新兴信息和通信技术在电子农业中起着至关重要的作用。应用区块链,图像,无线传感器网络,云计算和机器学习等技术可以改善农业食品供应链的效率和质量管理。但是,几乎没有证据表明区块链综合ICT为供应链参与者采用的综合ICT及其拥抱和使用此类技术的倾向。为了弥合文献中的这一研究差距,我们确定了采用区块链技术的一些潜在驱动因素,考虑到葡萄酒供应链并采用了基于评级的联合分析。研究发现,按照其相对重要性和公用事业的顺序,可以分配,可追溯性,价格,信托,合规性,合规性,合规性,协调性和控制能力,可能会影响供应链行为者的采用意图决策过程。采用因素进一步使设计合理化了模块化,可扩展,可互操作和具有成本效益的架构,用于供应链集成和可持续性。©2020 Elsevier Ltd.保留所有权利。
a b s t r a c t近年来,分布式分类帐技术的重要性和流行率已经增长。但是,缺乏经验研究来研究在分销网络中实施它至关重要的管理和技术方面。这项研究的目的是为在整个分销链中采用区块链技术开发一个综合框架。这将通过确定促进采用并通过经验证据收集来评估其相互依存关系的因素和实验评估其相互依存关系以及对采用的影响。使用定量方法来评估模型的主要目标。这项研究的重点是医学制造业,以收集有关使用区块链技术及其对供应链绩效的影响的反应。发现在假设模型中揭示了显着的积极关系。此外,还考虑了先前的研究和在线调查,以评估区块链技术对供应链性能的影响和供应链透明度的中介作用。1。简介新兴技术的利用为增强供应链流程的各个方面开辟了机会,其中一种技术是区块链。其在供应链中的实施已被证明是通过提高透明度并大大降低行政成本而受益的(Alabi和Telukdarie,2021年)。它促进了材料的更好可追溯性和减轻损失在供应链方法中采用区块链可以增强参与者的管理,包括定价,位置,质量和认证等因素(Korpela等,2017)。供应链绩效的改善,再加上供应链透明度的中介,特别使阿联酋的供应链行业受益。
在3月24日星期五的主要虚拟活动中,我们的发言人将为我们带来他们在全球公司管理供应链方面的宝贵经验,并主持有关供应链转型的讨论。我们今年的阵容包括:量身定制品牌的首席供应链官员杰米·布拉格(Jamie Bragg); Wayfair全球运输与交付负责人Surabhi Khuteta; Heidi Landry,CPO,Johnson&Johnson的企业供应链; Rogerio Negrao,一般电机电池电动程序的计划采购总监;帕特里克·范·登·博斯切(Patrick van den Bossche),科尔尼(Kearney)的合伙人;亚马逊的供应链优化技术(SCOT)副总裁兼杰出科学家Garrett Van Ryzin。我们很高兴,《华尔街日报》的《物流报告》的编辑保罗·佩奇(Paul Page)今年将再次举办研讨会,并分享他的见解。DHL高级总监兼全球自动化实践负责人Meredith Williams和大匹兹堡社区食品银行首席执行官Lisa Scales将介绍演讲者并主持主持研讨会。
有些支持,16%的支持更加支持 - 审慎应该指导技术的采用。有78%的高管在2024年表现出对AI相关投资的支持,很明显,该技术被视为未来采购和供应链策略的重要组成部分。这种热情是基于类似人类的计算机智能实质上提高运营效率的潜力,这为早期采用它的企业提供了竞争优势。实际上,接受调查的主要供应链官员中有65%的人预计生成AI(Gen-AI)可以在未来三年内优化或自动化其目前的采购和供应链运行的26%至50%。然而,对于企业来说,认识到如此高的乐观情绪也可能反映出对AI能力的过度兴奋也很重要。计划采用该技术的计划需要对Gen-AI及其一些缺陷的实际挑战进行认识。
人工智能是制造智能机器的科学与工程。9 其目标是“将数据转化为信息,将信息转化为知识和洞察力,将知识转化为竞争优势”。10 人工智能在供应链管理中的应用使公司能够满足客户的新要求以及全球大趋势带来的挑战。例如,产品和零件差异的增加使需求预测和生产计划变得更加复杂。另一个例子是可持续发展意识的增强,这需要在进行优化时考虑更多的数据源和目标变量。此外,人口结构的变化导致劳动力供应减少,需要更高的工资和更具吸引力的工作条件。为了应对这些挑战,未来的供应链必须变得更加可持续、灵活、有弹性、更快速和更高效。
摘要 对人工智能伦理感兴趣的研究人员、从业者和政策制定者需要更多综合方法来研究和干预多种背景和活动规模的人工智能系统。本文将人工智能价值链作为一个满足这一需求的综合概念提出。为了更清楚地理论化人工智能价值链并在概念上将其与供应链区分开来,我们从战略管理、服务科学、经济地理、行业、政府和应用研究文献中回顾了价值链和人工智能价值链的理论。然后,我们对 67 个来源样本进行了综合审查,这些来源涵盖了人工智能价值链中涉及的道德问题。基于我们的综合审查结果,我们建议研究人员、从业者和政策制定者可以采取的三个未来方向,以推动整个人工智能价值链中更多的道德实践。我们敦促人工智能伦理研究人员和从业者转向价值链视角,将参与者置于背景中,考虑共同创建人工智能系统所涉及的多种资源,并整合跨背景和规模的更广泛的道德问题。