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Enregistrement W1691336297 · doi:10.6000/2371-1647.2015.01.01

Integrated Quantitative Business Network Planning: Towards a New Understanding of Supply Chain Management

2015· article· en· W1691336297 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Jahr

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Management Sciences & Information Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainStructuringComputer scienceSupply chain managementNegotiationProcess managementProduction (economics)Supply networkPoint (geometry)Frame (networking)Quantitative analysis (chemistry)Knowledge managementRisk analysis (engineering)Management scienceBusinessMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In business management quantitative modelling is a core competency. It enables structuring various complex problems; reduce systems to their relevant elements and to make objective and clear decisions. This especially applies to production-distribution networks which are formed by multiple independent and globally active companies. Here, individual goals and collective tasks meet so that experienced-based knowledge is no longer satisfactory. A literature review showed that there is no satisfactory concept available for superior network and quantitative operational management in multi-tier business networks. Therefore, in this article we focus quantitative supply chain models as starting point for stipulations among independent network partners. First, we deduce the main elements of quantitative modelling for inter- and intra-organisational production-distribution planning. Thereby, we present an extension of the Two-Stage-Production-Distribution-Problem which can be used as starting point for iterative supply chain coordination. Based on a literature review we introduce a novel pivotal point supply chain management model. The approach induces ongoing alignment of the strategic, tactic and operative tasks. On each level of this hierarchical planning frame specific plans are computed for comparison and adjustment. The advantages of this approach can be found in the reliable objective basis for negotiations and the repeatable combined inter- and intra-organisational management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,012
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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