和控制”，“充电和电池”和“电路热管理与自动驾驶”。该研究揭示了“推进与控制”和“充电与电池”技术之间的互动和一致的发展；混合动力汽车和无线充电技术的重要性；电路热管理技术的进步；自主驾驶技术的出现。使用定量专利数据，本研究为电动汽车行业的利益相关者提供了技术见解，从而有助于对电动汽车技术轨迹趋势的识别和分类。