Exploratory case studies on manufacturing agility in the furniture industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the agility of advanced manufacturing technologies (AMTs) in furniture enterprises, and explores the appropriateness of a typology framework that correlates the technology infrastructure of the enterprise with its manufacturing strategy. Design/methodology/approach This paper uses a clear and rigorous case study design and protocol. Empirical data are collected using structured surveys of two strategically selected furniture enterprises. The collected data are used to analyze the fit between the technology infrastructure of the enterprise and its strategic goals, and how this fit correlates with the theoretical categories stated by the typology. Findings The case studies suggest that enterprise performance could be maximized if the competitive priorities and the customization strategy put in practice are in conformity with the available technology. Research limitations/implications The findings of the case studies corroborate the all inclusive hypothesis suggested by the typology. The lack of triangulation of multiple data sources for more confidence about the results or the typology framework itself remains a limitation in this study. The two cases were representative to a certain extent of two out of the three theoretical ideal types stated by the typology. Practical implications The explored typology can serve as a supporting tool for managers when making strategic investment decisions in their pursuit of a mass customization strategy within a specific market. Originality/value The originality comes from the way the properties that should be displayed by the technologies used in furniture manufacturing enterprises to develop agility are drawn together.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».