Masarykova univerzita
Ekonomicko-správní fakulta
ŘÍZENÍ ZPĚTNÝCH TOKŮ A MANAGEMENT
KVALITY – ZPĚTNÁ VAZBA PRO
PRODUKTOVÉ INOVACE
Habilitační práce
Ing. Alena KLAPALOVÁ, Ph.D.
Brno 2013
2
3
Jméno a příjmení autora: Ing. Alena Klapalová, Ph.D.
Název habilitační práce: Řízení zpětných toků a management kvality - zpětná vazba
pro produktové inovace
Název práce v angličtině: Reverse flows management and quality management –
feedback for product innovation
Abstrakt
Habilitační práce se věnuje tématu zpětných toků, které vznikají jak v interním prostředí
podniků, tak v dodavatelsko-odběratelských vztazích. Značná část zpětných toků vzniká
kvůli problémům s kvalitou produktů a kvalitou procesů, které souvisí s produkcí a
dodáváním produktů zákazníkům jako dalšímu článku v dodavatelském řetězci a/anebo
kvůli opomíjení „hlasu zákazníka“ (včetně interních zákazníků) a zkušeností partnerů,
kteří produkty distribuují směrem k zákazníkovi.
Zpětné toky mohou představovat významný zdroj poznatků a vystupovat jako zdroj
inspirace pro produktové inovace, neopomíje inovace procesní. Z hlediska řízení se v této
problematice setkává několik podnikových funkcí, kterých integrace by měla být
z hlediska dosahování žádoucí efektivnosti a účelnosti podnikových procesů více než
potřebná. Jde zejména – mimo jiné - o vývoj nových produktů, management kvality a
řízení dopředných a zpětných toků.
Zpětné toky v podnikové praxi jsou nežádoucí – jinými slovy, cílem podniků není zpětné
toky vytvářet, naopak, cílem je zpětné toky nevytvářet, a pokud se vyskytnou,
minimalizovat je. Nežádoucnost zpětných toků vyplývá z jednoznačné skutečnosti, kterou
je dopředný hodnototvorný charakter podnikových procesů, související s primárním cílem
podniků a představující podstatu existence podniků, kterou je vytváření hodnoty pro
zákazníka. Ačkoliv i řízení zpětných toků, jak ukazují empirické výzkumy, může mít
hodnototvorný charakter, tyto toky ze své podstaty představují negativní zásahy do
dopředných procesů, snižují hodnotu vytvořenou v rámci realizovaných dopředných
procesů, spotřebovávají část podnikových zdrojů, které byly apriori určené pro dopředné
procesy. V mnoha případech také vyžadují nové či další zdroje, které jsou obtížně
plánovatelné vzhledem k problematicky určovatelnému vzniku, času vzniku, objemu a
charakteru zpětných toků.
Negativní dopad zpětných toků lze spatřovat také v ukazatelích vztažených k hospodářské
úspěšnosti podniků a jejich konkurenceschopnosti. Zmiňované nároky na zdroje mají
nákladový efekt, ovlivňující jak celkový zisk, tak ziskovost vynaložených zdrojů. Mnohé ze
zpětných toků souvisí s nespokojeností zákazníků, případně s nenaplněním jejich
požadavků, což nemusí zcela korespondovat s nespokojeností. Část zpětných toků (i když
z určitého úhlu pohledu, který zastupuje zejména doprava, lze dokonce tvrdit, že většina
zpětných toků) má negativní dopad na životní prostředí. V tomto případě tedy jde o
spojení ekonomické udržitelnosti podniků a ekologické či ekologicko-ekonomické
4
udržitelnosti lokality, regionu či země.
Pokud se vrátíme k nežádoucnosti zpětných toků, základní otázkou, kterou by si manažeři
podniků měli pokládat, je: proč došlo/dochází ke vzniku zpětného toku. Zodpovězení
otázky může napomoci k uplatnění opatření, které zpětné toky zcela odstraní (alespoň
stávající typ zpětných toků), zredukuje anebo minimalizuje jejich objem. Nicméně kromě
těchto důsledků může dojít i k pozitivním změnám v jiných oblastech fungování podniku
a/anebo v dodavatelsko-odběratelských vztazích. Mezi důsledky, které mohou patřit do
všech z uvedených příkladů, jsou i produktové a s nimi zcela, výrazně či okrajově
provázané procesní inovace, případně i inovace organizační. Kladení a zodpovídání
otázky, proč dochází ke vzniku zpětných toků, je možné označit za příklad neustálého
zlepšování, což je jedním z pilířů managementu kvality.
Přes uvedené skutečnosti i přes nespornou snahu podniků uplatňovat alespoň základní
prvky managementu kvality má celosvětový trend objemu zpětných toků charakter
rostoucí. Na jedné straně existuje relativně legitimní vysvětlení, mimo jiné a zejména
ekonomický růst mnoha zemí doprovázený nárůstem masovosti spotřeby a také
konkurenční boj vedoucí právě k jednomu z ústředních témat této práce, tj. k inovacím
produktů, kdy rychlost a s tím související objem uvádění nových či inovovaných produktů
na trhy neustále narůstá. Na druhé straně se vynořuje řada otázek, z nichž několik je
důležitých pro tuto práci: proč je tolik produktových inovací neúspěšných (a produkty
iniciují vznik zpětných toků)?; na základě čeho podniky inovují, z jakých informací a
poznatků vychází (když v mnoha případech jsou zákazníci s produkty nespokojeni anebo
je vrací kvůli nenaplněným požadavkům a představám)?; jak napomáhá management
kvality v řízení produktových inovací?; a slouží zpětné toky jako zpětná vazba pro
podniky v navrhování nových anebo inovovaných produktech?
Tyto otázky lze vztáhnout jak k podnikové praxi, mají tedy empirickou manažerskou
implikaci. Zároveň se ale nabízí prostor pro prozkoumání stávající úrovně poznání, tedy
otázky mají i teoretickou implikaci. Ukazuje se totiž, že v případě využívání zpětných toků
jako inspirace pro produktové inovace, nedochází k tolik požadované a pro praxi nutné
integraci poznatků. Řízení produktových inovací, management kvality a řízení zpětných
toků až na několik ojedinělých případů a i to spíše v náznacích, představuje v teorii tři
spíše samostatné oblasti zkoumání.
Tato skutečnost ovlivnila výzkumný cíl a následně i design výzkumu aplikovaný v této
práci. Práce má tak smíšený explorativně-deskriptivně-explanatorní charakter a aplikuje
logiku smíšeného výzkumu. Rámcovou výzkumnou otázkou, na kterou se autorka snažila
odpovědět, je, zda podniky využívají zpětné toky jako zpětnou vazbu pro produktové
inovace a jaké aspekty řízení, a to zejména (ale nejenom) aspekty řízení zpětných toků a
managementu kvality, charakterizují podniky, které tyto toky jako zpětnou vazbu pro
inovace produktů využívají od těch, co je nevyužívají. Poznání těchto aspektů a
charakteristik jednak obohatí poznatkovou bázi všech tří výše uvedených oblastí
zkoumání včetně integrující základny, což lze považovat za jeden z přínosů práce na
teoretické úrovni a také může inspirovat manažery podniků k zamyšlení se nad
5
stávajícími postoji a přístupy v praxi podniků, které řídí. Vzhledem k charakteru
výzkumné otázky byly použité jak metody statistické analýzy dat, konkrétně z bivariační
statistiky t-test, Mann-U Whitney a χ² a z multivariačních metod logistická regrese a
diskriminační analýza, tak metody kvalitativního výzkumu, konkrétně teoretická rešerše.
Výsledky ukazují, že mezi podniky, které zpětné toky jako inspiraci pro produktové
inovace využívají a podniky, které tak nečiní, existují rozdíly a to i rozdíly verifikované
statistickou významností. Rozdíly jsou přitom způsobené vlivem existence několika
faktorů. Jde zejména o působení skutečnosti, jak často podniky inovují produkty, zda
vnímají dopad zpětných toků více směrem ke kladným hodnotám (ziskovosti), zda a
do jaké míry vnímají nezbytnost řízení zpětných toků, zda plánují zpětné toky na
vyšší hierarchické úrovni, tj. více strategicky a zda je jejich politika zpětných toků
inovativnější než je tomu tak u podniků, které zpětné toky jako zdroje nápadů pro
produktové inovace nevyužívají.
Další přínos práce – vedle výše zmíněného - lze spatřit v poukázání na nové možnosti a
cesty zkoumání, jak v rámci teorie řízení inovací (v tomto případě zejména v otázce
zdrojů inspirace pro generování nápadů co a jak inovovat v případě produktů), tak
v rámci teorie managementu kvality (zejména ve smyslu užšího propojení s dalšími
dvěma oblastmi), a v neposlední řadě i v rámci teorie řízení zpětných toků (obzvláště co
se týče posouvání hranic stávajících přístupů, kdy převažuje chápání řízení zpětných toků
jako logistického problému, směrem k jiným, i zcela odlišným, oborům).
