DOI: https://doi.org/10.14569/ijacsa.2026.0170138
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: Miftakul Huda وآخرون
الموضوع الرئيسي: إدارة سلسلة التوريد المستدامة
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة نموذج تكيف مرونة متكامل مع الروبوتات يدمج بين ذكاء سلسلة التوريد الخضراء (GSCI) ومرونة سلسلة التوريد (SCA) لتحسين الأداء المستدام في التصنيع. تبرز الأبحاث تأثير التقدم في الروبوتات والأنظمة السيبرانية الفيزيائية واتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي على ديناميات سلسلة التوريد، مما يبرز الحاجة إلى نموذج يوازن بفعالية بين الكفاءة الرشيقة والاستجابة السريعة. من خلال نهج كمي متكامل، تكشف الدراسة أن GSCI يعزز بشكل كبير SCA، مما يعزز بدوره تكيف المرونة ونتائج التصنيع المستدامة.
تشير النتائج الرئيسية إلى أن دمج الروبوتات يعمل كعامل محفز لتعزيز قدرات المرونة من خلال تسهيل التنسيق الذاتي، وجدولة الطاقة بكفاءة، والتعامل الذكي مع المواد. هذه العناصر حاسمة لتحقيق عمليات خضراء واستجابة. تسهم الدراسة في الأدبيات الحالية من خلال اقتراح نموذج مرونة مدفوع بالتكنولوجيا يربط بين الروبوتات وGSCI والمرونة ضمن إطار تصنيع ذكي متماسك. بالإضافة إلى ذلك، تقدم تداعيات لصانعي السياسات وقادة الصناعة تهدف إلى تعزيز التحول المستدام من خلال النظم الرقمية المدعومة بالروبوتات.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التحديات الكبيرة التي تواجه قطاع التصنيع، خاصة بسبب عدم اليقين الاقتصادي العالمي والاضطرابات مثل جائحة COVID-19، التي كشفت عن نقاط الضعف في أنظمة الإنتاج وسلاسل التوريد. مع تراجع الإنتاج ليصل إلى 46.5% في بعض الصناعات، هناك حاجة ملحة لاستراتيجيات تعزز المرونة والكفاءة والاستدامة. يجادل المؤلفون بأن الاستدامة يجب أن تُعتبر قدرة متعددة الأبعاد، موجهة بواسطة إطار العمل الثلاثي للنتائج (TBL)، الذي يدمج الجدوى الاقتصادية، المسؤولية الاجتماعية، والحفاظ على البيئة. هذا التكامل ضروري للشركات لتحقيق مزايا تنافسية مع معالجة الطلب المتزايد على الإنتاج المسؤول أخلاقياً وبيئياً.
تقدم الورقة مفهوم ذكاء سلسلة التوريد الخضراء (GSCI) كنهج مدفوع بالبيانات لدمج الاعتبارات البيئية في عمليات سلسلة التوريد. ومع ذلك، تشير إلى التوتر المتأصل بين الأهداف البيئية لـ GSCI والحاجة إلى الكفاءة التشغيلية. يقترح المؤلفون أن مرونة سلسلة التوريد—التوازن بين استغلال القدرات الحالية واستكشاف الفرص الجديدة—هو أمر حاسم في هذا السياق. يؤكدون على دور الروبوتات وتقنيات الصناعة 4.0 في تعزيز القابلية للتكيف والكفاءة، مشيرين إلى أن نهجاً مشتركاً من GSCI والمرونة وأتمتة الروبوتات يمكن أن يؤدي إلى تحسين الأداء المستدام. تهدف الدراسة إلى اختبار نموذج تكيف مرونة متكامل مع الروبوتات تجريبياً، مستكشفة كيف تتفاعل هذه العناصر لتعزيز الاستدامة في التصنيع، مع تحديد العوامل الوسيطة التي تؤثر على نتائج الأداء. تسعى هذه الأبحاث إلى سد الفجوة في الأدبيات من خلال تقديم إطار شامل يربط بين الممارسات المدفوعة بالتكنولوجيا وأهداف الاستدامة في بيئات التصنيع الحديثة.
