Concurrent engineering teams I: organizational determinants of usage
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article is the first in a two‐part discussion of the determinants and performance consequences of concurrent engineering (CE) team usage in organizations. The purpose of this first article is to develop a model of the organizational factors that influence the extent that CE teams are used when developing new products. Design/methodology/approach To test the model, 2,500 questionnaires were mailed to new product development (NPD) managers from the machinery, computer product, electrical equipment, and transportation equipment manufacturing industries, of which 189 usable questionnaires were returned, for a usable response rate of 7.5 percent. The data were analyzed using structural equation modeling with partial least squares. Findings Results indicate that an innovative organizational climate and complex NPD activities both influence the extent that organizations support functional integration on NPD teams, and this support, in turn, influences the extent that organizations use CE teams. Analyzing the qualitative data using content analysis indicates additional factors influencing CE team usage. Research limitations/implications To researchers, this study examines in detail the extent of CE team usage, thus addressing a major gap in the research literature. This study also addresses the concerns of researchers by examining organizational contextual factors. Practical implications To NPD managers, this study highlights organizational precursor conditions needed in order for CE teams to be supported in the organizations, specifically complex NPD activities and an innovative organizational climate. By examining these two variables, NPD managers can gauge the likelihood that CE teams will be supported even before they are actually implemented.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».