MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2274999823

Selecting New IT Capability: RFID Systems for Process Industry

2009· article· en· W2274999823 sur OpenAlexaff
Rakesh Verma, Saroj Koul

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadio-frequency identificationFlexibility (engineering)ImplementationTraceabilityVariety (cybernetics)Identification (biology)Process (computing)AutomationRisk analysis (engineering)Product (mathematics)Process managementComputer scienceBusinessEngineeringComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information technology (IT) innovation imparts strategic and competitive benefits to an organization. In spite of the focus on technological, organizational and environmental factors, many researchers have acknowledged that whether, when and how to innovate with IT is a complex and crucial question faced by managers in most of the organizations. While decision-makers are faced with a complex decision-making scenario of deciding to adopt a technology that is relatively new and uncertain in terms of expected outcomes, it also calls for large resource investments, or embrace the risk of becoming weighed down with outdated technology, and losing the flexibility to deploy new IT capability based on market requirements. This research attempts to understand the decision-making process that managers go through in the adoption of radio frequency identification (RFID) technology.RFID is a technology that use radio frequency to communicate data and identify objects automatically. It is an emerging technology intended to replace traditional barcodes in many ways. Due to the increasing demand for automatic identification, organizations turned to RFID to help them achieve their goals. Replacing barcodes with RFID has the primary effects of reducing labour costs, improving total product traceability and increasing accuracy. RFID technology can be widely used in variety of areas such as, animal tagging, waste management, access control, passports, drug industry, and manufacturing automation. There is an accelerating trend in the uses of RFID systems for several applications. Implementations of RFID systems are critical investment projects because of technological problems, adaptation risks and high cost. One of the major issues concerning RFID implementation is selecting the optimal RFID system and the provider that best fits the firm's requirements. Hence, an analytical model for selecting the RFID systems among alternatives can be very essential to study. Therefore, this paper aims is to develop a multi criteria decision support system for selecting the most appropriate RFID system. Decision makers evaluated three RFID integrators among different criteria and chose the most suitable RFID system for an existing company. A process industry case study has been considered to illustrate the methodology.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetRFID technology advancementsTravaux en français237 207