Práce je rozdělena na několik částí. V úvodní části je pozornost věnována zdůvodnění
řešeného problému, vymezení cílů práce a naznačení přístupů k řešení. Jsou také
přiblíženy základní pojmy, které jsou dále v práci využívány. Druhá část práce je věnována
teoretické rešerši, jejíž stěžejním cílem je poukázat na možnosti a nutnost propojení
poznatků z již zmiňovaných tří oblastí. Třetí část práce obsahuje metodiku řešení
výzkumného problému, které aplikace je posléze uvedena v další části věnované
výsledkům výzkumu. Poslední části práce obsahují sumarizaci výsledků, diskusi nad
limitujícími faktory použitého přístupu a možnostmi pro další výzkum, jako i závěr práce.
Abstract
Habilitation thesis deals with the topic of reverse flows that arise both in the internal
business environment and in supplier - customer relationships. Much of the reverse
flows emerge due to problems with quality of products and quality of processes related
to the production and supply of products to customers functioning as another chain in
the supply chain and / or due to the neglect of the "voice of the customer " (including
internal customers) and experience of partners who distribute products towards to the
customer.
Reverse flows may represent a significant source of knowledge and act as a source of
inspiration for product innovation, not omitting process innovation as well. From the
management point of view on this issue several business functions come together which
integration in terms of achieving the desired efficiency and effectiveness of business
6
processes is more than necessary. In particular - among other things - on new product
development, quality management and control forward and reverse flows.
Reverse flows in business practice are not desirable - in other words, the objective of the
company is NOT to create reverse flows, on the contrary and if they occur, to minimize
them. Undesirability of reverse flows resulting from the clear fact, namely the forward
nature of the enterprise value creation processes associated with the primary objective
of the company and representing the essence of an enterprise that is value creation for
the customer. Although the management of reverse flows, as shown by empirical
research, can lead to value creation, these flows pose negative impacts to the forward
processes, reduce the value created in the framework of implemented forward
processes, consuming part of the enterprise resources, which were a priori designed for
forward processes and in many cases require new or additional resources that are
difficult to be scheduled due to the problematic determining of origin, time of
occurrence, the volume and nature of reverse flows etc.
The negative impact of reverse flows can be seen also in the indicators related to the
economic success of companies and their competitiveness. The above-mentioned
demands on resources have cost effect, affecting both total profit and profitability of
invested resources. Many of reverse flows related to customer dissatisfaction or with
not meeting their requirements, which do not necessarily correspond with
dissatisfaction. Part of reverse flows (although from a certain point of view, which
represents the particular transport mode, it can be said that most of reverse flows) has a
negative impact on the environment. In this case it stands for the connection of
economic and ecological sustainability of the locality, region or country.
If we return to the above mentioned undesirability of reverse flows, the basic question
that corporate managers should ask is: why reverse flows emerge? Answering question
may help to apply measures that eliminate reverse flows completely (at least the current
type of reverse flows ), will minimize or reduce their volume, but in addition to these
consequences also some positive changes in other areas of the company and / or the
supplier-customer relationships can come up. Product and corresponding process
innovation, or even organizational innovation may belong to all of these examples.
Asking and answering question why reverse flows emerge can be described as an
example of continuous improvement, which is one of the pillars of quality management.
Despite these facts and despite the undoubted efforts of enterprises to apply the basic
elements of quality management reverse flows have the worldwide trend character of
continuous growth. On the one hand, there is a relatively legitimate explanation,
including particularly economic growth in many countries, accompanied by a rise in the
consumption of the mass consumption and the competition which leads just to one of
the central themes of this work, ie. to product innovation when the speed and the
associated volume of new or upgraded product introduction into the market is
constantly growing. On the other hand, a number of other issues, several of which are
important for this work, origin, among all for instance questions like: why are so many
failed product innovations ( and products that initiate the creation of reverse flows)? ;
based on what companies innovate their offering, which information and knowledge
7
they proceed from (when in many cases customers are dissatisfied with the product
and/or they return products due to unfulfilled needs and wishes)?; how quality
management helps to product innovation?; and do reverse flows serve as feedback for
companies in the design of new or upgraded products?
These questions can be referred to business practice and therefore they have empirical
managerial implications. At the same time there is a space for exploring the current level
of knowledge, so the questions introduced above can have theoretical implications as
well. Some evidence shows that in the case of the use of reverse flows as inspiration for
product innovation, there is lack of desired and necessary practice for the integration of
knowledge. Managing product innovation, management quality and management of
reverse flows, up to a few isolated cases, presents the theory of three rather separate
areas of study.
These facts affected the research objective and subsequently applied research design in
this work. The work is mixed exploratory - descriptive - explanatory in nature and
applies the logic of mixed research. Framework research question, to which the author
tried to answer, is: whether companies use reverse flows as feedback for product
innovation and what aspects of management, especially (but not only) aspects of reverse
flows and quality management characterize the enterprises that use these flows as
feedback for product innovation unlike those enterprises which do not do it.
Understanding these aspects and characteristics on the one hand enhance information
and knowledge based on all three of these exploration areas, including integrating base,
which can be considered as one of the benefits of this thesis on a theoretical level and
may also inspire managers of enterprises to reflect on the current attitudes and
approaches to the practice of companies that they manage. Due to the nature of the
research questions methods of statistical analysis, namely univariate analysis, bivariate
statistics: t -test, Mann-Whitney U and χ ² and multivariate logistic regression and
discriminant analysis as well as qualitative research methods, namely theoretical review
were applied. The results show that among the enterprises that use reverse flows as
inspiration for product innovation unlike those that do not, there are differences, and
even differences verified with statistical significance. The most influencing factors are:
the frequency of product innovation, perception of necessity to manage reverse flows
and perception of the reverse flows impact on the profitability, reverse flows policy
innovativeness and quality of reverse flows planning.
Another contribution of the work - in addition to the above mentioned - can be seen in
referring to new possibilities and avenues of exploration, both in the theory of
innovation management (in this case, in particular on the sources of inspiration for
generating ideas about what and how to innovate the products) and in the theory of
quality management (especially in terms of closer integration with the other two areas ),
and not least in the context of theory of reverse flows management (especially in terms
of pushing the limits of existing approaches, the prevailing understanding of the
management of reflows as a logistical problem, toward others, and completely different,
fields).
8
The work is divided into several parts. In the first part attention focuses on the
justification of the problem, defining the objectives of the work and to indicate
approaches to solutions. Also basic concepts that are used later in the work are
described. The second part is devoted to theoretical research, which core objective is to
show the possibility and necessity of linking knowledge of the above-mentioned three
areas. The third part contains the methodology of the research problem, which
application is then presented in the next section presenting results of the research. The
last part contains a summary of the outcomes, discussion of the limiting factors of the
approach and the possibilities for further research, as well as the conclusion.
Klíčová slova
Zpětné toky, řízení zpětných toků, zpětná/reverzní logistika, inovace, produktové inovace,
řízení inovací, zdroje nápadů/inspirace pro inovace, management kvality
Keywords
Reverse flows, reverse flows management, reverse logistics, innovation, product
innovation, innovation management, idea sources/inspiration for innovation, quality
management
9
Prohlášení
Prohlašuji, že jsem habilitační práci Řízení zpětných toků a management kvality - zpětná
vazba pro produktové inovace vypracovala samostatně a uvedla v ní všechny použité
literární a jiné odborné zdroje v souladu s právními předpisy, vnitřními předpisy
Masarykovy univerzity a vnitřními akty řízení Masarykovy univerzity a Ekonomickosprávní
fakulty MU.
V Brně dne 30. prosince 2013
vlastnoruční podpis autora
10
Poděkování
Na tomto místě bych ráda vyjádřila své poděkování vedoucímu Katedry podnikového
hospodářství ESF MU panu profesorovi Ladislavu Blažkovi za veškerou podporu nejenom
při zpracování této práce, ale i v průběhu mnoha let mé profesní kariéry, kolegovi Ing.
Viktorovi Kulhavému, Ph.D. za inspiraci svým výzkumem, své rodině za trpělivost,
partnerovi Staňovi jak za trpělivost, podporu, tak i za jazykovou korekturu a přátelům a
známým za držení palců. Mé velké poděkování patří obzvláště kolegovi a
spolupracovníkovi docentovi Radoslavu Škapovi za veškeré rady, povzbuzování, pomoc,
ochotu a trpělivost, kterou mi věnoval dlouhá léta a doufám, že zůstane i nadále mým
spolupracovníkem a nejenom pouhým kolegou.
