The role of top management commitment to improve operational performance through it adoption, supply chain integration, and green supply chain management
Notice bibliographique
Résumé
Manufacturing companies constantly strive to produce products that promote better competitiveness. In addition, the current business environment requires manufacturing companies to adopt environmentally friendly concepts, which have become a global customer concern. Therefore, companies must inevitably meet environmental protection requirements through ecologically friendly processes and products. Meanwhile, environmentally friendly adoption requires a capital-intensive investment, which doubts the management regarding the investment return. Hence, top management commitment is highly needed to maintain eco-friendly products and contribute to the company's performance. This study examines the role of top management commitment to operational performance through adopting information technology, supply chain integration, and green supply chain management. This study surveyed manufacturing companies that have implemented ISO 14000, as many as 73 companies with criteria of having more than 100 employees. Data is collected using questionnaires directly and online with Google Forms. The results of data processing analysis found that top management commitment influences information technology adoption with a priority scale to maintain competitiveness and strategies that increase competitiveness. Top management commitment through information technology can improve supply chain integration and green supply chain management. In addition, supply chain integration improves green supply chain management and operational performance. Implement environmental-friendly measures by involving external partners to impact operational performance. The results of this study contribute to enriching supply chain management theory by significantly adopting green supply chain management to improve sustainable development and performance. It also makes a practical contribution by providing insight for practitioners to generate added value for customers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 ».