COVID 19 (Coronavirus) pandemic has created surge demand for essential healthcare equipment, medicines along with the requirement for advance information technologies applications. Industry 4.0 is known as the fourth industrial revolution, which has the potential to fulfil customised requirement during COVID-19 crisis. This revolution has started with the applications of advance manufacturing and digital information technologies. A detailed review of the literature is done on the technologies of Industry 4.0 and their applications in the COVID-19 pandemic, using appropriate search words on the databases of PubMed, SCOPUS, Google Scholar and Research Gate. We found several useful technologies of Industry 4.0 which help for proper control and management of COVID-19 pandemic and these have been discussed in this paper. The available technologies of Industry 4.0 could also help the detection and diagnosis of COVID-19 and other related problems and symptoms. Industry 4.0 can fulfil the requirements of customised face masks, gloves, and collect information for healthcare systems for proper controlling and treating of COVID-19 patients. We have discussed ten major technologies of Industry 4.0 which help to solve the problems of this virus. It is useful to provide day to day update of an infected patient, area-wise, age-wise and state-wise with proper surveillance systems. We also believe that the proper implementation of these technologies would help to enhance education and communication regarding public health. These Industry 4.0 technologies could provide a lot of innovative ideas and solution for fighting local and global medical emergencies.

Industry 4.0 technologies provide critical perspectives for future innovation and business growth. Technologies like Artificial Intelligence (AI), Internet of Things (IoT), Big data, Machine Learning (ML), and other advanced upcoming technologies are being used to implement Industry 4.0. This paper explores how Industry 4.0 technologies help create a sustainable environment in manufacturing and other industries. Industry 4.0 technologies and the crucial interrelationships through advanced technologies should impact the environment positively. In the age of Industry 4.0, manufacturing is tightly interlinked with information and communication systems, making it more scalable, competitive, and knowledgeable. Industry 4.0 provides a range of principles, instructions, and technology for constructing new and existing factories, enabling consumers to choose different models at production rates with scalable robotics, information, and communications technology. This paper aims to study the significant benefits of Industry 4.0 for sustainable manufacturing and identifies tools and elements of Industry 4.0 for developing environmental sustainability. This literature review-based research is undertaken to identify how Industry 4.0 technologies can help to improve environmental sustainability. It also details the capabilities of Industry 4.0 in dealing with environmental aspects. Twenty major applications of Industry 4.0 to create a sustainable environment are identified and discussed. Thus, it gives a better understanding of the production environment, the supply chains, the delivery chains, and market results. Overall, Industry 4.0 technology seems environmentally sustainable while manufacturing goods with better efficiency and reducing resource consumption.

Machine Learning (ML) applications are making a considerable impact on healthcare. ML is a subtype of Artificial Intelligence (AI) technology that aims to improve the speed and accuracy of physicians' work. Countries are currently dealing with an overburdened healthcare system with a shortage of skilled physicians, where AI provides a big hope. The healthcare data can be used gainfully to identify the optimal trial sample, collect more data points, assess ongoing data from trial participants, and eliminate data-based errors. ML-based techniques assist in detecting early indicators of an epidemic or pandemic. This algorithm examines satellite data, news and social media reports, and even video sources to determine whether the sickness will become out of control. Using ML for healthcare can open up a world of possibilities in this field. It frees up healthcare providers' time to focus on patient care rather than searching or entering information. This paper studies ML and its need in healthcare, and then it discusses the associated features and appropriate pillars of ML for healthcare structure. Finally, it identified and discussed the significant applications of ML for healthcare. The applications of this technology in healthcare operations can be tremendously advantageous to the organisation. ML-based tools are used to provide various treatment alternatives and individualised treatments and improve the overall efficiency of hospitals and healthcare systems while lowering the cost of care. Shortly, ML will impact both physicians and hospitals. It will be crucial in developing clinical decision support, illness detection, and personalised treatment approaches to provide the best potential outcomes.

