Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Systems Engineering Methodology for Digital Supply Chain Business Models

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F25%3A43926284" target="_blank" >RIV/62156489:43110/25:43926284 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1002/sys.21802" target="_blank" >https://doi.org/10.1002/sys.21802</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1002/sys.21802" target="_blank" >10.1002/sys.21802</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Systems Engineering Methodology for Digital Supply Chain Business Models

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Globalization and growing business dynamics lead to weakly harmonized supply chain (SC) systems. While smart technology offers innovation opportunities, supply chains often lack the integration needed to fully leverage resources and collaboration. A comprehensive systems engineering (SE)-driven model for integrated innovation and optimization of smart SC business models is still missing. This study, through case research at SAP SE&apos;s Industry 4.0 division and three automotive companies, identifies key digital transformation objectives and interoperability gaps hindering smart opportunities. Systems engineering, supply chain management (SCM), and artificial intelligence (AI) methods were synthesized into a holistic SE-driven model for transforming and optimizing SC business models. This model integrates management concepts like the theory of ambidexterity and dynamic capabilities, with SE methods capability engineering and complex adaptive systems, and semantic web concepts. Key SE contributions include meta-modeling multi-tier SC architectures, ensuring performance and resilience via simulations, and balancing value exploration and exploitation. Moreover, semantic harmonized and profit-optimized SC ecosystems enable collaborative innovation for flexible, efficient manufacturing-a core Industry 4.0 principle. This SE-driven model, validated by experts, provides a concise view of digital SC business models and a driver of generative design.

  • Název v anglickém jazyce

    Systems Engineering Methodology for Digital Supply Chain Business Models

  • Popis výsledku anglicky

    Globalization and growing business dynamics lead to weakly harmonized supply chain (SC) systems. While smart technology offers innovation opportunities, supply chains often lack the integration needed to fully leverage resources and collaboration. A comprehensive systems engineering (SE)-driven model for integrated innovation and optimization of smart SC business models is still missing. This study, through case research at SAP SE&apos;s Industry 4.0 division and three automotive companies, identifies key digital transformation objectives and interoperability gaps hindering smart opportunities. Systems engineering, supply chain management (SCM), and artificial intelligence (AI) methods were synthesized into a holistic SE-driven model for transforming and optimizing SC business models. This model integrates management concepts like the theory of ambidexterity and dynamic capabilities, with SE methods capability engineering and complex adaptive systems, and semantic web concepts. Key SE contributions include meta-modeling multi-tier SC architectures, ensuring performance and resilience via simulations, and balancing value exploration and exploitation. Moreover, semantic harmonized and profit-optimized SC ecosystems enable collaborative innovation for flexible, efficient manufacturing-a core Industry 4.0 principle. This SE-driven model, validated by experts, provides a concise view of digital SC business models and a driver of generative design.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Systems Engineering

  • ISSN

    1098-1241

  • e-ISSN

    1520-6858

  • Svazek periodika

    28

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    27

  • Strana od-do

    411-437

  • Kód UT WoS článku

    001389870800001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105003959938