论文标题：A Framework for Leveraging Digital Technologies in Reverse Logistics Actions: A Systematic Literature Review

论文链接：http://www.mdpi.com/2305-6290/9/2/54

期刊名：Logistics

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/logistics

1. 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。

2. 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。

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。

图2 自动化在废弃电气电子设备处理线中的应用

3. 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。

4. 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。

图3 描述数字技术对逆向物流行动贡献的框架

5. 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。

6. 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。

Artificial Intelligence and Business Analytics Applications in Supply Chain Operations

投稿截止日期：2026 年 10 月 16 日

客座编辑：Prof. Dr. Hokey Min and Prof. Dr. Seong-Jong Joo

https://www.mdpi.com/journal/logistics/special_issues/HPDY8OP4H5

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Robert Handfield

Logistics（ISSN 2305-6290）是一个为物流和供应链管理领域的研究人员及具有学术倾向的从业者设立的原创性期刊。期刊主要发表与物流和供应链相关的原创文章和高质量综述。主题涵盖领域包括但不限于：人工智能、物流分析和自动化；可持续发展与逆向物流；人道主义和医疗保健物流；最后一公里，电子商务与销售物流；海运物流；供应商，政府和采购物流等。

2024 Impact Factor：3.6

2024 CiteScore：8.0

Time to First Decision：19.6 Days

Acceptance to Publication：4.6 Days