农业食品供应链双转型中的物联网与数据分析：可持续决策的新范式

本综述聚焦农业食品供应链（AFSC）在数字化与可持续性双转型背景下的挑战与机遇，系统阐述了物联网（IoT）与数据分析技术如何通过多案例研究（如《数字化与可持续性案例研究指南》四阶段方法）将运营数据转化为可持续决策支持，为提升供应链透明度、实现联合国可持续发展目标（SDGs）如SDG 2、SDG 12等提供实践路径，对推动产业4.0（I4.0）与可持续发展目标融合具有重要理论及实践意义。

　　

亮点 (Highlights)

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  物联网（IoT）与数据分析技术为农业食品供应链（AFSC）的可持续决策提供数据驱动支持。
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  通过多案例研究（multiple-case study）方法，提出可复制的《数字化与可持续性案例研究指南》。
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  构建“产品信息地图（product information map）”和“数据分析框架（data analysis elaboration）”，系统整合可持续目标、生产流程与技术资产。
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  实证表明：数据集成可提升运营效率、增强可持续绩效沟通，并构建消费者信任。

研究启示 (Lessons Learned and Discussion)

基于两个案例研究的实证证据，本研究验证并拓展了理论观点：

1. 1.
   自下而上的价值挖掘：物联网（IoT）数据采集与数据分析协同作用，既优化可持续实践管理，又实现食品质量与可持续性的透明化沟通。
2. 2.
   挑战与局限：技术整合需应对数据异构性、供应链多方协作壁垒，以及中小型企业技术成熟度差异。
3. 3.
   理论延伸：双转型（数字化+可持续性）需平衡技术投入与可持续目标（如SDG 12负责任消费与生产）的落地可行性。

理论与实际意义 (Theoretical and Practical Implications)

理论层面：

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  构建连接可持续发展、数字化与产业4.0（I4.0）技术的结构化框架，推动AFSC领域方法论严谨性。
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  为多案例研究提供可扩展模型，支持未来研究在不同农业食品场景中泛化应用。

实践层面：

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  为管理者提供可操作路线图，通过物联网（IoT）与数据分析生成可持续性指标（如碳足迹、资源效率），助力企业符合欧盟《企业可持续发展尽职调查指令》等政策要求。
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  加速终端消费者获取数据驱动的透明信息，促进可持续消费选择。

结束语与研究局限 (Closing Remarks, and Limitations)

本研究通过真实案例验证物联网（IoT）与分析技术在农业食品供应链中的双重价值：一方面强化可持续实践的运营管理，另一方面推动食品质量与可持续性的清晰沟通。未来需探索该框架在不同技术成熟度AFSC中的适应性，并深化数据集成对SDG_s（如SDG 6清洁饮水）的量化贡献研究。