Управління ефективністю діяльності компаній: роль операційної гнучкості

Автори:
Аллам Юсуф1, Вахід Зеянванд Лорестані1, Янос Фелфулді1, Тетяна Затонацька2, Сергій Козловський3, Олександр Длугопольський4
1. Університет Дебрецена (Угорщина)
2. Київський національний університет імені Тараса Шевченка (Україна)
3. Доцецький національний університет імені Василя Стуса (Україна)
4. Західноукраїнський національний університет (Україна)
Сторінки:
30 - 37
Мова оригіналу:
Англійська
Цитувати як:
Yousuf, A., Lorestani Zeynvand, V., Felfoldi, J., Zatonatska, T., Kozlovskyi, S., & Dluhopolskyi, O. (2021). Companies Performance Management: the Role of Operational Flexibility. Marketing and Management of Innovations, 1, 30-37. http://doi.org/10.21272/mmi.2021.1-03
Отримано:
15.10.2020
Прийнято:
06.12.2021
Опубліковано:
30.03.2021


Анотація

Стаття узагальнює аргументи щодо мінімізації рівня невизначеності, спричиненої низкою непередбачуваних обставин у наслідок використання на операційному рівні показника гнучкості для підвищення ефективності діяльності компаній. Метою роботи є аналіз взаємозв'язку між оперативною гнучкістю та результатами діяльності компаній, враховуючи вплив невизначеності зовнішнього середовища. Автори відмітили, що проведене дослідження є кількісним. Вибірка дослідження складається зі 113 малих та середніх підприємств фармацевтичного сектору Ірану. До опитування було залучено 228 менеджерів, які працюють на досліджуваних підприємствах. Методичним інструментарієм є дедуктивний метод з використанням синергетики для систематизації наукових напрацювань з досліджуваної проблематики та емпіричного доведення гіпотез дослідження. У статті сформовано наступні гіпотези: 1) операційна гнучкість позитивно впливає на продуктивність фармацевтичного сектору Ірану (представленого малими та середніми підприємствами); 2) невизначеність визначає взаємозв’язок між операційною гнучкістю та ефективністю малих і середніх фармацевтичних підприємств Ірану. Розроблена авторами модель дозволила встановити взаємозв'язок між змінними за допомогою регресійного аналізу та аналізу модерації (модель Хейза). Результати емпіричного аналізу засвідчили, що показник «змішана гнучкість» практично не впливає на ефективність діяльності компаній, а показники «гнучкість за об’ємом випуску» та «гнучкість продукту до удосконалень» загалом позитивно впливають на результати діяльності компаній фармацевтичного сектору. При цьому показник «зовнішня невизначеність» не сприяє послабленню взаємозв'язку між показником «операційна гнучкість» та результатами діяльності підприємств фармацевтичного сектору Ірану. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними у процесі планування діяльності малих та середніх підприємств для підвищення показників їх ефективності.


Ключові слова
гнучкість, малі та середні підприємства, невизначеність, ефективність, статистичний аналіз.


