- MSc thesis
- Διοίκηση Εφοδιαστικής Αλυσίδας (ΔΕΑ)
- 19 Φεβρουαρίου 2023
- Ελληνικά
- 52
- ΔΑΣΑΚΛΗΣ, ΘΩΜΑΣ
- ΔΑΣΑΚΛΗΣ, ΘΩΜΑΣ | ΤΑΣΙΑΣ, ΚΩΝΣΤΑΝΤΙΝΟΣ | ΓΙΑΝΝΙΚΟΣ, ΙΩΑΝΝΗΣ
- Internet of Things, Machine Learning, Big Data, Blockchain, Artificial intelligence, Inventory management, Industry 4.0
- Supply Chain Management
- 60
-
-
Αυτή η εργασία στοχεύει να εντοπίσει τις διάφορες μεθόδους που προέρχονται από τις
πέντε κυρίαρχες τεχνολογίες Industry 4.0 και να τις κατηγοριοποιήσει με βάση τον
τρόπο που λειτουργούν και εφαρμόζονται στη διαχείριση αποθεμάτων.
Η αναζήτηση επιστημονικών δημοσιεύσεων πραγματοποιήθηκε με χρήση του Scopus
και σχετικών λέξεων-κλειδιών, μετά από τις οποίες η λίστα περικόπηκε σταδιακά
ακόμη περισσότερο μετά από αυστηρή ανασκόπηση τίτλου, περίληψης και πλήρους
εγγράφου. Επιπλέον, συμπεριλήφθηκαν πέντε μελέτες περιπτώσεν που η κάθε μία
αφορούσε και μια απο τις κυριαρχες Industry 4.0 τεχνολογιες. Από τη βιβλιογραφία
μπορέσαμε να εντοπίσουμε διάφορες μεθόδους που δεν συνδέονται μόνο με τη μητρική
τους τεχνολογία αλλά και με άλλες. Για παράδειγμα, το πλαίσιο XGBoost μπορεί να
χρησιμοποιηθεί σε συνδυασμό με τις τεχνολογίες Machine Learning και Big Data.
Διαπιστώθηκε ότι δεν υπάρχει αρκετή βιβλιογραφία στον τομέα του συνδυασμού
αυτών των πέντε τεχνολογιών και της συνεργασίας τους για πιο αποτελεσματική
διαχείριση αποθεμάτων. Επίσης, επισημαίνεται ότι οι τεχνολογίες Industry 4.0
βρίσκονται σχετικά ακόμη σε αρχικό στάδιο και χρειάζονται περαιτέρω ανάπτυξη -
This paper aims to identify the various methods that are derived from the five dominant
Industry 4.0 technologies and categorize them based on the way they work and are
applied on inventory management.
Scientific publications search was conducted out using Scopus and relevant keywords,
following which the list was progressively cut down even further after rigorous Title,
Abstract and full paper review. In addition, five case studies were included, each
involving one of the dominant Industry 4.0 technologies. From the literature we were
able to identify various methods that are not only linked to their parent technology but
to others as well. For example, the XGBoost framework can be used in combination
with the Machine Learning and Big Data technologies. It was found out that there is
not enough literature in the field of combining those five technologies and making them
work together for more effective inventory management. Also, it is pointed out that
Industry 4.0 technologies are relatively still in their infancy and in need for further
development.
-
- Hellenic Open University
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Διεθνές