Product configuration, ambidexterity and firm performance in the context of industrial equipment manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The practice of configuring products to individual customer orders has found application in a variety of industry contexts, but little is known about the specific capabilities that firms develop to successfully compete when offering configurable products. Our research begins to fill this gap in the context of industrial equipment manufacturing. Drawing from the ambidexterity literature, we argue that firms have to balance dual goals of reducing variation and promoting variation in their product configuration activities by fostering two distinct firm‐level capabilities: product configuration effectiveness (PCE) and product configuration intelligence (PCI). Specifically, we hypothesize that the simultaneous presence of PCE and PCI—that is, product configuration ambidexterity (PCA)—drives superior firm responsiveness and, indirectly firm sales and operating margin. However, we also contend that responsiveness gains through PCA can diminish with product complexity and can increase operating cost. We test these hypotheses by collecting both primary and secondary data from a sample of 108 European industrial equipment manufacturing firms. Results from our analyses indicate that PCA has an indirect effect through responsiveness on sales and operating cost but not on operating margin, with this effect diminishing with product complexity. Taken together, our results suggest that investment in developing PCA may represent a conundrum for industrial equipment manufacturing firms, because it translates into market but not financial advantages, and it is intertwined with product design decisions. We conclude this study with a discussion of the findings for theory and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».