Lean Bundles and Performance Outcomes in the Pharmaceutical Industry: Benchmarking a Jordanian Company and Operational Excellence International Project
Notice bibliographique
Résumé
This study benchmarks the implementation levels and performance outcomes of lean bundles of a Jordanian pharmaceutical manufacturing company with the results of the Operational Excellence (OPEX) model. The OPEX model is an ongoing international research project in the pharmaceutical industry. The results of the OPEX project were obtained, along with permission to use them in the present study. The same question items used in the OPEX project were used to prepare a questionnaire to collect data from the Jordanian pharmaceutical company. Fifteen managers from the Jordanian company with responsibilities related to lean management completed the questionnaire. The results demonstrated that the implementation levels of lean practices and the lean performance outcomes of the Jordanian pharmaceutical company varied in comparison to the OPEX project. The overall assessment showed that the Jordanian company is excellent in the total quality management bundle (at or above the levels of the benchmarked data), good in the human resource bundle (almost at the levels of the benchmarked data), acceptable in the just-in-time bundle (below the levels of the benchmarked data), and weak in the total preventive maintenance bundle (considerably below the levels of the benchmarked data). There are few benchmarking studies in the pharmaceutical industry in the area of lean management. In particular, this area is under-investigated in the developing world. The current study provides insights into the value of benchmarking key lean metrics against leading companies. This approach is expected to support pharmaceutical industry managers in the developing world to evaluate their current lean state, estimate the desired state based on the benchmarking results, and set appropriate strategies to promote lean management and operational excellence in their companies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».