Process for achieving digital sustainability in smart manufacturing transformation: a case study of a Chinese steel manufacturer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore how firms can achieve digital sustainability (DS) in smart manufacturing transformation. Design/methodology/approach This study uses techniques drawn from grounded theory to analyze onsite interview data and secondary data collected from a representative Chinese steel manufacturer with a focus on smart manufacturing and constructs a theoretical foundation for this topic. Consequently, this work presents a typology of DS capabilities and a process model for their development. Findings To achieve DS, manufacturing firms should develop three types of DS capabilities (i.e. DS production capability, DS management capability and DS environmental governance capability). The following three key challenges must be overcome in developing DS: the efficiency-oriented legacy infrastructure, the lack of metrics for incorporating sustainability goals into data-driven decision-making and the lack of standardization and corresponding approaches to navigating the regulatory landscape. Manufacturers must implement three processes (i.e. structuring, optimizing and scaling) to address these challenges and develop these three types of DS capabilities. The key subprocesses associated with each process are also identified. Originality/value This study responds to the recent call for DS research by enriching the existing conceptualization of this notion as a singular theoretical concept. It provides a typology of DS capabilities and a process model that can support their development. It thus contributes to the literature on digital transformation by identifying key challenges and relevant solutions in smart manufacturing transformation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».