| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,147 |
| تعداد مقالات | 76,903 |
| تعداد مشاهده مقاله | 154,917,737 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 116,892,582 |
هوش مصنوعی در کارخانه و اثر آن بر مدیریت نوآورانه | ||
| فصلنامه علمی پژوهشی توسعه کارآفرینی | ||
| دوره 19، شماره 1، اردیبهشت 1405، صفحه 172-198 اصل مقاله (2.31 M) | ||
| نوع مقاله: مقالات پژوهشی آمیخته | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jed.2025.393558.654514 | ||
| نویسندگان | ||
| سلمان متوسلی* 1؛ بهروز طهماسب کاظمی* 2؛ مهدی رجبیون3 | ||
| 1گروه مدیریت تکنولوژی، دانشکده مدیریت، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
| 2گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، عضو مدعو دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکز، تهران، ایران . | ||
| 3گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی، تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| هدف: این پژوهش با هدف بررسی تأثیر ابزارها و فناوریهایی که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند بر مدیریت نوآوری در کارخانهها و محیطهای صنعتی صورت گرفته است. در جهان امروز که فضایی رقابتی و بازار هایی پویا دارد، سازمانهایی موفقترهستند که بتوانند بهسرعت با تغییرات محیطی خود را سازگار کرده و ظرفیت های خود را در نوآوری تقویت نمایند. یکی از اصلیترین پیشرانهای تحول در صنایع مدرن، فناوری هوش مصنوعی میباشد که دارای قابلیت تحلیل دادههای کلان، یادگیری از الگوها، و ارائه راهکارهای هوشمند است و میتواند در تمامی مراحل فرایند نوآوری نقشآفرینی کند. این پژوهش با هدف شناسایی حوزههای کلیدی اثرگذاری هوش مصنوعی بر نوآوری، بررسی ارتباط میان مدیریت و عوامل فناورانه و در نهایت ارائه مدلی مفهومی برای تبیین این تأثیرات صورت گرفته است. مدل پیشنهادی ارائه شده به مدیران کمک میکند تا با شناخت دقیقتر از چالش ها ، مزایا و عوامل موفقیت در حوزه هوش مصنوعی، استراتژیهای نوآورانه سازمان خود را بهینهسازی کنند . روش: این تحقیق از نوع کاربردی بوده و از شیوه توصیفی-پیمایشی به انجام در آمده است. جامعه آماری افراد متشکل از مدیران، کارشناسان و متخصصان شاغل در صنایع مختلف کشور ایران بوده که در زمینه نوآوری سازمانی و فناوریهای دیجیتال دارای تجربه هستند. برای جمع آوری این دادهها، از یک پرسشنامه استاندارد و دارای روایی و پایایی تأییدشده میباشد استفاده شد که میان ۳۱۷ نفر توزیع و تکمیل گردید. در تحلیل دادهها، ابتدا از نرمافزار SPSS برای تحلیل توصیفی استفاده شد و پس از آن نرمافزار SmartPLS برای مدلسازی معادلات ساختاری بر پایه روش حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) بهره گرفته شده است. برای ارزیابی اعتبار مدل نهایی، شاخصهایی مانند پایایی ترکیبی، آلفای کرونباخ، روایی همگرا و واگرا، میانگین واریانس استخراجشده (AVE) و ضریب تعیین (R²) مورد بررسی قرار گرفته شد. یافتهها: یافتههای این تحقیق نشان میدهد که ابزارهای هوش مصنوعی تأثیرات بسیار مثبت و قابلتوجهی بر مدیریت نوآورانه در محیطهای صنعتی و کارخانه ها دارند. از جمله مهمترین این اثرات میتوان به بهبود سرعت و دقت تصمیمگیری، شناسایی سریعتر نیازهای بازار، ارتقاء بهرهوری نیروی انسانی و کاهش هزینههای توسعه محصول اشاره کرد. علاوه بر این موارد استفاده از الگوریتمهای هوشمند مسبب افزایش انعطافپذیری سیستمهای تولیدی در مواجهه با نوسانات تقاضا میشود و زمینهساز نوآوری با سرعتی بالاتر در طراحی محصولات شده است. ضریب تعیین مدل معادل ۳۱ درصد محاسبه شد که نشاندهنده توان نسبتاً مطلوب مدل در تبیین متغیرهای وابسته میباشد. روابط میان متغیرها از لحاظ آماری معنادار بوده و پایایی سازهها نیز در سطح قابل قبول تأیید شده است. نتایج حاصله نشان دهنده آن است که ترکیب فناوریهای هوشمند با مدیریت خلاقانه، میتواند موتور محرک نوآوری در کارخانهها باشد. نتیجه: پژوهش حاضر