Artificial intelligence in manufacturing demand forecasting : A comprehensive bibliometric review

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Demand forecasting plays a crucial role in the manufacturing industry, directly impacting service quality and production costs. As a result, extensive efforts have been made to harness artificial intelligence, yielding significant results. This paper provides a scholarly examination of artificial intelligence-driven demand forecasting in manufacturing. To achieve this, we gathered 353 publications from Web of Science, and conducted statistical and in-depth analyses using Biblioshiny in R and Python. We initiate by exploring case studies spanning various industrial sectors where artificial intelligence has been applied to demand forecasting. Subsequently, we present and analyze performance metrics based on year, authorship, affiliations, and journals derived from s. Then, We perform network analysis, constructing co-occurrence networks, three-field plots and thematic evolution to explore relationships among keywords, authors and journals. This paper offers a comprehensive and systematic investigation into the application of artificial intelligence for demand forecasting within the manufacturing domain. Its primary objective is to make academic and practical contributions to this area.

국문 초록 (Abstract)

수요예측은 제조산업에서 중요한 역할을 하며 서비스 품질과 생산 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 이로 인해 인공지능을 활용하는데 많은 노력을 기울이고 있으며, 상당한 성과를 거두고 있습니다. 본 논문은 제조분야에서의 인공지능기반 수요예측을 학술적인 관점에서 조사하였습니다. 이를 위해 Web of Science에서 353편의 논문을 수집하고 R의 Biblioshiny 및 Python을 활용하여 기초적인 통계수치를 제시함은 물론, 심도있는 분석을 수행했습니다. 우리는 먼저 다양한 산업분야에서 수요예측을 위해 인공지능이 적용된 사례를 탐구하였습니다. 그 후 연도, 저자, 기관 및 저널을 기반으로 통계수치를 제시 및 분석하였습니다. 또한 키워드, 저자 및 저널등의 연관성을 알아보기 위해 네트워크 분석을 수행하였습니다. 본 논문에서는 제조분야 내 인공지능 적용에대한 포괄적이고 체계적인 조사를 수행하였으며, 주요목표는 학문적 측면 뿐만아니라 실용적으로도 기여하는 것입니다.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 2. Literature review 4
• 3. Methodology 7
• 3-1. Data collection 7
• 3-2. Analysis methodology 8
• 4. Initial statistics 10
• 4-1. Number of annual publications and contributed venues 10
• 4-2. Description analysis : Geographical origins, Institutional associations and top contributing authors 12
• 5. Network approach 15
• 5-1. Co-occurrence analysis 15
• 5-2. Three core fields 19
• 5-3. Thematic evolution 21
• 6. Direction for future research 25
• 7. Discussion & Conclusion 27
• Reference 30
• 초록 37