Driving Visibility, Velocity and Versatility: The Role of Mobile Technologies in Supply Chain Management
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
ABSTRACT Over the last decade, researchers and practitioners have recommended a myriad of information and communication technologies to operationalize the notion of a virtual enterprise. Among the business process transformations enabled through these new technologies, companies are using wireline and wireless technologies in redefining their interactions with suppliers, customers, and business partners. It is hoped that this move towards a truly collaborative supply chain environment will help the firm achieve a sustainable competitive advantage in the marketplace. Towards that end, supply chain planners are emphasizing the need for information exchange anytime, anywhere as a compelling driver for organizations to adopt mobile technologies in their intra- and inter-organizational business practices. This paper discusses the applications of mobile technologies in various areas of supply chain management, and the potential benefits along the dimensions of reduced replenishment times, and transactions and billing cycles. Among other applications, we highlight the role of these technologies in improving processes such as inventory management, product identification, mobile procurement, package tracking, and sales force and field service. To substantiate the basis for adopting mobile technologies for supply chain management, different market drivers for mobile applications are exemplified and applied to the three macro level processes of supplier relationship management, internal supply chain management, and customer relationship management. Several types of legacy, third generation (3G) and emerging mobile services and applications are discussed, and a resulting taxonomy of bearer technologies is presented to explicate their use in upstream and downstream supply chain processes.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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