AI駆動型インダストリー4.0におけるプロジェクトとサプライチェーン最適化による持続可能性向上：最近の動向のレビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a consolidated overview of AI techniques for sustainable supply chain optimization, identifying research gaps and future directions.

🏢実務担当者:Offers strategic guidance on adopting AI for carbon reduction and efficiency in supply chains, useful for sustainability teams.

🏛政策担当者:Highlights the role of AI in achieving sustainability targets, informing policies that promote AI adoption for industrial decarbonization.

Industry 4.0への成長は、グローバルな産業エコシステムを変革し、組織に持続可能な競争力の中核的推進力として人工知能（AI）を採用することを促しています。デジタル化、自動化、インテリジェント分析の統合は、現在、プロジェクトとサプライチェーンが運用効率と環境責任の両方を達成するためにどのように最適化されるかを定義しています。本稿は、持続可能なプロジェクトおよびサプライチェーン管理のためのAI駆動型最適化技術を探求する最近のグローバル研究の系統的レビューを提示します。これは、生産計画、ロジスティクス、および保守にわたるデータ駆動型意思決定を可能にする、予測分析、機械学習、デジタルツイン技術、および多目的最適化における進歩を統合します。調査結果は、明確なグローバルトレンドを浮き彫りにします：産業は、炭素排出量を最小化し、エネルギー効率を向上させ、相互接続された供給ネットワーク全体の透明性を改善するために、AIモデルをますます統合しています。しかし、データ相互運用性、説明可能なAI、および循環型経済目標とデジタル変革の整合性に関しては、課題が残っています。本研究は、最先端のアプローチを要約した統合的概念フレームワークを提供し、倫理的で、回復力があり、持続可能な産業エコシステムを強調する新興の研究方向性を特定します。本レビューからの洞察は、技術革新と持続可能な運用の間のギャップを埋めることに貢献し、グローバルにAIを活用した持続可能な産業運用を推進する上で、学界、実務者、および政策立案者に戦略的ガイダンスを提供します。キーワード：人工知能、Industry 4.0、プロジェクト最適化、サプライチェーン管理、持続可能性、デジタルツイン、予測分析。序論 1.1 背景 グローバルな産業界も急速に成熟しており、AI、CPS、IoT、ビッグデータ分析システムなどのさまざまな新興技術の組み合わせによって推進される、深遠なデジタル変革を経験しています。これらすべての技術が組み合わさって、第四次産業革命（Industry 4.0）へと私たちを導く産業技術を形成し、そこでは生産システム全体にわたるインテリジェントな自動化と相互接続性が、運用の可視性、柔軟性、およびより良い意思決定能力を提供します[1,2,3]。産業は、過去10年間で、労働集約的かつ資源集約的なプロセスから、データ駆動型かつ知識駆動型のプロセスへと徐々に移行してきました。結果として、これらの変化は伝統的な生産およびサプライチェーンのパラダイムを再形成し、i) 複雑なデータベースを処理し、ii) パフォーマンス傾向の予測を提供し、iii) 持続可能な方法で資源を最適化できる[4]計算ツールを必要としています。同時に、環境規制の高まり、資源不足、および持続可能な慣行に対する社会的需要は、組織に経済成長と環境管理を調和させるよう圧力をかけてきました[5,6]。その結果、生産システムはより少ない廃棄物を排出し、より少ない廃棄物を捨て、よりエネルギー効率が高くなるべきです—すべての産業システムはグローバル市場で競争する必要があります。ここで、Industry 4.0技術とともにAIを使用することは、技術の進化であるだけでなく、長期的な持続可能性と回復力を採用するための戦略でもあります[7]。1.2 産業革命4.0とAIの台頭 第四次産業革命であるIndustry 4.0は、スマートマニュファクチャリングの概念と、機械、人間、およびデジタルプラットフォームのリアルタイム接続のためのフレームワークを具現化しています[8]。この変革の中心にあるのはAIであり、産業エコシステム全体にわたって予測分析、自己学習システム、および自律的な意思決定を可能にします[9]。機械学習（ML）、深層学習（DL）、強化学習（RL）などのアルゴリズムにより、産業は運用データの個別の属性における潜在的なパターンを特定し、それらを実用的な洞察に変換できます。[10] AIに関する最近の誇大広告は製造業における自動化に集中していますが、その可能性はより広範です。その中には、予測保守、品質管理、ロジスティクス最適化、需要予測[11, 12]が含まれます。産業企業へのAIの支援により、非効率性を自律的に自己診断し、製造プロセスの自動調整を通じて生産の変動に応答して自律的に調整するインテリジェントファクトリーが可能になります。そのようなイネーブラーの例は、物理的資産の仮想レプリカを作成するデジタルツイン技術であり、これはシステムの動作をリアルタイムでシミュレート、分析、最適化するために使用できます[13]。これらの変化により、プロジェクトおよびサプライチェーン管理は、反応型から予防型の管理システムへと進化し、その結果、データ駆動型インテリジェンスにより、より正確な予測、運用リスクの低減、および製品ライフサイクル全体にわたる持続可能性の向上が可能になりました[14]。しかし、AI機会の影響力の高い特定には、高品質なデータ、部門横断的なコラボレーション、および強力なデジタル基盤が必要であり、これらはすべて多くの産業にとって依然として課題となっています[15]。1.3 持続可能性と最適化の必須事項 地球温暖化、汚染、資源の枯渇などの現在の問題により、持続可能性は産業にとって重要な焦点となっています[16]。現代のサプライチェーンは炭素排出量とエネルギー使用量に貢献しているため、持続可能性は重要な指標です[17]。これらの障害を克服するために、循環型経済の理想に沿った資源効率の高い生産システムを構築するための最適化アプローチがますます実装されています[18]。この設定の下で、最適化は「トリプルボトムライン」として知られる、経済的、環境的、社会的目的の間のトレードオフで構成されます[19]。したがって、従来の最適化モデルは、現代の産業システムの動的で不確実な特性に効果的に適合しない静的な仮定と線形の対応関係によって制限されます[20]。一方、AIを通じて作成された最適化は、履歴データから学習し、リアルタイムで調整できるアルゴリズムを利用します。例えば、機械学習モデルは需要をより正確に予測するために使用でき、それにより過剰生産と在庫による廃棄物を削減します[21]。強化学習アプローチは、輸送コストと排出量を削減するために物流ルートを動的に変更することが提案されており[22]、多目的進化的アルゴリズムは、意思決定者が競合する持続可能性の目的間のトレードオフを決定することを容易にします[23]。これにより、AIを最適化フレームワーク内に埋め込むことで、産業におけるエネルギー使用、廃棄物、およびプロセスの可視性において大きな進歩が可能になります[24]。1.4 プロジェクトおよびサプライチェーン管理におけるAI採用 Industry 4.0におけるプロジェクトおよびサプライチェーンの管理では、リアルタイムのデータ統合とインテリジェントな意思決定支援が強調されています[25]。サプライヤーから最終消費者まで、サプライチェーンのノードは現在デジタルで接続されており、AI技術は従来のサプライチェーンをスマートサプライネットワークへと置き換えています[26]。このサプライチェーンの統合により、組織は予測的可視性、すなわち潜在的な混乱を特定し、リードタイムを予測し、リスクを容易に管理できるようになります[27]。AIは、プロジェクト管理における計画、資源配分、およびリスク軽減の精度を向上させます。プロジェクトの遅延、コスト超過、またはパフォーマンスの逸脱を経験する前に、予測分析はそれらを特定できます[28]。