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Logistics:利用数字技术提升逆向物流行动的框架——系统文献综述
2026-3-11 16:57
阅读:197
  • 引言

全球气候危机加剧了对可持续解决方案的需求,逆向物流 (RL) 成为减少环境影响的关键策略。同时,工业4.0技术正在通过增强逆向物流的收集、运输、存储、分类、再制造、回收和处置过程,推动其变革。本文旨在通过系统文献综述,识别适用于逆向物流的关键工业4.0技术,并开发一个理论框架,将这些技术与逆向物流活动联系起来。

  

  • 理论背景

固体废物管理与逆向物流:工业固体废物若管理不当,会导致土壤和水污染,并释放大气污染物。逆向物流通过材料收集、分类、回收和再制造,有效应对这些挑战。

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图1. 逆向物流行动

  

工业4.0技术:包括物联网 (IoT)、人工智能 (AI)、大数据分析、云计算和区块链等,这些技术通过提高可追溯性、自动化和可持续性,优化逆向物流操作。

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图2. 自动化在废弃电气电子设备处理线中的应用

   

  • 材料与方法

研究方法:采用系统文献综述法,遵循PRISMA方法论,分析Scopus和Web of Science数据库中的出版物,以识别适用于逆向物流的工业4.0技术。

分析步骤:包括上下文设定、系统文献回顾、技术分析、识别当前在逆向物流中使用的技术、开发理论框架以及展示预期收益。

  

  • 结果

关键技术:系统文献回顾识别出14种主要技术,其中物联网和大数据分析最为频繁提及。这些技术在操作、战术和战略层面上应用于逆向物流。

技术应用:详细分析了12种技术在逆向物流不同行动中的应用,包括收集、运输、分类、存储、再利用、再制造、回收和处置。

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图3. 描述数字技术对逆向物流行动贡献的框架

  

  • 讨论与启示

技术增强逆向物流:数字技术通过提高效率、透明性和可持续性,显著优化了逆向物流。例如,无线电频率识别 (RFID) 增强实时跟踪和自动化分类,区块链确保安全透明的数据交换。

固体废物管理:数字技术通过改善材料回收和延长产品生命周期,最小化废物生成。AI和IoT优化废物分类,大数据和机器学习算法改进废物分类和处置策略。

  

  • 结论与未来研究方向

研究贡献:本文提出的理论框架系统地链接了工业4.0解决方案与逆向物流活动,为行业提供了实用的见解。

未来研究:建议探索从工业4.0向工业5.0的过渡如何影响逆向物流,特别是人机协作、个性化AI决策和伦理考虑等方面。

  

阅读英文原文:https://www.mdpi.com/2305-6290/9/2/54

  

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