Information flow in supply chain: A fuzzy TOPSIS parameters ranking
Notice bibliographique
Résumé
Flow of information in supply chain is as prominent as material and financial flows and among these three aspects of a supply chain, information flow could be of great importance since it provides a basis for a steady flow of goods and finance as well.To help managers control the flow of information in an effective way, first, the parameters which affect the flow of information should be determined.Then, if the parameters can be controlled carefully, the information will be shared correctly and in a timely manner among supply chain members.This paper identifies the influencing parameters on proper flow of information in supply chain and provides a list of parameters based on the literature as well as the industrial and academic experts' opinions.Afterwards, in order to define the degree of importance for each parameter from the experts' perspective, fuzzy TOPSIS method is employed and the parameters are ranked based on three criteria, namely "measurability", "being illustrative" and "parameters relevancy" to the issue of information flow.The research findings show that "Supply Chain Hardware Capabilities", "Supply Chain Network Infrastructure", "Information Software Capabilities", "Information Sharing Timeliness", "Information Recency" and "Organizational Rewards" received the highest priorities, while "Power of Internal and Inter-personal Communications", "Users' Trust" and "Users' Tendency" were standing at the bottom of this ranking.The results of this research could be employed as an input for strategy development process for supply chain information management activities.Thus, the awareness of each parameter's importance in proper flow of information, helps us make appropriate strategies to improve information management in the supply chain.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».