Railway supply chain excellence through the mediator role of business intelligence: Knowledge management approach towards information system
Notice bibliographique
Résumé
The features of a holistic view in an organization create the data value of the Business Intelligence (BI) and Knowledge Management (KM) in viewing the big picture of organizational performance diagnostics framework. This research focuses on the specific features of railway supply chain performance in viewing the decision-making process and creating better knowledge formation. The intention of the study is to structure supplier performance using BI-KM framework development to determine holistic perspective factors. The outcomes indicate that BI and KM significantly increased the railway supply chain and significantly increased the information system. This BI-KM framework relates the current analytic characteristics in designing the railway supply chain towards information system in determining the strategic theme of the decision-making process of the decision support system together with system features, characteristics of data, the content of the themes, and the effect of the decision-making process and for executive strategic performance diagnostics tool that provides effective strategic decision making in supply chain performance. The quantitative research method uses SmartPLS software version 3.2.8 for empirical analysis through distributing survey questionnaires to 320 railway suppliers in Malaysia. Using a model-driven development framework, to measure the implementation success of the decision support system, the study is conducted in the railway supplier focusing on strategic management that helps to make the decision and facilitate the organizational success.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».