Strategy, uncertainty and the focused factory in international process manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extant literature on the focused factory has not explored the contingencies associated with the de facto adoption and use of focused factory principles: Why are some plants focused while others are not? Is focus—or unfocus—a strategic choice, best practice or perhaps a reflection of an environmental constraint? In his pioneering work, Skinner [W. Skinner, 1974. The focused factory. Harvard Business Review 52 (3), 113–121] prescribes companies to ensure that the manufacturing task of their manufacturing units is simple and focused, for instance, by assigning a narrow product mix for each factory or concentrating on a narrow mix of production technologies. Especially in the absence of compelling empirical evidence on the effectiveness of the focused factory approach, we argue that we still do not understand why some plants may remain unfocused. We observe that in the international process industry case examined in this paper, some factories are unfocused and their manufacturing tasks are all but simple. Yet, some of them appear to be high performers. This presents an opportunity to seek empirical insight on the questions raised above. Specifically, we examine why manufacturing companies in the process industries may or may not follow the focused factory strategy. Our results suggest that in certain operating environments and with certain competitive strategies, choosing not to focus the manufacturing task should be viewed as a viable alternative manufacturing strategy, perhaps even a constraint imposed by the operating environment. We develop four contingency propositions to explain why focused manufacturing strategy may not be desirable or even possible.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».