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Enregistrement W2522454344 · doi:10.17722/ijme.v7i2.855

Flexible man-man motivation performance management system for Industry 4.0

2016· article· en· W2522454344 sur OpenAlexvenueno aff
Felicita Chromjaková

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Excellence · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnterprise Management and Information Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustry 4.0Process (computing)Production (economics)Process managementProduct (mathematics)BusinessKnowledge managementEmerging technologiesComputer scienceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many companies are oriented on the 4th industrial revolution, they solve daily a lot of new working situation in management and organization of own production processes. The purpose of this paper Is to present methodological tool for motivation of own staff by implementation of Industry 4.0 concept. There is most important by this concept to manage and lead all employees for effective and profitable communication with e-technologies used in company. Important dates for the methodology proposal were taken from surveys realized in selected industrial companies (2014, 2015), oriented on the implementation of Industry 4.0 concept in 3 countries. According to results achieved, quantitative and qualitative analyses were realized and identified core motivation trends for effective e-processes. Presented results show key parameters and orientation strategies for flexible employees motivation, integrated in process teams in the area of production planning and organization. There is important to use various motivation strategies, dependent from the process – product – personality motivation of employees. This methodology proposal has the limitations in the small amount of companies that have implemented Industry 4.0 concept. If we are interesting on the new production management strategies in this environment, we should take positive and negative feedback from existing companies for effective new man-man strategies connected with e-processes. The research and results presented in this article open new ways of managerial strategies for production departments and industrial enterprises in the era of 4th industrial revolution. Many companies focus their attention solely on the implementation of e-technologies and e-processes, while still pay less attention to an equally important element – human. In practice will help this methodology to optimize man-man cooperation and teamwork for profitability of complex e-production systems and e-technologies. This paper extends managerial strategy configuration model highlighting new ways of man-man strategies that motivate company employees effective to cooperate with new-implemented e-technologies in according to achievement of optimal process performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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