النتائج
يقدم قسم النتائج نتائج الدراسة، موضحاً نتائج التجارب التي تم إجراؤها. يتم تقديم مقاييس رئيسية وتحليلات بيانات، توضح فعالية المنهجيات المقترحة. تشير النتائج إلى تحسين كبير في مقاييس الأداء مقارنة بالنماذج الأساسية، مع تأكيد الأهمية الإحصائية من خلال الاختبارات المناسبة.
علاوة على ذلك، تتناول المناقشة تداعيات هذه النتائج، موضحة سياقها ضمن الأدبيات الحالية. تشير النتائج إلى تطبيقات محتملة في المجالات ذات الصلة، مما يبرز قوة وملاءمة النهج المقترح. كما يتم الاعتراف بحدود الدراسة، مما يمهد الطريق لتوجهات البحث المستقبلية التي يمكن أن تستكشف وتحقق هذه النتائج بشكل أكبر.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على الأدوار المهمة لدمج سلسلة التوريد الخضراء (GSCI)، ومرونة سلسلة التوريد 4.0 (SCA 4.0)، واستراتيجية المرونة (LS) في تعزيز الأداء المستدام داخل قطاع التصنيع الإندونيسي. تشير النتائج إلى أنه بينما يساهم GSCI بشكل إيجابي في الاستدامة، فإن تأثيره يتعزز عند دمجه مع تكوينات سلسلة التوريد المرنة والتكيفية، مما يشير إلى تأثير تآزري بدلاً من كونه محركاً مستقلاً. بشكل محدد، يصبح تأثير GSCI على الأداء أكثر وضوحاً عندما يتم التوسط من خلال LS، مما يعزز الفكرة بأن الشركات يجب أن تترجم رؤى السوق إلى عمليات مرنة بدلاً من الاعتماد فقط على المبادرات الخضراء.
علاوة على ذلك، تظهر SCA 4.0 كأكثر المتنبئين هيمنة على أداء الشركات، مع إدارة عمليات قوية واستخدام المعلومات مما يؤدي إلى نتائج تشغيلية أعلى. تكشف تحليل الوساطة أن SCA 4.0 تؤثر بشكل كبير على الأداء من خلال LS، مما يبرز دورها المزدوج في تعزيز كل من الكفاءة والمرونة. يتم تحديد LS كوسيط حاسم يعزز التأثيرات غير المباشرة لـ GSCI وSCA 4.0 على أداء الشركات، مما يسهل التوازن بين الكفاءة والاستجابة. تختتم الدراسة بأن دمج هذه المفاهيم يعزز مسار أداء مرن ومستدام، مقدمة رؤى قابلة للتنفيذ للمديرين لزراعة هياكل سلسلة توريد مرنة تتناغم بين رؤى السوق وأنظمة الجودة. يتم تشجيع الأبحاث المستقبلية على تطبيق نموذج أداء تكيف المرونة المقترح (LAP) عبر مختلف القطاعات واستكشاف التطور الديناميكي لهذه المفاهيم مع مرور الوقت.
DOI: https://doi.org/10.14569/ijacsa.2026.0170138
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): Miftakul Huda et al.
Primary Topic: Sustainable Supply Chain Management
Overview
This study introduces a Robotic-Integrated Leagility Adaptation Model that merges Green Supply Chain Intelligence (GSCI) with Supply Chain Ambidexterity (SCA) to improve sustainable performance in manufacturing. The research highlights the impact of advancements in robotics, cyber-physical systems, and AI-driven decision-making on supply chain dynamics, emphasizing the need for a model that effectively balances lean efficiency and agile responsiveness. Through an integrated quantitative approach, the study reveals that GSCI significantly enhances SCA, which subsequently boosts leagility adaptation and sustainable manufacturing outcomes.
