Microfactories and the new economies of scale and scope
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the microfactory model, the elements that enable it and its implications. The authors argue that microfactories reduce the risks and costs of innovation and that they can move various industries toward more local, adaptive and sustainable business ecosystems. Design/methodology/approach This conceptual paper explores several processes and practices that are relatively new; hence, it uses online secondary sources (e.g. interviews with CEOs, videos, blogs and trade magazine articles) extensively. Findings Given its versatility and high automation levels, the microfactory model can fill the gap between artisanal and mass production processes, boost the rate of innovation, and enable the local on-demand fabrication of customized products. Practical implications Currently, manufacturers generally need to make large investments when launching a new product, despite high uncertainty about customer acceptance, thus risking considerable losses. The microfactory model offers a safer alternative by allowing a firm to develop and fabricate new products and test their acceptance in a local market before mass producing them. Microfactories also enable the local on-demand fabrication of highly customized products. Originality/value This paper contributes to the discussion on the economic advantages and disadvantages of scale and scope, which have been insufficiently explored in the digital domain.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».