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制造智能化背景下制造企業(yè)資源重構、雙元學習與生態(tài)位研究

發(fā)布時間:2021-04-17 04:45
  面對生產成本上漲,人口紅利消失的窘迫局面,在利潤空間縮減、用工短缺的情況下,破解制造業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)已刻不容緩。在此背景下,我國提出“中國制造2025”,以智能制造為主攻方向,加快從制造大國向制造強國的轉變。在制造智能化背景下,我國制造企業(yè)亟待搶抓機遇,提升其在創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的生態(tài)位。因此,研究制造智能化背景下制造企業(yè)生態(tài)位的優(yōu)化機制,具有重要的現實意義。圍繞“制造智能化背景下制造企業(yè)如何優(yōu)化其生態(tài)位”的研究問題,本研究引入資源重構視角,探究制造智能化背景下制造企業(yè)通過資源重構對雙元學習產生影響,從而提升企業(yè)生態(tài)位,構建“資源重構——雙元學習——生態(tài)位”的優(yōu)化機制。在對文獻進行回顧后,本研究采取多案例研究的設計方法,選取四家制造智能化轉型的企業(yè),分別為SH、CF、JY以及XA,案例企業(yè)的選取均具有典型性。在對案例企業(yè)進行單案例分析與跨案例對比后,得出本研究的結論。本研究的具體結論如下:(1)資源重構對生態(tài)位具有正向影響。(2)資源重構對雙元學習具有正向影響:一方面,資源重置通過接觸新的資源實現探索式學習;另一方面,資源重組通過調整內部結構推動利用式學習的進行。(3)雙元學習在資源重構影... 

【文章來源】:浙江工商大學浙江省

【文章頁數】:97 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

制造智能化背景下制造企業(yè)資源重構、雙元學習與生態(tài)位研究


案例企業(yè)生態(tài)位類型創(chuàng)新動態(tài)程度低高

案例,企業(yè)


制造智能化背景下制造企業(yè)資源重構、雙元學習與生態(tài)位研究21單案例分析4根據Iansiti和Levien(2004)對“創(chuàng)新動態(tài)程度”與“網絡關系復雜程度”的劃分,四家案例企業(yè)所處生態(tài)位如圖4-1所示。SH專注于零部件的研發(fā)與生產,屬于縫隙型企業(yè),CF與XA網絡關系復雜程度高,而創(chuàng)新動態(tài)程度低,屬于主宰型企業(yè),JY則為傳統(tǒng)型企業(yè)。本研究選取處于不同生態(tài)位的企業(yè)進行研究,張貴等(2017)指出我國企業(yè)多處于“低創(chuàng)新動態(tài)程度、低網絡關系復雜程度”,而骨干型企業(yè)較少,因此,雖因條件限制未選取骨干型企業(yè),但案例企業(yè)的選取在一定程度上能體現研究結論的客觀性。圖4-1案例企業(yè)生態(tài)位類型4.1SH公司案例4.1.1案例描述SH創(chuàng)建于1980年,公司總部位于浙江省杭州市,下設研究院、浙江事業(yè)部及眾多分子公司,現擁有兩大生產基地,共有四大生產廠區(qū)。公司發(fā)展至今已有三十多年的歷史,專注于機械傳動齒輪的研發(fā)、設計、制造與銷售,從一家來件生產廠逐漸成長為具有試驗基礎和研發(fā)能力的企業(yè)。SH從只有五名員工,5臺儀表車床,3000元流動資金,變成員工超過4500人,國內外高端設備3000多臺,自動化設備全面覆蓋,總資產高達79億人民幣的大型企業(yè)。SH主要為汽車、高鐵、摩托車、沙灘車、電動工具等提供零部件,目前已成為全球最具生產規(guī)模創(chuàng)新動態(tài)程度傳統(tǒng)型JY縫隙型SH主宰型CF、XA骨干型網絡關系復雜程度低低高高

生態(tài)位,公司,種群


制造智能化背景下制造企業(yè)資源重構、雙元學習與生態(tài)位研究264.1.2.3生態(tài)位圖4-2SH公司生態(tài)位優(yōu)化SH政府種群省政府市政府區(qū)政府縣政府山東泰金精鍛上海靈石鍛壓……供應商種群昆山開信精工機械恒鋒工具西寧特殊鋼客戶種群……博世廣西玉柴約翰迪爾卡特彼勒采埃孚博格華納……學研種群重慶大學浙江工業(yè)大學優(yōu)化前優(yōu)化后……SH……智能制造群落新松北京工業(yè)大學國家工信部國家科技部浙江海德曼智能裝備蘭光科技浙江八環(huán)埃夫特浙江大學廣數政府種群市政府區(qū)政府縣政府省政府……學研種群重慶大學浙江工業(yè)大學山東泰金精鍛上海靈石鍛壓供應商種群昆山開信精工機械恒鋒工具西寧特殊鋼客戶種群……博世廣西玉柴約翰迪爾卡特彼勒采埃孚博格華納政府供應商客戶學研

【參考文獻】:
期刊論文
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[5]網絡視角下創(chuàng)新生態(tài)位與系統(tǒng)穩(wěn)定性關系研究[J]. 雷雨嫣,劉啟雷,陳關聚.  科學學研究. 2019(03)
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本文編號:3142834

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