Learning to be lean: the influence of external information sources in lean improvements
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the role of management exposure to external information sources, such as training sessions, plant visits, and conferences, in helping manufacturing organizations achieve lean goals. Design/methodology/approach A model is proposed highlighting the relationship between various key drivers of lean, external information sources, management commitment to lean, and lean thinking. To empirically test the model, 1,000 surveys were mailed to Canadian manufacturers with 109 usable surveys returned. Analyzing the data using partial least squares, the common sources of management information on lean and their effectiveness for lean improvements are discussed. Findings The final model confirms that management exposure to external information sources and commitment to lean both influence lean thinking within organizations. However, the direct relationship between external information sources and lean thinking is not supported. Instead, an indirect relationship exists, where increased exposure to sources of lean information, increases management commitment to lean, and ultimately the extent of lean thinking in the organization. Practical implications The practical implications of this research are that it will help manufacturing managers identify both organizational and environmental factors that may facilitate or inhibit the extensive use of lean in their organization, and the impact that their own understanding of lean and commitment to lean improvements will have on the overall success of a lean program. Originality/value The paper should help improve understanding of the differences in the extent of lean thinking between plants in the same company, organizations in the same industry, and organizations across industries.
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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 | 0,009 | 0,057 |
| 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 | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».