A Comparison of Digital and Analogue Visual Management Communication Boards
Notice bibliographique
Résumé
The use of Visual Management is well established in Operations Management(Galsworth 2017 and Greif1991)and most current practice utilises communications boards based on analogue media,such aspaper charts or white boards (Bateman and Lethbridge 2013).These types of boards are used for team briefings and can managecapacity and flow in the form of kanbans (or scrum boards)or a range of performance measures.There is a strong drive to move over to digital versionsof these boards,particularly in some sectors such as constructionwith initiatives such BIM 2 (Building Information Modelling Gov.uk 2020). This digital impetus can be driven by vendors of equipment and software,but also by sector innovators wishing to modernise, such as construction. The drivers to move to digital systems are likely to increase given the focus on AI and big data. Current visual management literature in operations provides support for either an analogue (Galsworth 1997and Greif 1991)or a digital approach (Few 2006),but crucially,a critical analysis comparing both approaches has not been published. This paper sets out to lay the foundations to analyse and test the benefits of each approach byexploringfindings from observations of the use of digital tools and discussion with practitioners. In addition,three pilot trialswere conductedwhich weredesigned to compare a digital approach to visual managementwith analogue tools.The academic literature for Visual Management is fairly limited -notable papers are Bateman, Philp, and Warrender, (2016) and Beynon-Davies and Lederman, (2017). Bateman et al.(2016) proposes four visual management principles and documents their use in an action research paper. These principles go on to be tested in Gardner and Bateman (2017). Beynon-Davies and Lederman, (2017)frame an analysis of visual tools in terms of affordance theory, considering first and second order affordances of communication and purpose. Usefully for this research,Beynon-Davies and Lederman also considersthe limitations and benefits conferred by the physicality of the communication medium such as whiteboards. Bresciani, Blackwell and Eppler (2008) providea useful framework for analysing team interactions with visual toolsand Sibbet, (2008) a thoughtful synthesis of visual tools in practice.In terms of analysing the use of technology and its role played in decision-making,the technology adoption model (TAM) used Brandon-Jones and Kauppi, (2018) provides a useful framework. [Intoroduction]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».