11
Obsah
Úvod....................................................................................................................................13
1. Zdůvodnění řešené problematiky ..............................................................................13
2. Cíle práce a výzkumné otázky...................................................................................17
3. Přístupy k řešení a struktura práce.............................................................................17
4. Základní pojmy.........................................................................................................19
1 Zpětné toky......................................................................................................................22
1.1 Definice a vymezení zpětných toků.........................................................................22
1.2 Důvody vzniku zpětných toků a řízení inovací........................................................33
1.3 Hybné síly řízení zpětných toků..............................................................................38
1.4 Bariéry řízení zpětných toků ...................................................................................44
1.5 Způsoby nakládání se zpětnými toky.......................................................................48
1.6 Řízení zpětných toků a zdroje .................................................................................59
1.7 Politika a strategické řízení zpětných toků...............................................................68
1.8 Zpětné toky a zpětná vazba (feedback.....................................................................70
1.9 Zpětné toky a měření výkonnosti ............................................................................76
2. Management kvality.......................................................................................................82
2.1 Vymezení managementu kvality a definice kvality..................................................82
2.2 Systémy managementu kvality................................................................................92
2.4 Modely, metody a techniky managementu kvality.................................................104
2.5 Management kvality a řízení zpětných toků – rešerše poznatků.............................110
2.6 Management kvality a inovace..............................................................................112
3. Řízení inovací................................................................................................................114
3.1 Definice inovací....................................................................................................114
3.2 Klasifikace a typy inovací.....................................................................................119
3.3 Produktové inovace a tvorba nových produktů......................................................124
3.4 Inovační proces, vývoj nových produktů a podněty pro inovace............................131
3.5 Zdroje nápadů pro produktové inovace .................................................................141
12
4. Koncepční a teoretický rámec řešené problematiky ...................................................149
4.1 Konceptualizace předpokladů využití zpětných toků pro produktové inovace –
teoretická východiska .................................................................................................150
5. Metodika zpracování práce..........................................................................................152
5.1 Úvod k metodice a design výzkumu......................................................................152
5.2 Proces průzkumu ..................................................................................................154
5.3 Charakter a cíl kvantitativního průzkumu..............................................................157
5. 3 Metody kvantitativní analýzy dat .........................................................................165
6. Výsledky empirického průzkumu................................................................................169
6.1. Výsledky deskriptivní univariační analýzy...........................................................169
6.2 Výsledky bivariační analýzy .................................................................................184
6.3.Výsledky diskriminační analýzy ...........................................................................197
6.4 Výsledky logistické regrese...................................................................................201
Diskuze, omezení, implikace a návrhy pro další výzkum a závěry.................................209
Diskuze ......................................................................................................................209
Omezení práce............................................................................................................212
Implikace a návrhy pro další výzkum a závěry práce...................................................214
Zdroje ...............................................................................................................................219
Seznam obrázků, grafů, tabulek a příloh ........................................................................257
Přílohy...............................................................................................................................261
Příloha č. 1: Ishikawův diagram na příkladu maloobchodního řetězce Asda...............261
Příloha č. 2: Dvě dimenze kvality ...............................................................................262
Příloha č. 3: Rozdíly v dimenzích mezi „big Q“ a „little Q“........................................263
Příloha č. 4: Kovarianční matice diskriminační analýzy..............................................264
13
Úvod
1. Zdůvodnění řešené problematiky
Habilitační práce se zabývá problematikou využívání zpětných toků jako zpětné vazby pro
inovace v podnicích. Primárně je pozornost věnována inovacím produktovým, nicméně
tyto inovace je potřebné často řešit spolu s inovacemi jiného typu. Zorným úhlem řešení
tohoto tématu je management kvality. Jedním z důvodů, proč zpětné toky vznikají, je totiž
právě nedostatečná kvalita. Tato zobecňující skutečnost zahrnuje jednak mnoho dimenzí
či podob kvality a také řadu dílčích důvodů souvisejících se vznikem nekvality,
vycházejících mimo jiné ze stávajícího managementu kvality a managementu zpětných
toků v podnicích, jakož i managementu jiných „oblastí života“ podniku, a to jak na úrovni
vrcholového managementu (např. strategie a politiky, otázka formalizace řízení, postojů
vrcholového managementu apod.), tak na úrovní funkční, zejména ve smyslu tzv.
primárních funkcí (např. obstarávání vstupů, vztahy s dodavateli, navrhování a vývoj
nových produktů, produkce, dodávání produktů, vztahy se zákazníky), ale i funkcí
podpůrných1 (např. existující bariéry finančního řízení, řízení lidských zdrojů,
informačních systémů atd.). Vztahy s dodavateli a vztahy se zákazníky jsou příklady
propojení podniku s jeho prostředím, které také může sehrávat důležitou roli jak pro
charakter managementu kvality (např. nutnost disponovat certifikací ISO 9001, 9004,
14001 apod.), tak pro využití zpětných toků pro tvorbu nových produktů (například
nutnost recyklovatelnosti součástí produktů daná legislativou). Tvorbu nových produktů
s využitím zpětných toků i management kvality je tak nutné vnímat z pohledu moci,
legitimity a naléhavosti, kterou jednotliví stakeholdeři pociťují a projevují, resp. uplatňují
(Mitchell a kol., 1997).
Objem zpětných toků, zejména zpětných toků produktů, obalů a odpadu v posledních
desetiletích dramaticky narůstá jako důsledek růstu spotřeby, vyvolané jak růstem
kupní síly v mnoha zemích světa, tak i dalšími hybnými sílami. Mezi ně patří mimo jiné
liberalizace trhů, která spolu s nárůstem globalizace umožňuje obchodovat s produkty
zajímavými pro zákazníky kvůli svému zahraničnímu původu anebo kvůli atraktivnosti
nízkých cen, dosažených vynaložením nižších nákladů v jiných zemích (McKinsey, 2011).
Jenom v roce 2007 se ve Velké Británii vrátily produkty od zákazníků směrem
k dodavatelům na maloobchodním trhu v hodnotě 5,75 miliard liber, ve stejném roce
náklady maloobchodníků a výrobců souvisejících se zpětnými toky produktů činily
podle odhadu cca 100 miliard amerických dolarů. Mezi důvody existence těchto čísel lze
zařadit neustále se snižující kvalitu produktů, zkracující se životní cyklus produktů i
liberální politiku vracení produktů ze strany maloobchodníků (Bernon, Rossi a Cullen
2011; Rogers, Lembke a Bernardino, 2013; van Iwaarden, 2006). Růst spotřeby je
způsoben i zvyšujícím se konkurenčním bojem (i kvůli otevřenosti velké části světových
národních ekonomik, z nichž některé i podporují export domácích produktů), nárůstem
využívání různých marketingových a zejména komunikačních praktik podniky, i kvůli
1 V kontextu hodnotového řetězce Michaela Portera (Porter, 1994)
14
využívání nových distribučních cest, které usnadňují nakupování (e-commerce) (Bernon
a Cullen, 2007). Na spotřebitelských trzích je to právě on-line nakupování a legislativní
úprava ochrany spotřebitele například v zemích Evropské unie (právo vrátit dodané
zboží do 14 dnů od data dodání) a/anebo politika podniků umožňující produkty vrátit
bez jakéhokoliv důvodu – tzv. liberální „vratná“ politika (a v tomto případě ne pouze
v prostředí e-commerce), které představují pravděpodobně největší stimul pro růst
zpětných toků (Bernon, Rossi a Cullen, 2011). Již v roce 1999 uváděli Rogers a TibbenLembke,
že až 50% časopisů a cca 30% knih, pohlednic a produktů prodaných
prostřednictvím katalogů se vrací zpět dodavatelům na trhu Spojených států amerických
(dále také USA) (Rogers a Tibben-Lembke, 1999). Hodnota produktů, které se stanou
součástí zpětných toků z různých důvodů, se pouze v USA pohybuje ve stovkách miliard
dolarů2 (Stock a Mulki, 2009).
Zpětné toky pro podniky představují spíše problém, kterým se musí zabývat. Ačkoliv
mnohé podniky jsou schopny ze zpětných toků získávat určitou hodnotu, nelze tvrdit, že
zpětné toky jsou cílem, který manažeři sledují (kromě těch podniků, pro které jsou zpětné
toky jiných podniků primárním vstupem pro jejich produkci – například podniky, kterých
podnikání je spojeno s recyklací určitých materiálů a produkcí recyklátů anebo produktů
z těchto recyklátů). I pro podniky, které dokáží ze zpětných toků získat určitou hodnotu,
znamená věnovat těmto tokům péči i vynaložení nákladů. Pokud hodnotu nejsou schopny
získat, zpětné toky pro ně představují pouze nákladové položky v účetnictví, resp. růst
výšky částek na těchto položkách. Nejvíce takto zatěžuje podnik odpad.
