Developing a Circular Economy-Based Operational Efficiency Model for the Retail Sector: An Integrated PESTEL and Value Stream Mapping Approach
Notice bibliographique
Résumé
The Indonesian retail sector's dominant linear economic model leads to high operational waste, cost inefficiency, and low competitiveness, making the transition to a circular economy (CE) a strategic urgency for resource optimization.However, academic studies on CE implementation in Indonesian retail are limited, particularly those integrating external factor analysis and systemic operational value stream mapping (VSM).This research aims to develop a model for optimizing retail operational efficiency based on CE principles by integrating the PESTEL framework and the VSM method.A qualitative approach was employed, using onsite field visits, interviews, and field observations at four retail entities across Jakarta, Bandung, Bali, and Padang.Current waste management is fragmented and linear, hindered by technological limitations, a lack of sectoral regulation, low consumer awareness, and supplier dependency.VSM analysis identified key inefficiencies, including overstock, delayed detection of expiring products, and limited reverse logistics.The proposed future-state model emphasizes digital integration, multi-actor collaboration, demand-data-driven planning, and proactive reverse logistics schemes.This model offers the potential to significantly reduce waste and carbon emissions, enhance cost efficiency, and strengthen industrial competitiveness.The research contributes an integrative PESTEL-VSM analysis framework and provides relevant implementation strategies for Indonesian industrial policy and practice.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».