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Enregistrement W1493004966 · doi:10.1108/17410380510627898

Operations management and advanced manufacturing technologies in SMEs

2005· article· en· W1493004966 sur OpenAlexaffabout
Louis Raymond

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Technology Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContingency theoryFlexibility (engineering)ContingencyOriginalityBusinessProductivityQuality (philosophy)Information technologyManufacturingProcess managementMarketingOperations managementKnowledge managementIndustrial organizationComputer scienceEngineeringEconomicsQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Increased requirements for competitiveness, innovation, quality, flexibility and information processing capability has led a number of small and medium‐sized enterprises (SMEs) to implement advanced manufacturing technologies (AMT). Seeks to explore this. Design/methodology/approach Using a contingency theory perspective, a survey study of 118 Canadian manufacturers was made to determine the performance outcomes of the “fit” or alignment between the critical success factors (CSFs) of operations management in SMEs and their level of proficiency in the use of AMT. Findings It was found that while increased CSF and AMT assimilation levels directly impact operational performance in terms of increased productivity, cost reductions, flexibility, quality, and integration, a mismatch between the two significantly reduces performance. From an information processing view of the firm, it was also found that increased uncertainty in the SMEs' environment leads to increased CSF levels but not to increased assimilation of AMT. Research limitations/implications Common to survey studies, the nature of the sample and perceptual nature of certain measures impose care in generalizing the results of the study. Originality/value Provides information showing that enterprises must increase their ability to manage both manufacturing and information technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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