Digital Technologies for Firms’ Competitive Advantage and Improved Supply Chain Performance
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain operation is more competitive in a dynamic business environment. Developing supply chain capability is, hence, important for gaining a competitive advantage and overall improved supply chain performance. The purpose of this study is to explore the potential of digital technologies to enhance supply chain performance and for firms to gain competitive advantage through improved supply chain capabilities. This study, through a survey questionnaire, gathered a total of 150 sample data from supply chain executives and managers in the ready-made garments (RMG) industry in Bangladesh. Findings of the study demonstrate that the digital supply chain is a significant contributor to improving the supply chain capabilities of RMG firms, and it subsequently leads to competitive advantage with a direct positive effect on firms’ supply chain performance. The findings also indicate that digital technology has a direct effect on supply chain capability and supply chain performance in RMG firms. Based on these empirical findings, the study draws conclusion that digital technology integration in the supply chain would have a positive contribution to supply chain agility and flexibility, which would enable firms to effectively engage supply chain partners in dealing with unexpected situations in business operations. This study contributes to the current literature on digital supply chain capabilities, and it also provides insights for supply chain managers, policymakers, and practitioners in the fields of supply chains, logistics, and business performance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».