• 引言

全球供应链格局正经历数字化转型，采用区块链、物联网、大数据和人工智能等数字工具。然而，许多组织因缺乏系统性理解和框架而在有效整合技术方面面临挑战。同时，学术文献缺乏清晰的研究范式分类与分析来指导学术探究。本文旨在通过综合性文献综述，弥补这些空白，提出新的系统化维度和研究范式。

• 文献综述

研究评估了83篇现有文献综述，指出尽管已有研究从不同角度探讨供应链数字化，但大多缺乏全面的研究模型和对研究逻辑的深入分析。现有综述在方法论、数据库范围和焦点上存在局限，未能为未来研究提供清晰方向。因此，本文采用结合元分析、系统综述和范围综述的分析方法，提出新的见解。

• 研究方法

研究采用稳健的方法论，基于Scopus等数据库系统收集了897篇高质量文献。构建了分析框架，从两个核心视角审视供应链数字化：一是数字工具在实现目标、辅助决策和应对挑战方面的有效性；二是通过本体论、认识论、方法论、推理方法和研究学科等维度探索研究范式。

1. 数字工具与供应链管理维度分析：研究识别了43种数字工具，其中区块链、大数据、人工智能等9类占主导。分析揭示了这些工具与供应链管理目标 (成本、质量、时间等)、决策层次 (战略、战术、运营) 以及管理难点 (风险、复杂性等) 之间的关联。研究发现，现有研究多关注单一工具解决特定问题 (如降低成本或应对风险)，而在整合多种工具以实现多目标、应对多维度挑战方面存在显著研究空白。

2. 研究范式分析：通过本体论、认识论、方法论、推理方法和研究学科五个维度对文献进行编码分析。研究发现，供应链数字化研究以客观主义本体论、实用主义认识论和定量方法论为主导。归纳推理是最常用的推理方法。研究呈现高度跨学科性，尤其集中在管理科学、计算机科学和数学科学的交叉领域。

图1. 分析研究范式的框架

为了提供更全面的指导，研究利用分析结果提出供应链数字化领域新的系统化维度和研究范式。

• 供应链数字化

1. 数字化方法的系统化：基于分析，提出了供应链数字化的新定义，强调其是利用数字工具在应对多种困难的同时实现多目标结果的过程。研究指出，当前文献和实践过于关注解决单一问题，而在实现“全目标”或解决“全困难”的综合方法上存在明显差距。

2. 新兴研究范式：提出了一个包含七种具体研究范式的新框架，并详细阐述了每种范式下的典型研究方法 (如调查与结构方程模型、系统设计、博弈论、多准则决策、案例研究、混合方法等)。其中，“主观主义-解释主义-归纳-定性”范式占比最高，但基于客观主义和定量方法的范式 (如结合自动化推理的范式) 在解决实际技术系统设计方面显示出重要价值。

• 结论与展望

本研究在方法论、研究问题和分析深度上做出了原创贡献。提出的框架通过将数字工具与供应链管理的多个维度 (目标、难点、决策层次) 相联系，提供了更精细化、可操作的见解，有助于弥合理论与实践的差距。但该研究也存在局限，包括未深入探讨数字化转型中组织、文化和法律层面的挑战，可能受发表偏见或某些主题/区域研究占比过高影响。未来研究应拓展背景多样性，并开发解决已识别空白的具体工具或指南。

研究建议：倡导采用实用主义和多方法混合的研究路径；加强结合自动化推理的数字化分析；研究应更紧密地对接企业实际挑战。

教育建议：大学应促进跨学科交流与合作，建立综合实验室；更新课程设置，纳入计算机科学等与数字化需求匹配的内容，培养学生的跨学科技能。

管理建议：企业应采用整合多种数字工具的变革模式，而非依赖单一技术；谨慎管理数字化转型伴随的风险；必须培养或吸引具备数字化转型技能的专业人才。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2305-6290/9/2/47

• 相关特刊

供应链4.0：精益、敏捷、绿色实践——特刊征稿

本特刊旨在征集高质量的学术论文，聚焦于物联网、人工智能、区块链、大数据和数字孪生等工业4.0技术如何深刻变革物流管理，并推动供应链向智能化与可持续发展转型。

特刊重点关注三大前沿方向：一是探讨这些技术如何实现供应链的实时可视化、预测性决策与全局优化；二是研究如何通过数字化手段，将精益、敏捷与绿色供应链实践深度融合，超越传统效率、响应与可持续性之间的权衡，创造协同效应；三是关注可持续与循环物流系统 (如逆向物流、闭环供应链、数字化碳追踪) 以及数字互联环境下的供应链弹性与风险管理，以实现环境透明、提升ESG (环境、社会和公司治理) 绩效并应对中断与不确定性。

投稿截止日期：2027年1月15日

了解特刊详情：https://www.mdpi.com/journal/logistics/special_issues/6ZC60FD272

• Logistics 期刊介绍

主编：Robert Handfield, North Carolina State University, USA

期刊主要发表与物流和供应链相关的原创文章和文献综述。主题涵盖领域包括但不限于：人工智能、物流分析和自动化；可持续发展与逆向物流；人道主义和医疗保健物流；最后一公里，电子商务与销售物流；海运物流；供应商，政府和采购物流等。

2024 Impact Factor：3.6

2024 CiteScore：8.0

Time to First Decision：19.6 Days

Acceptance to Publication：4.6 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/logistics