Revolution of South African public procurement in the Industry 4.0 era
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public procurement in South Africa is challenged by conventional methods that pave the way for human interference resulting in fraud and corruption, delays, unaccountability and poor performance of the value chain in the procurement process. Objectives: This study aimed to investigate the Industry 4.0 capabilities for public procurement improvement. To address the challenges presented by the traditional manual procurement systems, the study embarked on a transformative journey by identifying the prospects and benefits of Industry 4.0 technologies in public procurement in South Africa, and the significance and application thereof. Method: The study followed a six-step qualitative research methodology of content and thematic analysis which facilitated an understanding of the procurement process in South Africa and how it can be automated using Industry 4.0 technologies. Results: The study revealed that Industry 4.0 technologies are crucial as they present digitalisation opportunities through platforms such as e-design, e-inform, e-sourcing, e-evaluation and e-contract. The platform will improve the process, encourage legislation compliance and achieve its goals as outlined in the constitution and Public Finance Management Act of 1996. Conclusion: Implementing digital procurement will assist the government in achieving its policy requirements of value for money, open and effective competition, ethics and fair dealings, accountability and reporting, and equity. The technologies represent a strategic response to the challenges facing public procurement. Contribution: The study contributed to the body of knowledge by presenting the prospects and benefits of Industry 4.0 technologies. In addition, it highlighted the significance and application to the South African public sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».