The Synergy between Engineering Business Strategies and Management Practices: An Analytical Review
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the synergy between engineering business strategies and management practices, analyzing their integration and impact on organizational performance. Through a systematic literature review of 147 peer-reviewed articles published between 2000 and 2023, the research identifies key trends, correlations, and challenges in aligning technical and managerial disciplines. Findings reveal that innovation and R&D (62.6%) and sustainable engineering (53.1%) are the most prevalent engineering strategies, while agile project management (57.8%) and lean management (49.0%) dominate management practices. Strong correlations were observed between innovation and agile methodologies (r = 0.72) and digital transformation and change management (r = 0.75), highlighting the interdependence of these domains. The integration of engineering and management significantly enhances organizational performance, particularly in innovation output (mean = 4.5) and customer satisfaction (mean = 4.3). However, challenges such as resistance to change (47.6%), lack of cross-functional skills (44.2%), and misalignment of goals (40.8%) hinder effective integration. The study underscores the importance of adopting agile methodologies, fostering cross-functional collaboration, and aligning strategic goals to overcome these barriers. Practical implications include investing in training programs, implementing robust change management practices, and leveraging emerging technologies like artificial intelligence and blockchain. Future research should focus on longitudinal studies, cross-industry comparisons, and the role of emerging technologies in enhancing this synergy. This study contributes to the growing body of knowledge on engineering management by providing actionable insights for practitioners and researchers, emphasizing the critical role of integrating engineering and management practices for sustainable organizational success
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».