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Enregistrement W4382807090 · doi:10.26668/businessreview/2023.v8i5.1572

The Trade-Off Between Make or Buy Strategy and Their Relationship With Firm Performance

2023· article· en· W4382807090 sur OpenAlexaff
Suzan Abbas Abdullah, Mohanad Kadhim Mejbel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Professional Business Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueImpulse Buying and Technology Impacts
Établissements canadiensThe Audio Recording Academy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsourcingOutsourcingPurchasingOrder (exchange)BusinessMarketingPurchase orderUnit (ring theory)Industrial organizationOperations managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The question of whether to make or acquire something is a crucial conundrum that many companies must solve. A crucial step in the operation of a business is determining whether it is more cost effective to develop and manufacture components or services in-house or to purchase them from outside vendors. In order to provide managers in the General Company for Electrical and Electronic industries (GCEEI) in Iraq with assistance in evaluating sourcing choices, the purpose of this study is to address this subject by bringing the conventional make-or-buy literature up to date by adding fresh academic insights. Theoretical framework: the most prominent ideas and methods for deciding whether to produce something oneself or purchase it are explored, along with a literature analysis of relevant material. The phrases "make-or-buy" and "insourcing" and "outsourcing" were used to search for relevant articles in scholarly databases. Design/methodology/approach: We analyzed the data for the year (2022) that is collected through visits and meetings with the Managers, in the (GCEEI) by using two approaches: a. economic analysis and b. break-even analysis to help managers evaluate sourcing decisions. Findings: According break-even analysis for this case, the quantity should be manufactured is more than 4000 Unit so that the manufacturing costs are more than the purchase costs, then the company should go for buy if less than 4000 Unit. According to the results of the economic analysis, the manufacturing decision is the best in the three models because manufacturing costs are lower than purchasing cost. Research, Practical & Social implications: The findings recommend forming interdisciplinary teams consisting of professionals from many fields (buyers, R&D staff, quality representatives, etc.) to prevent making make-or-buy judgments under circumstances of faulty and inadequate data. Originality/value: Both professional and unskilled workers contribute to the company's success, and when decision-making and procurement become routine, a company's long-tenured employees may ease the burden of these recurring tasks.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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