The Supply Chain: The Weak Link for Some Preferred Suppliers?
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY More than ever before, the supply chain presents a significant challenge to firms that must develop a logistics system to help enhance product flow throughout their distribution channels. Of the various types of suppliers, those described as preferred should normally be in the best position to respond to the strategic aspirations of large order‐givers. Given the growing importance ascribed to supply chain management and supplier characterization in the literature, this article proposes to examine the actual contribution of various types of suppliers to supply chain integration. Following an empirical study focusing on a large multinational firm and its regular first‐tier suppliers, a detailed statistical analysis was conducted. Cluster analysis revealed the extent of a suppliers' logistics contributions. Overall, the findings suggest three types of contributions, and show that the intensity of a supplier's contribution has little to do with its status as a preferred supplier, depending instead on the sophistication of a supplier's logistics system. The system is characterized by a significant increase in the role of logistics in a firm's structures, through formalization of an organization, reinforcement of communication and information quality and the use of leading‐edge technology. The authors conclude that it may be tempting for a large order‐giver simply to expect supply chain performance from its preferred suppliers, rather than adding this characteristic to the others used as a basis for granting preferred status to some of its suppliers.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».