Cross-departmental collaboration in strategic sourcing as a catalyst for supplier development: The case of Eskom
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective was to analyse the integration of and collaboration between strategic sourcing and supplier development at Eskom, South Africa’s primary electricity supplier, and to determine how strategic sourcing can be a catalyst for supplier development.Problem investigated: To address fragmented and inefficient procurement, Eskom instituted two departments, Commodity Sourcing (CS), to drive strategic sourcing, and Supplier Development and Localisation (SD&L), to drive supplier development. The problem is that collaboration between CS and SD&L has not materialised and thus their mandates have not been entirely achieved.Research design: A case study research design was employed, drawing from multiple sources of data to triangulate findings. Managers from two departments, CS and SD&L, were separately surveyed, while face-to-face interviews were conducted with executive management.Results: The findings revealed a lack of planning, implementation and monitoring of supplier development in the strategic sourcing process of CS. Although the procurement spend in CS is used to drive supplier development objectives, from the perspective of SD&L, in practice this does not fully materialise.Originality and/or value of the research: The study is unique as it focuses on cross-departmental collaboration within the organisation, rather than collaboration across the supply chain with external partners. From insights into the dysfunctional relationship between the departments, solutions for increased collaboration and effective supplier development could be suggested.Conclusion: For strategic sourcing to be a catalyst of supplier development, it is essential that an integrated strategic sourcing operating model incorporating the objectives of both CS and SD&L be developed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».