AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe findings indicate that the hyperautomation literature has experienced significant growth since 2018.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The aim of this study is to examine the scientific development of the hyperautomation literature in the field of logistics and supply chain management through a bibliometric analysis. The study evaluates the academic reflections of hyperautomation, robotic process automation (RPA), process mining, and intelligent automation technologies within logistics and supply chain processes. The Web of Science database was used as the data source. Of the 543 publications identified through the search process, 317 journal articles were included in the analysis. Bibliometric analysis was conducted using the Bibliometrix/Biblioshiny packages in the R programming environment. The analysis encompassed annual scientific production, citation analysis, Bradford’s Law, Lotka’s Law, country productivity, keyword analysis, and life cycle analysis. The findings indicate that the hyperautomation literature has experienced significant growth since 2018. The results reveal that publications are predominantly concentrated in journals focusing on automation, artificial intelligence, and information systems. China emerged as the most influential country in terms of both publication output and total citations, while the Netherlands and Sweden stood out with the highest average citations per article. Keyword analysis identified process mining, robotic process automation, supply chain, and logistics as the core themes of the research field. Life cycle analysis further suggests that the literature is approaching the maturity and saturation stage. Overall, the findings demonstrate that hyperautomation has become a strategic approach supporting process optimization, operational efficiency, and digital transformation in logistics and supply chain management. Moreover, the field is expected to continue evolving toward data-driven, artificial intelligence-enabled, and sustainable applications. This study provides a strategic framework for future research by revealing the developmental dynamics of the hyperautomation literature.
Özet
Bu çalışmanın amacı, hiperotomasyon literatürünün lojistik ve tedarik zinciri yönetimi alanındaki bilimsel gelişimini bibliyometrik analiz yöntemiyle incelemektir. Araştırmada hiperotomasyon, robotik süreç otomasyonu (RPA), süreç madenciliği ve akıllı otomasyon teknolojilerinin lojistik ve tedarik zinciri süreçlerindeki akademik yansımaları değerlendirilmiştir. Araştırma kapsamında veri kaynağı olarak Web of Science veri tabanı kullanılmıştır. Tarama sonucunda elde edilen 543 yayından, makale türündeki 317 çalışma analiz edilmiştir. Araştırmada bibliyometrik analiz yöntemi kullanılmış, veri analiz sürecinde R programlama dili ile Bibliometrix/Biblioshiny paketlerinden yararlanılmıştır. Çalışma kapsamında yıllık bilimsel üretim analizi, atıf analizi, Bradford Yasası analizi, Lotka Yasası analizi, ülke üretim analizi, anahtar kelime analizi ve yaşam döngüsü analizi gerçekleştirilmiştir. Araştırma bulgularına göre hiperotomasyon literatürünün özellikle 2018 yılı sonrasında hızlı bir gelişim gösterdiği belirlenmiştir. Analiz sonuçları, yayınların büyük ölçüde otomasyon, yapay zeka ve bilgi sistemleri odaklı dergilerde yoğunlaştığını ortaya koymuştur. Çin’in hem yayın sayısı hem de toplam atıf bakımından en etkili ülke olduğu görülürken, Hollanda ve İsveç gibi ülkelerin makale başına yüksek atıf değerleriyle öne çıktığı belirlenmiştir. Anahtar kelime analizinde “process mining”, “robotic process automation”, “supply chain” ve “logistics” kavramlarının araştırma alanının temel odak noktalarını oluşturduğu tespit edilmiştir. Yaşam döngüsü analizi sonuçları ise literatürün olgunlaşma ve doygunluk aşamasına yaklaştığını göstermiştir. Sonuç olarak, hiperotomasyonun lojistik ve tedarik zinciri yönetiminde süreç optimizasyonu, operasyonel verimlilik ve dijital dönüşümü destekleyen stratejik bir yaklaşım olarak öne çıktığı belirlenmiştir. Bulgular, araştırma alanının veri odaklı, yapay zekâ destekli ve sürdürülebilir uygulamalar doğrultusunda gelişimini sürdüreceğine işaret etmektedir. Çalışma, hiperotomasyon literatürünün gelişim dinamiklerini ortaya koyarak gelecekteki araştırmalar için stratejik bir çerçeve sunmaktadır.