การบูรณาการ IOT บล็อกเชน และ AI เพื่อเพิ่มความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับและสมรรถนะ การปฏิบัติการในห่วงโซ่อุปทานอาหาร: การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ และการวิเคราะห์ตามกรอบ TOE ในประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ห่วงโซ่อุปทานอาหารกำลังเผชิญกับแรงกดดันจากสถานการณ์ด้านความปลอดภัย การทุจริตอาหาร และความไว้วางใจ ทำให้การตรวจสอบย้อนกลับเป็นสิ่งที่จำเป็นในการเพิ่มความสามารถในแข่งขัน เนื่องจากการพึ่งพาเทคโนโลยีดิจิทัลเพียงชนิดเดียวยังคงมีข้อจำกัด ดังนั้น การบูรณาการระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) บล็อกเชน (Blockchain) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ร่วมกัน เพื่อให้เกิดความโปร่งใสตลอดโซ่อุปทาน ข้อมูลเชื่อถือได้ และสามารถคาดการณ์ได้ทันเวลา จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับประเทศไทย ซึ่งเป็นผู้ส่งออกสินค้าเกษตรและอาหารรายสำคัญ อย่างไรก็ตาม การยอมรับการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเหล่านี้ในกลุ่มผู้ประกอบการขนาดกลางและขนาดย่อมยังไม่มากนัก เนื่องจากเงินลงทุน ทักษะ และโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ยังไม่ทั่วถึง งานทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบนี้ยึดแนวทาง PRISMA เพื่อสังเคราะห์ผลงานวิจัยที่ผ่านการพิจารณากลั่นกรองระหว่างปีพ.ศ. 2562-2568 ที่เป็นการบูรณาการทั้งสามเทคโนโลยี ในบริบทห่วงโซ่อุปทานอาหาร พร้อมใช้กรอบแนวคิดเทคโนโลยี-องค์กร-สิ่งแวดล้อม (TOE) วิเคราะห์ปัจจัยสนับสนุนและอุปสรรคของประเทศไทย ผลการสังเคราะห์แสดงให้เห็นว่า การบูรณาการเทคโนโลยีช่วยส่งเสริมขีดความสามารถด้านการตรวจสอบย้อนกลับ ได้แก่ การมองเห็นข้อมูลแบบเรียลไทม์จากระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง การบันทึกที่ตรวจสอบได้และแก้ไขไม่ได้ด้วยระบบบล็อกเชน และการยืนยันแหล่งที่มาด้วยการวิเคราะห์ของระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ส่งผลกับสมรรถนะการปฏิบัติการที่จับต้องได้ ไม่ว่าจะเป็นการตัดสินใจและการเรียกคืนสินค้าที่รวดเร็วขึ้น การควบคุมคุณภาพที่แม่นยำขึ้น และการลดต้นทุน ในบริบทประเทศไทย ปัจจัยสนับสนุนคือนโยบายภาครัฐ มาตรฐานอุตสาหกรรม และความร่วมมือระหว่างภาคส่วน ส่วนอุปสรรคสำคัญคือเงินลงทุน โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เสมอภาค ช่องว่างด้านทักษะ และกฎระเบียบ โดยเฉพาะกับผู้ประกอบการรายย่อย โดยสรุป งานทบทวนวรรณกรรมนี้เสนอกรอบแนวคิดที่นำการตรวจสอบย้อนกลับเป็นตัวแปรคั่นกลางเชื่อมโยงการบูรณาการเทคโนโลยีกับสมรรถนะการปฏิบัติการด้านความเร็ว คุณภาพ และต้นทุน พร้อมข้อเสนอเชิงนโยบายเพื่อยกระดับอุตสาหกรรมอาหารไทยในยุคดิจิทัล
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ใน Journal of SciTech-ASEAN ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสาร ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ใน Journal of SciTech-ASEAN ถือเป็นลิขสิทธิ์ของ Journal of SciTech-ASEAN หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใด จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก Journal of SciTech-ASEAN ก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
Baker, J. (2011). The technology–organization–environment framework. In Information systems theory (pp. 121–125). Springer.
Bhat, M. A., Rather, M. Y., Singh, P., Hassan, S., & Hussain, N. (2025). Advances in smart food authentication for enhanced safety and quality. Trends in Food Science & Technology, 155, 104800.
Bryan, J. D., & Zuva, T. (2021). A review on TAM and TOE framework progression and how these models integrate. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal, 6(3), 137–145.
Čapla, J., Zajác, P., & Čurlej, J. (2025). The current state of carbon footprint quantification and tracking in the agri-food industry. Scifood, 19, 110–127.
Chandran, P. J. I., Khalil, H. A., Hashir, P. K., & Veerasingam, S. (2025). Smart technologies in aquaculture: An integrated IoT, AI, and blockchain framework for sustainable growth. Aquacultural Engineering, 111, 102584.
