Enabling the strategic development of SMEs through advanced manufacturing systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In order to deepen knowledge and further build theory on the use of advanced manufacturing systems (AMS) in SMEs, the present research seeks to explore the following questions: are the AMS used by SMEs aligned with their network, product and market development strategies? And does the alignment of AMS contribute to the successful outcome of these strategies, that is, to the business performance of manufacturing SMEs? Design/methodology/approach A survey of 248 Canadian manufacturers was used to collect data that were analyzed through cluster analysis and analysis of variance. Findings Three alignment patterns of strategic development were identified and named local SMEs, transition SMEs, and world‐class SMEs. World‐class firms were found to clearly outperform local firms in terms of growth and profitability whereas transition SMEs did not perform significantly better or worse than the other two groups. Research limitations/implications The nature of the sample imposes care in generalizing the results of the study. Co‐alignment constitutes a valid theoretical foundation on which to further investigate the fundamental technology management problem for manufacturing SMEs, namely how these firms can achieve value from ever‐increasing investments in AMS. Practical implications When shifts in the business environment require strategic choices or provide strategic opportunities for development in terms of product innovation, market expansion or network extension, the resulting changes must be inter‐linked and assessed systemically with the SMEs' assimilation and integration of AMS. Originality/value Viewing AMS from a configurational perspective has provided a deeper understanding of the extent to which SMEs co‐align their use of manufacturing technology with their development strategies in order to achieve greater business performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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