数字工程 | 面向工业5.0的数字供应链

Exploring the digital supply chain in the Industry 5.0 era: A literature review and empirical study of sustainability

Hassane Zaoui, Bernard Kamsu-Foguem, Dieudonné Tchuente

摘要：

1. 引言

面对气候变化、新冠疫情等全球性挑战，供应链的脆弱性日益凸显。工业4.0范式因过度关注技术自动化和经济理性而备受诟病，工业5.0应运而生，其核心在于将发展重心重新定位为以人为本、可持续性及韧性。本研究旨在系统评估供应链在工业5.0范式下的转型过程，通过文献综述与实证分析，致力于回答以下四个核心研究问题：

RQ1：工业5.0供应链转型的关键概念是什么？

RQ2：数字技术如何增强供应链的转型过程？

RQ3：大型企业如何应对作为工业5.0核心支柱的可持续性？

RQ4：工业5.0供应链的未来研究议程是什么？

2. 方法论

本研究采用系统性的文献综述方法，并结合实证分析。文献检索在Scopus和Web of Science数据库中进行，最终纳入71篇同行评审文献进行分析。综述部分采用了TCCM框架，从理论、情境、特征和方法四个维度对文献进行结构化梳理。实证部分则基于Sustainalytics的ESG风险评级和MSCI的隐含温升数据，对全球市值前20的大型企业进行了可持续性绩效评估，确保了研究方法的严谨性与结论的可信度。

3. 概念背景

3.1 从工业4.0到工业5.0

工业5.0并非对工业4.0的否定，而是一种战略演进。它从纯技术驱动的自动化，转向追求技术、人类与社会价值的协同发展，强调人机协作、认知增强与个性化制造。

3.2 以人为本

该原则旨在平衡人员在工业过程中的贡献，纠正工业4.0的技术中心主义偏向。通过协作机器人、数字孪生等技术，增强而非取代人类能力。然而，当前研究对此关注有限，且面临就业公平、技能培训、AI伦理与信任等诸多挑战。

3.3 可持续性

作为工业5.0的核心设计原则，可持续性超越了合规性要求，成为一种将经济、社会与环境责任融入企业战略的综合框架。其实现依赖于政策、市场与学术研究的共同压力。

3.4 韧性

韧性指系统在扰动中保持基本功能的能力，而生存性则强调通过前瞻性风险评估维持持续运营。两者相辅相成，共同增强供应链在面对中断时的稳健性。

4. 研究发现

4.1 TCCM框架分析结果

理论：最常用的理论是模糊理论、图论和扎根理论。针对工业5.0特质（人本、可持续）的理论框架仍显不足。

情境：研究主要集中在制造业、医疗保健和物流业；中国和印度是发表相关研究最多的国家。

特征：

• 自变量：多集中于“供应链”和“工业5.0实施”本身，缺乏对人机协作、组织韧性等关键转型因素的探讨。

• 中介/调节变量：以技术和管理过程为主，缺乏对社会组织、人力资本等软性因素的深入分析。

• 因变量：侧重于可持续性、韧性和绩效等传统指标，对社会可持续性和适应能力等关注不足。

方法：定量研究方法占主导地位（58%），定性（23%）与混合方法（9%）应用较少，限制了对于复杂人本与情境因素的理解。

4.2 主题分析

数字技术的角色：人工智能、数字孪生、区块链、物联网等是供应链转型的关键使能技术，通过优化决策、提升透明度和实现实时分析，共同推动供应链走向可持续、有韧性和以人为本。

三大支柱的分布：文献分析显示，研究焦点严重偏向可持续性（占67%），韧性（28%）和以人为本（12%）则未被充分探索，存在显著的研究不平衡。

向供应链5.0的过渡：供应链5.0标志着从工业4.0的效率至上，转向 mass personalization（大规模个性化），其核心是知识型团队与机器人的协作。然而，高投资成本和组织变革阻力是实现这一转型的主要障碍。

4.3 可持续性的实证证据

对全球20家顶级企业的实证分析揭示了严峻的现实：

• ESG风险：49%的样本企业市值（约13.4万亿美元）处于中度及以上ESG风险水平，不符合ESG标准。

• 气候目标：59%的样本企业市值（约16.3万亿美元）与1.5°C温控目标不符。
  这些数据凸显了大型企业在将可持续发展承诺转化为实际行动方面的巨大差距与紧迫性。

5. 讨论

5.1 概念框架的提出

本研究构建了一个综合性的概念框架，将工业5.0的三大核心原则（人本性、可持续性、韧性）与数字技术、战略资源动员及环境动态联系起来，阐明了这些要素如何相互作用，共同驱动供应链的智能化、适应性和符合伦理的转型。

5.2 贡献与启示

• 实践启示：为供应链管理者提供了向供应链5.0转型的清晰路线图，强调了数字技术（尤其是AI）在提升可持续性与韧性方面的核心作用，并指出了以人为本的设计的重要性。

• 理论启示：通过TCCM分析，梳理并巩固了该领域的理论基石，为未来的研究提供了清晰的概念体系和理论基础。

• 政策启示：建议政策制定者建立支持性的法规框架，提供财政激励，投资基础设施，并推动产学研合作，以加速工业5.0技术的普及和供应链的绿色转型。

5.3 局限性与未来研究议程

本研究受限于英文文献和特定数据库，未来研究应拓展来源。基于研究发现，文章提出了一个详尽的未来研究议程，重点包括人机协作、AI赋能循环经济、韧性系统、伦理治理等关键方向。

6. 结论

本研究系统性地探索了工业5.0时代下的供应链演进。结论明确指出，数字转型，特别是人工智能的应用，是构建可持续和韧性供应链的核心驱动力。然而，当前研究在方法论上过度依赖定量分析，且在内容上严重忽视了“以人为本”的原则。对大型企业的实证研究敲响了警钟，表明全球商业实践与可持续发展目标之间仍存在巨大落差。实现工业5.0的愿景，需要学界、业界和政府的跨领域协作，在技术、组织、人才和政策层面进行深刻变革。未来的研究应致力于填补实证证据的空白，开发更具包容性的理论模型，并重点关注那些能将技术进步与人类福祉、环境健康真正融为一体的供应链解决方案。

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