Building manufacturing operational performance through management commitment, information technology adoption, supply chain transparency and practices
Notice bibliographique
Résumé
Transparency in the supply chain is crucial for enhancing integration, efficiency, and responsiveness, but it also carries the risk of strategic information leakage. Management commitment and the effective use of digital technology are essential to creating safe and transparent environments. This study aims to investigate the impact of management commitment on the adoption of information technology, supply chain transparency, and practices that enhance operational performance. Data collection was conducted at 221 manufacturing companies that have adopted information technology as their primary system. Testing the research instrument using SmartPLS version 4 data analysis showed a good goodness-of-fit model. The study's results indicate that management commitment has a significant influence on the adoption of information technology and supply chain practices. However, its impact on supply chain transparency is less pronounced. The resulting operational performance is not directly determined by supply chain transparency, but rather by the adoption of information technology and the implementation of effective supply chain practices. The adoption of information technology has an impact on supply chain practices through supply chain transparency. The results of this study contribute practically to company management by enabling the update of information technology and the implementation of supply chain practices and transparency, thereby facilitating continuous evaluation and control of the company system. The results of this study contribute to enriching the theory of digitalization in the manufacturing industry's supply chain.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».