The effect of quality management on mass customization capability
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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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».