There is the increased application of new technologies in manufacturing, service, and communications. Industry 4.0 is the new fourth industrial revolution, which supports organisational efficiency. Robotics is an important technology of Industry 4.0, which provides extensive capabilities in the field of manufacturing. This technology has enhanced automation systems and does repetitive jobs precisely and at a lower cost. Robotics is progressively leading to the manufacturing of quality products while maintaining the value of existing collaborators schemes. The primary outcome of Industry 4.0 is intelligent factories developed with the aid of advanced robotics, massive data, cloud computing, solid safety, intelligent sensors, the Internet of things, and other advanced technological developments to be highly powerful, safe, and cost-effective. Thus, businesses will refine their manufacturing for mass adaptation by improving the workplace's safety and reliability on actual work and saving costs. This paper discusses the significant potential of Robotics in the field of manufacturing and allied areas. The paper discusses eighteen major applications of Robotics for Industry 4.0. Robots are ideal for collecting mysterious manufacturing data as they operate closer to the component than most other factory machines. This technology is helpful to perform a complex hazardous job, automation, sustain high temperature, working entire time and for a long duration in assembly lines. Many robots operating in intelligent factories use artificial intelligence to perform high-level tasks. Now they can also decide and learn from experience in various ongoing situations.

Agriculture 4.0 represents the fourth agriculture revolution that uses digital technologies and moves toward a smarter, more efficient, environmentally responsible agriculture sector. Agricultural technologies have emerged to enhance sustainability and discover more effective farm methods. This encompasses all digitalisation and automation processes in business and our daily lives, including Big Data, Artificial Intelligence (AI), robots, the Internet of Things (IoT), and virtual and augmented reality. These technological advancements are having a profound impact on our lives. From a technical standpoint, it brings us to precision agriculture. This provides a data-driven strategy for efficiently growing and maintaining crops on cultivable land, enabling farmers to use most of the resources at their disposal. Throughout the supply chain, daily operations create massive volumes of data. Most of this information was previously untouched, but with the help of big data technologies, such information can be used to improve the performance and production of any crop. Depending on the crop type and its growth needs, digitised harvesters can help handle huge areas in various situations, particularly agriculture. This paper is brief about Agriculture 4.0 and its condition. Smart farming, Various key technologies and specific domains for the Exploring Agriculture 4.0 Domain are discussed in detail and, finally, identified and discussed significant applications of Agriculture 4.0 technologies. These technologies are essential to our lives since they simplify our daily duties without recognising them. In Agriculture 4.0 systems, fleets of digitised equipment employ current infrastructures like cloud computing to connect, identify the processing condition of different regions and the requirement for input materials and coordinate the machinery.

Artificial Intelligence (AI) has vast potential in marketing. It aids in proliferating information and data sources, improving software's data management capabilities, and designing intricate and advanced algorithms. AI is changing the way brands and users interact with one another. The application of this technology is highly dependent on the nature of the website and the type of business. Marketers can now focus more on the customer and meet their needs in real time. By using AI, they can quickly determine what content to target customers and which channel to employ at what moment, thanks to the data collected and generated by its algorithms. Users feel at ease and are more inclined to buy what is offered when AI is used to personalise their experiences. AI tools can also be used to analyse the performance of a competitor's campaigns and reveal their customers' expectations. Machine Learning (ML) is a subset of AI that allows computers to analyse and interpret data without being explicitly programmed. Furthermore, ML assists humans in solving problems efficiently. The algorithm learns and improves performance and accuracy as more data is fed into the algorithm. For this research, relevant articles on AI in marketing are identified from Scopus, Google scholar, researchGate and other platforms. Then these articles were read, and the theme of the paper was developed. This paper attempts to review the role of AI in marketing. The specific applications of AI in various marketing segments and their transformations for marketing sectors are examined. Finally, critical applications of AI for marketing are recognised and analysed.

