Rethinking operational decisions making: Strategic drivers from management commitment, supply chain transparency and integration
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the influence of commitment management on supply chain integration, supply chain transparency, and operational decision-making in manufacturing companies in Indonesia. Amidst the increasing complexity of supply chains and the demands for rapid, data-driven decision-making, companies need to build integrated and transparent systems, supported by strong commitment from top management. This study used a quantitative approach with a survey method of 128 respondents from manufacturing companies in Java, and the data were analyzed using Partial Least Square (PLS) techniques. The results showed that commitment management significantly influenced supply chain integration, supply chain transparency, and operational decision-making. Supply chain integration was also shown to influence supply chain transparency, but not significantly on operational decision-making. Meanwhile, supply chain transparency significantly influenced operational decision-making. A mediation test showed that the indirect influence of commitment management on operational decision-making through supply chain integration and transparency was not significant. This indicates that operational decision-making still relies heavily on the direct involvement of top management. This study provides a theoretical contribution in enriching the understanding of the role of management commitment in supply chain-based operational decision-making systems. Practically, the results of this study recommend strengthening the role of middle managers, decision-making training, and the implementation of integrated information systems to improve the effectiveness of operational decisions in real time.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».