技术的日益影响正在将业务流程与经典含义区分开来。在这项研究中,基于世界上的业务流程现在包括波动性,不确定性,复杂性,歧义(VUCA)等组成部分,在不同因素的影响下,在VUCA作为流程过程的概念下,讨论了供应链中的新方法。影响世界的不同重要发展,例如政治发展,数字化转型,流行病和自然灾害,使经典供应链功能障碍。对文献的回顾表明,在VUCA时代,精益,敏捷,灵活和绿色(Larg)的供应链和数字供应链的历史发展并未相互解决。在当今有关供应链的研究中,缺乏对供应链新组成部分的知识导致在经典链中的理解中进行研究,这阻止了反映现实世界的应用。在这方面,在研究范围内,揭示了供应链管理,工业革命及其相互作用的历史发展。因此,它将有助于新的研究,以了解从过去到现在的供应链管理的发展,并专注于正确的问题。已经保留了历史完整性,并通过审查有关供应链管理和工业革命的文献获得了发展,并且这些发展彼此相关,并且在表中介绍了历史发展过程。此外,所有概念都在文献的支持下进行解释,并且每个发展均以这个方向为阶段的时间流表示。已经确定,文献中这种进化发展缺乏理论解释。本文中提供的信息揭示了整个供应链管理的发展,并将有助于发展专业观点。
摘要目的——本研究展示了人工智能 (AI) 如何在动荡、不确定、复杂和模糊 (VUCA) 商业环境中塑造战略规划流程。该研究采用了 Cynefin 框架的各个领域,探索了人工智能的变革潜力,并提供了有关组织如何利用人工智能驱动的解决方案进行战略规划的见解。设计/方法/方法——这篇概念论文通过整合多个文献流中的现有知识,理论化了人工智能在 VUCA 世界中战略规划过程中的作用。采用“模型论文”方法提供了一个理论框架,可以预测所考虑概念之间的关系。结果——本文重点介绍了 Cynefin 框架在管理战略决策过程的复杂性方面的潜在应用、人工智能在战略规划不同阶段的变革性影响、人工智能在 VUCA 中需要支持的战略规划特征以及人工智能在不确定的商业环境中集成所带来的挑战。原创性/价值——本研究在 Cynefin 框架的指导下,率先对人工智能在 VUCA 商业环境中战略规划中的作用进行了理论探索。因此,它丰富了学术论述,拓展了知识边界。关键词 人工智能、战略规划、VUCA、Cynefin 框架 论文类型 概念论文
从本质上讲,本文强调了理解和利用行为动态来构建一个能够承受 VUCA 世界带来的挑战的强大经济的重要性。通过认识到变革的关键驱动因素,利益相关者可以积极主动地在波动性、不确定性、复杂性和模糊性定义的环境中取得成功。关键词:21 世纪、VUCA 世界(波动性、不确定、复杂、模糊性)、全球环境、行为方面、复杂性、不确定性、不断变化的格局、不断变化的行为、对经济的影响、行为转变、消费者支出、投资模式、商业战略、政策制定、经济稳定、利用潜力、弹性经济、繁荣的经济、不可预测的世界。
本研究旨在探讨领导力和商业战略在应对快速变化和不确定的商业环境(即 VUCA,不稳定、不确定、复杂、模糊)挑战中的关键作用。在全球化和技术转型的背景下,组织面临着越来越大的适应和创新压力。本研究采用全面的文献综述方法,确定有效领导力在管理与 VUCA 相关的不确定性、复杂性、多样性和模糊性方面的关键要素。研究结果产生了一个领导力和战略模型,该模型整合了基本要素,包括适应性领导力、协作性领导力和响应性战略。该模型为企业领导者制定战略以应对 VUCA 挑战并利用现有机会提供了实用指导。在快节奏的商业世界中,更深入地了解如何有效地结合这些要素成为长期成功的关键。本研究对于理解组织如何在 VUCA 时代实现可持续发展并增强竞争力具有重要意义。所提出的模型提供了一个可应用于各个行业部门的框架,可以帮助组织更成功地应对日益不确定的商业环境的挑战。
摘要。简介 - 供应链策略是与目标,采取行动以及实现公司目标的管理资源有关的一组决策。在当前情况下,业务环境发生了巨大变化。在VUCA(波动性,不确定性,复杂性,模棱两可)下,合适的供应链策略将支持公司实现其目标。供应链的弹性是许多学者认为可以帮助公司更好的业绩和竞争优势的关键领域。目的 - 本文审查影响供应链弹性和可持续性的供应链策略。它专注于泰国的茶生产商的供应链。方法论/方法 - 本文回顾了与VUCA情况有关的供应链策略和弹性的经验知识和研究。独创性/价值/含义 - 研究结果发现,计划,协作和创新与供应链的弹性有关。他们通过供应链弹性来支持供应链绩效和可持续性。
• 28 年大学管理者经验,最近 5 年在两所大学担任规划总监 • 21 年在许多国家的一系列组织中使用前瞻性方法 • 接受过前瞻性与未来研究的学术培训(斯威本科技大学) • 以成果为实践导向 - 它们必须在当下有用 • 以认知为导向的思考 - 将心智模型从“未来”转变为“多种未来” • 前瞻性是人类固有的能力 - 但我们无法触摸或感受它,因此它的价值在战略讨论中经常被忽视。