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Enregistrement W7132469245

SAIC Maxus: Pioneering the C2B Model in China's Auto Industry in the Digital Era

2021· other· W7132469245 sur OpenAlexaff
Yue 方跃, 钱文颖

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2021
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuto industryDigital eraIndustry 4.0Industrial RevolutionHistory of computing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

本案例深入探讨了一个普适性问题:中国制造业企业的传统模式主要是以产品为中心,通过扩大产能、扩大经销商渠道实现利益获取。随着中国经济增速的放缓,这种模式不仅带来了生产过剩、市场饱和的问题,同时也无法满足消费者的个性化需求。数字化时代,传统制造业企业需要转变模式、转型升级,那么如何起步呢? 上汽大通是一家中国的汽车制造厂商,成立于2011年。它从2016年开始探索C2B(Customer to Business)模式,从以产品为中心转变为以用户为中心,从大规模标准化生产变成了个性化智能定制。但要实现这一转变,不仅仅需要模式创新,还需要对汽车厂商进行全流程的数字化改造。 在市场尚无成功先例的情况下,上汽大通是如何从0开始摸索出C2B模式的?上汽大通的C2B模式对传统的汽车价值链进行了哪些数字化改造?在未来的发展中,上汽大通C2B模式还面临哪些挑战呢?

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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