Tool for Purchasing Positioning – Assessment of Purchasing Maturity and Performance Level
Notice bibliographique
Résumé
This article provides a practical approach to evaluate the performance level of a purchasing organization before (ex ante) and after (ex post) the execution of a cost optimization project.A purchasing organization is often questioned, when performance (output) is not provided at the expected level (for example poor EBIT contribution). Provided there is a connection between performance level and the positioning of a purchasing organization, the interesting questions are: which aspects influence the performance level (output) and subsequently how can the effectiveness (input) of a purchasing organization be measured.The aim of this paper is to examine an applicable positioning tool, that helps to analyse and assess performance level and supports the selection of appropriate and tangible measures for sustainable cost optimization as an integrated tool of a cost optimization approach in the analysis phase.The utilized methodology considers an internet and literature research of typical evaluation methods and approaches, authors observation and synthesis of knowledge.Based on the research and subsequently logical reasoning a positioning tool is derived. Initially two formulated hypotheses are tested and confirmed through the application of the tool in three executed cost optimization projects and finally validated by semi-structured interviews with six purchasing experts.More accurate and precise evaluation of a purchasing organization prior to execution of a cost optimization project could lead to a better selection of cost optimization approaches and can help to reduce waste of time, capacity and expenditures. Assessment after project closure help to demonstrate the lift in performance.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».