Management innovation driven by artificial intelligence for digital transformation of china’s manufacturing industry Zhang Jianhua, Doctor of Business Administration (DBA), Senior Manager, Wiseda
DOI:
https://doi.org/10.25806/mevriz-466Keywords:
artificial intelligence, manufacturing, digital transformation, management innovation, digital technologyAbstract
The study focuses on AI management innovations in the digital transformation of manufacturing, with a focus on technology applications in areas such as production management, supply chain coordination, and marketing. The results of the study show that the application of AI technologies in supply chain coordination and market forecasting facilitates information sharing, demand forecasting and accurate marketing, as well as increases the ability of businesses to respond to the market.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=9628
References
2. Johnsen E. Richard A. Johnson, Fremont E. Kast, James E. Rosenzweig. The Theory and Management of Systems // Business, Engineering. – 1964. – No.
28. – P. 66 [Электронный ресурс]. URL: api.semanticscholar.org/CorpusID:188061747
3. Delsole T., Tippett M.K. Predictability: Recent insights from information theory // Reviews of Geophysics. – 2007. – No. 45 (4). – DOI: 10.1029/2006RG000202
4. Gill S. AI AND THE MANUFACTURING INDUSTRY // Control Engineering Europe. – 2019. – No. 2 (Feba).
5. Zhu Y., Zhang K. The Application Status and Development Prospects of Artificial Intelligence and Industrial Robots in the Manufacturing Industry // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – No. 2066 (1). – P. 012067. – DOI: 10.1088/1742-6596/2066/1/012067
6. Чжан Цзяньхуа . Анализ политики Китая в области строительства новой инфраструктуры и эффективности ее реализации // Экономика и предпринимательство. – 2024. – No. 12 (173). – С. 333–336.
7. Whitley E. How to Benefit From Changes AI Triggered in the Manufacturing Industry // New Equipment Digest. – 2023. – No. 1. – P.
88.
8. Rosati R., Romeo L., Cecchini G. et al. From knowledge-based to big data analytic model: a novel IoT and machine learning based decision support system for predictive maintenance in Industry 4.0 // Journal of Intelligent Manufacturing. – 2023. – № 34 (1). – Pp. 107–121. – DOI: 10.1007/s10845-022-01960-x
9. Banjanovic-Mehmedovic L., Mehmedovic F. Intelligent Manufacturing Systems driven by Artifi cial Intelligence in Industry 4.0 // Advances in Business Information Systems and Analytics.– 2020. – DOI: 10.4018/978-1-7998-2725-2.ch002
10. Cao Q., Zanni-Merk C., Samet A. et al. KSPMI: A Knowledge-based System for Predictive Maintenance in Industry 4.0 // Robotics and Computer Integrated Manufacturing: An International Journal of Manufacturing and Product and Process Development. – 2022. – №
74. – DOI: 10.1016/j.rcim.2021.102281
11. Plathottam S.J., Rzonca A., Lakhnori R. et al. A review of artificial intelligence applications in manufacturing operations // Journal of Advanced Manufacturing & Processing. – 2023. – № 5 (3). – DOI: 10.1002/amp2.10159
12. Guo Q., Su Z. The Application of Industrial Robot and the High-Quality Development of Manufacturing Industry: From a Sustainability Perspective // Sustainability (2071–1050). – 2023. – № 15 (16). – DOI: 10.3390/su151612621
13. Mentzer J.T., Dewitt W., Keebler J.S. et al. DEFINING SUPPLY CHAIN MANAGEMENT // Journal of Business Logistics. – 2001. – DOI: 10.1002/j.2158-1592.2001.tb00001.x
14. Ма Шиньхуа, Линь Юн. Управление цепочками поставок // Пекин: Изд-во машиностроения. – 2016. – ISBN 978-7-111-55301-4. =马士华, 林勇. 供应链管理//北京: 机械工业出版社. – 2016. – ISBN 978-7-111-55301-4.
15. Redzeb K. The Transformative Role of AI in Modern Supply Chains: A Study on Collaboration and Efficiency // European Research Studies Journal. – 2024. – № XXVII, issue Special B. – Pp. 750–766.
16. Bandi A., Babu J., Zeng R. et al. Enhancing Generative AI Chatbot Accuracy Using Knowledge Graph // International Conference on Software Engineering and Data Engineering.Springer, Cham.– 2024. – Pp. 157–167. – DOI: 10.1007/978-3-031-75201-8_11