Zpětné toky by ale kromě toho, že představují pro podniky problém (např. Trebilcock,
2001; Dutta, 2012), měly být i nositelem informace, naznačující, že se děje něco, co je
mimo cíle a záměry podniku (Genchev a kol., 2010). Zpětné toky zastupované produkty,
případně i obaly, které se stávají součásti zpětných toků a nepatří mezi obaly vratné, by
tedy měly být nositelem informace i pro produktové inovace a procesy přímo či nepřímo
spojené s těmito inovacemi, mezi které patří také procesy týkající se managementu
kvality. Jedna z definic zpětných toků (přiblížené v subkap. 1.1) ovšem vymezuje jako
jeden typ zpětných toků i samotné informace. Toto je důležitý bod zejména pro inovaci
služeb, ve kterých hmotný prvek může i zcela chybět.
Přes jasnou dominanci důvodu nekvality pro vznik zpětných toků, které příčiny by měly
být zohledněny mimo jiné při navrhování nových produktů, akademici, kteří se věnují
zpětným tokům, se aspekty managementu kvality a aspektům inovací (jak produktových,
tak i jiných) zabývají spíše ojediněle a pokud ano, existující poznatky se týkají velmi úzce
zaměřených nebo specifických oblastí (mezi příklady patří několik článků
s matematickými modely opírající se o adaptaci jedné z metod managementu kvality –
Quality Function Deployment – využívané pro navrhování produktů – viz blíže Gupta a
Nukala, 2006; Lee, 2009). Implicitně lze nalézt spojení mezi výstupy z managementu
kvality a produktovými inovacemi v rámci řízení zpětných toků v případě rozhodování o
2 Přesné statistiky za jednotlivé země neexistují. Částky, které jsou publikované a tedy dostupné
veřejnosti, jsou většinou odhady, vycházející z různých zdrojů informací, mimo jiné také ze spíše
ojedinělých empirických výzkumů.
15
recyklaci a podobných výrobních procesech týkajících se vstupů ze zpětných toků.
Implicitní náznaky znamenají, že se v dostupných publikacích neřeší nutnost
produktových inovací (a souvisejících procesních, resp. jiných typů inovací) – ty jsou
považovány za dané. Témata, související s inovací produktů jsou tak zkoumána odděleně
od témat, zabývajících se reverzní logistikou, případně logistikou jako takovou (Lau a kol.,
2004). Zpětné toky totiž jsou těžištěm zájmu především, či spíše výlučně, oblasti, pro
kterou převažují názvy: zpětná anebo reverzní logistika, reverzní supply chain
management, management zpětných toků (volně přeložený termín pro anglický originál
„return(s) management“) a odvozeniny těchto pojmů.
Výše uvedenou absenci nezájmu o poznatky z managementu kvality pro řízení zpětných
toků je možné zopakovat i v případě opačném, tj. přístupu ze strany teoretiků, věnujících
se problematice managementu kvality vůči propojení s poznatky řízení zpětných toků.
Návrh a produkce produktu, který splňuje požadavky na kvalitu včetně zakomponování
specifických nároků na kvalitu přepravy a manipulace v případě hmotných produktů,
může přitom zabránit či eliminovat vznik a množství zpětných toků produktů, zabránit
potenciálně zvýšeným nákladům souvisejících s nutností řešit zpětné toky (Terreri, 2010)
a eliminovat nespokojenost zákazníků a s tím související negativní následky (reklamace,
stížnosti, ztráta zákazníků, poškození pověsti atd.).
Stávající přístupy teoretiků, kteří se věnují různým otázkám zpětných toků, vycházejí
z konstatování, že zpětné toky vznikají a jejich objem ve všech zemích narůstá. Pozornost
potom soustřeďují na různé otázky související s problémy, jak řešit a řídit zpětné toky (De
Brito, 2003a, Fernández, 2005; Rogers a Tibben-Lembke, 2001), například i
prostřednictvím zavedení infomačních a komunikačních technologií do řízení (např.
Kokkinaki a kol., 2004; Daugherty, Richey a Genchev, 2005), navrhování matematických
modelů pro výpočty například kapacitních ukazatelů, flexibility procesů (např.
Fleischmann a kol., 1997) apod. Popisují případy správné praxe, jak lze hmotné zpětné
toky využít pro získání hodnoty anebo snížení nákladů (například recyklací, využitím
součástí a materiálů, zavedením opatření pro zkrácení času operací v rámci zpětných
toků) (Stock, 1998; De Brito, Dekker a Flapper, 2004; Mollenkopf a Closs, 2005; Kumar a
Putnam, 2008), jak zvýšit spokojenost a loajalitu zákazníků prostřednictvím úprav
politiky zpětných toků3 (Rogers a kol., 2002), ale informační hodnota, využitelná pro
zabránění anebo omezení vzniku zpětných toků, je zcela opomíjena. Pokud ji lze nalézt,
tak pouze v opatrných a velmi vágních náznacích (např. Stock a Mulki, 2009, s. 33 uvádí:
„Better understanding of issues related to product returns can also help identify areas in
manufacturing or marketing where corrective actions might be necessary“; a dále odkazují
třemi větami na výzvu Reverse Logistics Executive Council,4 týkající se potřeby „vyhýbání
se“ zpětným tokům).
3 Podnětnou diskuzi nad anglickými pojmy v oblasti zpětné anebo tzv. reverzní logistiky a obtížemi,
spojenými s nalezením českých ekvivalentů i nastínění možnosti, jak lze v českém prostředí chápat tzv.
return policy, tj. v této práci chápáno jako politika zpětných toků, nabízí Škapa (2012)
4 Reverse Logistics Executive Council je americká nezisková organizace, které cílem je mimo jiné vytvářet
nejlepší praktiky v reverzní logistice. Blíže: http://www.rlec.org/
16
Pokud se zastavíme u směřování řízení zpětných toků, pro oba zorné úhly řešené
problematiky v této práci (tedy management kvality a řízení inovací) je nutné uvést, že
prakticky všechny publikované práce (články v populárně-naučných periodicích, články
anebo jiné publikace a výzkumné zprávy profesních organizací anebo poradenských
společností, učebnice, monografie, vědecké články apod.), které souvisí se zpětnými toky,
se týkají zpětných toků vzniklých mimo hranice podniku a až na ojedinělé případy jde o
zpětné toky ve vztahu zkoumaný podnik (podniky) a jeho dopřední (forward) distribuční
kanály. Chybí tak potenciální specifika řízení zpětných toků vůči článkům v dodavatelském
řetězci směrem k podniku (podnikům) a až na ojedinělé případy5 se akademici o zpětné
toky vznikající v interním prostředí podniku, které mimochodem velmi úzce souvisí
s managementem kvality, nezajímají. V době, spojené se značnou koncentrací podniků,
s růstem nadnárodních společností, s expanzí na zahraniční trhy, fragmentací výrobních
procesů a přibližováním se k zákazníkovi, což znamená nárůst mezipodnikových toků
surovin, materiálů, součástek, dílů, celků, produktů, obalů, ale i odpadu a zcela evidentní
nutností zabývat se zpětnými toky v interním prostředí, je tato absence až zarážející a
zároveň je velkou výzvou pro empirický výzkum. Na druhou stranu je nutné zmínit jedno
z možných vysvětlení, kterým je teoretická báze zkoumání zpětných toků, jíž je reverzní
logistika, primárně zaměřena na externí prostředí a dodavatelský řetězec zacílený na toky
směrem k zákazníkovi a zpět.
V habilitační práci jsou jako zpětné toky vnímány nejenom ty toky, které vznikají
v dodavatelsko-odběratelských vztazích, resp. v rámci dodavatelského řetězce (směrem od
podniku k dodavateli, od zákazníka k podniku, resp. od přepravců k podniku), ale také
toky, které vznikají v rámci interních procesů podniku. Jde o další opomíjenou oblast ze
strany teorie z pohledu poznání, jak jsou tyto zpětné toky využívány pro inovace
produktů.
V práci je používaný většinou pojem produkt, který označuje nejenom hmotný produkt,
ale také službu. Pokud bude z důvodu potřeby lepší srozumitelnosti anebo jako vyplývající
z kontextu nutné oddělit služby od hmotných produktů, čtenář se setká s oběma pojmy.
Konkretizace a vysvětlení tohoto přístupu bude uvedeno v textu teoretické rešerše.
Stěžejním důvodem je ale jeden z předpokladů řešených v práci, kterým je očekávání, že
podniky služeb se budou vyznačovat určitými odlišnostmi v řízení inovací a tvorbě
nových produktů, v řízení zpětných toků a v managementu kvality. Zpětné toky služeb
jsou totiž další oblastí, na kterou se začíná soustřeďovat pozornost teoretiků až
v posledních několika letech (z důvodu převládajícího přesvědčení o vlivu nehmotnosti
služeb a předpokládané neexistenci zpětných toků ve službách) a také v tomto případě
chybí empirické poznatky a teoretická znalostní základna.
