Advancing sustainable manufacturing: a systematic exploration of Industry 5.0 supply chains for sustainability, human-centricity, and resilience
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of Industry 5.0 provides new perspectives for the manufacturing sector, aiming to create sustainable, human-centric, and resilient approaches. Supply chains perform a vital role in realising these objectives by connecting suppliers to customers and providing value-added products and services. However, despite growing interest, the consideration for this paradigm shift in the manufacturing industry remains amorphous. In order to address this gap, this paper presents a systematic literature review of 103 research articles from an initial corpus of 8,079 and proposes a conceptual framework for Supply Chain 5.0 within the manufacturing sector. The framework is scaffolded on a thematic analysis of the literature, including drivers to transition, impacts on manufacturing supply chains, challenges, and outcomes. This study provides valuable insights for researchers, practitioners, and policymakers seeking to examine the implications of Industry 5.0 supply chains, highlighting its potential to enhance sustainability, social well-being, and economic growth. Furthermore, the proposed conceptual framework and research opportunities serve to guide future research and practical applications around this emerging topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».