본 연구는 다국적 기업들이 그들의 글로벌 공급사슬을 얼마나 지식이라는 전략적 자원에 기초하여 조직하고 운영하고 있는지, 그리고 지식을 지향하는 공급사슬관리가 기업의 글로벌 공급사슬관리 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 Nonaka(1994) 등이 제시한 지식창조 프로세스를 적용하여 지식지향 글로벌 공급사슬관리의 개념을 구체화하는 측정모형을 제안하였으며 기업의 지식경영 시스템과 지식창조 프로세스가 기업의 글로벌 공급사슬관리 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 113개의 다국적 기업을 대상으로 한 실증분석을 통해 본 연구에서 제안한 측정모형의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 또한 표본 기업들을 글로벌 공급사슬관리에 있어서의 지식지향 수준에 따라 군집화하여 비교분석한 결과, 글로벌 공급사슬상에서 창출되는 지식을 효과적으로 관리하는 기업들이 글로벌 공급사슬관리 성과에 있어서도 전반적인 우위를 나타내는 것으로 분석되었다.
The purpose of this paper is examine the existing relations structure and IT use for collaboration activities on supply chain and their impacts on the performance of supply chain. This study made a design of the research model that was further constructed by integrating the relationship structure, IT exploration, IT exploitation, supply chain collaboration, absorptive capacity, and knowledge creation, efficiency and efficient. The survey data were collected from 378 companies, where firms are facing increased global competitive pressure and heavily utilize SCM to retain their competitive advantages. The authors validated a measurement model with structural equation modelling and tested eight hypotheses. As a result, the absorptive capacity was closely related to trust, IT exploitation and IT exploration, but supply chain collaboration. Examining the effect of supply chain collaboration with two types of absorptive capacity, the authors found positive effect on potential absorptive capacity, but a non-significant effect on realized absorptive capacity. This finding suggests that the improving performance of supply chain not only is related to the relations structure and IT use on supply chain, but also is closely related to the absorptive capacity.
This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.
현대 경영학에서 지식은 기업의 경쟁력을 창출할 수 있는 새로운 전략적 자원으로서 인식되고 있다. 치열한 경쟁구도 하에 있는 해운기업 지식경영의 효용성에 주목할 필요가 있다. 해운서비스 네트워크 내외부에서 획득되는 자료와 정보, 지식을 효과적으로 분류, 공유, 이전함으로써 기업특유의 역량을 발전시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 정기선사의 지식경영이 해운서비스 역량의 강화에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 위해 해운기업의 지식경영의 수준을 측정하기 위해 지식사슬모형을 설계하였으며 국적 및 외국적 선사로부터 수거한 80부의 설문지를 바탕으로 모형의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 실증분석 결과 지식사슬모형을 구성하는 지원활동과 주요활동이 선사의 해운서비스 역량을 강화하는데 유의적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 지식경영의 효용성이 해운산업분야에서도 적용될 수 있음을 보여주고 있으며 해운기업들이 지식의 전략적 중요성을 인식하고 전사적 차원에서 지식경영을 추구해야함을 권고하고 있다.
Despite the growing emphasis on the importance of knowledge exchange among supply chain participants, few companies have fully exploited the knowledge resources held by their supply chain partners. Among many reasons for this phenomenon, recent literature on inter-firm knowledge exchange identifies knowledge complementarities between the supply channel partners as an important determinant of knowledge exchange. Firms participating in a supply chain are likely to exchange partners' complementary knowledge. In order to extract value from them, it is important to recognize the difference between the potential value and the implementation of this potential value. However, the literature fails to distinguish between potential knowledge complementarities and implemented knowledge complementarities. In order to realize the value of potential knowledge complementarities, knowledge should be exchanged and effectively integrated in the supply channel. Further, investigating inter-firm knowledge exchange from both partners' perspectives is important especially when there are interdependencies between the channel partners. The purpose of this research is to investigate the impact of potential knowledge complementarities on knowledge exchange in buyer-supplier relationships by looking at both partners' perspectives. This research also includes trust in partner's competence and inter-organizational information systems (IOIS) as they are relevant when the complementary knowledge flows between organizations. The data required for this field study was collected from 70 buyers and their suppliers in three multinational enterprises in two different industries (Automobile manufacturing and Telecommunication services) headquartered in Korea. The results indicate that potential knowledge complementarities between buyer and supplier do not directly influence knowledge exchange, but indirectly through trust in partner's competence. And the results indicate that competence-based trust and IOIS have direct effects on knowledge exchange. Empirical results also show that IOIS moderates the relationship between potential knowledge complementarities and knowledge exchange. This study is a first attempt to empirically verify the theoretical model about potential knowledge complementarities and to investigate the impact of potential knowledge complementarities on interfirm knowledge exchange. From a theoretical perspective, this study not only clarifies the distinction between potential knowledge complementarities and implemented knowledge complementarities, but also develops an instrument to measure the concept of potential knowledge complementarities in the context of operational and planning knowledge in a supply chain. Further, we develop a theoretical framework suggesting that potential knowledge complementarities of partners in a supply chain affect knowledge exchange directly and indirectly through competence-based trust. The findings from this study have some managerial implications for practicing managers as well. First, buyers should search for suppliers that have potential complementary knowledge, which can be integrated to create synergy through interfirm knowledge exchange. Furthermore, firms must develop mechanisms to identify potential complementary knowledge of partners. Second, firms should continue their endeavor to develop their own unique knowledge so that their knowledge can benefit the entire supply channel. Finally, trust among supply chain partners turns out to be an important factor for interfirm knowledge exchange. Therefore, effective management for engendering trustworthy buyer-supplier relationships should receive appropriate attention from managers.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.909-916
