The role of artificial intelligence on digital supply chain in industrial companies mediating effect of operational efficiency
Notice bibliographique
Résumé
The research aims to investigate the potential impact of Artificial Intelligence (AI) on the digital supply chain in light of extant literature on the Decision-Oriented Information (DOI) theory and the Technology-Oriented Enterprise (TOE) framework. The research further attempts to unpack the strategic implications of AI integration in supply chain management, and its association with operational excellence and business model innovation. The study is exploratory and employs a mixed-methods approach. We develop propositions that examine the decision-making processes within AI-enhanced supply chains based on an analysis of concepts central to the DOI theory. We also employ the TOE framework to develop further propositions regarding the technological infrastructure required for AI implementation. Empirical case studies encompassing AI applications in different industries (e.g. manufacturing, healthcare, and pharmaceuticals) are presented to gain a broad perspective of the impact of AI on the digital supply chain. AI technologies inherently make supply chains more agile, transparent, and responsive. Machine Learning algorithms allow for more accurate forecasting and demand management under conditions of supply chain risk and volatility. Robotics and automation, allow for greater flexibility and efficiency in executing operations and logistics. Additionally, the successful implementation of AI is heavily contingent on the organization’s current level of technological infrastructure and its alignment with its current and future business objectives. Furthermore, the DOI theory and TOE framework may serve as a blueprint for how one could evaluate AI implementation beyond the scope of supply chain management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».