Mnozí zástupci praxe i akademici z oblasti řízení zpětných toků upozorňují na nutnost
integrace vícero funkcí v podnicích (mimo jiné de Brito, 2003b a např. Mollenkopf a Closs,
2005 zdůrazňují zejména propojení logistiky a marketingu). Podobné výzvy lze nalézt
5 ve kterých je tato problematika uvedena spíše v podobě poznámky a/anebo upozornění (viz např.
Dekker a kol. (eds.), 2004; Moore, 2005; Cullen, Bernon a Grost, 2010 apod.)
17
mezi akademiky zkoumajícími problematiku inovací (mj. Gopalakrishnan a Damanpour,
1997). Nedostatek koordinace mezi různými podnikovými funkcemi, který lze nazvat
symptomem vzniku zpětných toků, zdůrazňují Russo a Cardinali (2012). Reverzní
logistika je součástí logistického systému podniků, zpětné toky by tedy měly být řízeny
tak, aby napomohly k efektivnosti a účelnosti v souladu s přesvědčením Pernici (2007, s.
92), konkrétně korespondovat s ideou, že „logistický systém firmy má podporovat celkovou
strategii firmy“.
2. Cíle práce a výzkumné otázky
Z výše naznačených problémů vychází cíle práce, které jsou také obsaženy v dále
uvedených výzkumných otázkách. Rámcovým cílem práce je získat poznatky o
vybraných aspektech řízení a chování podniků v případě využívání zpětných toků
pro tvorbu nových produktů (produktové inovace) se zohledněním implementace
vybraných prvků managementu kvality.
Základní výzkumné otázky jsou formulovány takto:
Kromě poznatků získaných zodpovězením uvedených výzkumných otázek je cílem práce
vytvořit také teoretický rámec pro implementaci poznatků managementu kvality
pro využití zpětných toků v procesu tvorby nových produktů, resp. pro řízení jiných
typů inovací a zaplnit tak část naznačené poznatkové mezery. Tento cíl vychází
z vnímané potřeby integrace alespoň části poznatků víceméně oddělených teoretických
oblastí. Testování navržených přístupů ale není součástí práce – takový krok v metodice
zpracování práce by vyžadoval několik let ověřování funkčnosti. Z tohoto důvodu mohou
výstupy poznatkového rámce sloužit jako inspirace pro další empirické výzkumy
případných pokračovatelů v řešeném tématu.
3. Přístupy k řešení a struktura práce
Metodika řešení uvedeného výzkumného problému reflektuje absenci teoretických
poznatků, které se týkají využívaní zpětných toků pro produktové inovace (resp. i jiné
typy inovací) a absenci poznatků, vztažených k propojení teorie managementu kvality a
1. Využívají podniky zpětné toky jako inspiraci pro produktové inovace? Pokud
ano, jaké typy zpětných toků pro tento účel využívají?
2. Existují styčné body mezi řízením produktových inovací a řízením zpětných
toků?
3. Jakou souvislost lze najít mezi řízením zpětných toků a managementem
kvality?
4. Existují rozdíly mezi podniky, které zpětné toky využívají jako inspiraci pro
produktové inovace a podniky, které tyto toky jako inspiraci nevyužívají? Pokud
ano, v čem?
18
řízení zpětných toků. Přístupy k řešení tématu tak mají charakter kombinace výzkumných
strategií využívající metody explorativního, deskriptivního a explanatorního výzkumu
(blíže kap. 5). Absence teoretických zdrojů, které se věnují zkoumané problematice,
svým způsobem novost řešeného tématu a zároveň očekávání, že realita praxe podniků se
s daným problémem již setkává a manažeři tak jsou nuceni problém určitým způsobem a
v určitém rozsahu řešit, vedla také k nutnosti získat převahu poznatků z empirického
výzkumu. Smíšený charakter výzkumu, tj. kombinace kvalitativního a kvantitativního
přístupu sběru dat zároveň umožnil propojení výstupů z literární rešerše a výstupů
z empirického výzkumu. Přístupy k řešení tak kopírují situaci, na kterou upozorňují
v souvislosti se zkoumáním reverzní logistiky Verstrepen a kol. (2007). Empirické
průzkumy, které mají charakter kvantitativního, resp. kvantitativně-kvalitativního
dotazování na jedné straně a teoretické rámce, resp. budování teorie se věnující práce jsou
dle jejich průzkumu v minoritním zastoupení. Na nedostatek empirických dat o řízení
zpětných toků, resp. reverzní logistice poukazují mj. také Stock a Mulki (2009)
Inovace produktů je procesem, kterým se pouze zdánlivě zabývají zcela a pouze úzce
zaměření specialisté v případě větších podniků z útvarů, nejčastěji nazývaných vývoj
anebo výzkum a vývoj apod. Stimuly a potřebné informace, zda, co, jak, kdy, a
také z jakých zdrojů inovovaný produkt posléze vyrábět (anebo tvořit), většinou přichází
z jiných zdrojů či míst. Pokud tomu tak není (což samozřejmě může nastat), dochází k tzv.
marketingové myopii, kterou popsal v roce 1960 Levitt (viz také subkap. 2.1.3).
Struktura práce
Teoretická rešerše začíná problematikou zpětných toků a jejich řízení. 1. kapitola se
zaměřuje na vymezení obsahu zpětných toků, důvodů vzniku, hybných sil zájmu o řízení
zpětných toků, způsobů a možností nakládání se zpětnými toky a uvedení dalších
stěžejních aspektů jejich řízení, souvisejících s cíli práce, je realizováno optikou možnosti
propojení s řízením inovací a managementem kvality. Obsahově je nejrozsáhlejší, protože
poznatky v ní obsažené jsou pro dosažení cílů práce primární a na ně navazují poznatky
z dalších oblastí zájmu. 2. kapitola se věnuje vybraným poznatkům managementu kvality,
které se úzce dotýkají produktových inovací, resp. procesu navrhování nových produktů.
Představuje souhrn základních a zásadních principů managementu kvality, jež jsou
zaměřeny zejména na uvedenou oblast. Záměrem autorky v této kapitole je zdůraznit
problematiku produktových a do určité míry i jiných druhů (dále také typů) inovací
z pohledu poznatků managementu kvality a vyzdvihnout stěžejní styčné body zejména
v podobě výběru metod, technik a nástrojů, které jsou v poznatkové bázi managementu
kvality k dispozici. 3. kapitola obsahuje přehled poznatků o inovacích, produktových
inovacích, řízení inovačního procesu a zdrojů nápadů pro inovace. 4. Kapitola
představuje koncepční rámec zkoumané problematiky, sestavený jak pro empirickou část
práce, tak pro návrhy pro další výzkum. V 5. kapitole je uvedený metodický postup pro
empirickou část práce. Ta je spolu s výsledky analýz a vyhodnocení výsledků zpracování
dat a poznatků součástí 6. kapitoly. Práci uzavírá diskuze nad výsledky, omezeními,
implikacemi výsledků a návrhy dalšího možného směřování výzkumu.
19
Pro zpracování empirických dat byla využita kombinace kvantitativního a kvalitativního
přístupu s dominující převahou výstupů z kvantitativní statistické analýzy dat u empirické
části. Pro získání odpovědí na výzkumné otázky autorka využila pro analýzy doposud
nezpracovaná data, která byla získána na konci roku 2012 a v průběhu roku 2013 v rámci
realizace specifického výzkumu MUNI/A/0762/2012, specifického výzkumu
MUNI/A/0905/2010-2012 a grantového projektu Grantové agentury ČR GA13-14704S.
4. Základní pojmy
V textu práce se využívá několik základních pojmů a konstruktů, jejichž používání je
potřebné vysvětlit na začátku práce, jelikož rozdílné poznatky čtenářů této práce můžou
vést k určitému nepochopení používání pojmů v této práci.
Autorka se snažila vypořádat se s problémem, jak uchopit pojmy řízení a management
v konstruktech, které zastupují tři stavební kameny práce a které lze chápat jako
synonyma. Jde o „řízení zpětných toků“, „management kvality“ a „řízení inovací“. Rešerše
publikací v českém jazyce ukázala, že kromě prvního z uvedených neexistuje konsenzus a
bohužel ani vysvětlení, proč autoři použili právě ten pojem, který použili. Autorka se
domnívá, že jde jednak o důsledek preference autorů a také o důsledek využití zdrojů, ze
kterých autoři vycházeli. Jde tedy o nezdůvodněné používání slova management a slova
řízení, v některých případech i obou termínů v jedné publikaci. Jedno z vysvětlení uvádí
Konečný (1998) – tradičně zaužívaný český pojem „řízení“ byl přílivem nových
cizojazyčných publikací od začátku 90. let 20. století nahrazovaný anglickou verzí
„management“, přičemž „řízení“ je často považováno za přímý překlad se stoprocentním
pokrytím chápání obsahu pojmu management.
