Unlocking blockchain's potential for supply chain transformation: A robust system analysis for enhanced strategic performance
Notice bibliographique
Résumé
Supply chains (SCs) are becoming more complex due to globalization, the increased risk of disruptions, and regulatory requirements, which mandate greater coordination among stakeholders. The integration of a blockchain-based information-sharing mechanism can improve compliance and streamline operations across SC networks. However, blockchain adoption in SCs remains relatively unexplored, leading to managers' unfamiliarity with its potential outcomes and increasing conservatism. Therefore, this study incorporates a strategic perspective into analyzing blockchain adoption enablers. We propose a robust system analysis-based framework to investigate the interplay between enablers and supply chain performance (SCP) improvement. First, the critical success factor theory and the balanced scorecard are employed to identify and categorize the enablers in establishing a blockchain-based sustainable SC network. The systems theory-enabled fuzzy cognitive map is developed to create a causal-based model of the identified 23 enablers, and then a hybrid learning algorithm is adopted to quantify the impact of these factors on the four strategic SCP metrics, including cost-effectiveness, improved quality, lead time minimization, and increased customer satisfaction. Afterward, the blockchain adoption enablers analysis problem is formulated using the fixed-input robust data envelopment analysis to identify the most effective factors on SCP across diverse scenarios. The findings imply that each enabler affects SCP metrics either directly through causal relationships or indirectly via other enablers. Considering the overall impact, smart contracts, traceability, and streamlined communication can be regarded as key drivers that shape mediators and consequently enhance SCP. The results further indicate that the proposed framework supports greater flexibility in designing adoption strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».