574 KB0 KB202120252025Arezoo, BehroozSoori, Mohsenletnik:16številka:issue 2str. 19-40DOI:10.2478/jlst-2025-0007COBISSID_HOST:267317763ISSN:2784-7497URN:URN:NBN:SI:doc-1ZWQTUQJenDe Gruyter PolandFakulteta za logistikoLogistics, supply chain, sustainability and global challengesartificial intelligentindustrija 4.0industry 4.0internet of thingsinternet stvarisustainable manufacturingtrajnostna proizvodnjaumetna inteligencaSustainable manufacturing in industry 4.0 by artificial intelligent and internet of things, a review|Artificial Intelligent (hereafter: AI), Internet of Things (hereafter: IoT) and data analytics are used to provide real-time resource utilization monitoring and optimization within Industry 4.0 era. As a result, waste is decreased and resource efficiency is improved which can minimize environmental impact and supports sustainability goals. By growing concerns of environmental issues, sustainability was converted to fundamental prerequisite of contemporary industrial systems. In order to present advanced models and methodologies of AI and IoT applications in sustainability enhancement of part manufacturing within Industry 4.0, the review of recent developments is presented in the study. It analyzes the applications of AI, IoT and data analytics in terms of resource optimization and decision-making regarding sustainability concerns of part manufacturing procedures. This study investigates how Industry 4.0 can be applied for sustainable manufacturing by improving resource efficiency, integrating renewable energy, allowing circular economy practices and promoting supply chain transparency. The study synthesizes data from recent research works in order to explain the contributions of smart manufacturing, predictive maintenance, virtual machining and blockchain supported supply chain management in terms of waste, energy usage and environmental impact minimization of advanced manufacturing. The article also discusses AI and IoT technology applications in terms of enhancing traceability, visibility, and efficiency within supply chain management processes. Applications of decentralized manufacturing, human-centric design, and collaborative industrial ecosystems are also presented and discussed. Also, key challenges including rising e-waste, data privacy threats, talent shortages and the demand of supporting legislative frameworks and resilient digital infrastructures are discussed in the study. Moreover, to provide the potential future research directions from AI and IoT applications in achieving sustainability within industry 4.0 paradigm, novel ideas are presented and discussed. As a result, the study provides practical insights and recommendations which enable researchers, industry stakeholders and lawmakers to analyze and develop sustainability strategies inside industrial contexts within Industry 4.0 eraUmetna inteligenca (v nadaljevanju: AI), internet stvari (v nadaljevanju: IoT) in analiza podatkov se uporabljajo za zagotavljanje spremljanja in optimizacije izkoriščanja virov v realnem času, v dobi Industrije 4.0. Posledično se tudi zmanjša količina odpadkov in izboljša učinkovitost virov, kar zmanjša vpliv na okolje in podpira cilje trajnosti. Zaradi vse večje zaskrbljenosti glede okoljskih vprašanj je trajnost postala temeljna predpostavka sodobnih industrijskih sistemov. Da bi predstavili napredne modele in metodologije uporabe AI in IoT za izboljšanje trajnosti proizvodnje delov v industriji 4.0, je v študiji predstavljen pregled najnovejših razvojnih dosežkov. Analizira uporabo AI, IoT in analitike podatkov v smislu optimizacije virov in odločanja v zvezi s trajnostnimi vprašanji proizvodnih postopkov. Ta študija preučuje, kako se lahko Industrija 4.0 uporabi za trajnostno proizvodnjo, z izboljšanjem učinkovitosti virov, vključevanjem obnovljivih virov energije, omogočanjem praks krožnega gospodarstva in spodbujanjem preglednosti oskrbovalne verige. Študija združuje podatke iz nedavnih raziskovalnih del, da bi pojasnila prispevek pametne proizvodnje, prediktivnega vzdrževanja, virtualnega obdelovanja in upravljanja oskrbovalne verige, podprtega z veriženjem blokov, v smislu zmanjševanja odpadkov, porabe energije in vpliva na okolje v napredni proizvodnji. Članek obravnava tudi uporabo tehnologij umetne inteligence in interneta stvari v smislu izboljšanja sledljivosti, preglednosti in učinkovitosti v procesih upravljanja oskrbovalne verige. Predstavljene in obravnavane so tudi uporabe decentralizirane proizvodnje, človeško usmerjenega oblikovanja in sodelovalnih industrijskih ekosistemov. Poleg tega študija obravnava tudi ključne izzive, med katerimi so naraščanje količine elektronskih odpadkov, grožnje za zasebnost podatkov, pomanjkanje kadrov in potreba po podpornih zakonodajnih okvirih in odpornih digitalnih infrastrukturah. Poleg tega so predstavljene in obravnavane nove ideje, ki ponujajo potencialne smernice za prihodnje raziskave na področju umetne inteligence in aplikacij interneta stvari za doseganje trajnosti v okviru paradigme industrije 4.0. Študija tako ponuja praktične vpoglede in priporočila, ki raziskovalcem, zainteresiranim stranem iz industrije in zakonodajalcem omogočajo analizo in razvoj strategij trajnosti v industrijskem kontekstu v dobi industrije 4.0TEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaUniverza v Mariboru, Fakulteta za logistiko