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Enregistrement W3031396758 · doi:10.1108/ijlss-06-2019-0067

Requirements, challenges and impacts of Lean Six Sigma applications – a narrative synthesis of qualitative research

2020· article· en· W3031396758 sur OpenAlexaff
Mohamed Alblooshi, Mohammad Shamsuzzaman, Michael B. C. Khoo, Abdur Rahim, Salah Haridy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Lean Six Sigma · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean Six SigmaSix SigmaNarrativeResistance (ecology)Process (computing)Process managementLean manufacturingComputer scienceKnowledge managementEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to identify, present and categorise the main requirements, challenges and impacts of Lean Six Sigma (LSS) applications. Emphasis is given to the soft impacts of LSS applications, which are intangible in nature and difficult to quantify and measure, highlighting the most frequently cited ones. Design/methodology/approach A qualitative synthesis of the studies using the narrative synthesis approach is adopted to descriptively summarise and categorise the requirements, challenges and impacts of LSS applications. The studies were searched by using the following keywords: “LSS applications,” “LSS requirements,” “LSS challenges” and “LSS impacts” in almost all major electronic databases such as Emerald, Taylor and Francis, ScienceDirect and Wiley. A total of 116 articles published between 2007 and 2017 in 41 academic journals were collected and reviewed. Consideration was also given to a number of substantial publications in 2006, 2018 and 2019. Findings In addition to its process efficiency and financial impacts, LSS was found to have another impact category related to individual and organisational behaviours. Management commitment, training and organisational culture were concluded to be amongst the most important and required categories for successful LSS applications. It was also found that the lack of awareness of LSS tools and benefits and the lack of change management and resistance to change were amongst the most cited categories of implementation challenges. Research limitations/implications The studies published between 2007 and 2017 are mainly considered in this paper. It is believed that 10-year publication period considered in this research is sufficient to study the evolution, benefits, limitations and future trends of a particular research topic. However, the exclusion criteria used in the search process with respect to the articles’ year of publication and search terms and keywords may limit the generalisation of the research findings. In addition, the qualitative nature of this research study and the lack of empirical data to support its findings is another limitation that future research should consider. Practical implications This research paper may serve as a valuable source of information for LSS researchers as it will provide them with useful and new insights and directions for further research in LSS. It will also increase the awareness of LSS practitioners about the kind of impact LSS has, and therefore, achieve a better utilisation of its tools by ensuring availability of application requirements and overcoming application challenges. Originality/value This study differs from previous research studies as it focusses attention on the soft impacts of LSS applications and highlights them. The study identifies and prioritises LSS application impacts, requirements and challenges. The study on these aspects was found to be limited and lacking in previous research studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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