同様に、労働力、材料、および時間を最も持続可能な方法で計画することは、AI駆動型の最適化モデルを使用して達成されます[29]。SCMには、サプライヤーの選択とセグメンテーション、需要予測、生産スケジューリング、流通最適化などのAIアプリケーションが含まれます[30–32]。例えば、深層学習モデルはロジスティクスネットワーク内の異常行動を特定するために使用されており、一方デジタルツインは異なる市場条件下でのサプライチェーンシナリオのシミュレーションを可能にします[33]。AIを活用したSCMはまた、SCMの従来のサプライチェーンから循環型サプライチェーン（すなわち、再利用、リサイクル、再製造）への変革を促進できます[34]。これらすべての技術は互いに補完し合い、効率を継続的に向上させ、環境フットプリントを最小化するデータ中心の環境を構築します[35]。それでもなお、多くのセクターが2022年までにリーダーシップ段階でAIの完全採用を達成していますが、データサイロ、相互運用性、およびAIがその意思決定プロセスを説明できないことなど、多くの産業がこのレベルに到達することを妨げる障壁が依然として存在します[36]。1.5 研究ギャップと課題 産業システムにおけるAI、機械学習、および最適化技術の個別の適用は、以前の学術文献で十分に文書化されていますが、持続可能なプロジェクトと運用に焦点を当てたシステム拡張の一つのまとまりのある集合へのこれらの技術の統合が必要です[37]。既存の文献のほとんどは散在しており、技術モデルの進歩[36,37]または環境評価アプローチ[35]のいずれかにのみ焦点を当てており、2つの視点を組み合わせていません[38]。主要な課題には以下が含まれます：産業データの相互運用性と品質：産業データは通常、異種混在で、一貫性がなく、複数のプラットフォームに分散しているため、AIモデルのトレーニングタスクがより困難になります[39]。解釈可能性と透明性：多くのAIアルゴリズム、特に深層学習アルゴリズムはブラックボックスであり、結果の輝きから結論を推論することを許可しません[40]。AI駆動型最適化と、カーボンニュートラルや循環型経済などのグローバルな持続可能性目標との整合性は、研究者からほとんど注目されていません[41]。倫理的およびガバナンスの問題：AIは、データプライバシー、アルゴリズムバイアス、および人間の労働力の置き換えに関連する課題を引き起こしました。[42] さらに、AIベースの最適化は大きな可能性を示していますが、

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The growth toward Industry 4.0 has transformed global industrial ecosystems, compelling organizations to embrace artificial intelligence (AI) as a core driver of sustainable competitiveness. The integration of digitalization, automation, and intelligent analytics now defines how projects and supply chains are optimized to achieve both operational efficiency and environmental responsibility. This paper presents a systematic review of recent global research that explores AI-driven optimization techniques for sustainable project and supply chain management. It synthesizes advancements in predictive analytics, machine learning, digital twin technology, and multi-objective optimization that enable data-driven decision-making across production planning, logistics, and maintenance.The findings highlight a clear global trend: industries are increasingly integrating AI models to minimize carbon emissions, enhance energy efficiency, and improve transparency across interconnected supply networks. However, challenges persist regarding data interoperability, explainable AI, and the alignment of digital transformation with circular economy goals. This study provides an integrated conceptual framework summarizing the state-of-the-art approaches and identifies emerging research directions that emphasize ethical, resilient, and sustainable industrial ecosystems. The insights from this review contribute to bridging the gap between technological innovation and sustainable operations, offering strategic guidance to academia, practitioners and policymakers in advancing AI-empowered sustainable industrial operations globally. Keywords: Artificial Intelligence, Industry 4.0, Project Optimization, Supply Chain Management, Sustainability, Digital Twin, Predictive Analytics. Introduction 1.1 Background The global industrial scene is also maturing fast, going through a profound digital transformation powered by the combination of various emerging technologies, such as AI, CPS, IOt, and big data analytics systems. All these technologies combine to form the industrial technologies that will lead us into the Fourth Industrial Revolution (Industry 4.0), where intelligent automation and interconnectivity across the production systems will provide enhanced visibility, flexibility, and a better decision-making capability of the operation [1,2,3]. Industries have gradually transitioned from labor- and resource-intensive processes to data-driven, knowledge-driven processes in the last 10 years. Consequently, these changes are reshaping traditional production and supply chain paradigms and call for