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2021
The purpose of the research to analyze SMEs' technological innovation performance in the Special Region of Yogyakarta based on green supply chains. This study's technology innovation performance is influenced by environmental management practices, green supply chain integration, and supply chain knowledge-sharing. This research is important because many SMEs are underdeveloped in terms of technology innovation performance. Technology innovation performance shows that innovation has a multi-dimensional ecological performance in organizations. Therefore, SMEs' sustainable supply chain could be achieved by managing operations, support, and information by focusing on environmental and social issues to maximize the entire chain. This study used primary data. The number of respondents in this study was 200 SMEs that have implemented green supply chain management practices. The data collection method used was a questionnaire. The data analysis technique tool used is a two-step approach to SEM-AMOS. The results of this study indicate that SMEs are willing to implement a green supply chain to increase their performance. The technological innovation performance model of this study is acceptable. The findings of this research suggest that companies must be encouraged to maintain and increase the implementation of green supply chain integration and better supply chain knowledge-sharing with improved technological innovation performance enhancements.
We focus on open-domain question-answering tasks that involve a chain-of-reasoning, which are primarily implemented using large language models. With an emphasis on cost-effectiveness, we designed EffiChainQA, an architecture centered on the use of small language models. We employed a retrieval-based language model to address the limitations of large language models, such as the hallucination issue and the lack of updated knowledge. To enhance reasoning capabilities, we introduced a question decomposer that leverages a generative language model and serves as a key component in the chain-of-reasoning process. To generate training data for our question decomposer, we leveraged ChatGPT, which is known for its data augmentation ability. Comprehensive experiments were conducted using the HotpotQA dataset. Our method outperformed several established approaches, including the Chain-of-Thoughts approach, which is based on large language models. Moreover, our results are on par with those of state-of-the-art Retrieve-then-Read methods that utilize large language models.
Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
Purpose: The purpose of this research is to identify and design a model for the integration between marketing and supply chain management (SCM) of technopreneurship-based souvenirs MSMEs to fulfil customer value creation. Research design, data and methodology: This research method uses the system development life cycle method. This study draws its insights and conclusions from a literature review in several fields followed by an interactive research approach that helps identify, validate, and implement a theoretical framework so that the modelling results can be adopted in applicative manner for souvenir MSMEs. Result: Implementing the "G-ASPOO-L" supply chain management integration model based on technopreneruship to fulfil value creation in the 5.0 society era created three perspectives: an inter-functional perspective, a process perspective, and an integrated business concept perspective. The supply chain management involves enterprise integration, strategic customer integration, strategic supplier integration, and marketing strategy integration. Conclusion: The proposed model framework leads to managerial problems of supply chain management strategy, which urgently requires an interaction approach that challenges the traditional view of demand creation and implementation of supply chain management to fulfil value creation. This research leverages existing knowledge and advances our understanding of the strategic integration issues companies face in digital-based competition.
SCM은 시장의 변화를 신속하고 파악하고 IT 기술을 활용해 정보를 공유함으로써 변화에 보다 적극적으로 대처해 전체 Supply Chain의 이익을 높이고자 하는 전략적 사고라고 할 수 있다. SCM에서 파트너 선정은 장기적이고 전략적인 관점에서 이루어져야 하는 지식 집약적인 업무 Process이다. 본 연구는 SCM에서 파트너 선정의 절차를 Task Modeling을 통해 재사용 가능한 Knowledge-base를 개발하는 것이다. 이를 위해, 첫 번째로 전문가의 문제 해결 과정을 분석해 문제 해결 과정을 대상으로 한 Problem-Solving Ontology(Task Ontology)를 도출하고, 두 번째로 문제 해결 과정에 필요한 Domain Knowledge를 추출해 파트너 선정 문제 해결에 필요한 Domain Ontology를 개발한다. 끝으로 Problem-Solving Ontology와 Domain Ontology를 Protege를 통해 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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