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Revolutionizing supply chain and circular economy with edge computing: systematic review, research themes and future directions

循环经济 供应链 独创性 敏捷软件开发 供应链管理 云计算 持续性 计算机科学 价值链 大数据 业务 营销 产业组织 数据挖掘 政治学 生态学 软件工程 创造力 法学 生物 操作系统
作者
Mohammadreza Akbari
出处
期刊:Management Decision [Emerald (MCB UP)]
被引量:17
标识
DOI:10.1108/md-03-2023-0412
摘要

Purpose The purpose of this study is to examine how the implementation of edge computing can enhance the progress of the circular economy within supply chains and to address the challenges and best practices associated with this emerging technology. Design/methodology/approach This study utilized a streamlined evaluation technique that employed Latent Dirichlet Allocation modeling for thorough content analysis. Extensive searches were conducted among prominent publishers, including IEEE, Elsevier, Springer, Wiley, MDPI and Hindawi, utilizing pertinent keywords associated with edge computing, circular economy, sustainability and supply chain. The search process yielded a total of 103 articles, with the keywords being searched specifically within the titles or abstracts of these articles. Findings There has been a notable rise in the volume of scholarly articles dedicated to edge computing in the circular economy and supply chain management. After conducting a thorough examination of the published papers, three main research themes were identified, focused on technology, optimization and circular economy and sustainability. Edge computing adoption in supply chains results in a more responsive, efficient and agile supply chain, leading to enhanced decision-making capabilities and improved customer satisfaction. However, the adoption also poses challenges, such as data integration, security concerns, device management, connectivity and cost. Originality/value This paper offers valuable insights into the research trends of edge computing in the circular economy and supply chains, highlighting its significant role in optimizing supply chain operations and advancing the circular economy by processing and analyzing real time data generated by the internet of Things, sensors and other state-of-the-art tools and devices.
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