The effect of lean and agile operations strategy on improving order-winners: Empirical evidence from the UAE food service industry
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This research aims to assess the impact of lean and agile operational strategies on improving order winners in the food service industry in the UAE. Research disclosed a few attributes with a dimensional review of lean and agile strategies that enhance strategic alignment in the food service industry of UAE to achieve the maximum benefits that have never been identified in research before. Data from 85 Sharjah-based food service companies were used for the analysis. A quantitative method with descriptive, causal and exploratory research design was used, along with convenient cluster sampling. A valid sample size of 255 respondents was used to assess the model through regression and ANOVA using SPSS. Research findings show a significant direct impact of lean strategies on order winners, and agile strategies significantly positively impact order winners. In contrast, both variables have a significant direct impact on order winners. This research is limited to assessing the impact of lean and agile strategies to achieve maximum order winners. Future research should consider a manufacturing industry to increase generalizability and a comprehensive focus on the lean and agile dimensional impact on competitive advantage. Customer loyalty and satisfaction lead a business toward order winners. An exemplary implementation of lean and agile strategies can translate into high business performance.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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