بر نقش راهبردی هوش مصنوعی بهعنوان یکی از اصلیترین عوامل تحولآفرین در مدیریت نوآوری تأکید میکند . در دنیای صنعتی امروز که شاهد عبور از عصر چهارم به پنجم میباشیم ، سازمانها برای بقا و رقابتپذیری نیازمند بازاندیشی در رویکردهای سنتی خود میباشند و استفاده از فناوریهای نوین، بهویژه هوش مصنوعی، مسیر مناسبی برای آغاز این تحول است. نتایج این تحقیق نشان میدهد که ادغام موفق فناوری هوش مصنوعی با سیاستهای مدیریتی میتواند منجر به افزایش انعطاف پذیری ، خلاقیت، و حتی توان پاسخگویی سریع سازمان به تغییرات محیطی شود. در پایان، پیشنهاد میشود مدیران با نگاهی استراتژیک، آینده نگر و بلند مدت به موضوع هوش مصنوعی و نوآوری نگاه شود و سرمایهگذاری در این حوزه میبایست به عنوان یکی از اولویتهای کلیدی خود در نظر بگیرند . | ||
| کلیدواژهها | ||
| هوش مصنوعی؛ مدیریت نوآوری؛ مدل معادلات ساختاری؛ حداقل مربعات جزئی؛ تحلیل دادهها | ||
| مراجع | ||
|
Motevaseli, S., Tahmaseb Kazemi, B., & Rajabiun, M. (2025). The role of artificial intelligence in factories and its impact on innovative management: A structural analysis. Journal of Entrepreneurship and Innovation Research, 3(4), 111-128. [In Persian] https://journal.iransaei.ir/article_214689.html
Ab Hamid, M. R., Sami, W., & Sidek, M. M. (2017). Discriminant validity assessment: Use of Fornell & Larcker criterion versus HTMT criterion. Journal of physics: Conference series, https://doi.org/10.1088/1742-6596/890/1/012163
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. WW Norton & company. https://wwnorton.com/books/The-Second-Machine-Age/
Brynjolfsson, E., & Mcafee, A. (2017). Artificial intelligence, for real. Harvard business review, 1, 1-31. https://hbr.org/2017/04/artificial-intelligence-for-the-real-world
Byrne, B. M. (2010). Structural equation modeling with AMOS: basic concepts, applications, and programming (multivariate applications series). New York: Taylor & Francis Group, 396(1), 7384. https://doi.org/10.4324/9780203805534
Cha, J. (1994). Partial least squares. Adv. Methods Mark. Res, 407, 52-78.
Cheung, G. W., Cooper-Thomas, H. D., Lau, R. S., & Wang, L. C. (2024). Reporting reliability, convergent and discriminant validity with structural equation modeling: A review and best-practice recommendations. Asia Pacific Journal of Management, 41(2), 745-783. https://doi.org/10.1007/s10490-023-09926-0
Chicco, D., Warrens, M. J., & Jurman, G. (2021). The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. Peerj computer science, 7, e623. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.623
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. psychometrika, 16(3), 297-334.
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard business review, 96(1), 108-116. https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world
Drucker, P., & Maciariello, J. (2014). Innovation and entrepreneurship. Routledge.
Esposito Vinzi, V., & Russolillo, G. (2013). Partial least squares algorithms and methods. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 5(1), 1-19.
Feigenbaum, E. A. (1977). The art of artificial intelligence: Themes and case studies of knowledge engineering. https://scholar.google.com/scholar?q=Feigenbaum+1977+The+art+of+artificial+intelligence
Fernandes, M., Corchado, J. M., & Marreiros, G. (2022). Machine learning techniques applied to mechanical fault diagnosis and fault prognosis in the context of real industrial manufacturing use-cases: a systematic literature review. Applied Intelligence, 52(12), 14246-14280.
