The influence of information technology integration on firm performance through supply chain quality and supply chain resilience
Notice bibliographique
Résumé
Products produced by manufacturing companies are always required to meet the requirements set by customers. Manufacturing companies need to maintain product quality by involving internal company components and external partners by using integrated information technology to become supply chain quality integration. All components in the supply chain flow must be committed to maintaining product quality in their respective roles. The research aims to ensure that technology information integration can impact firm performance through supply chain quality integration and resilience. Data collection on manufacturing companies in Java using purposive sampling found 162 companies that had received ISO certification. Respondents were determined to be employees at the middle management level and had worked for a minimum of 3 years. Data processing used partial least squares version 4 to answer all research hypotheses. The data processing results showed that information technology integration influenced supply chain quality integration by 0.588 and supply chain resilience by 0.523 and had no significant effect on increasing firm performance. Supply chain quality integration influences supply chain resilience by 0.288 and increases firm performance by 0.496. Lastly, Supply chain resilience has a positive and significant effect on increasing firm performance by 0.169. The research results provide a practical contribution to the company's top management in maintaining the role and function of technology information integration and the ISO system in maintaining supply chain quality integration. Theoretical contribution to enrich the theory of total quality management and supply chain management.
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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 | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».