The impact of artificial intelligence and supply chain collaboration on supply chain resilience: Mediating the effects of information sharing
Notice bibliographique
Résumé
The study explores the combined influence of AI technology, supply chain collaboration, and information sharing on supply chain resilience. An integrated study model was developed and tested via smartPLS using a purposive sample of 542 respondents across different industries, to understand how information sharing mediates the collective impact of AI technology and collaborative practices on supply chain resilience. The experimental results demonstrate that AI technology paves the way for timely information and insights generation, which develops collaborative relationships among supply chain partners, facilitates trust and transparency, and thereby, information sharing to exchange pertinent data and insights across the supply chain network. The data were collected by surveying 542 managers from various industries and analyzed using SmartPLS. Relationships among technology adoption, supply chain collaboration, information sharing, and supply chain resilience were investigated. Structural equation modeling (SEM) was employed to observe the direct and mediating effects of information sharing between technology adoption, supply chain collaboration, and supply chain resilience. This study implies that practical information-sharing activities are essential for achieving supply chain resilience amid unpredictability and disturbances in solid market environments. It presents how technology adoption and supply chain collaboration are crucial to supply chain resilience. Information sharing, however, is shown to be an essential mediator, as clear communication and knowledge exchange amongst supply chain partners are fundamentally important in achieving supply chain resilience. Organizations need to invest in AI-driven technologies and develop collaborative ties with their supply chains to be resilient. This paper constitutes a valuable study of the primary drivers of supply chain resilience. It offers implications that organizations can use to persist and grow in the current ambiguous business setting.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».