Assessing relationship between quality management systems and business performance and its mediators
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the relationship between implementation of quality management systems (QMS) and business performance, through mediating factors (operating performance, information quality, product quality, design performance, environmental performance and competitive priorities). Most of the published literature examines the direct impact of implementation of QMS on business performance, and on some of the above stated factors. However, the impact of implementation of QMS on business performance, through these mediating factors has not received much attention. Accordingly, the authors develop a theoretical framework depicting impact of implementation of QMS on business performance through the above stated factors. Design/methodology/approach The paper proposes several hypotheses linking implementation of QMS, mediating factors and business performance. The hypothesized model is empirically tested using data collected from 120 professionals working in quality engineering/management in India and North America. The collected data are analyzed with the aid of structural equation modeling (SEM) technique. Findings Information quality and design performance have emerged as the important factors in the research. Information quality directly effects design performance, operating performance and environmental performance. The model indicates that besides a well-designed product, managers need to focus on the operating performance to improve overall product quality. Empirical evidence is found regarding direct and indirect effect of implementation of QMS on above stated mediating factors and on business performance. Originality/value The research fills a gap in the literature by considering several mediating factors that aid in improving business performance with implementation of QMS.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».