Limits to Modularity - Reflections on Recent Developments in Chip Design, Industry and Innovation, 2005
Notice bibliographique
Résumé
Research on “modularity” has made an important contribution to the study of technical change and economic institutions. It demonstrates that progress in the division of labor in design (technical modularity) has created new opportunities for the organization of firms beyond vertical integration, by fostering vertical specialization in both manufacturing and innovation. However, a small, but growing revisionist literature contends that the enthusiasm for modularity has gone too far. Instead of exploring challenges and difficulties that management is facing in implementing modularity, there is a tendency in the “modularity” literature to generalize empirical observations that are context-specific and to confound them with prescription as well as prediction.This paper sides with the revisionist literature in cautioning against claims of pervasive modularity. The objective is not to propose an alternative theory. More modestly, I am aiming to move the debate away from polemics to a scholarly discourse that asks what forces might constrain the convergence of technical, organizational and market modularity. A related objective is to explore what management can do to overcome these limits. I examine new evidence from a cutting-edge industry, semiconductors, that is often cited by modularity proponents as an indicator of broader industry trends. The paper shows that, even in this industry, there are powerful counter-forces causing organizational structures to become more integrated, not more arms’ length. Evidence from chip design is used to analyze how competitive dynamics and cognitive complexity create modularity limits, and to examine management responses. I demonstrate that inter-firm collaboration requires more (not less) coordination through corporate management, if codification does not reduce complexity -- which it fails to do when technologies keep changing fast and unpredictably.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».