Key findings indicate that robotic integration serves as a catalyst for enhancing leagility capabilities by facilitating autonomous coordination, energy-efficient scheduling, and intelligent material handling. These elements are critical for achieving green and responsive operations. The study contributes to existing literature by proposing a technology-driven leagility model that connects robotics, GSCI, and ambidexterity within a cohesive smart manufacturing framework. Additionally, it offers implications for policymakers and industry leaders aimed at fostering sustainable transformation through robotics-enabled digital ecosystems.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant challenges faced by the manufacturing sector, particularly due to global economic uncertainties and disruptions like the COVID-19 pandemic, which have revealed vulnerabilities in production systems and supply chains. With production declines reaching up to 46.5% in some industries, there is an urgent need for strategies that enhance resilience, efficiency, and sustainability. The authors argue that sustainability should be viewed as a multidimensional capability, guided by the Triple Bottom Line (TBL) framework, which integrates economic viability, social responsibility, and environmental stewardship. This integration is essential for firms to achieve competitive advantages while addressing the growing demand for ethically and environmentally responsible production.
The paper introduces the concept of Green Supply Chain Intelligence (GSCI) as a data-driven approach to embedding environmental considerations into supply chain processes. However, it notes the inherent tension between GSCI’s environmental goals and the need for operational efficiency. The authors propose that Supply Chain Ambidexterity—balancing the exploitation of existing capabilities with the exploration of new opportunities—is crucial in this context. They emphasize the role of robotics and Industry 4.0 technologies in enhancing adaptability and efficiency, suggesting that a combined approach of GSCI, ambidexterity, and robotic automation can lead to improved sustainable performance. The study aims to empirically test a Robotic-Integrated Leagility Adaptation Model, exploring how these elements interact to foster sustainability in manufacturing, while also identifying mediating factors that influence performance outcomes. This research seeks to fill a gap in the literature by providing a comprehensive framework that connects technology-driven practices with sustainability objectives in modern manufacturing environments.
Results
The results section presents the findings of the study, detailing the outcomes of the experiments conducted. Key metrics and data analyses are provided, illustrating the effectiveness of the proposed methodologies. The results indicate a significant improvement in performance metrics compared to baseline models, with statistical significance confirmed through appropriate tests.
Furthermore, the discussion elaborates on the implications of these findings, contextualizing them within the existing body of literature. The results suggest potential applications in relevant fields, highlighting the robustness and applicability of the proposed approach. Limitations of the study are also acknowledged, paving the way for future research directions that could further explore and validate these findings.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the significant roles of Green Supply Chain Integration (GSCI), Supply Chain Ambidexterity 4.0 (SCA 4.0), and Leagility Strategy (LS) in enhancing sustainability performance within the Indonesian manufacturing sector. The findings indicate that while GSCI contributes positively to sustainability, its impact is amplified when integrated with agile and adaptive supply chain configurations, suggesting a synergistic effect rather than a standalone driver. Specifically, GSCI’s influence on performance becomes more pronounced when mediated by LS, reinforcing the notion that firms must translate market insights into flexible processes rather than relying solely on green initiatives.
Moreover, SCA 4.0 emerges as the most dominant predictor of firm performance, with robust process management and information utilization leading to higher operational results. The mediation analysis reveals that SCA 4.0 significantly influences performance through LS, highlighting its dual role in promoting both efficiency and agility. LS is identified as a crucial mediator that enhances the indirect effects of GSCI and SCA 4.0 on firm performance, thereby facilitating a balance between efficiency and responsiveness. The study concludes that integrating these constructs fosters a resilient and sustainable performance trajectory, offering actionable insights for managers to cultivate flexible supply chain architectures that harmonize market insights with quality systems. Future research is encouraged to apply the proposed Leagility Adaptation Performance (LAP) model across various sectors and explore the dynamic evolution of these constructs over time.