Dhal, S. B., & Kar, D. (2025). Leveraging artificial intelligence and advanced food processing techniques for enhanced food safety, quality, and security: A comprehensive review. Discover Applied Sciences, 7, 75.
Ellahi, R. M., Wood, L. C., & Bekhit, A. E.-D. A. (2023). Blockchain-based frameworks for food traceability: A systematic review. Foods, 12(16), 3026.
Ellahi, R. M., Wood, L. C., Khan, M., & Bekhit, A. E.-D. A. (2025). Integrity challenges in Halal meat supply chain: Potential Industry 4.0 technologies as catalysts for resolution. Foods, 14(7), 1135.
El-tahlawy, A. S., Alawam, A. S., Rudayn, H. A., Allam, A. A., Mahmoud, R., Abd El-Raheem, H., & Alahmad, W. (2025). Advanced analytical and digital approaches for proactive detection of food fraud as an emerging contaminant threat. Talanta Open, 12, 100499.
Femimol, R., & Joseph, L. N. (2025). A comprehensive review of blockchain with artificial intelligence integration for enhancing food safety and quality control. Innovative Food Science and Emerging Technologies, 102, 104019.
Frikha, T., Ktari, J., Zalila, B., Ghorbel, O., & Ben Amor, N. (2023). Integrating blockchain and deep learning for intelligent greenhouse control and traceability. Alexandria Engineering Journal, 79, 259–273.
Halder, S., Islam, M. R., Mamun, Q., Mahboubi, A., Walsh, P., & Islam, M. Z. (2025). A comprehensive survey on AI-enabled secure social industrial Internet of Things in the agri-food supply chain. Smart Agricultural Technology, 11, 100902.
Hassoun, A. (2025). Food sustainability 4.0: Harnessing fourth industrial revolution technologies for sustainable food systems. Discover Food, 5, 171.
Hassoun, A., Kamiloglu, S., Garcia-Garcia, G., Parra-López, C., Trollman, H., Jagtap, S., Aadil, R. M., & Esatbeyoglu, T. (2023). Implementation of relevant fourth industrial revolution innovations across the supply chain of fruits and vegetables: A short update on Traceability 4.0. Food Chemistry, 409, 135303.
Holzapfel, S., & Hampel-Milagrosa, A. (2020). Global and national food safety and quality standards: Implications and impacts for farmers in Thailand and India. In Sustainability standards and global governance: Experiences of emerging economies (pp. 163–186). Springer.
Issa, A., Mekanna, A. N., Doumit, J., & Bou-Mitri, C. (2024). Redefining food safety: The confluence of Web 3.0 and AI technologies in the meat supply chain—A systematic review. International Journal of Food Science and Technology, 59(8), 1–14.
Jiang, W., Liu, C., Liu, W., & Zheng, L. (2025). Advancements in intelligent sensing technologies for food safety detection. Research, 8, Article 0713.
Kanwal, N., Zhang, M., Zeb, M., Hussain, M., & Wang, D. (2025). Revolutionizing food safety in the airline industry: AI-powered smart solutions. Trends in Food Science & Technology, 159, 104970.
Kittipanya-ngam, P., & Tan, K. H. (2020). A framework for food supply chain digitalization: Lessons from Thailand. Production Planning & Control, 31(2-3), 158–172.
Liberty, J. T., Bromage, S., Peter, E., Ihedioha, O. C., Alsalman, F. B., & Odogwu, T. S. (2025). Smart technology for public health: Reshaping the future of food safety. Food Control, 176, 111378.
Liu, Z., Yu, X., Liu, N., Liu, C., Jiang, A., & Chen, L. (2025). Integrating AI with detection methods, IoT, and blockchain to achieve food authenticity and traceability from farm-to-table. Trends in Food Science & Technology, 158, 104925.
Monteiro, E. S., da Rosa Righi, R., Barbosa, J. L. V., & Alberti, A. M. (2021). APTM: A model for pervasive traceability of agrochemicals. Applied Sciences, 11(17), 8149.
Nawaz, A., Afzal, A., Khatibi, A., Shankar, A., Madan, H., Faisal, H. S., Shahbaz, A., Usman, I., Zulfiqar, N., Saeed, F., Ahmed, A., Imran, A., Afzaal, M., Karni, A., Ahmed, F., Akram, N., Rasheed, M., & Islam, F. (2025). Role of artificial intelligence in halal authentication and traceability: A concurrent review. Food Control, 169, 111003.
Qiao, J., Zhang, M., Qiu, L., Mujumdar, A. S., & Ma, Y. (2024). Visual early warning and prediction of fresh food quality deterioration: Research progress and application in supply chain. Food Bioscience, 58, 103671.
