This work makes the case for integrating two industrial waves that promise to re-shape current patterns of production and consumption: Industry 4.0 and environmentally-sustainable manufacturing. We argue that, although these two trends cannot be considered an industrial revolution, Industry 4.0-associated technologies nevertheless have the unique potential to unlock environmentally-sustainable manufacturing. Productive synergy between Industry 4.0 and environmentally-sustainable manufacturing relies on understanding the role played by eleven critical success factors, which organisations should consider carefully when simultaneously implementing Industry 4.0 and environmentally-sustainable manufacturing. As this is one of the first works to address whether or not Industry 4.0 can synergistically boost environmentally-sustainable manufacturing – with an emphasis on the critical success factors that can pose challenges and opportunities to this process – we also propose an integrative framework containing twelve research propositions. We hope this will stimulate the debate on the intersection of manufacturing waves, in particular the integration of Industry 4.0 and environmentally-sustainable manufacturing.

This paper examines barriers to the implementation of Industry 4.0 technologies in the manufacturing sector in the context of both developed and developing economies. A comprehensive literature review, followed by discussions with industry experts, identifies 15 barriers, which are analyzed by means of a Grey Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) approach. The ‘lack of a digital strategy alongside resource scarcity’ emerges as the most prominent barrier in both developed and developing economies. The influencing barriers identified suggest that improvements in standards and government regulation could facilitate the adoption of Industry 4.0 technologies in developing country case, whereas technological infrastructure is needed to promote the adoption of these technologies in developed country case. This study is one of the first to examine the implementation of Industry 4.0 in both developing and developed economies. This article highlights the difficulties in the diffusion of technological innovation resulting from a lack of coordinated national policies on Industry 4.0 in developing countries, which may prevent firms from fully experiencing the Industry 4.0 revolution. The results of this study may help decision makers and practitioners to address the barriers highlighted, paving the way for successful implementation of Industry 4.0 across the manufacturing sector.

Due to an increased awareness and significant environmental pressures from various stakeholders, companies have begun to realize the significance of incorporating green practices into their daily activities. This paper proposes a framework using Fuzzy TOPSIS to select green suppliers for a Brazilian electronics company; our framework is built on the criteria of green supply chain management (GSCM) practices. An empirical analysis is made, and the data are collected from a set of 12 available suppliers. We use a fuzzy TOPSIS approach to rank the suppliers, and the results of the proposed framework are compared with the ranks obtained by both the geometric mean and the graded mean methods of fuzzy TOPSIS methodology. Then a Spearman rank correlation coefficient is used to find the statistical difference between the ranks obtained by the three methods. Finally, a sensitivity analysis has been performed to examine the influence of the preferences given by the decision makers for the chosen GSCM practices on the selection of green suppliers. Results indicate that the four dominant criteria are Commitment of senior management to GSCM; Product designs that reduce, reuse, recycle, or reclaim materials, components, or energy; Compliance with legal environmental requirements and auditing programs; and Product designs that avoid or reduce toxic or hazardous material use.

Green Human Resource Management (GHRM) and Green Supply Chain Management (GSCM) are popular subjects in the areas of human resource management (HRM) and operations management (OM), respectively. Although scholars in each of these areas are advancing the roles of GSCM and GHRM in building more sustainable organizations, there has been a significant delay in the integration of these two contemporary subjects, based on a greater gap in the integration of HRM and supply chain management (SCM). Thus, the aims of this study are to propose a synergistic and integrative framework for the GHRM-GSCM relationship and to propose a research agenda for this integration. After reaching these goals, this article emphasizes the implications of GHRM-GSCM integration for scholars, managers, and practitioners in the areas of organizational sustainability and truly sustainable supply chains.

The main objective of this study is to verify the influence of Environmental Management (EM) on Operational Performance (OP) in Brazilian automotive companies, analyzing whether Lean Manufacturing (LM) and Human Resources (HR) interfere in the greening of these companies. Therefore, a conceptual framework listing these concepts was proposed, and three research hypotheses were presented. A questionnaire was elaborated based on this theoretical background and sent to respondents occupying the highest positions in the production/operations areas of Brazilian automotive companies. The data, collected from 75 companies, were analyzed using structural equation modeling. The main results are as follows: (a) the model tested revealed an adequate goodness of fit, showing that overall, the relations proposed between EM and OP and between HR, LM and EM tend to be statistically valid; (b) EM tends to influence OP in a positive and statistically weak manner; (c) LM has a greater influence on EM when compared to the influence HR has over EM; (d) HR has a positive relationship over EM, but the statistical significance of this relationship is less than that of the other evaluated relationships. The originality of this paper lies in its gathering the concepts of EM, LM, HR and OP in a single study, as they generally tend not to be treated jointly. This paper also provided valid empirical evidence for a little-studied context: the Brazilian automotive sector.

This work makes the case for the integration of the circular economy (CE) and large-scale data (LD), also known as big data. The paper is one of the first to integrate conceptual and practical trends regarding: (a) the ReSOLVE based models of the circular economy; (b) key stakeholders roles in pursuing a more sustainable society; and (c) the volume, velocity, variety, and veracity (4V's) of large-scale data (LD) management. This study's contributions include: (1) introducing a new integrative framework to enhance the understanding of the CE-LD nexus; (2) a relational matrix which illustrates the complexity of large-scale data and stakeholders management; and (3) a research agenda, with clear research propositions and future research direction. The proposed CE-LD integrative framework provides socio-technical insights for academics, practitioners, managers, and policy decision-makers.

This study aims to examine the effect of the combination of corporate environmental strategy, top management commitment, and environmental uncertainty, with a focus on the role of environmental management accounting (EMA), on corporate environmental performance. Using an online survey, we collect the sample data of 107 responses in ISO 14001 certified companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The empirical evidence shows that there is a positive and significant influence between those organizational resources (corporate environmental strategy, top management commitment, and environmental uncertainty) on the use of EMA, which in turn can improve the environmental performance of companies. These findings indicate that EMA is a useful and important tool for providing information to achieve superior corporate environmental performance in Indonesian firms and the findings also suit for companies operating in other countries in terms of developing capabilities with regards to perceived environmental uncertainty to be able to manage EMA tools and, as a consequence, to improve organizational environmental performance.