computational tools capable of i) handling complex databases, ii) providing predictions of performance trends, and iii) optimizing resources [4] in a sustainable way. Simultaneously, rising environmental regulations, resource scarcity, and societal demand for sustainable practices have pressured organizations to reconcile economic growth with environmental stewardship [5,6]. As a result, production systems should emit less waste, throw less waste, and be more energy efficient — all industrial systems need to compete in global markets. Here, the use of AI with Industry 4.0 technologies is not only an evolution in technology but also a strategy to adopt for sustainability and resilience in the long run [7]. 1.2 The Industrial Revolution 4.0 and the Rise of AI Industry 4.0, the fourth industrial revolution, embodies the notion of smart manufacturing and the framework for real-time connectivity of machines, humans, and digital platforms [8]. At the core of this transformation is AI, which allows predictive analytics, self-learning systems, and autonomous decisions to be made across industrial ecosystems [9]. Algorithms such as machine learning (ML), deep learning (DL), and reinforcement learning (RL) allow industries to identify latent patterns in the discreet attributes of operations data and convert them into actionable insights. [10] Although the recent hype around AI has centered on automation in manufacturing, its potential is wider. Among them, predictive maintenance, quality control, logistics optimization, and demand forecasting [11, 12] are provided. With the aid of AI for industrial enterprises, intelligent factories that autonomously self-diagnose inefficiencies and adjust autonomously by responding to fluctuations in production through automated adjustments in the manufacturing process are possible. An example of such an enabler is the digital twin technology that creates virtual replicas of physical assets, which can then be used to simulate, analyze, and optimize the behavior of systems in real time [13]. These changes have allowed project and supply chain management to evolve from reactive to proactive management systems, and as a result data driven intelligence enables more accurate forecasting, reduced operational risk as well as improved sustainability during product life cycles [14]. However, high-impact identification of AI opportunities requires quality data, cross-functional collaboration, and a strong digital backbone, all of which remain challenging for many industries [15]. 1.3 SUSTAINABILITY AND THE OPTIMIZATION IMPERATIVE Sustainability has become a key focus for industries owing to current issues such as global warming, pollution, and depletion of resources [16]. Sustainability is a key metric because modern supply chains contribute to the amount of carbon emissions and energy used [17]. To overcome these obstacles, optimization approaches are being increasingly implemented to create resource-efficient production systems in line with circular economic ideals [18]. Under this setting, the optimization consists of a trade-off between economic, environmental, and social objectives, known as the “triple bottom line” [19]. Therefore, conventional optimization models are restricted by static assumptions and linear correspondences that are ineffectively fit to the dynamic and uncertain characteristics of contemporary industrial systems [20]. On the other hand, optimization created through AI utilizes algorithms that can learn from historical data and adjust in real time. Machine learning models, for example, can be used to predict demand more accurately, thereby reducing overproduction and waste due to inventory [21]. Reinforcement learning approaches have been proposed to alter logistics routes dynamically to protract transportation costs and emissions [22], and multi-objective evolutionary algorithms facilitate decision-makers in determining the trade-offs among conflicting sustainability objectives [23]. It allows AI to be embedded within optimization frameworks to enable major advances in energy use, waste, and process visibility in industries [24]. 