Nejjednodušší rozhodování bylo v případě řízení zpětných toků. Tento pojem do českého
prostředí zavedl Doc. Škapa, se kterým autorka řadu let spolupracuje na společném
výzkumu. U managementu kvality, u kterého došlo historickým vývojem k určité
zvláštnosti, kterou je využití „nového“ (management místo řízení) a spojení se „starým“ –
převážná část publikací, které jsou k dispozici v českém jazyce, totiž stále používá pojem
„jakost“, a to přes již několik let existující nový překlad řady norem ISO 9000, ve kterém
český překlad „quality“ byl změněný z jakosti právě na kvalitu (včetně osvěty tohoto
kroku), se autorka přiklonila k tomuto konstruktu, tj. „management kvality“. V případě
inovací se v českém prostředí používá jak pojem management, tak řízení (jde ale pouze o
odhad autorky na základě zběžného průzkumu obsahu knihovních fondů na toto téma
v několika českých univerzitních knihovnách). Vzhledem k neexistenci konsenzu ohledně
používání jediného pojmu, nicméně i vzhledem k určité implicitně vnímané převaze u
publikací vydaných v českém jazyce se autorka rozhodla používat termín „řízení“.
Dalším terminologickým problémem byla obtížnost přeložit do češtiny některé termíny ze
tří tematických okruhů, zakomponovaných do této práce, kdy neexistuje český ekvivalent
plně pokrývající skutečný obsah významu v anglickém originále. Většina publikací a
zejména vědeckých publikací je uvedena v jazyce anglickém a vzhledem k nutnosti doplnit
poznatkové penzum v češtině, bylo nutné původní zdroje využít. Z tohoto důvodu jsou
v textu práce uvedeny také původní termíny, v některých případech jsou uváděny také
20
citace v originálním jazyce zdroje, tak, aby čtenář nebyl ochuzen o možné významové
posunutí způsobené přes veškeré snahy autorky překladem. Tam, kde si autorka byla jista
anebo pojmy, případně celé definice již v českých publikacích existují (byť jsou známé
pouze omezenému okruhu zainteresovaných stran), byly použity již české termíny.
Produkt
Juran (v Juran a kol., eds.,1998) považuje za produkt výstup z jakéhokoliv procesu a
takto je vnímaný i v této habilitační práci. Toto pojetí produktu vychází z tzv. „Big Q“,
tedy „velkého Q (velké kvality), což označuje posun ve vnímání kvality od tzv. „little Q“
(malé kvality) v mnoha dimenzích v 80. letech 20. století. Dimenze jsou uvedeny
v příloze č. 2. Každý produkt má určité charakteristické znaky – atributy, což jsou
technologické vlastnosti, navržené pro uspokojení potřeb zákazníků. U služeb může
mezi takovéto technologické vlastnosti patřit například rychlost dodání. Přehled
atributů pro zpracovatelské podniky a podniky služeb, které navrhl Juran, jsou uvedeny
v Příloze č. 3. Lze konstatovat, že tyto atributy představují tzv. technickou dimenzi
služeb (a jejich kvality), tedy to, co zákazník v interakci s dodavatelem služby dostává
(na rozdíl od funkční dimenze, která představuje to, jak zákazník službu dostává).
Podobně to, co zákazník dostává, nazývají Parasuraman a kol. „vztažené k výstupu“ a
funkční kvalitu označují jako „vztaženou k procesům“ (Grönroos, 2007).
Za produkt je považovaný také obal (primární, nikoliv manipulační či přepravní) i odpad,
nicméně určitá specifika obou součástí produktu, které mají význam pro řízení zpětných
toků a tuto práci jsou rozvedeny dále v práci, viz blíže kap. 1.1.1 a 1.1.2.
Zpětný tok
Také tomuto pojmu bude věnován text jedné subkapitoly (1.1), na tomto místě je tedy
uvedeno pouze rámcové a shrnující vymezení. Zpětné toky lze charakterizovat jako toky
produktů v určité fázi životního cyklu, obalů (primárních, pokud jsou oddělitelné od
produktu, sekundárních a terciárních), odpadu, materiálů, surovin, výrobních či
produkčních, resp. provozních zásob, komponentů, dílů či součástek, souvisejícího toku
informací a peněz, které se vrací z (od) určitého článku v dopředném hodnototvorném a
dodavatelském řetězci k určitému článku daného, ale jiného řetězce či sítě. (De Brito,
2003a; Quesada Fernández, 2003; Rogers a Tibben Lembke, 1999; Thierry a kol, 1995).
Produktové inovace
Pojetí produktové inovace v této práci je širší než definice uvedená v OSLO manuálu6,
která za inovace produktů považuje zavedení nového nebo významně zlepšeného zboží
nebo služby na trh s ohledem na jejich charakteristiky nebo zamýšlené užití. Novost, či
významné zlepšení (které ale není blíže specifikované) se týká technických specifikací,
6 Oslo manuál je materiál OECD, zpracovaný ve spolupráci s Eurostatem, který slouží jako metodická
příručka pro měření a interpretaci dat spojených s inovacemi a je využívaný v národních i mezinárodních
průzkumech inovačních aktivit a inovačního potenciálu na úrovni podniků i pro srovnání inovační
výkonnosti krajin na mezinárodní úrovni.
21
komponentů a materiálů, software, ale i uživatelské vstřícnosti včetně jiných funkčních
charakteristik. U služeb jde o vznik zcela nové služby nebo významné zlepšení
v zajištění, případně přidání nové funkce (Oslo manuál, 2005). Blíže viz kap. 3.
V této práci je za produktovou inovaci považovaný každý produkt/služba (nebo
produktová kategorie), a to jak zcela nový (ve smyslu novosti na určitém geograficky
anebo segmentově vymezeném trhu), významně zlepšený (ve smyslu definice Oslo
manuálu), ale rovněž i takový, jehož inovace znamená malé zlepšení anebo malou
úpravu funkcí, vlastností, atributů nebo charakteristik, které jsou určeny jako benefit
pro zákazníka (Bigliardo a Dormio, 2009; Jiménez-Jimenez a kol., 2008; Ar a Baki, 2011).
22
1 Zpětné toky
1.1 Definice a vymezení zpětných toků
Účelem definic (jak teoretických neboli pojmových, tak tzv. operačních7) je „uchopení
pojmů“, se kterými lze dále pracovat, ať již ve výzkumu, tak v praxi. Definice je výrokem,
vyjadřujícím základní charakteristiku, chování anebo povahu daného předmětu zájmu
(Merriam Webster), které účelem je vysvětlit význam tohoto předmětu zájmu pro
sjednocení představ a komunikace mezi jedinci. Ačkoliv v praxi se vědomě definice
nepoužívají, chování lidí je vedeno určitou představou, co by ten který pojem měl
znamenat, jak ho lze použít. Definice tak snižují nebezpečí vyplývající z nejednotnosti
pochopení pojmů, pokud ovšem jasně vymezují specifické charakteristiky definovaného
a nezahrnují i to, co mezi tyto charakteristiky nepatří. Jak upozorňuje Sampson (2000, s.
349): „různé definice budou mít různé manažerské dopady“. Definice (pojmové) se
opírají o poznatky určité teorie a měly by umožnit nové směry výzkumu a umožnit
taktéž využít je jako východisko pro tvorbu operačních definic, tedy takových, které
vedou k pozorování anebo měření vybraných charakteristik (i detailních) (Bless, HigsonSmith
a Ashraf, 2006; Smith a Albaum, 2012).
Určitým problémem pro řízení zpětných toků je, že neexistuje taková definice zpětných
toků, která by splňovala výše uvedené kritéria. To znamená, že zpětné toky a také
aspekty jejich řízení pojímají velmi zúženě. Jednu z mála existujících definic zpětných
toků (reverse flows) (někdy také zpětné logistické toky8) uvádí Gonçalves kol. (2006, s.
