Inventory management practices at a big-box retailer: a case study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Managing inventory continues to be a growing area of concern for many retailers due to the multitude of issues that arise from either an excess or shortage of inventory. This study aims to understand how a large-scale retail chain can improve its handling of excess seasonal inventory using three common strategies: information sharing, visibility, and collaboration. Design/methodology/approach This study has been designed utilizing a case study method focusing on one retail chain at three key levels: strategic (head office), warehouses, and retail stores. The data have been collected by conducting semi-structured interviews with senior-level employees at each of the three levels and employing a thematic analysis to examine the major themes. Findings The results show how three common strategies are being practiced by this retailer and how utilizing these strategies aids the retailer in improving its performance in regard to seasonal inventory. Among our research findings, some challenges were discovered in implementing the strategies, most notably: human errors, advanced forecasting deficiencies, and the handling of return merchandise authorizations. Originality/value This research takes a case study approach and focuses on one big-box retailer. The authors chose to study three levels (head office, warehouses, and retail stores) to gain a deeper understanding of the functions and processes of each level, and to understand the working relationships between them. Through the collection of primary data in a Canadian context, this study contributes to the literature by investigating supply chain strategies for managing inventory. The Canadian context is especially interesting due to the multi-cultural demographics of the country.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle