sh.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • harvard-anglia-ruskin-university
  • apa-old-doi-prefix.csl
  • sodertorns-hogskola-harvard.csl
  • sodertorns-hogskola-oxford.csl
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Artificial intelligence in supply chain management: A systematic literature review
Mälardalen University.
Copenhagen Business School, Copenhagen, Denmark; SAVEGGY AB, Ideon Innovation, Ideon Science Park, Lund, Sweden.
Maynooth University, Maynooth, Co. Kildare, Ireland.
Södertörns högskola, Institutionen för samhällsvetenskaper, Företagsekonomi.ORCID-id: 0000-0003-2125-6155
Visa övriga samt affilieringar
2021 (Engelska)Ingår i: Journal of Business Research, ISSN 0148-2963, E-ISSN 1873-7978, Vol. 122, s. 502-517Artikel, forskningsöversikt (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

This paper seeks to identify the contributions of artificial intelligence (AI) to supply chain management (SCM) through a systematic review of the existing literature. To address the current scientific gap of AI in SCM, this study aimed to determine the current and potential AI techniques that can enhance both the study and practice of SCM. Gaps in the literature that need to be addressed through scientific research were also identified. More specifically, the following four aspects were covered: (1) the most prevalent AI techniques in SCM; (2) the potential AI techniques for employment in SCM; (3) the current AI-improved SCM subfields; and (4) the subfields that have high potential to be enhanced by AI. A specific set of inclusion and exclusion criteria are used to identify and examine papers from four SCM fields: logistics, marketing, supply chain and production. This paper provides insights through systematic analysis and synthesis.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Elsevier, 2021. Vol. 122, s. 502-517
Nyckelord [en]
Artificial intelligence, Supply chain management, Systematic literature review
Nationell ämneskategori
Företagsekonomi
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:sh:diva-42036DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.09.009ISI: 000590682800003Scopus ID: 2-s2.0-85091631950OAI: oai:DiVA.org:sh-42036DiVA, id: diva2:1474253
Tillgänglig från: 2020-10-08 Skapad: 2020-10-08 Senast uppdaterad: 2025-10-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1417 kB)912 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1417 kBChecksumma SHA-512
565bd2f101f4324815e9323221c9b1bc0068fb0995976ea1560ecbbb2352939ca8d06977f280969d204a9433b5abbac15d29eaf8f03af3efecfdfd04504d6310
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Oghazi, Pejvak

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Oghazi, Pejvak
Av organisationen
Företagsekonomi
I samma tidskrift
Journal of Business Research
Företagsekonomi

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 914 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 1185 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • harvard-anglia-ruskin-university
  • apa-old-doi-prefix.csl
  • sodertorns-hogskola-harvard.csl
  • sodertorns-hogskola-oxford.csl
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf