Theory-based research opportunities

Theory-based research opportunities
We propose that considering data quality should be common
practice in future supply chain DPB research. At a minimum, data
quality should be acknowledged, measured, monitored, and controlled. Ideally, the goal of any measurement or monitoring
activity would be to improve the quality of the process and
product. We believe that simply acknowledging, measuring, and
monitoring the quality of a firm's SCM data will lead to inevitable
improvement in the quality of the data. Further, establishing an
ongoing monitoring scheme will allow for future data acquisitions
to be controlled, with the goal of improving the quality of the data
and ultimately the decisions that are based on the data.
Although our consideration thus far has been on the technical
nature of data quality, there are also specific and theoretically
based research questions pertinent to data quality and SCM that
can and should also be addressed in future research. While there
are surely several theories that can be used as a basis to study
emerging problems regarding data quality in the context of DPB
and SCM, as a starting point we highlight three. More specifically,
we frame some example research questions in the context of the
knowledge-based view (KBV), systems theory, and the organizational information processing view (OIPV).
5.1. Knowledge-based view
The resource-based view (RBV) suggests that organizations
create competitive advantage via employment of the resources
at their disposal (Barney, 1991 ). The theory is often used to frame
research in the SCM domain to describe competition between
firms and supply chains (Defee et al., 2010; Fawcett and Waller,
2011 ). Most importantly, to translate short-term competitive in
to sustained competitive advantages, resources must be valuable
(the resource enables the firm to create value for customers), rare
(the resource is not widely available), inimitable (the resource
cannot be easily replicated or procured by other firms), and nonsubstitutable (other firms cannot employ an alternative resource
that offers similar utility or drives the resource into obsolescence)
(Barney, 1991).
As an extension of RBV, the KBV considers knowledge as one
such resource that can be valuable, rare, inimitable, and nonsubstitutable (Grant, 1996). The value of DPB as a knowledge
resource and its impact on the firm's competitive advantage in the
market are both dependent on data quality. This highlights the
importance of the consideration of a firm's data quality levels and
processes. For instance, a DPB effort might not necessarily create
value for a firm if a determined baseline level of data quality is not
attained. Conversely, a high level of data quality might enable DPB
efforts that are rare, inimitable, and perhaps non-substitutable
among competitors. Considering the KBV, we suggest the following research questions:
 Is there a relationship between perceived or known levels of
data quality and DPB usage in supply chain applications?
 Does data quality play an intervening role in the relationship
between DPB activities and measures of supply chain
performance?
 If DPB activities can be considered a knowledge resource, then
when, how, and how often should firms conduct an analysis of
the quality of their data in order to maintain this knowledge
resource?
 Similar to the above, precisely how can data quality analyses
affect the value of both (a) a firm's data and (b) a firm's DPB
activities as knowledge resources capable of enhancing supply
chain performance?
 How does the quality of the data affect perceived value placed
on DPB efforts when making strategic decisions regarding
competitive actions?
5.2. Systems theory
Systems theory is another commonly used theory in the SCM
literature (Chicksand et al., 2012; Ketchen and Hult, 2007) that
might provide a useful lens through which to view the data quality
problem. System theory suggests that organizations are open and
porous systems that interact with their surrounding environment,
and thus are continually evolving (Von Bertalanffy, 1951 ). From
this perspective, it is easy to envision a supply chain as a system of
connected nodes (Towill et al., 1992) that are interacting with and
relying on inputs from the external environment and from each
other (Blackhurst et al., 2011). Similarly, information systems that
support DPB can be viewed as SCM sub-systems operating within
a real-world feedback control system (Orr, 1998). This is because
such systems are by nature intra-organizational and rely upon
interactions with and inputs from a variety of both inter- and
intra-firm actors.
Orr (1998) suggests that there must be a mechanism to
synchronize system data with changes in the environment. As
the system absorbs data at all node points, the quality of that data
could change as rapidly as the volume being gathered. As such, the
measurement and control of data quality might be especially
important from a systems theory perspective when investigating
B.T. Hazen et al. / Int. J. Production Economics 154 (2014) 72–80 77
the impact of DPB on SCM performance. Considering systems
theory, we suggest the following research questions:
 How can organizations integrate data quality and control
initiatives into their existing or emerging supply chain DPB
programs?
 What are the costs of poor data quality to specifi c supply chain
DPB initiatives? What are the costs of maintaining “ acceptable”
data quality, and do these costs result in an adequate return on
investment? How is “ acceptable” data quality defi ned for
supply chain operations?
 How does one fi rm's data quality affect the DPB efforts of
partner fi rms within the supply chain?
 Considering the boundary-spanning role of logistics and supply
chain operations, how does the level of data quality affect fi rm
processes outside of logistics and supply chain operations?
5.3. Organizational information processing view
The OIPV suggests that organizations are imperfect decision
making systems due to incomplete information, which is a function of uncertainty and equivocality (March and Simon, 1958).
While uncertainty refers to incomplete knowledge, equivocality
results from conflicting interpretations about a decision-making
situation (Daft and Lengel, 1986; Galbraith, 1974). Levels of data
quality might play a role in regard to the completeness of knowledge and interpretations of information.
The OIPV considers three primary components: information
processing needs, information processing capabilities, and the fit
between needs and capabilities (Tushman and Nadler, 1978).
Information processing needs indicate the information required
by the organization to enable effective decision-making, whereas
information processing capabilities indicate the organization's
actual capacity to structure and utilize information to support
decision-making (Tushman and Nadler, 1978). Fit is the degree to
which a firm's information processing capabilities satisfy its
information processing needs (Tushman and Nadler, 1978). It is
via fit that firms can reduce uncertainty and equivocality, enhance
decision-making capabilities and, subsequently, enhance performance (Trautmann et al., 2009; Wu et al., 2013). As such, OIPV can
be a useful lens through which to examine how efforts to enhance
data quality might lead to increased levels of performance realized
via DPB. Considering the OIPV, we suggest the following research
questions:
 Does the degree of data quality play an intervening role in the
relationship between supply chain information processing
needs and capabilities?
 Does the degree of data quality impact the range of information
processing needs? Does enhanced data quality cause a re-scope
of processing needs as processing capabilities are enhanced?
 Does enhancing data quality help to reduce uncertainties
surrounding DPB activities used for SCM?

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โอกาสตามทฤษฎีวิจัยเราเสนอให้ พิจารณาข้อมูล คุณภาพควรทั่วไปฝึกโซ่ DPB วิจัยในอนาคต ที่ข้อมูลต่ำสุดคุณภาพควรจะยอมรับ วัด ตรวจสอบ และควบคุม ดาว เป้าหมายของการประเมิน หรือตรวจสอบกิจกรรมจะมีการ ปรับปรุงคุณภาพของกระบวนการ และผลิตภัณฑ์ เราเชื่อว่าเพียงแค่จิต วัด และตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลของบริษัทเป็นห่วงจะทำให้หลีกเลี่ยงไม่ได้ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล สร้างเพิ่มเติม การแผนงานตรวจสอบอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้การรับข้อมูลในอนาคตการควบคุม โดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลและในที่สุดตัดสินใจที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลถึงแม้ว่าเราพิจารณาฉะนี้ได้ด้านเทคนิคธรรมชาติของข้อมูลคุณภาพ มีเฉพาะ และตามหลักวิชาตามคำถามวิจัยที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพข้อมูลและห่วงที่สามารถ และควรระบุในการวิจัยในอนาคต ในขณะที่มีมีหลายทฤษฎีที่สามารถใช้เป็นพื้นฐานการเรียนแน่นอนเกิดปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูลในบริบทของ DPBและ ห่วง เป็นจุดเริ่มต้นเราเน้น 3 อื่น ๆ โดยเฉพาะเรากรอบคำถามงานวิจัยตัวอย่างในบริบทของการความรู้มุมมอง (KBV), ทฤษฎีระบบ และข้อมูลองค์กรประมวลผล (OIPV)5.1 การเพิ่มมุมมองแบบมุมมองการใช้ทรัพยากร (RBV) แนะนำที่องค์กรสร้างประโยชน์แข่งขันผ่านงานทรัพยากรที่กำจัด (บาร์นีย์ 1991) ทฤษฎีมักใช้กับเฟรมวิจัยในโดเมนห่วงจะอธิบายการแข่งขันระหว่างบริษัทและห่วงโซ่อุปทาน (Defee et al., 2010 Fawcett และวอลเลอร์2011) นั้นสำคัญที่สุด แปลสั้นแข่งขันในข้อได้เปรียบแข่งขัน sustained ทรัพยากรต้องมีคุณค่า(ทรัพยากรช่วยให้บริษัทเพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับลูกค้า), หายาก(ทรัพยากรจะไม่พร้อมใช้งาน), inimitable (ทรัพยากรไม่สามารถได้จำลอง หรือค้นหาจากบริษัทอื่น), และ nonsubstitutable (บริษัทอื่น ๆ ไม่สามารถใช้ทรัพยากรอื่นที่มียูทิลิตี้ที่คล้ายกัน หรือไดรฟ์ทรัพยากรเป็น obsolescence)(บาร์นีย์ 1991)เป็นส่วนขยายของ RBV เราพิจารณาความรู้เป็นหนึ่งเช่นทรัพยากรที่มีคุณค่า หายาก inimitable และ nonsubstitutable (เงินช่วยเหลือ 1996) ค่าของ DPB เป็นความรู้ทรัพยากรและผลกระทบต่อความได้เปรียบเชิงแข่งขันของบริษัทในการตลาดมีทั้งขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล นี้เน้นความสำคัญของการพิจารณาระดับคุณภาพของข้อมูลของบริษัท และกระบวนการทาง ตัวอย่าง ความพยายาม DPB อาจไม่จำเป็นต้องสร้างไม่มีค่าสำหรับบริษัทถ้าพื้นฐานกำหนดระดับของคุณภาพข้อมูลบรรลุ ในทางกลับกัน ระดับของคุณภาพข้อมูลอาจใช้ DPBความพยายามที่จะหายาก inimitable และอาจจะไม่ใช่-substitutableระหว่างคู่แข่ง พิจารณาเรา เราขอแนะนำคำถามวิจัยดังต่อไปนี้:มีความสัมพันธ์ระหว่างระดับการรับรู้ หรือรู้จักของคุณภาพข้อมูลและ DPB ใช้ในโปรแกรมประยุกต์ของห่วงโซ่อุปทานไม่คุณภาพข้อมูลมีบทบาทอยู่ระหว่างกลางในความสัมพันธ์หรือไม่ระหว่างกิจกรรม DPB และมาตรการของห่วงโซ่อุปทานประสิทธิภาพหรือไม่ถ้ากิจกรรม DPB ถือได้ว่าทรัพยากรความรู้ แล้วเมื่อ วิธี และถี่ควรบริษัทดำเนินการวิเคราะห์คุณภาพของข้อมูลเพื่อรักษาความรู้นี้ทรัพยากรหรือไม่เช่นเดียวกับข้างต้น แม่นยำสามารถวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพค่าของข้อมูล (ก) เป็นบริษัทและ DPB (ข) เป็นบริษัทที่มีผลต่อกิจกรรมเป็นทรัพยากรความรู้ความสามารถในการเพิ่มอุปทานโซ่ประสิทธิภาพคุณภาพของผลกระทบต่อข้อมูลที่มองเห็นค่าทำอย่างไรในความพยายามของ DPB เมื่อทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการดำเนินการแข่งขัน5.2. ระบบทฤษฎีทฤษฎีระบบเป็นอีกใช้ทฤษฎีในการห่วงวรรณกรรม (Chicksand et al., 2012 Ketchen และ Hult, 2007) ที่อาจให้เลนส์ประโยชน์ที่ดูคุณภาพข้อมูลปัญหา แนะนำทฤษฎีระบบองค์กรเปิด และระบบที่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมของพวกเขารอบ porousและจึง มีอย่างต่อเนื่องพัฒนา (Bertalanffy ฟอน 1951) จากมุมมองนี้ ซึ่งง่ายต่อการวาดภาพแบบเป็นระบบเชื่อมต่อโหนด (Towill et al., 1992) ที่โต้ตอบกับ และพึ่งพาปัจจัยการผลิต จากสภาพแวดล้อมภายนอก และจากอื่น ๆ (Blackhurst et al., 2011) ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลระบบที่สนับสนุน DPB สามารถดูเป็นห่วงระบบย่อยทำงานภายในความคิดเห็นจริงควบคุมระบบ (Orr, 1998) ทั้งนี้เนื่องจากระบบดังกล่าวโดยธรรมชาติภายในองค์กร และถือโต้ตอบกับและอินพุตจากทั้งอินเตอร์- และแสดงภายในของบริษัทOrr (1998) แนะนำว่า ต้องมีกลไกในการซิงโครไนส์ข้อมูลของระบบ มีการเปลี่ยนแปลงในสิ่งแวดล้อม เป็นระบบดูดซับข้อมูลที่จุดโหน คุณภาพของข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเป็นไดรฟ์ข้อมูลที่ถูกรวบรวมเป็น เช่น การการประเมินและควบคุมคุณภาพข้อมูลอาจโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำคัญจากมุมมองทฤษฎีระบบเมื่อตรวจสอบB.T. Hazen et al. / เศรษฐศาสตร์ของดอกเบี้ย J. ผลิต 154 (2014) 77 72 – 80ผลกระทบของ DPB ห่วงประสิทธิภาพ พิจารณาระบบทฤษฎี เราแนะนำคำถามวิจัยดังต่อไปนี้:วิธีสามารถองค์กรบูรณาการคุณภาพข้อมูลและการควบคุมหรือไม่ริเริ่มเป็นของที่มีอยู่หรือเกิดขึ้นโซ่ DPBโปรแกรมอะไรคือต้นทุนของคุณภาพข้อมูลจนถึง specifi c โซ่DPB ริเริ่ม ต้นทุนของการรักษา "ยอมรับ" คืออะไรคุณภาพข้อมูล และทำต้นทุนเหล่านี้กลับมีเพียงพอในลงทุนหรือไม่ ว่า "ยอมรับ" ข้อมูลคุณภาพ defi บริษัทฯ สำหรับซัพพลายเชนการดำเนินงานหรือไม่ไม่คุณภาพข้อมูลหนึ่ง fi rm กระทบ DPB ความพยายามของrms ไร้คู่ภายในห่วงโซ่อุปทานพิจารณาบทบาทรัฐขอบเขตของโลจิสติกส์และซัพพลายการดำเนินงานโซ่ ไม่ระดับของคุณภาพข้อมูลกระทบ fi rm หรือไม่กระบวนการภายนอกการดำเนินงานโซ่อุปทานและโลจิสติกส์หรือไม่5.3. องค์กรข้อมูลประมวลผลมุมมองOIPV แนะนำองค์กรตัดสินใจไม่สมบูรณ์ทำระบบเนื่องจากข้อมูลไม่สมบูรณ์ ซึ่งเป็นฟังก์ชันของความไม่แน่นอนและ equivocality (มีนาคม และ Simon, 1958)ในขณะที่ความไม่แน่นอนหมายถึงความรู้สมบูรณ์ equivocalityผลจากการตีความที่ขัดแย้งกันเกี่ยวกับการตัดสินใจสถานการณ์ (Daft และ Lengel, 1986 Galbraith, 1974) ระดับของข้อมูลคุณภาพอาจเล่นบทบาทเรื่องความรู้และตีความข้อมูลOIPV การพิจารณาส่วนประกอบหลักสาม: ข้อมูลความต้องการประมวลผล ความสามารถในการประมวลผลข้อมูล และพอดีระหว่างความต้องการและความสามารถ (Tushman และ Nadler, 1978)ประมวลผลข้อมูลต้องระบุข้อมูลที่จำเป็นโดยการเปิดใช้งานการตัดสินใจมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลบ่งชี้ขององค์กรความจริงสามารถจัดโครงสร้าง และใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนตัดสินใจ (Tushman และ Nadler, 1978) พอดีอดซึ่งความสามารถในการประมวลผลข้อมูลของบริษัทที่ตอบสนองความข้อมูลที่ประมวลผล (Tushman และ Nadler, 1978) มันเป็นผ่านพอดีที่บริษัทสามารถลด ความไม่แน่นอนและ equivocality เพิ่มความสามารถในการตัดสินใจ และ ต่อ เพิ่มประสิทธิภาพ (Trautmann et al., 2009 Wu et al., 2013) เช่น OIPV สามารถเป็นเลนส์ที่มีประโยชน์ผ่านการตรวจสอบว่าความพยายามที่จะเพิ่มคุณภาพข้อมูลอาจนำไปสู่การเพิ่มระดับของประสิทธิภาพในการรับรู้ผ่าน DPB พิจารณา OIPV เราขอแนะนำงานวิจัยดังต่อไปนี้คำถาม:ไม่ระดับของข้อมูลคุณภาพเล่นบทบาทอยู่ระหว่างกลางในการความสัมพันธ์ระหว่างการประมวลผลสารสนเทศโซ่อุปทานความต้องการและความสามารถระดับของคุณภาพข้อมูลผลกระทบช่วงของข้อมูลหรือไม่ประมวลผลความต้องการหรือไม่ ไม่คุณภาพข้อมูลขั้นสูงทำให้มีขอบเขตอีกครั้งของการประมวลผลเป็นการประมวลผลความสามารถในการได้รับหรือไม่ไม่เพิ่มข้อมูลคุณภาพช่วยลดความไม่แน่นอนรอบกิจกรรม DPB ใช้ห่วง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โอกาสในการวิจัยทฤษฎีตาม
ที่เราเสนอพิจารณาข้อมูลที่มีคุณภาพควรจะร่วมกัน
ปฏิบัติในห่วงโซ่อุปทานในอนาคตวิจัย DPB ที่ต่ำสุดของข้อมูล
ที่มีคุณภาพควรจะได้รับการยอมรับ, วัด, การตรวจสอบและควบคุม จะเป็นการดีที่เป้าหมายของการวัดหรือการตรวจสอบใด ๆ
กิจกรรมที่จะปรับปรุงคุณภาพของกระบวนการผลิตและ
ผลิตภัณฑ์ เราเชื่อว่าเพียงแค่ยอมรับการวัดและ
การตรวจสอบคุณภาพของ บริษัท ข้อมูล SCM จะนำไปสู่สิ่งที่หลีกเลี่ยง
ในการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล นอกจากนี้การสร้าง
รูปแบบการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้การเข้าซื้อกิจการของข้อมูลในอนาคต
ที่จะมีการควบคุมที่มีเป้าหมายในการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล
และท้ายที่สุดการตัดสินใจที่อยู่บนพื้นฐานของข้อมูล.
แม้ว่าการพิจารณาของเราป่านนี้ได้รับในทางเทคนิค
ลักษณะของ ข้อมูลที่มีคุณภาพนอกจากนี้ยังมีที่เฉพาะเจาะจงและในทางทฤษฎี
ตามคำถามการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีคุณภาพและ SCM ที่
สามารถและควรได้รับการแก้ไขในการวิจัยในอนาคต ในขณะที่มี
หลายทฤษฎีแน่นอนที่สามารถนำมาใช้เป็นพื้นฐานในการศึกษา
ปัญหาที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลที่มีคุณภาพในบริบทของ DPB
SCM และเป็นจุดเริ่มต้นที่เราเน้นสาม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
เรากรอบคำถามการวิจัยตัวอย่างบางส่วนในบริบทของ
มุมมองความรู้ตาม (KBV) ทฤษฎีระบบและมุมมองในการประมวลผลข้อมูลองค์กร (OIPV).
5.1 มุมมองความรู้ตาม
มุมมองของทรัพยากรที่ใช้ (RBV) แสดงให้เห็นว่าองค์กรที่
สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันผ่านการจ้างงานของทรัพยากร
ในการกำจัดของพวกเขา (บาร์นีย์, 1991) ทฤษฎีมักจะใช้กรอบ
การวิจัยในโดเมน SCM เพื่ออธิบายการแข่งขันระหว่าง
บริษัท และโซ่อุปทาน (Defee et al, 2010;. Fawcett และวอลเลอร์,
2011) สิ่งสำคัญที่สุดคือการแปลระยะสั้นในการแข่งขันใน
การเปรียบในการแข่งขันอย่างยั่งยืนทรัพยากรจะต้องมีคุณค่า
(ทรัพยากรที่จะช่วยให้ บริษัท ที่จะสร้างมูลค่าให้กับลูกค้า) ที่หายาก
(ทรัพยากรที่ไม่สามารถใช้ได้อย่างกว้างขวาง) เลียนแบบไม่ได้ (ทรัพยากรที่
ไม่สามารถทำซ้ำได้อย่างง่ายดาย หรือจัดหาโดย บริษัท อื่น ๆ ) และ nonsubstitutable (บริษัท อื่น ๆ ที่ไม่สามารถใช้ทรัพยากรทางเลือก
ที่มียูทิลิตี้ที่คล้ายกันหรือไดรฟ์ทรัพยากรเข้าล้าสมัย)
(บาร์นีย์, 1991).
ในฐานะที่เป็นส่วนขยายของ RBV, KBV พิจารณาความรู้ที่เป็นหนึ่งใน
ทรัพยากรดังกล่าวว่าสามารถ มีค่าหายากเลียนแบบไม่ได้และ nonsubstitutable (แกรนท์ 1996) ค่าของ DPB ความรู้
ทรัพยากรและผลกระทบต่อเปรียบในการแข่งขันของ บริษัท ใน
ตลาดทั้งสองจะขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีคุณภาพ นี้ไฮไลท์
สำคัญของการพิจารณาของระดับคุณภาพของข้อมูลของ บริษัท และ
กระบวนการ ยกตัวอย่างเช่นความพยายาม DPB อาจไม่จำเป็นต้องสร้าง
มูลค่าให้กับ บริษัท ถ้ามุ่งมั่นที่ระดับพื้นฐานของข้อมูลที่มีคุณภาพไม่ได้
บรรลุ ตรงกันข้ามระดับสูงของข้อมูลที่มีคุณภาพจะช่วยให้ DPB
ความพยายามที่จะหายากเลียนแบบไม่ได้และอาจจะไม่ใช่แบบทดแทน
ในหมู่คู่แข่ง พิจารณา KBV เราขอแนะนำคำถามการวิจัยต่อไปนี้:
? มีความสัมพันธ์ระหว่างระดับการรับรู้หรือที่รู้จักกันของ
ข้อมูลที่มีคุณภาพและการใช้งานในการใช้งาน DPB ห่วงโซ่อุปทาน?
? ไม่ข้อมูลที่มีคุณภาพมีบทบาทแทรกแซงในความสัมพันธ์
ระหว่างกิจกรรม DPB และมาตรการของห่วงโซ่อุปทาน
ประสิทธิภาพ?
? หากกิจกรรม DPB ถือได้ว่าเป็นทรัพยากรที่มีความรู้แล้ว
เมื่อใดอย่างไรและวิธีการที่มัก บริษัท ควรดำเนินการวิเคราะห์
คุณภาพของข้อมูลของพวกเขาเพื่อรักษาความรู้นี้
ทรัพยากร?
? คล้ายกับข้างต้นได้อย่างแม่นยำวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณภาพสามารถ
ส่งผลกระทบต่อมูลค่าของทั้งสอง (ก) ข้อมูลของ บริษัท และ (ข) บริษัท DPB
กิจกรรมเป็นทรัพยากรความรู้ความสามารถในการเพิ่มอุปทาน
ประสิทธิภาพห่วงโซ่?
? อย่างไรคุณภาพของการส่งผลกระทบต่อมูลค่าการรับรู้ข้อมูลที่วางอยู่
บนความพยายาม DPB เมื่อมีการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับ
การดำเนินการแข่งขัน?
5.2 ระบบทฤษฎี
ทฤษฎีระบบเป็นอีกหนึ่งทฤษฎีที่ใช้กันทั่วไปใน SCM
วรรณกรรม (Chicksand et al, 2012;. Ketchen และ Hult 2007) ที่
อาจให้เลนส์ที่มีประโยชน์ผ่านทางที่จะดูข้อมูลที่มีคุณภาพ
ปัญหา ทฤษฎีระบบแสดงให้เห็นว่าองค์กรที่มีการเปิดและ
ระบบที่มีรูพรุนที่มีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมของพวกเขา
จึงได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง (ฟอน Bertalanffy, 1951) จาก
มุมมองนี้มันเป็นเรื่องง่ายที่จะจินตนาการห่วงโซ่อุปทานเป็นระบบของ
โหนดที่เชื่อมต่อ (Towill et al., 1992) ที่มีการโต้ตอบกับและ
การพึ่งพาปัจจัยการผลิตจากสภาพแวดล้อมภายนอกและจากแต่ละ
อื่น ๆ (Blackhurst et al., 2011) . ในทำนองเดียวกันระบบสารสนเทศที่
สนับสนุนการ DPB สามารถมองได้ว่า SCM ระบบย่อยการดำเนินงานภายใน
ความคิดเห็นที่แท้จริงของโลกระบบการควบคุม (ออร์ 1998) นี้เป็นเพราะ
ระบบดังกล่าวโดยธรรมชาติภายในองค์กรและการพึ่งพา
การสื่อสารกับและปัจจัยการผลิตจากความหลากหลายของทั้งระหว่างและ
นักแสดงภายใน บริษัท .
ออร์ (1998) แสดงให้เห็นว่าจะต้องมีกลไกในการ
ประสานข้อมูลระบบที่มีการเปลี่ยนแปลงใน สิ่งแวดล้อม ในฐานะที่เป็น
ระบบดูดซับข้อมูลทุกจุดโหนดที่มีคุณภาพของข้อมูลที่
อาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเป็นปริมาณที่มีการรวมตัวกัน เช่น
การวัดและการควบคุมคุณภาพของข้อมูลอาจจะโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
สิ่งที่สำคัญจากมุมมองของทฤษฎีระบบเมื่อตรวจสอบ
BT Hazen et al, / Int เจเศรษฐศาสตร์การผลิต 154 (2014) 72-80 77
ผลกระทบของประสิทธิภาพการทำงาน DPB SCM พิจารณาระบบ
ทฤษฎีเราขอแนะนำคำถามการวิจัยต่อไปนี้:
? วิธีที่องค์กรสามารถบูรณาการข้อมูลที่มีคุณภาพและการควบคุม
ความคิดริเริ่มที่มีอยู่หรือเกิดขึ้นใหม่ห่วงโซ่อุปทานของพวกเขา DPB
โปรแกรม?
? สิ่งที่เป็นค่าใช้จ่ายของข้อมูลที่มีคุณภาพที่ไม่ดีที่จะ specifi คห่วงโซ่อุปทาน
การริเริ่ม DPB? สิ่งที่เป็นค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา "ยอมรับ"
ข้อมูลที่มีคุณภาพและไม่ใช้จ่ายเหล่านี้ส่งผลให้ผลตอบแทนที่เหมาะสมใน
การลงทุน? เป็นวิธีการ "ยอมรับ" ข้อมูลที่มีคุณภาพ Defi ned สำหรับ
การดำเนินงานโซ่อุปทาน?
? อย่างไรข้อมูลที่มีคุณภาพ RM สายหนึ่งของการส่งผลกระทบต่อความพยายามของ DPB
RMS คู่สายที่อยู่ในห่วงโซ่อุปทานหรือไม่
? พิจารณาบทบาทขอบเขตทอดของโลจิสติกและการจัดหา
การดำเนินงานโซ่ไม่ว่าระดับของข้อมูลที่มีคุณภาพส่งผลกระทบต่อสาย RM
กระบวนการด้านนอกของโลจิสติกและการดำเนินงานโซ่อุปทาน?
5.3 มุมมองการประมวลผลข้อมูลขององค์กร
OIPV แสดงให้เห็นว่าองค์กรมีการตัดสินใจที่ไม่สมบูรณ์
ทำให้ระบบเนื่องจากข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ซึ่งเป็นฟังก์ชั่นของความไม่แน่นอนและ equivocality (มีนาคมและไซมอน, 1958).
ในขณะที่ความไม่แน่นอนหมายถึงความรู้ที่ไม่สมบูรณ์ equivocality
ผลลัพธ์ที่ได้จากการตีความที่ขัดแย้งกันเกี่ยวกับการตัดสินใจ -making
สถานการณ์ (บ้าและ Lengel 1986; Galbraith, 1974) ระดับของข้อมูล
ที่มีคุณภาพอาจมีบทบาทสำคัญในเรื่องที่เกี่ยวกับความสมบูรณ์ของความรู้และการตีความของข้อมูล.
OIPV พิจารณาสามองค์ประกอบหลัก: ข้อมูล
ความต้องการการประมวลผลความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและพอดี
ระหว่างความต้องการและความสามารถ (Tushman และ Nadler, 1978)
ความต้องการการประมวลผลข้อมูลบ่งชี้ถึงข้อมูลที่จำเป็น
โดยองค์กรเพื่อให้การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพในขณะที่
ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขององค์กรแสดงให้เห็น
ความจริงโครงสร้างและใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อสนับสนุน
การตัดสินใจ (Tushman และ Nadler, 1978) พอดีเป็นระดับ
ซึ่งความสามารถในการประมวลผลข้อมูลของ บริษัท ที่ตอบสนองความต้องการของ
ความต้องการการประมวลผลข้อมูล (Tushman และ Nadler, 1978) มันเป็น
แบบที่ผ่านว่า บริษัท สามารถลดความไม่แน่นอนและ equivocality เพิ่ม
ความสามารถในการตัดสินใจและต่อมาเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Trautmann et al, 2009;. Wu et al, 2013). เช่น OIPV สามารถ
จะเป็นเลนส์ที่มีประโยชน์ผ่านทางที่จะตรวจสอบว่ามีความพยายามเพื่อเพิ่ม
คุณภาพของข้อมูลที่อาจนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของระดับประสิทธิภาพตระหนัก
ผ่านทาง DPB พิจารณา OIPV เราขอแนะนำการวิจัยต่อไปนี้
คำถาม:
? ไม่ระดับของข้อมูลที่มีคุณภาพเล่นบทบาทแทรกแซงใน
ความสัมพันธ์ระหว่างห่วงโซ่อุปทานการประมวลผลข้อมูลที่
ต้องการและความสามารถ?
? ไม่ส่งผลกระทบต่อระดับของข้อมูลที่มีคุณภาพช่วงของข้อมูล
ความต้องการการประมวลผล? ไม่คุณภาพของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นทำให้เกิดอีกครั้งขอบเขต
ของความต้องการการประมวลผลความสามารถในการประมวลผลจะเพิ่มขึ้น?
? ไม่เพิ่มคุณภาพข้อมูลที่ช่วยในการลดความไม่แน่นอน
โดยรอบกิจกรรม DPB ใช้สำหรับ SCM?

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทฤษฎีตามโอกาสวิจัย
เราขอเสนอให้พิจารณาคุณภาพของข้อมูลควรปฏิบัติทั่วไป
ในอนาคตห่วงโซ่อุปทาน dpb การวิจัย อย่างน้อย ข้อมูลคุณภาพ
ควรยอมรับ , วัด , การตรวจสอบและควบคุม ใจกลาง เป้าหมายของการวัดใด ๆหรือการตรวจสอบ
กิจกรรมที่จะปรับปรุงคุณภาพของกระบวนการและ
ผลิตภัณฑ์ เราเชื่อว่า เพียงแค่ยอมรับ การวัดและ
ตรวจสอบคุณภาพ ของ บริษัท เอสซีเอ็มข้อมูลนำไปสู่การพัฒนาแน่นอน
ในคุณภาพของข้อมูล เพิ่มเติม การสร้างรูปแบบการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้

อนาคตกิจการข้อมูลถูกควบคุม โดยมีเป้าหมายในการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล
และในที่สุดการตัดสินใจที่มีข้อมูล .
ถึงแม้ว่าเราพิจารณา ป่านนี้ได้ในทางเทคนิค
ธรรมชาติของข้อมูลที่มีคุณภาพ ยังมีที่เฉพาะเจาะจงและทฤษฎี
ตามคำถามวิจัยที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพของข้อมูล และ SCM ที่
สามารถและควรให้ความสนใจในการวิจัยในอนาคต ในขณะที่มี
แน่นอนหลายทฤษฎีที่สามารถใช้เป็นพื้นฐานในการศึกษา
ใหม่ปัญหาเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลในบริบทของ dpb
และ SCM , เป็นจุดเริ่มต้นที่เราเน้น 3 มากขึ้นโดยเฉพาะ
เรากรอบบางตัวอย่างคำถามการวิจัยในบริบทของ
ฐานความรู้วิว ( KBV ) , ทฤษฎีระบบ , การประมวลผลข้อมูลองค์กรมุมมอง ( oipv ) .
5.1 วิว
แนวคิดพื้นฐานความรู้ ( RBV ) ชี้ให้เห็นว่าองค์กร
สร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขันผ่านการจ้างงานของทรัพยากร
ไปบาร์นี่ , 1991 ) ทฤษฎีมักจะใช้กรอบ
การวิจัยใน SCM โดเมนเพื่ออธิบายการแข่งขันระหว่าง บริษัท และห่วงโซ่อุปทาน (
defee et al . , 2010 ; ฟอว์เซตต์ และเฉไฉ
, 2011 ) ที่สำคัญที่สุด ที่จะแปลสั้นแข่งขัน
sustained ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน ทรัพยากรจะต้องมีคุณค่า
( ทรัพยากรที่ช่วยให้ บริษัท ที่จะสร้างคุณค่าให้กับลูกค้า ) , หายาก
( ทรัพยากรไม่สามารถใช้ได้อย่างกว้างขวาง ) เลียนแบบ ( ทรัพยากร
ไม่สามารถได้อย่างง่ายดายถูกนำโดย บริษัท หรืออื่น ๆ ) และ nonsubstitutable ( บริษัทอื่นไม่สามารถใช้ทางเลือกทรัพยากร
ที่มีสาธารณูปโภคที่คล้ายกันหรือไดรฟ์ทรัพยากรเป็นล้าสมัย )

( บาร์นีย์ , 1991 ) เป็นส่วนขยายของ RBV , KBV พิจารณาความรู้เป็นทรัพยากรหนึ่ง
เช่นที่สามารถมีค่า หายาก เลียนแบบและ nonsubstitutable ( Grant , 1996 ) คุณค่าของ dpb เป็นความรู้
ทรัพยากรและผลกระทบต่อบริษัท เปรียบในการแข่งขันในตลาดมีทั้ง
ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีคุณภาพ นี้เน้นความสำคัญของการพิจารณาของ

บริษัทข้อมูลระดับคุณภาพและกระบวนการผลิต ตัวอย่าง dpb ความพยายามอาจไม่จําเป็นต้องสร้างมูลค่าให้กับบริษัท
ถ้ากำหนดพื้นฐาน ระดับคุณภาพของข้อมูลจะไม่ถูก
บรรลุ ในทางกลับกันระดับคุณภาพของข้อมูลที่อาจช่วยให้ dpb
ความพยายามที่หายาก และอาจไม่เลิศล้ำ ซึ่งเป็นตัวแทน
ในหมู่คู่แข่ง พิจารณา KBV เราขอแนะนำต่อไปนี้คำถามการวิจัย :
 มีความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้หรือรู้จักระดับของ
คุณภาพข้อมูลและการใช้งาน dpb ในการใช้งานโซ่อุปทาน ?
 ทำไมคุณภาพข้อมูลเล่นแทรกแซงบทบาทในความสัมพันธ์
ระหว่างกิจกรรมและมาตรการของการจัดหาประสิทธิภาพโซ่
dpb ?
 ถ้ากิจกรรม dpb ถือได้ว่าเป็นทรัพยากรความรู้แล้ว
เมื่อ , วิธีการและวิธีการที่มักจะให้ บริษัท ดำเนินการวิเคราะห์
คุณภาพของข้อมูลของพวกเขาเพื่อรักษาทรัพยากรความรู้
?
 คล้ายกับข้างต้นแน่นอนทำไมคุณภาพข้อมูลวิเคราะห์
ส่งผลกระทบต่อมูลค่าของทั้งสอง ( ) ข้อมูลของ บริษัท และ ( ข ) ของ บริษัท dpb
กิจกรรมความรู้ทรัพยากรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน
?
 แล้วคุณภาพของข้อมูลที่มีผลต่อการรับรู้คุณค่าในความพยายาม dpb

เมื่อตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกี่ยวกับการแข่งขันหรือไม่
5.2 . ทฤษฎีระบบเป็นระบบอื่นที่ใช้กันทั่วไป

( ในทางทฤษฎีวรรณกรรม chicksand et al . , 2012 ; และ ketchen Hult , 2007 )
อาจให้ประโยชน์ผ่านเลนส์ที่ดูคุณภาพ
ข้อมูลปัญหา ทฤษฎีระบบแสดงให้เห็นว่าองค์กรจะเปิดและ
พรุนระบบที่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมของพวกเขา
จึงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ( ฟอนเบอร์ทลันไฟล์ , 1951 )
จากมุมมองนี้ , มันเป็นเรื่องง่ายที่จะจินตนาการโซ่อุปทานเป็นระบบเชื่อมต่อโหนด (
towill et al . ,