2), kteří tyto toky charakterizují jako „…toky vznikající na opačné cestě přímého řetězce,
kde použitelné produkty po spotřebě jsou předmětem přidávání různých typů hodnoty
prostřednictvím reintegrace komponentů a materiálů v produktivních a obchodních
cyklech…“. Vymezení zpětných toků, jejich obsahu9 a směřování jejich řízení je proto
nutné hledat jinde, například v definicích reverzní logistiky, reverzních dodavatelských
řetězcích, tzv. „return managementu“ (jako synonymum pojmu reverzní anebo zpětné
toky se taktéž používá pojem „return“, případně returns, čemuž je v češtině zřejmě
nejbližší pojem „vratný“ anebo „vratka“, který ale ne zcela vyjadřuje obsah anglického
termínu) apod. Výše uvedená definice totiž značně zmenšuje obsah zpětných toků, který
nepředstavují pouze produkty po spotřebě. Z textu Gonçalves kol. vyplývá, že jako
produkty zřejmě chápou hotové výrobky včetně obalů, které se dostanou ke konečnému
zákazníkovi a produkt vstoupí do fáze spotřeby. Možnost využít takto chápané zpětné
toky jako zpětnou vazbu (dále také feedback) pro inovace produktů i procesů lze
nalézt v část definice, zmiňující reintegraci komponentů a materiálů a v procesu
přidávání různých typů hodnot k těmto komponentům a materiálům v rámci výroby,
tvorby a dodání výrobků a služeb. Rozhodnutí o způsobu reintegrace a o způsobu
přidávání hodnoty, jako i o druhu přidávané hodnoty také znamená, že musí být využité
7 vysvětlení charakteru obou typů definic viz blíže např. Bless, Higson-Smith a Ashraf (2006)
8 Fernández Quesada, 2003
9 obsahu zpětných toků se věnovala autorka práce v monografii Specifika řízení zpětných toků (Klapalová,
Škapa, Krčál, 2012), kap. 3.1
23
metody, techniky či nástroje zjišťující minimálně parametry nebo atributy kvality
těchto zpětných toků a nastavující kvalitativní parametry a atributy pro procesy
přidávání hodnoty, výslednou hodnotu a pro kontrolu kvality výstupů.
Mnoho teoretiků nepoužívá ani pojem „zpětné toky a buď je nahrazuje jinými termíny
(které ale většinou pokrývají pouze část obsahu zpětných toků) anebo se neopírá o
žádný konkrétní pojem a vymezení zpětných toků je nepřímé. Například podle
Guintiniho a Andela (1995, s. 73) jsou zpětné toky (tj. to, co je předmětem zájmu
reverzní logistiky) materiálové zdroje získané od zákazníka.
V definici tzv. Product Recovery managementu10 Thierry a kol. (1995, s. 114) pracují s
„all used and discarded products, components, and materials that fall under the
responsibility of a manufacturing company“ (tj. volně přeložené jde o všechny použité a
vyřazené (odhozené) produkty, komponenty a materiály, za které nese
zodpovědnost výrobní podnik).
Pro Kroona a Vrijense (1995, s. 56) je obsah zpětných toků spojený s odpady
z produktů a obalů (…“hazardous or non-hazardous waste from packaging and
products”). Z vymezení nevyplývá, kde tento odpad vzniká, lze se pouze domnívat, že jde
o odpad vzniknutý v externích dodavatelsko-odběratelských řetězcích. De Brito (2003),
resp. De Brito a Dekker (2003) a Fleischmann (2000) vylučují ze zpětných toků
municipální odpad a toto odmítnutí zdůvodňují tím, že odpady se nevrací podél
dopředního distribučního kanálu, v rámci kterého byl realizovaný tok produktů směrem
k zákazníkovi, ale putují jiným směrem, který podnik neřídí. De Brito ale sama
upozorňuje na problém s definicí odpadů11 (tato problematika bude rozvedena v Kap.
2.2, věnované tématu Lean managementu) a jiné druhy odpadu (například stavební) do
zpětných toků implicitně zahrnuje.
Vymezení zpětných toků lze nejčastěji nalézt v pracích věnujících se reverzní logistice.
Část z existujících definic za zpětné toky považuje pouze produkty ve smyslu zboží
(např. Pohlen a Farris, 1992), použitý materiál (Carter a Ellram, 1998) apod. Definice
reverzní logistiky nabízí nejenom vnímání obsahu, tedy co vlastně zpětné toky jsou, ale
také i to, odkud pochází/kde vznikají a co se s nimi děje anebo mělo dít (tyto skutečnosti
jsou částečně ošetřeny i ve výše uvedené definici Gonçalves kol. (2006). Pro možnost
využít zpětné toky jako vstupy pro produktové inovace jsou i tyto definice významné.
Pravděpodobně nejčastěji citovanou definicí reverzní logistiky je tato:
„Proces plánování, implementování a kontrolování nákladově-efektivního toku surovin,
zásob vzniknutých v průběhu produkčních procesů, hotových produktů a taktéž informací
z místa spotřeby do místa původu za účelem znovuzískání anebo vytvoření hodnoty anebo
za účelem náležité likvidace“ (Rogers a Tibben-Lembke, 1999, s. 2)
z níž je zřejmé, že výrazně rozšiřuje pohled na komplexnost zpětných toků směrem do
vnitřních procesů podniků a směrem k nehmotným zpětným tokům – informacím. Jde
10 management, kterého hlavním cílem je získat hodnotu ze zpětných toků produktů
11 Blíže v de Brito, 2003a, s. 21
24
také o zřejmě první definici, která upozorňuje na hodnotu ve zpětných tocích a na dva
přístupy, jak ji získat. Nicméně, informační potenciál zpětných toků je v jejich práci
marginální záležitostí, k produktovým inovacím obrací pozornost pouze sekundárně a
okrajově u zmínky recyklování podobně jako v případě inovací logistických služeb (víceméně
ve smyslu využívání informačních technologií pro sledování dopředních a
zpětných toků a pro zavedení nových distribučních cest pro zpětné toky) a navrhování
výrobků a otázkám řízení kvality se věnují pouze v podobě nekvality jako příčiny vzniku
toků.
O komplexnější pohled na to, co tvoří zpětné toky, se v definici reverzní logistiky
pokusila Fernández (2004, s. 49):
„ řízení jakéhokoliv typu položky (použité anebo nepoužité, dokončené produkty anebo
pouze součástky, části anebo materiály), které jsou z různých důvodů zasílány jedním
členem dodavatelského řetězce k jinému „předcházejícímu“ členu v tom samém řetězci.
Kromě uvedeného se mezi tyto zahrnují i toky pohybující se mimo originální řetězec, jehož
začátek ale je umístěný v původním dodavatelském řetězci, pokud jsou důsledkem aktivit
spojených s opravou anebo získáním přidané hodnoty anebo materiálu.“12. V definici ale
nejsou obsaženy informace, případně i toky, jako jsou toky finanční, případně toky
kontrolní (Chiu, 1998), dispoziční anebo energetické (Klapalová, 2011; (Mollenkopf a
ko.l, 2011). Sarkis (2012) rozeznává pět druhů toků: materiálové, finanční,
informační a znalostní, toky odpadu a toky služeb. Na důležitost vnímání různých
skupin toků upozorňuje z hlediska Supply Chain Managementu také například Mentzer a
kol. (2001).
Na informační toky v reverzní logistice pravděpodobně jako jedni z prvních upozornili
Kopicki a kol (1993). Podobně jako Kroon a Vrijens (viz text výše) pro ně zpětné toky
představují odpad – z produktů a obalů. Zdůrazňují taktéž roli logistického řízení:
“Reverzní logistika je širokým pojmem zahrnujícím logistické řízení a nakládání s
nebezpečným a normálním (non-hazardeous) odpadem z obalů a produktů. Zahrnuje
zpětnou distribuci, které důsledkem je tok zboží a informaci v opačném směru normálních
logistických aktivit“.
Stock (1998, s. 20-21): „…pojem reverzní logistika se vztahuje k roli logistiky v procesech
vracení produktů, redukce zdrojů, recyklace, opětovně spotřeby materiálů, nakládání
s odpadem, vylepšování vrácených produktů, opravy a opětovného zpracování a
představuje systematický podnikatelský model, který aplikuje nejlepší logistický inženýring
a manažerské přístupy napříč podnikem za účelem se ziskem uzavřít smyčku
dodavatelského řetězce.
12 Definice v originálu zní: „The management of any type of items (used or not, finished products or just
components, parts or materials), which, for different kind of reasons are sent by one member of the supply
chain to any other previous member of the same chain. In addition, flows taken place out of the original
chain, whose origin is located in the original supply chain, are also included provided they are consequence of
activities of repairing or recovering added value or material.“
25
Finanční toky jsou obsaženy explicitně v definici reverzní logistiky Vogta a kol. (2006, s.
234):
"Reverse logistics is the management of all the activities involved in goods, demand
information, and money flowing in the opposite direction of primary logistics flow. It involves
reducing the generation of waste, as well as managing the collection, transport, disposal, and
recycling of both hazardous and non-hazardous waste in a way that maximises the long-term
profitability of the business."
