Как аналитика больших данных и искусственный интеллект способствуют цифровой трансформации цепей поставок: роль интеграции и гибкости

Цель: В условиях цифровой волны и новой модели промышленной конкуренции автомобильная отрасль сталкивается с многочисленными вызовами, включая появление новых технологий и изменения в цепях поставок. Цель настоящего исследования — связать аналитику больших данных и искусственный интеллект (BDA-AI) с цифровой трансформацией цепей поставок (DSCT), используя в качестве выборки предприятия китайской автомобильной отрасли, а также рассмотреть роль внутренней интеграции цепи поставок (SCII), внешней интеграции цепи поставок (SCEI) и гибкости цепи поставок (SCA) в этой взаимосвязи. Методология: Данные были собраны у 192 китайских предприятий автомобильной отрасли и проанализированы с помощью моделирования структурными уравнениями методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM). Для расширения стандартного представления результатов оценки коэффициентов путей в PLS-SEM был проведён анализ карты важности и результативности. Результаты: Полученные результаты показывают, что BDA-AI, SCII, SCEI и SCA положительно влияют на DSCT. Кроме того, SCII, SCEI и SCA выполняют медиирующую роль во взаимосвязи между BDA-AI и DSCT. Научная новизна/значимость: Статья расширяет исследования механизмов влияния цифровых ресурсов на DSCT и развивает организационную теорию обработки информации в контексте цифровой трансформации. В ней рассматривается, как ресурсы, используемые предприятиями, формируют их стратегические меры с точки зрения способности к реагированию. Демонстрация положительного влияния SCA как способности к реагированию на стратегию DSCT и её медиирующей роли во взаимосвязи между цифровыми ресурсами и DSCT способствует дальнейшему теоретическому развитию исследований в области логистики и управления цепями поставок.