Посилання
  1. Abramova, A., Beschastnyy, V., Zhavoronok, A., Fedyshyn, M., Lavrov, R., Dluhopolskyi, O., & Kozlovskyi, V. (2020). Financial technologies development prospects in the countries of Eastern Europe and Ukraine. International Journal of Management, 11(7), 384-398. [Google Scholar]
  2. Baarda, D. B., de Goede, M. P. M., & Teunissen, J. (2001). Basisboek kwalitatief onderzoek: praktische handleiding voor het opzetten en uitvoeren van kwalitatief onderzoek. Stenfert Kroese. [Google Scholar]
  3. Camison, C., & Lopez, A. V. (2010). An examination of the relationship between manufacturing flexibility and firm performance: The mediating role of innovation. International Journal of Operations & Production Management, 30(8), 853-878. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Chod, J., & Rudi, N. (2005). Resource flexibility with responsive pricing. Operations Research, 53(3), 532-548. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Cottrell, T., & Nault, B. R. (2004). Product variety and firm survival in the microcomputer software industry. Strategic Management Journal, 25(10), 1005-1025. [Google Scholar] [Google Scholar]
  6. De Toni, A., & Tonchia, S. (1998). Manufacturing flexibility: a literature review. International journal of production research, 36(6), 1587-1617. [Google Scholar] [CrossRef]
  7. DiFonzo, N., & Bordia, P. (2002). Corporate rumor activity, belief and accuracy. Public Relations Review, 28(1), 1-19. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. Flynn, B. B., Huo, B., & Zhao, X. (2010). The impact of supply chain integration on performance: A contingency and configuration approach. Journal of operations management, 28(1), 58-71. [Google Scholar] [CrossRef]
  9. Fynes, B., De Búrca, S., & Marshall, D. (2004). Environmental uncertainty, supply chain relationship quality and performance. Journal of Purchasing and Supply Management, 10(4-5), 179-190. [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Gerwin, D. (1993). Manufacturing flexibility: a strategic perspective. Management science, 39(4), 395-410. [Google Scholar] [Google Scholar]
  11. Gorova, K., Dluhopolskyi, O., & Dluhopolska, T. (2019). Entering in the global manufacturing outsourcing market and innovative development of the Ukrainian industrial enterprises. Economy and Sociology. Theoretical and scientifically journal, 2, 20-31. [Google Scholar]
  12. Goyal, M., & Netessine, S. (2011). Volume flexibility, product flexibility, or both: The role of demand correlation and product substitution. Manufacturing & service operations management, 13(2), 180-193. [Google Scholar]
  13. Hallgren, M., & Olhager, J. (2009). Flexibility configurations: Empirical analysis of volume and product mix flexibility. Omega, 37(4), 746-756. [Google Scholar] [CrossRef]
  14. Hayes, A. F. (2012). PROCESS: A versatile computational tool for observed variable mediation, moderation, and conditional process modeling. [Google Scholar]
  15. Jabnoun, N., Khalifah, A., & Yusuf, A. (2003). Environmental uncertainty, strategic orientation, and quality management: a contingency model. Quality Management Journal, 10(4), 17-31. [Google Scholar] [CrossRef]
  16. Jack, E. P., & Raturi, A. (2002). Sources of volume flexibility and their impact on performance. Journal of operations management, 20(5), 519-548. [Google Scholar] [CrossRef]
  17. Kekre, S., & Srinivasan, K. (1990). Broader product line: a necessity to achieve success?. Management science, 36(10), 1216-1232. [Google Scholar] [CrossRef]
  18. Lummus, R. R., Vokurka, R. J., & Duclos, L. K. (2005). Delphi study on supply chain flexibility. International journal of production research, 43(13), 2687-2708. [Google Scholar] [CrossRef]
  19. Merschmann, U., & Thonemann, U. W. (2011). Supply chain flexibility, uncertainty and firm performance: An empirical analysis of German manufacturing firms. International Journal of Production Economics, 130(1), 43-53. [Google Scholar] [CrossRef]
  20. Miller, D., & Shamsie, J. (1996). The resource-based view of the firm in two environments: The Hollywood film studios from 1936 to 1965. Academy of management journal, 39(3), 519-543. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Narasimhan, R., & Kim, S. W. (2002). Effect of supply chain integration on the relationship between diversification and performance: evidence from Japanese and Korean firms. Journal of operations management, 20(3), 303-323. [Google Scholar] [CrossRef]
  22. Oke, A. (2005). A framework for analyzing manufacturing flexibility. International Journal of Operations & Production Management. [Google Scholar] [CrossRef]
  23. Pagell, M., & Krause, D. R. (2003). Re-examining the relationship between operational flexibility and environmental uncertainty. In: Academy of Management Proceedings, 1. Briarcliff Manor, NY 10510: Academy of Management. [Google Scholar]
  24. Ross, E. A. (1896). Uncertainty as a Factor in Production. The Annals of the American Academy of Political and Social Science, 8(2), 92-119. [Google Scholar] [CrossRef]
  25. Saenz, M. J., Knoppen, D., & Tachizawa, E. M. (2018). Building manufacturing flexibility with strategic suppliers and contingent effect of product dynamism on customer satisfaction. Journal of Purchasing and Supply Management, 24(3), 238-246. [Google Scholar] [CrossRef]
  26. Sanchez, A. M., & Pérez, M. P. (2005). Supply chain flexibility and firm performance: A conceptual model and empirical study in the automotive industry. International Journal of Operations & Production Management, 25(7), 681-700. [Google Scholar] [CrossRef]
  27. Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2009). Research methods for business students. Pearson education. [Google Scholar]
  28. Scherrer, M., Deflorin, P., & Anand, G. (2014). Manufacturing flexibility through outsourcing: effects of contingencies. International Journal of Operations & Production Management, 34(9), 1210-1242. [Google Scholar] [CrossRef]
  29. Silva, A. A., & Ferreira, F. C. (2017). Uncertainty, flexibility, and operational performance of companies: modelling from the perspective of managers. RAM. Revista de Administração Mackenzie, 18(4), 11-38. [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Slack, N. (2005). The flexibility of manufacturing systems. International Journal of Operations & Production Management, 25(12), 1190-1200. [Google Scholar] [CrossRef]
  31. Suarez, F. F., Cusumano, M. A., & Fine, C. H. (1991). Flexibility and performance: a literature critique and strategic framework. Massachusetts Institute of Technology. [Google Scholar]
  32. Suarez, F. F., Cusumano, M. A., & Fine, C. H. (1996). An empirical study of manufacturing flexibility in printed circuit board assembly. Operations research, 44(1), 223-240. [Google Scholar][Google Scholar]
  33. Swamidass, P. M., & Newell, W. T. (1987). Manufacturing strategy, environmental uncertainty and performance: a path analytic model. Management science, 33(4), 509-524. [Google Scholar][CrossRef]
  34. Yu, K., Cadeaux, J., & Luo, B. N. (2015). Operational flexibility: Review and meta-analysis. International Journal of Production Economics, 169, 190-202. [Google Scholar] [CrossRef]
  35. Vickery, S. N., Calantone, R., & Dröge, C. (1999). Supply chain flexibility: an empirical study. Journal of supply chain management, 35(2), 16-24. [Google Scholar] [CrossRef]
  36. Volberda, H. W. (1998). Building the flexible firm: how to remain competitive. Corporate Reputation Review, 2(1), 94-96. [Google Scholar]
  37. Zatonatska, T., & Dluhopolskyi, O. (2019). Modelling the efficiency of the cloud computing implementation at enterprises. Marketing and Management of Innovations, 3, 45-59. [Google Scholar][CrossRef]
  38. Zatonatska, T., Dluhopolskyi, O., Chyrak, I., & Kotys, N. (2019). The internet and e-commerce diffusion in European countries (modeling at the example of Austria, Poland and Ukraine). Innovative Marketing, 15(1), 66-75. [Google Scholar] [CrossRef]
  39. Zhang, Q., & Doll, W. J. (2001). The fuzzy front end and success of new product development: a causal model. European Journal of Innovation Management, 4(2), 95-112. [Google Scholar][CrossRef]
  40. Zhang, Q., Vonderembse, M. A., & Lim, J. S. (2003). Manufacturing flexibility: defining and analyzing relationships among competence, capability, and customer satisfaction. Journal of Operations Management, 21(2), 173-191. [Google Scholar] [CrossRef]