儘管工業4.0在推進智能物流(Smart logistics)發揮了重要作用，但它尚未為以人為本、可持續發展以及富有韌性等廣泛關注的問題提供足夠的解決方案，工業5.0的出現解決並補充了工業4.0的這些缺點。然而，目前還沒有關於工業5.0如何推動智慧物流轉型的研究。為了彌補這一差距，本文開發了一個戰略路線圖，為這一問題提供戰略方案。首先進行了全面的文獻綜述，確定了在工業5.0中實現智能物流的13個關鍵促進因素。隨後，通過應用模糊解釋結構模型(Fuzzy Interpretative StructuralModeling Method，FISM)建立了這些關鍵促進因素之間的層次關係。隨後，採用交叉影響矩陣相乘法(Matriced’ Impacts Croisés Appliquéeáun Classement，MICMAC)來計算每個促進因素的驅動性和依賴性。研究結果發現“政府的積極支持”和“以人為中心的製造和物流”是工業5.0最關鍵的促進因素。此外，根據專家意見所完成的戰略路線圖為政策制定者和實施者提供了寶貴的見解，同時解釋了推動智能物流的工業5.0轉型所需的方法和戰略。此外，它確定了促進因素和最佳執行開發順序之間的影響關係。最終，該戰略路線圖將作為物流行業的可操作指南，引導實現智能物流並增強企業在工業5.0時代的競爭力。

工業5.0成為工業發展的變革範式
是工業4.0的擴展和進化版本

        工業4.0的出現雖然在技術進步方面具有突破性，但卻因其對人類和可持續發展方面的考慮不足而受到批評，這種疏忽加劇了社會問題，包括環境退化和發展不平衡。認識到這些缺點，工業5.0成為工業發展的變革範式，是工業4.0的擴展和進化版本。工業5.0高度重視以人為本、可持續性和韌性。與工業4.0中智能工廠自動化的主要關注點不同，工業5.0宣導人類和機器之間的協作和共生工作模式。這樣做的目的是實現這些實體之間的協同和互補，更加注重員工參與和在工作場景中創造價值，與其前身形成鮮明對比的是，工業5.0高度重視環境可持續性問題，與全球日益增長的個性化產品和服務需求保持一致。它宣導向整體環境責任工業實踐的範式轉變。同時，智慧物流是指通過物聯網(IoT)、大數據分析和其他資訊技術(IT )等先進技術對物流系統進行優化和自動化管理，旨在提高物流運營的效率、透明度和連續性，先進技術的應用，特別是物聯網和雲計算，為智慧物流的發展提供了強大的支持和工具.因此，全球越來越有興趣瞭解工業5.0如何顯著促進智能物流的發展和增強，確保更可持續、高效和適應性更強的物流格局。

        工業5.0和智慧物流的協同緊密交織，這種融合提高了物流運作的效率、智能和可持續性。儘管取得了這些進步，工業5.0仍是一個新概念，探索仍處於早期階段。現有關於工業5.0的研究有限，缺乏系統性發展。雖然我們認識到工業5.0中促進智能物流的技術，但在準確理解工業5.0如何推動這一發展方面仍然存在挑戰。現有的關於工業5.0如何促進智能物流的文獻雖然很多，但仍然很零散，缺乏對工業5.0如何真正推動智能物流發展的全面探索。

        據我們所知，這項研究是該領域首次全面、系統的研究，為推進智能物流的轉型和發展提供了工業5.0的使能因素和戰略路線圖。這項研究是一項開創性的工作，其關於工業5.0的關鍵推動因素和戰略路線圖的研究結果對企業管理者和政府決策者具有重要意義，為他們的管理和決策過程提供了重要的指導和科學基礎。因此，這項研究確定了在工業5.0框架內推動智慧物流發展的因素，並繪製了戰略路線圖。通過這樣做，工業5.0的利益相關者可以有效地利用先進的資訊和技術來解決各種促成因素，從而以有限的資源促進智能物流的進步。

工業5.0促進智慧物流的關鍵因素

        工業5.0的定位不是工業4.0的替代，而是一個補充，工業4.0的很多技術在工業5.0中也是堅持的。因此，在探索工業5.0推進智能物流的促進因素時，本文借鑑了工業4.0背景下的智能物流相關研究，對51篇文章進行了全面的綜述，從而確定了在智能物流領域實現工業5.0的13個關鍵促進因素如下:

        (1).生產系統的靈活性（Flexibility of production systems，FPS）
        (2).可持續公司治理（Sustainable corporate governance，SCG）
        (3). 政府的積極支持（Ac t i vesuppor t from the government，ACG）
        (4).生態創新和資源規劃（Ecoinnovationand resource planning，ERP）
        (5).結合數位技術與綠色（Combining digital technology with green，CDG）
        (6).利益相關方合作（Stakeholder collaboration and integration，SCI）
        (7).以人為中心的製造和物流（Human-centric manufacturingand logistics，HML）
        (8) . 顧客導向的個性化製造（Customer-oriented, individualmanufacturing，CIM）
        (9).價值鏈整合（Value chainintegration，VCI）
        (10).重視員工福祉（Pay atten-tion to the well-being of employees，PWE）
        (11).資訊安全維護（Information security maintenance，ISM）
        (12).韌性與可持續績效指標（Resilience and sustainability performance indicators，RSI）
        (13).風險防範以提升韌性（Riskprevention to improve resilience，RPR）

驅動和依賴關係分析

        模糊解釋結構模型(FISM)建立了這些13個關鍵促進因素之間的層次關係，分析所得到結構模型如圖1所示。

        交叉影響矩陣相乘法(MICMAC)是由上一階段的FISM所得出，用於描述各促進因素之間的驅動和依賴關係，以坐標軸的形式表示。基於圖2所展示的 MICMAC 模型，可得13個促進因素的象限劃分如下：

        （1）獨立集群(Driver )：位於該集群的促進因素具有強驅動力與弱依賴性，包括政府的積極支持（ACG）﹑以人為本的製造和物流（HML）﹑生態創新與資源規劃（ERP）﹑重視員工福祉（PWE），這些因素允許驅動更為複雜且獨立的依賴性因素。
        （2）聯動集群( Linkage)：位於該集群的促進因素具有強驅動力與強依賴性，包括生產系統的靈活性（FPS）、可持續的公司治理（SCG）以及顧客導向的個性化製造（CIM），這些因素是將促進因素轉移到依賴因素的基礎。

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