Assessing the Early Impact of Industry 4.0 Technologies on the Activity, Efficiency, and Profitability of Croatian Micro-, Small-, and Medium-Sized Enterprises
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the early impact of Industry 4.0 (I4.0) implementation on the financial performance of Croatian companies, focusing on indicators of profitability, efficiency, and activity. The research investigates whether firms adopting I4.0 technologies achieve superior results compared to traditional companies. A unique feature of this study is its integration of primary data—collected via an online survey of Croatian enterprises—with secondary data from publicly available financial reports. Statistical methods, including Analysis of Variance (ANOVA) and linear regression, were employed to test the hypotheses. The results show that I4.0 adopters perform significantly better in terms of net profit margin, return on assets, business efficiency, and supplier bonding days, while no significant difference was found in days sales outstanding. This paper contributes to the literature by offering one of the first empirical analyses of early-stage I4.0 adoption in the context of a transition economy, using firm-level financial data. The findings provide valuable insights for managers, policymakers, and investors aiming to understand the tangible business benefits of digital transformation. The results also highlight the importance of supporting I4.0 adoption strategies to enhance competitiveness and recovery in post-pandemic economic conditions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».