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Enregistrement W2077193893 · doi:10.1016/s0272-6963(00)00051-6

The production performance benefits from JIT implementation

2000· article· en· W2077193893 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Operations Management · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisBusinessCompetition (biology)Production (economics)Quality (philosophy)Industrial organizationQuality managementMarketingCompetitive advantageKaizenOperations managementEconomicsLean manufacturingMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The intense competition in the current marketplace has forced firms to reexamine their methods of doing business. The US manufacturers have struggled with growing trade deficits and outsourced operations, while strong market competitors have emerged, using superior manufacturing practices in the form of just‐in‐time (JIT) and continuous process improvement. Although proponents cite the many benefits of JIT adoption, its implementation rate in the US has been relatively conservative. This study uses survey responses from executives at 95 JIT‐practicing firms to better understand the benefits that firms have experienced through JIT adoption, and whether a more comprehensive implementation is worthwhile. The research results demonstrate that implementing the quality, continuous improvement, and waste reduction practices embodied in the JIT philosophy can enhance firm competitiveness. JIT implementation improves performance through lower inventory levels, reduced quality costs, and greater customer responsiveness. This study indicates that JIT is a vital manufacturing strategy to build and sustain competitive advantage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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