Rajan, S. S., & Wani, K. M. (2025). A review of smart food and packaging technologies: Revolutionizing nutrition and sustainability. Food and Humanity, 4, 100593.
Rajput, D. V., More, P. R., Adhikari, P. A., & Arya, S. S. (2025). Blockchain technology in the food supply chain: A way towards circular economy and sustainability. Sustainable Food Technology. Advance online publication.
Rossi, S., Gemma, S., Borghini, F., Perini, M., Butini, S., Carullo, G., & Campiani, G. (2025). Agri-food traceability today: Advancing innovation towards efficiency, sustainability, ethical sourcing, and safety in food supply chains. Trends in Food Science & Technology, 163, 105154.
Rui, F., & Sundram, V. P. K. (2024). Technological innovation for sustainable supply chain management in the food industry. Information Management and Business Review, 16(3), 892–903.
Serrano-Torres, G. J., López-Naranjo, A. L., Larrea-Cuadrado, P. L., & Mazón-Fierro, G. (2025). Transformation of the dairy supply chain through artificial intelligence: A systematic review. Sustainability, 17(3), 982.
Shahbazi, Z., & Byun, Y.-C. (2021). A procedure for tracing supply chains for perishable food based on blockchain, machine learning and fuzzy logic. Electronics, 10(1), 41.
Singh, K. A., Patra, F., Ghosh, T., Mahnot, N. K., Dutta, H., & Duary, R. K. (2025). Advancing food systems with industry 5.0: A systematic review of smart technologies, sustainability, and resource optimization. Sustainable Futures, 9, 100694.
Sridhar, A., Ponnuchamy, M., Kumar, P. S., Kapoor, A., Vo, D.-V. N., & Rangasamy, G. (2023). Digitalization of the agro-food sector for achieving sustainable development goals: A review. Sustainable Food Technology, 1, 783–802.
Stranieri, S., Riccardi, F., Meuwissen, M. P. M., & Soregaroli, C. (2021). Exploring the impact of blockchain on the performance of agri-food supply chains. Food Control, 119, 107495.
Sun, F., Wang, P., Zhang, Y., & Kar, P. (2025). βFSCM: An enhanced food supply chain management system using hybrid blockchain and recommender systems. Blockchain: Research and Applications, 6, 100245.
Sunmola, F., Baryannis, G., Tan, A., Co, K., & Papadakis, E. (2025). Holistic framework for blockchain-based Halal compliance in supply chains enabled by artificial intelligence. Systems, 13(1), 21.
Surasak, T., Watakakosol, R., Ngarmnil, A., Nemoto, R., & Yamada, S. (2019). Thai agriculture products traceability system using blockchain and Internet of Things. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 10(9), 578–583.
Talpur, S., Abbas, A., Khan, N., Irum, S., & Ali, J. (2023). Improving opportunities in supply chain processes using the Internet of Things and blockchain technology. International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM), 17(8), 23–38.
Tao, Q., Cai, Z., & Cui, X. (2023). A technological quality control system for rice supply chain. Food and Energy Security, 12(1), e382.
Tranfield, D., Denyer, D., & Smart, P. (2003). Towards a methodology for developing evidence-informed management knowledge by means of systematic review. British Journal of Management, 14(3), 207–222.
Tsolakis, N., Schumacher, R., Dora, M., & Kumar, M. (2023). Artificial intelligence and blockchain implementation in supply chains: A pathway to sustainability and data monetisation? Annals of Operations Research, 327(1), 157–210.
Vilas-Boas, J. L., Rodrigues, J. J. P. C., & Alberti, A. M. (2023). Convergence of distributed ledger technologies with digital twins, IoT, and AI for fresh food logistics: Challenges and opportunities. Journal of Industrial Information Integration, 31, 100393.
Yang, Y., Song, Y., Duan, Y., Wang, X., Duan, X., Lu, W., Guo, Q., & Liu, Z. (2025). A blockchain and IPFS-based system for monitoring the geographical authenticity of Codonopsis pilosula. Food Bioscience, 66, 106091.
Yin, B., Tan, G., Muhammad, R., Liu, J., & Bi, J. (2025). AI-powered innovations in food safety from farm to fork. Foods, 14(11), 1973.
Yooyativong, T., & Kamyod, C. (2023). IoT technology and digital upskilling framework for farmers in the northern rural area of Thailand. Journal of Mobile Multimedia, 19(5), 1129–1152.
Zhang, Y., Wu, X., Ge, H., Jiang, Y., Sun, Z., Ji, X., Jia, Z., & Cui, G. (2023). A blockchain-based traceability model for grain and oil food supply chain. Foods, 12(17), 3235.
Zhou, X., Zhu, Q., & Xu, Z. (2022). The mediating role of supply chain quality management for traceability and performance improvement: Evidence among Chinese food firms. International Journal of Production Economics, 254, 108630.