Artificial intelligence (AI) contributes to the recent developments in Industry 4.0. Industries are focusing on improving product consistency, productivity and reducing operating costs, and they want to achieve this with the collaborative partnership between robotics and people. In smart industries, hyperconnected manufacturing processes depend on different machines that interact using AI automation systems by capturing and interpreting all data types. Smart platforms of automation can play a decisive role in transforming modern production. AI provides appropriate information to take decision-making and alert people of possible malfunctions. Industries will use AI to process data transmitted from the Internet of things (IoT) devices and connected machines based on their desire to integrate them into their equipment. It provides companies with the ability to track their entire end-to-end activities and processes fully. This literature review-based paper aims to brief the vital role of AI in successfully implementing Industry 4.0. Accordingly, the research objectives are crafted to facilitate researchers, practitioners, students and industry professionals in this paper. First, it discusses the significant technological features and traits of AI, critical for Industry 4.0. Second, this paper identifies the significant advancements and various challenges enabling the implementation of AI for Industry 4.0. Finally, the paper identifies and discusses significant applications of AI for Industry 4.0. With an extensive review-based exploration, we see that the advantages of AI are widespread and the need for stakeholders in understanding the kind of automation platform they require in the new manufacturing order. Furthermore, this technology seeks correlations to avoid errors and eventually to anticipate them. Thus, AI technology is gradually accomplishing various goals of Industry 4.0.

Artificial Intelligence (AI) has been extensively applied in farming recently. To cultivate healthier crops, manage pests, monitor soil and growing conditions, analyse data for farmers, and enhance other management activities of the food supply chain, the agriculture sector is turning to AI technology. It makes it challenging for farmers to choose the ideal time to plant seeds. AI helps farmers choose the optimum seed for a particular weather scenario. It also offers data on weather forecasts. AI-powered solutions will help farmers produce more with fewer resources, increase crop quality, and hasten product time to reach the market. AI aids in understanding soil qualities. AI helps farmers by suggesting the nutrients they should apply to increase the quality of the soil. AI can help farmers choose the optimal time to plant their seeds. Intelligent equipment can calculate the spacing between seeds and the maximum planting depth. An AI-powered system known as a health monitoring system provides farmers with information on the health of their crops and the nutrients that need to be given to enhance yield quality and quantity. This study identifies and analyses relevant articles on AI for Agriculture. Using AI, farmers can now access advanced data and analytics tools that will foster better farming, improve efficiencies, and reduce waste in biofuel and food production while minimising the negative environmental impacts. AI and Machine Learning (ML) have transformed various industries, and the AI wave has now reached the agriculture sector. Companies are developing several technologies to make monitoring farmers' crop and soil health easier. Hyperspectral imaging and 3D laser scanning are the leading AI-based technologies that can help ensure crop health. These AI-powered technologies collect precise data on the health of the crops in greater volume for analysis. This paper studied AI and its need in Agriculture. The process of AI in Agriculture and some Agriculture parameters monitored by AI are briefed. Finally, we identified and discussed the significant applications of AI in agriculture.

Blockchain is an emerging technology being applied for creating innovative solutions in various sectors, including healthcare. A Blockchain network is used in the healthcare system to preserve and exchange patient data through hospitals, diagnostic laboratories, pharmacy firms, and physicians. Blockchain applications can accurately identify severe mistakes and even dangerous ones in the medical field. Thus, it can improve the performance, security, and transparency of sharing medical data in the health care system. This technology is helpful to medical institutions to gain insight and enhance the analysis of medical records. In this paper, we studied Blockchain technology and its significant benefits in healthcare. Various Capabilities, Enablers, and Unified Work-Flow Process of Blockchain Technology to support healthcare globally are discussed diagrammatically. Finally, the paper identifies and debates fourteen significant applications of Blockchain for healthcare. Blockchain plays a decisive part in handling deception in clinical trials; here, the potential of this technology offer is to improve data efficiency for healthcare. It can help avoid the fear of data manipulation in healthcare and supports a unique data storage pattern at the highest level of security. It provides versatility, interconnection, accountability, and authentication for data access. For different purposes, health records must be kept safe and confidential. Blockchain helps for the decentralised protection of data in healthcare and avoids specific threats.