1.4 AI Adoption in Project and Supply Chain Management Real-time data integration and intelligent decision support are emphasized in the management of projects and supply chains in Industry 4.0 [25]. From the supplier to the end consumer, nodes in the supply chain are now digitally connected, and AI technologies are replacing conventional supply chains towards smart supply networks [26]. With this integration of the supply chain, organizations could enjoy predictive visibility, that is, they would be able to identify potential disruptions, predict lead time, and manage risk with ease [27]. AI improves the precision of planning, resource allocation, and risk mitigation in project management. Before experiencing project delays, cost overruns, or performance deviations, predictive analytics can identify them [28]. Likewise, planning the labor, materials, and time in the most sustainable manner is obtained using an AI-driven optimization model [29]. SCM includes AI applications such as supplier choice and segmentation, demand prediction, production scheduling, and distribution optimization [30–32]. Deep learning models, for instance, have been used to identify outlier behaviors in logistics networks, whereas digital twins permit the simulation of supply chain scenarios under different market conditions [33]. AI-empowered SCM can also promote the transformation of SCM from traditional supply chains to circular supply chains (i.e., reuse, recycling, and remanufacturing) [34]. All these technologies complement each other to create a data-centric environment that continuously enhances efficiency and minimizes the environmental footprint [35]. Even so, many sectors have full adoption of AI at the leadership stage for 2022, but barriers still prevent many industries from reaching this level, such as data silos, interoperability, and the inability of AI to explain their decision-making processes [36]. 1.5 Research Gaps and Challenges While the separate application of AI, machine learning, and optimization technologies in industrial systems has been well documented in prior scholarly literature, the synthesis of these technologies into one compilation of systems extensions focusing on sustainable projects and operations is needed [37]. Most of the existing literature is dispersed, focusing only on either technical model advancement [36,37] or the environmental assessment approach [35], without combining the two views [38]. Key challenges include: Interoperability and quality of industrial data: Industrial data are usually heterogeneous, inconsistent, and distributed on multiple platforms, making the task of training AI models more challenging [39]. Interpretability and transparency: Many AI algorithms, especially deep learning algorithms, are black boxes and do not allow inference of conclusions from the glow of the outcomes [40]. The alignment of AI-driven optimization with global sustainability targets, such as carbon neutrality and circular economy, has received little attention from researchers [41]. Ethical and governance issues: AI led to challenges related to data privacy, algorithmic bias, and the replacement of human labor. [42] Furthermore, although AI-based optimization has shown great

• openalex https://doi.org/10.46254/ba08.20250191first seen 2026-08-02 17:25:32