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Enregistrement W4221063729 · doi:10.1108/bpmj-10-2020-0459

Learning from sales and operations planning process implementation at ASTRO Inc.

2022· article· en· W4221063729 sur OpenAlexaff
André Tchokogué, Thomas Ngniatedema, Gilles Paché

Notice bibliographique

RevueBusiness Process Management Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetContext (archaeology)Process managementProcess (computing)Sales and operations planningSoftware deploymentOrganizational cultureBusiness processComputer sciencePlan (archaeology)Knowledge managementBusinessOperations managementMarketingPerspective (graphical)ManagementWork in processEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this case study is to develop a complete understanding of the sales and operations planning (S&OP) process implementation effort at ASTRO Inc. and to determine the influential factors that led to its success, the interrelationship between them, as well as the level of influence of each factor compared to their counterparts. As we trace the evolution of S&OP in the organizational context, the view that its implementation leads to a positive impact in changing the way companies do business is not in itself novel. To date, there is limited academic investigation on how and why the S&OP process implementation leads to a successful organizational transformation. Design/methodology/approach The data used in this case study were collected through semi-structured interviews with selected employees and through documentary analyses based on the archives at ASTRO Inc., a large North American company, for the period from 2016 to 2018. The paper adopts a methodology based on a retrospective study and interviews. Findings The analysis shows that the S&OP process design and its implementation required efforts on many distinct but complementary fronts to be successful. However, the level of influence varies across the organizational enablers that contribute to this success. Its successful implementation is fundamentally dependent on the managers' ability to create mindset changes in the organizational culture, and to plan and coordinate the S&OP process deployment. The key enablers need to be skillfully combined, taking into account the contextual variables, namely, the company's internal context, the company's external context and the specific characteristics of the industry in which the company belongs. Originality/value The current study provides a better understanding of the implementation of the S&OP process and highlights the key enablers that led to its successful implementation. It provides practical managerial guidelines for designing, deploying and using an S&OP process in response to and in anticipation of customer demands, and competitive pressures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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