شناسایی و اولویت‌بندی عوامل مؤثر بر کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تامین پایدار با رویکرد آینده پژوهی

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت صنعتی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران.

2 گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

10.22111/innoeco.2026.56099.1265

چکیده

هدف اصلی این پژوهش، شناسایی و اولویت‌بندی عوامل مؤثر بر کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تأمین پایدار با رویکرد آینده‌پژوهی است. پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از نظر رویکرد، آمیخته است. در بخش کیفی، برای شناسایی ابعاد و مؤلفه‌ها از روش فراترکیب بر اساس الگوی هفت‌مرحله‌ای سندلوسکی و بارسو استفاده شد. در بخش کمی نیز برای اولویت‌بندی و تحلیل روابط میان ابعاد، روش آینده‌نگاری و ماتریس اثرات متقابل ساختاری به کار گرفته شد. جامعه آماری پژوهش شامل ۱۶ نفر از مدیران، کارکنان و کارشناسان حوزه زنجیره تأمین و هوش مصنوعی بود. همچنین، مقالات خارجی منتشرشده در سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۶ و مقالات داخلی سال‌های ۱۳۹۹ تا ۱۴۰۵ بررسی شدند. داده‌های پژوهش با استفاده از نرم‌افزارهای MAXQDA 24 و MICMAC 6.1 تحلیل گردید. یافته‌های فراترکیب نشان داد که ۷۵ شاخص استخراج‌شده در قالب ۱۴ مؤلفه و ۶ بعد کلان شامل زیرساخت و راهبری فناوری، عملیات و لجستیک چابک، پایداری زیست‌محیطی، پایداری اجتماعی، حکمرانی و اخلاق، و اقتصاد و تاب‌آوری کلان طبقه‌بندی می‌شوند. نتایج آینده‌پژوهی نشان داد زیرساخت و راهبری فناوری، پایداری زیست‌محیطی و اقتصاد و تاب‌آوری کلان، عوامل تأثیرگذار و حکمرانی و اخلاق، عملیات و لجستیک چابک و پایداری اجتماعی، عوامل تأثیرپذیر هستند. بنابراین، تقویت زیرساخت‌های فناورانه، تاب‌آوری اقتصادی و مدیریت منابع زیست‌محیطی می‌تواند زمینه تحقق پایداری همه‌جانبه در زنجیره تأمین را فراهم سازد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Identifying and prioritizing the factors affecting the application of artificial intelligence in sustainable supply chain with a futures studies approach

نویسندگان [English]

  • alireza bagheri 1
  • Davood Gharakhani 1
  • Mahmoud Modiri 2
1 Department of Industrial Management, Qa.C., Islamic Azad University, Qazvin, Iran
2 Department of Industrial Management, ST. C., Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده [English]

The main objective of this study was to identify and prioritize the factors affecting the application of artificial intelligence in sustainable supply chain with a futures studies approach. In terms of purpose, this research is applied, and in terms of approach, it is mixed-method. In the qualitative phase, the meta-synthesis method based on the seven-step model of Sandelowski and Barroso was used to identify the dimensions and components. In the quantitative phase, futures studies and the structural cross-impact matrix method were employed to prioritize and analyze the relationships among the dimensions. The statistical population consisted of 16 experts, including managers, employees, and specialists in the fields of supply chain and artificial intelligence. In addition, international studies published from 2020 to 2026 and domestic studies published from 1399 to 1405 were reviewed. The collected data were analyzed using MAXQDA 24 in the qualitative phase and MICMAC 6.1 in the quantitative phase. The findings of the meta-synthesis indicated that 75 extracted indicators were classified into 14 components and six main dimensions: technology infrastructure and governance, agile operations and logistics, environmental sustainability, social sustainability, governance and ethics, and macroeconomic resilience. The futures studies results showed that technology infrastructure and governance, environmental sustainability, and macroeconomic resilience were driving factors, while governance and ethics, agile operations and logistics, and social sustainability were dependent factors. Therefore, strengthening technological infrastructure, economic resilience, and environmental resource management can provide the basis for achieving comprehensive sustainability in the supply chain.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial intelligence
  • supply chain
  • sustainable supply chain
  • futures studies approach