Francis, B. A., & Wonham, W. M. (1976). The internal model principle of control theory. Automatica, 12(5), 457-465. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0005109876900056
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the academy of marketing science, 43, 115-135.
Hirschberg, J., & Manning, C. D. (2015). Advances in natural language processing. Science, 349(6245), 261-266. https://doi.org/10.1126/science.aaa8685
Javaid, M., Haleem, A., Singh, R. P., & Suman, R. (2022). Artificial intelligence applications for industry 4.0: A literature-based study. Journal of Industrial Integration and Management, 7(01), 83-111. https://doi.org/10.1142/S2424862222500041
Johnson, D. R., Kaufman, J. C., Baker, B. S., Patterson, J. D., Barbot, B., Green, A. E., van Hell, J., Kennedy, E., Sullivan, G. F., & Taylor, C. L. (2023). Divergent semantic integration (DSI): Extracting creativity from narratives with distributional semantic modeling. Behavior Research Methods, 55(7), 3726-3759.
Kaur, P., Stoltzfus, J., & Yellapu, V. (2018). Descriptive statistics. International Journal of Academic Medicine, 4(1), 60-63.
Kelleher, J. D. (2019). Deep learning. MIT press.
Korteling, J., van de Boer-Visschedijk, G. C., Blankendaal, R. A., Boonekamp, R. C., & Eikelboom, A. R. (2021). Human-versus artificial intelligence. Frontiers in artificial intelligence, 4, 622364.
Kusiak, A. (2018). Smart manufacturing. International journal of production Research, 56(1-2), 508-517. https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1351644
Leguina, A. (2015). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). In: Taylor & Francis.
Lowry, P. B., & Gaskin, J. (2014). Partial least squares (PLS) structural equation modeling (SEM) for building and testing behavioral causal theory: When to choose it and how to use it. IEEE transactions on professional communication, 57(2), 123-146.
Marill, K. A. (2004). Advanced statistics: linear regression, part II: multiple linear regression. Academic emergency medicine, 11(1), 94-102.
Matović, N., & Ovesni, K. (2023). Interaction of quantitative and qualitative methodology in mixed methods research: integration and/or combination. International Journal of Social Research Methodology, 26(1), 51-65.
Osterrieder, P., Budde, L., & Friedli, T. (2020). The smart factory as a key construct of industry 4.0: A systematic literature review. International Journal of Production Economics, 221, 107476. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.08.011
Peterson, R. A., & Kim, Y. (2013). On the relationship between coefficient alpha and composite reliability. Journal of applied psychology, 98(1), 194.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson. https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/artificial-intelligence-a-modern-approach/P200000003218/9780134610993
Rüßmann, M., Lorenz, M., Waldner, M., Engel, P., Harnisch, M., & Justus, J. (2016). The Future of Productivity and Growth in Manufacturing Industries. In: Obtenido de Semantic Scholar: https://www.bcg.com/publications/2015/engineered_products_project_business_industry_4_future_productivity_growth_manufacturing_industries
Sahinler, S., & Topuz, D. (2007). Bootstrap and jackknife resampling algorithms for estimation of regression parameters. Journal of Applied Quantitative Methods, 2(2), 188-199.
Shah, S., Ghomeshi, H., Vakaj, E., Cooper, E., & Fouad, S. (2023). A review of natural language processing in contact centre automation. Pattern Analysis and Applications, 26(3), 823-846.
Simões, A. C., Pinto, A., Santos, J., Pinheiro, S., & Romero, D. (2022). Designing human-robot collaboration (HRC) workspaces in industrial settings: A systematic literature review. Journal of Manufacturing Systems, 62, 28-43.
Şimşek, G. G., & Noyan, F. (2013). McDonald's ωt, Cronbach's α, and generalized θ for composite reliability of common factors structures. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 42(9), 2008-2025.
Sudirjo, F. (2023). Marketing Strategy in Improving Product Competitiveness in the Global Market. Journal of Contemporary Administration and Management (ADMAN), 1(2), 63-69.
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (1998). Reinforcement learning: an introduction MIT Press. Cambridge, MA, 22447, 10.
Yong, A. G., & Pearce, S. (2013). A beginner’s guide to factor analysis: Focusing on exploratory factor analysis. Tutorials in quantitative methods for psychology, 9(2), 79-94. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 252 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 60 |
||