Building antifragile manufacturing systems through strategic technology integration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study develops and validates, through expert consensus, a framework for achieving antifragility in manufacturing by strategically integrating modern digital technologies with capabilities that enable organizations to grow stronger through disruption. It moves beyond traditional resilience-focused approaches by emphasizing continuous adaptability, sustained growth and competitive advantage in an environment characterized by volatility and rapid technological change. Design/methodology/approach Grounded in the dynamic capability perspective, the study synthesizes insights from an extensive literature review with the results of a Delphi study involving a panel of 14 industry and academic experts. The process identified and refined a set of critical supporting capabilities, including cross-functional governance, interoperability assessment and risk-responsive integration, that enable the alignment of digital transformation initiatives with antifragile objectives. Findings Antifragility is positioned as a higher-order dynamic capability that transforms volatility into a driver of innovation and strategic renewal. The resulting expert-based framework maps emerging technologies such as artificial intelligence, the Internet of Things and big data analytics to specific sensing, seizing and transforming capabilities, providing a structured pathway for operationalizing antifragility in manufacturing contexts. Practical implications The framework offers manufacturers a structured approach for aligning technology investments with antifragile objectives, ensuring that digital transformation enhances rather than undermines adaptability and growth. It encourages a phased, resource-aware implementation strategy that leverages disruptions as strategic assets, fostering both business continuity and long-term competitiveness. Originality/value This research conceptualizes antifragility as a distinct and advanced capability in manufacturing and demonstrates how it can be purposefully developed through strategic technology integration. By combining theoretical grounding with expert validation, it bridges the gap between digital transformation and antifragility, offering a practical roadmap for turning uncertainty and variability into sources of competitive advantage.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle