通过采用以人为中心的焦点改造采矿设备可持续配送5.0：来自复杂适应系统理论的视角

《Cleaner Logistics and Supply Chain》：Transforming mining equipment sustainable distribution 5.0 by adopting a human-centric focus: A perspective from a complex adaptive systems theory

　　

向可持续采矿设备配送5.0的转型需要供应链5.0（SC 5.0）、以人为中心的设计和可持续环境管理的战略整合，以提升运营绩效。本研究考察了在SC 5.0中采用以人为中心的方法，结合机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术，如何优化采矿设备的配送，同时应对环境问题并促进可持续实践。本研究基于复杂适应系统（CAS）理论，将采矿设备配送概念化为一个由技术、人类和环境主体之间动态交互所表征的社会技术系统。研究人员采用了一种基于CAS理论的混合方法，整合了区间值毕达哥拉斯模糊层次分析法（IVPF-AHP）和区间值毕达哥拉斯模糊决策试验与评价实验室（IVPF-DEMATEL）。该混合模糊多准则决策（MCDM）框架能够对采矿配送网络中固有的决策准则之间的不确定性、相互依赖性和反馈回路进行建模，同时支持因果分析和优先级排序。IVPF-AHP用于对跨以人为中心的设计、可持续性和配送5.0维度的关键使能因素进行排序，而IVPF-DEMATEL则识别这些使能因素之间的因果关系和影响强度。该方法捕捉了采矿设备配送生态系统中参与者之间的相互依赖性和动态行为，并识别了影响效率和可持续性的关键要素。研究结果强调了数字化、自动化、ML、AI、环保物流以及适应性、可持续供应链策略在优化采矿设备配送中的重要性。结果进一步揭示了以人为中心的能力与技术采纳之间的强因果联系，强化了CAS理论在新兴经济体背景下工业5.0范式中的相关性。

**论文解读：基于复杂适应系统理论的采矿设备可持续配送5.0转型——以人为中心视角**

**研究背景与问题**
随着全球环境压力加剧和资源消耗增加，矿业作为资源消耗和生态退化的主要贡献者，亟需通过技术创新实现可持续转型。传统采矿设备配送系统存在效率低下、排放过高和运营延迟等问题，而现有研究多聚焦于技术层面的数字化与自动化，忽视了人为因素（如适应性、决策协作）与系统动态交互的整合。尤其是，在工业5.0（Industry 5.0）背景下，配送5.0（Distribution 5.0）强调人本化、可持续性和韧性，但现有框架缺乏对复杂适应性系统（CAS）中技术、人工与环境主体间非线性相互作用的理解。因此，本研究旨在通过CAS理论，构建一个整合人本设计、可持续性和配送5.0的决策框架，识别并分析关键使能因素，以优化采矿设备配送的效率和可持续性。论文发表在《Cleaner Logistics and Supply Chain》。

**研究方法**
研究人员基于CAS理论，采用混合模糊多准则决策（MCDM）方法，整合区间值毕达哥拉斯模糊层次分析法（IVPF-AHP）和区间值毕达哥拉斯模糊决策试验与评价实验室（IVPF-DEMATEL）。专家小组由18名来自物流管理、供应链协调、可持续发展、人力资源和数字供应链运营的专业人士组成，均具有12年以上经验，覆盖多个职能角色和组织层级。IVPF-AHP用于对16个使能因素（跨人本设计、可持续性和配送5.0三个维度）进行优先级排序，而IVPF-DEMATEL用于识别因素间的因果关系和影响强度。该方法通过区间值毕达哥拉斯模糊集（IVPFS）处理专家判断中的不确定性和模糊性，并支持对系统内反馈回路与动态行为的建模。

**研究结果**

**4.1 IVPF-AHP优先级排序**
通过IVPF-AHP计算全局权重，结果表明配送5.0维度使能因素占据主导地位，权重占比超过54%。排名前四的使能因素依次为：D6（实时供应链可见性，0.1292）、D5（AI驱动预测物流，0.1165）、D4（技术创新，0.1074）和D1（领导承诺，0.1056）。而人本设计因素如H2（劳动力发展，0.0155）和H1（人本设计，0.0123）排名最低，权重仅占20%。这一结果揭示了数字优先策略与人本整合之间的明显失衡，可能损害系统的长期适应性和包容性。

**4.2 IVPF-DEMATEL因果分析**
IVPF-DEMATEL分析进一步识别了因果与效应因素。因果因素（R-C>0）包括D6、H5（认知负荷优化）、D3（风险管理）、S1（可持续资源利用）、S3（供应链透明度）、S5（循环供应链整合）、D4、D5和S4（数字化转型）。其中，S4和D5具有最强的因果影响力，表明技术变革是系统变化的根本驱动力。效应因素（R-C<0）包括D1、S2（能源优化）、H1、D2（战略伙伴关系）、H2、H3（人类数字孪生）和H4（协作人机交互）。这说明人本和领导力相关的使能因素是技术驱动下的结果，而非自主驱动因素。CAS视角下，这种因果结构反映了系统内非线性交互和涌现动态，提示技术杠杆需优先激活，但人本因素作为自适应代理，其作用在后续演化中不可忽视。

**讨论与结论**
讨论部分（第5节）强调了理论意义：配送5.0使能因素的主导地位验证了数字化和数据驱动敏捷性在当代物流中的核心地位，但人本因素的低估揭示了现有框架中社会技术依赖的不足。CAS理论为理解系统内非线性动力学和涌现行为提供了理论支撑，推动未来模型需整合人、技术与生态层的相互依赖和反馈循环。实践意义方面，研究建议企业应在部署预测分析和实时可见性工具的同时，建立跨职能整合机制，提升环境与人本因素的战略优先级，特别是在矿业和重物流领域。通过CAS导向的系统重组，组织可发展更适应性强、学习导向且韧性高的配送生态系统。

结论部分（第6节）翻译如下：本研究提出了一个基于CAS的框架，用于评估可持续采矿设备配送的使能因素，标志着从传统线性方法向系统性和适应性理解的转变。现有文献往往孤立地考虑技术或环境因素，忽视其演化中的相互依赖，而本研究将人本设计、可持续性和配送5.0作为相互关联的转型维度。与优先考虑静态层级的先前模型不同，本研究采用的CAS视角将配送系统定位为去中心化和自适应的，系统的变化源于子系统间的相互作用。配送5.0使能因素（如AI驱动物流和实时可见性）的突出地位，凸显了框架需要反映现代工业生态系统的复杂非线性本质，这一领域此前研究不足。IVPF-AHP和IVPF-DEMATEL的混合整合在捕捉采矿领域可持续配送使能因素的层级相关性和因果动态方面表现出高效率。实证结果清楚地显示了配送5.0使能因素的主导地位，而人本和可持续性相关的使能因素在优先级和影响力上均显著较低。这种不对称揭示了系统性失衡，通过CAS视角，表明过度强调数字进步而牺牲长期适应性、包容性和韧性。所提出的方法在支持结构化决策和揭示潜在结构弱点方面具有鲁棒性，为实践者提供了动态工具，以重新配置配送系统，使其更具适应性、学习导向和韧性。最终，通过强调可持续性作为技术和组织层的指导原则，该框架有助于发展既高效、适应性强，又环境负责和社会包容的配送系统。