The effect of quality management on mass customization capability
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
Purpose The purpose of this paper is to investigate the role of quality management (QM) in the development of mass customization (MC) capability. QM is modeled as a second‐order construct reflected by six QM practices (small group problem solving, top management leadership for quality, information and feedback, process management, customer focus, and supplier involvement). The paper proposes that these six practices reflect the core principles of QM, and in turn QM contributes to the development of MC capability. Design/methodology/approach Using the survey data collected from 167 manufacturing plants in three industries and eight countries, structural equation modeling was employed to test the hypotheses. Findings The results provide empirical evidence supporting the proposed relationships between QM and MC capability. Research limitations/implications The dataset for this paper is cross‐sectional. Future studies should consider a longitudinal setting that would provide a deeper understanding of causal relationships. Second, an existing database was used, thereby limiting the choices of variables analyzed. Practical implications The findings of empirical support for the positive impact of QM practices on MC capability provide guidance for managers in the allocation of resources for QM efforts in their pursuit of MC capability. Originality/value This is one of the first studies to shed light on the effects of QM on MC capability. The paper presents an explanation on how QM helps to develop MC capability and also finds empirical evidence supporting such a relationship.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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