工业4.0技术驱动下的供应链风险管理自动化研究综述：现状、挑战与未来展望

《Electronic Markets》：Supply chain risk management automation: A literature review

本文针对当前供应链风险高发但管理手段滞后的现实问题，系统回顾了工业44.0技术在供应链风险管理自动化（SCRMA）领域的应用研究。通过对171篇文献的梳理，研究发现AI/ML、BDA和IoT是支撑风险检测、评估与缓解的核心技术，但风险监控与处置阶段的自动化仍处于探索初期。该综述为学术界指明了SCRMA研究的空白领域，同时提醒企业谨慎投资尚未成熟的技术，对推动智能供应链发展具有重要指导意义。

　　

在全球供应链网络日益复杂多变的背景下，地缘政治冲突、自然灾害、供应商破产等风险事件频发，传统依赖人工经验的供应链风险管理（Supply Chain Risk Management, SCRM）方法已难以应对实时动态的风险挑战。随着工业4.0（Industry 4.0, I4.0）技术的迅猛发展，通过数字化手段实现供应链风险管理自动化（Supply Chain Risk Management Automation, SCRMA）已成为学术界和企业界共同关注的焦点。然而，现有研究多聚焦于特定技术或单一管理环节，缺乏对SCRMA整体发展脉络的系统性梳理，导致技术应用碎片化、跨阶段协同不足等问题凸显。

在此背景下，意大利布雷西亚大学的Suman Kumar Das和Marco Perona在《Electronic Markets》上发表了首篇系统综述SCRMA领域的研究论文。该研究通过PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）标准对2000-2023年间171篇文献进行筛选，最终对51篇高质量文献展开深度内容分析，首次构建了以"风险检测-评估-缓解-监控-处置"五阶段为核心、覆盖九大I4.0技术群的分析框架。研究揭示：尽管AI/ML（Artificial Intelligence/Machine Learning）技术在风险检测环节的应用占比达49%，但数字孪生（Digital Twins and Simulation, DTS）、信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）等技术在风险处置阶段的渗透率不足2%，反映出SCRMA实施仍处于早期阶段。

为系统评估技术应用效果，研究人员创新性地采用双盲评审机制对文献进行归类。在技术层面，研究发现自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术可通过分析推特（Twitter）数据实时识别港口拥堵风险（Deiva Ganesh & Kalpana, 2022b），而区块链（Blockchain, BC）的智能合约功能能有效降低多级供应商间的信息不对称（Rauniyar et al., 2023）。在流程层面，研究指出风险监控阶段存在严重的研究空白，仅13篇文献涉及该领域，且多局限于理论探讨而非实践应用。这种阶段性失衡暴露出当前研究更倾向于"数据驱动型"环节自动化，而"决策密集型"环节的数字化突破仍需时日。

关键技术方法概述

本研究采用四阶段系统文献综述法：首先基于期刊影响因子和引用率筛选30篇核心文献；接着通过Scopus数据库检索，结合SCM（Supply Chain Management）、SCRM和9类I4.0技术关键词（如IoT、AI/ML、BC等）构建检索策略，最终获得3611篇文献；经过双盲评审剔除无关文献后，保留171篇进行描述性分析；最后通过引用频次和期刊影响力指标筛选出40篇核心文献，结合雪球抽样法补充11篇，形成51篇文献池用于内容分析。特别注重实证研究权重，对DHL、大众汽车等企业的技术应用案例进行跨案例比对。

风险检测阶段的技术赋能

研究显示，40篇文献详细阐述了I4.0技术在风险检测中的应用。AI/ML技术通过文本挖掘（Text Mining）和情感分析（Sentiment Analysis）从新闻媒体、社交平台抓取风险信号，如Handfield et al.（2020）开发的网络爬虫算法可实时捕捉低成本国家服装生产的劳工风险。物联网（Internet of Things, IoT）传感器与ERP（Enterprise Resource Planning）系统集成，实现了对供应商生产状态的动态监控（Gao et al., 2020）。值得注意的是，仅6篇文献探讨了增材制造（Additive Manufacturing, AM）在风险检测中的潜力，反映出硬件技术研究的不足。

风险评估阶段的算法革新

在32篇涉及风险评估的文献中，机器学习算法显著提升了评估精度。Baryannis et al.（2019b）比较了随机森林（Random Forest）与贝叶斯网络（Bayesian Networks）在预测供应商违约概率中的表现，发现集成学习（Ensemble Learning）模型可将误判率降低18%。但研究也指出，现有算法多依赖历史数据，对突发性风险（如疫情）的适应性仍有待提升。云计算（Cloud Computing, CC）平台虽能处理多源异构数据，但数据隐私问题制约了其应用广度（Li et al., 2021）。

风险缓解策略的数字化实践

35篇文献验证了数字技术对风险缓解的促进作用。区块链技术通过分布式账本实现供应链全程可追溯，使大众汽车（Volkswagen）的供应商筛选效率提升30%（Schroeder & Lodemann, 2021）。案例研究显示，西门子（Siemens）开发的数字风险孪生（Digital Risk Twin）能模拟不同中断场景下的损失规模，但该技术尚未与实时决策系统深度融合（Siemens, 2025）。研究特别强调，仅4篇文献涉及工业机器人（Industrial Robotics, IR）在应急生产转换中的应用，暴露出物理自动化与信息自动化研究的脱节。

风险监控与处置的研究短板

风险监控环节仅有13篇文献涉及，且多集中于理论框架构建。知识图谱（Knowledge Graph）技术虽能可视化风险传播路径（Yang et al., 2024），但缺乏与实际监控系统的对接验证。在风险处置方面，26篇文献提及数字孪生可用于恢复策略模拟，然而如Ivanov & Dolgui（2021）指出，现有模型对多级涟漪效应（Ripple Effect）的预测能力仍较弱。研究还发现，制药行业通过IoT实时追踪药品温湿度（Wong et al., 2023），这类垂直应用未能扩展至跨行业通用方案。

结论与展望

本研究通过系统梳理SCRMA领域进展，揭示出三大核心矛盾：技术应用的阶段性失衡、软硬件技术研究的割裂、以及实证案例的匮乏。结论强调，未来研究应着力构建跨技术融合框架（如BC+DTS），加强多级供应链协同治理，并开发适用于中小企业的轻量化解决方案。对于企业实践，建议优先投资AI/ML和IoT等成熟技术，对DTS、CPS等采取渐进式应用策略。该综述不仅为学术界指明了SCRMA的关键研究方向，也为企业在数字化转型中规避技术投资风险提供了科学依据。