Podle de Brito (2003a) mezi zpětné toky patří také zásoby. Rogers a kol. (2013, uvedeno
v Rogers, 2013) rozeznávají několik zpětných toků hmotných produktů: spotřebitelské,
marketingové, environmentální, stahovaných produktů z trhu, hmotného majetku,
poškozených produktů a reklamovaného materiálu (viz blíže také důvody vzniku
zpětných toků, kap. 1.2.1)
Shrnutím uvedeného vymezení a zohledněním různých konkrétních kategorií zpětných
toků (na základě rešerše zdrojů uvedené v Klapalová, a kol., 2012, s. 20 – 21) lze říct, že
tyto toky se vztahují ke všemu hmotnému, co je v podniku vytvořeno v rámci interních
procesů tvorby hodnoty včetně procesů doprovodných (tedy například také odpad
spadající pod municipální a odpadní voda) a v rámci procesů dodávání a spotřeby
směrem a u zákazníků, přičemž zpětnost může být zapříčiněna různými důvody. Hmotné
zpětné toky sebou nesou informační toky, ale u nehmotných služeb stěžejní obsah
zpětných toků tvoří informace jako takové (v nehmotné podobě, či zhmotněné v podobě
dokumentace). Obsah zpětných toků můžou doplňovat také toky finanční, resp. i další.
Jednu z klasifikací toků, která může být aplikována také pro zpětné toky, nabízí Sarkis
(2012). S využitím jeho členění tak zpětné toky mohou být toky: materiálové, služeb,
finanční, informační a znalostní a toky odpadů, pokud nelze odpady zařadit mezi toky
materiálové – nelze z nich získat žádnou hodnotu (viz kap. 1.5.2).
1.1.1 Obaly
Obaly sehrávají ve zpětných tocích specifickou roli, která vyplývá zejména z existence
několika úloh, které obaly mohou mít (Kollár, 1999). Ve zpětných tocích od zákazníků
směrem k dodavatelům se většinou pohybuje část tzv. distribučních anebo sekundárních
obalů a terciární anebo přepravní obaly. Primární (tzv. prodejní anebo spotřebitelské
obaly), které mají v některých případech i několik částí, resp. vrstev, se většinou nevrací
zpět podél distribučního kanálu (do zpětného toku se ale dostávají – jako odpad) a
možnost využít poznatky z jejich zpětného toku je tak pro produktové inovace relativně
nižší.
Z obecného hlediska by pro zpětné toky obalů měly být dispozici dvě skupiny informací
jako zpětné vazby:
(1) V případě spotřebitelských obalů, které je možné z velké části recyklovat,
nicméně i tak zatěžují životní prostředí a zvyšují náklady pro vícero aktérů, je to
26
znalost, zda vůbec zákazníci chtějí tolik obalů13 a zda množství obalů nepovažují
za negativní faktor - například právě jako ten, který má nežádoucí dopad na
životní prostředí, případně ten, který zabírá prostor v odpadových nádobách a je
nutné ho řešit nad rámec očekávaného (včetně vynaložení různých skupin
nákladů – nejenom finančních). Výrobci by ale museli přehodnotit zřejmě
v mnoha případech pouze domnělý a nikoliv vždy na základě faktů ověřený
marketingový dopad, tedy přesvědčení, že je to obal, který prodává produkt
(Sara, 1990; Underwood a kol., 2001) a slouží pro odlišení se od konkurence
(obzvláště primární produkt pro B2C trhy) (Wells a kol., 2007). Musela by tedy
ustoupit jejich marketingová funkce, tedy uplatnění zásady „čím méně primárních
obalů, tím lépe“, na což ukazují některé empirické výzkumy14
(2) V případě distribučních a přepravních obalů jde o potřebu disponovat
informacemi o kapacitě obalů, využitelnosti kapacity, manipulovatelnosti,
udržovatelnosti, odolnosti atd.
Vernuccio a kol. (2010) zdůrazňují, že inovace obalů musí zohlednit tuto vícenásobnost
funkcí anebo úloh v celém dopředném i zpětném distribučním řetězci včetně
zodpovědnosti vůči životnímu prostředí (Prendergast a Pitt, 1996). Návrhy nových
obalů anebo úprav stávajících by tak měly vyhovět potřebám, požadavkům a nárokům
týkajícím se různých dimenzí funkčnosti u výrobců (vyrobitelnost, nákladovost, prodejní
schopnost), u dopravců a přepravců (manipulovatelnost, trvanlivost, skladovatelnost,
uložitelnost, možnost opakovaného využití), u spotřebitelů (míra ochranné funkce,
možnost vícenásobného, případně jiného využití, vratnost), společností, zabývajících se
recyklací obalů, obcí, států (politiky a legislativa v rámci ochrany životního prostředí)
apod. (Coles a kol, 2003, uvedeno v Vernuccio a kol., 2010). Diskusi nad různými
funkcemi, které obaly v jednotlivých článcích hodnotového i dodavatelského řetězce plní
a jaké funkce plní pro jednotlivé aktéry (výrobce, distributor, maloobchodník, zákazník a
recyklující podnik) a které je potřebné zapracovat do navrhování nových produktů,
nabízí Simms a Trott (2010).
1.1.2 Odpad
Podle průzkumu Evropské environmentální agentury z roku 2010, zacílené na politiky a
nástroje efektivnosti zdrojů členů této agentury (což jsou členské země Evropské unie a
několik kooperujících států), který byl realizovaný v souladu s cíli a zaměřením eurouijní
politiky (Evropa 2020 Vlajková iniciativa efektivnosti zdrojů), 24 zemí považuje odpad –
jako sekundární surovinu – za prioritní zdroj a považuje recyklaci odpadů a spalování za
13 Podle informací WPO (World Packaging Organization, blíže www.worldpackaging.org, materiál Market
Statistics and Future Trends in Packaging) od roku 2005 do roku 2009 narostla hodnota obalů na
celosvětovém trhu o cca 18%.
14 Jeden z ojedinělých existujících výzkumů je výzkum organizace WRAP (blíže www.wrap.org.uk, materiál
Consumer Attitudes to Food Waste and Food Packaging), které poslední zpráva z roku 2013, publikující
výsledky z průzkumu na vzorku 4000 britských domácností, ukazuje na negativní vnímání britských
spotřebitelů vůči množství obalů potravin (52% oslovených respondentů) a dopadu obalů na životní
prostředí (50% respondentů).
27
významné nástroje snižování spotřeby zdrojů a zvyšování jejich efektivnosti, což
implementuje do národních politik (EAA Report No 5, 2011). Toto je ovšem pohled
makroekonomický, který by měl vystupovat jako jeden z faktorů externího prostředí
ovlivňující řízení v podnicích.
Odpady představují vekou část zpětných toků. Podle správy společnosti McKinsey
(2011) je každý den 10 milionů tun materiálu v podnicích (ekonomických
systémech)označeno jako odpad a 70% z tohoto objemu putuje na skládku. Značná část
odpadů se přitom jednak nemusí stát odpadem, který zamíří ven z podniku/organizace a
pokud se odpadem stane, nemusí zamířit na skládky, ale může sloužit pro jiný účel. Jak
uvádí mj. Šmajs (in Šmajs, Binka a Rolný, 2012), v globální ekonomice i ekonomicky a
technologicky vyspělé země – přes patrné snahy část odpadu recyklovat – další velkou
část odpadu nechávají v zemi, odkud dováží například suroviny anebo produkty, anebo
nežádoucí odpad do jiných zemí vyváží. Jde tedy o odklad řešení odpadu,
recyklovatelného, případně i jinak využitelného jako vstupy, pro řešení dalším
generacím. Empirické výzkumy ukazují, že ne všechny podniky/organizace jsou schopné
efektivně řídit odpady, resp. výstupy z procesů, které jsou za odpady považovány, aniž
by se jimi musely stát (Eurobarometer, 2012). Z interních procesů, které eliminují vznik
odpadů – jak v rámci interních, tak externích toků - lze jako příklad uvést řízení hodnoty
(hodnoty pro všechny stěžejní stakeholdery), navrhování designu produktů a procesů,
řízení kvality, hledání odbytových cest apod. Z procesů externích je to například
fungování a procesy související s řízením poptávky a zpracováním odpadů a to i
v mezinárodním rámci (Beullens, 2004; Andersson a kol., 2006; Siikamäki a Seppälä,
2008; Heidrich a kol, 2009; Mossman, 2009; Scott, 2009). Těmto skutečnostem bude
věnovaný také text v kap. 1.5.
Jako odpad lze chápat cokoliv, co nemá hodnotu, resp. žádnou hodnotu nevytváří a to
pro určitého vlastníka či uživatele a tento vlastník/uživatel se odpadu zbavuje (Golueke
a Diaz, 1991). Scott (2009, s. 6) vymezuje odpad negativně: „if waste is defined as money
spent in which no value or only partial value is received from what is purchased then the
cost of waste is truly staggering.“ Ačkoliv neexistuje jednotná definice odpadu
z globálního hlediska, resp. hlediska různých „uživatelů“ tohoto pojmu v různých
zemích, lze souhlasit s názorem Mossmana (2009) podobně jako Scotta (2009 – viz kap.
2.2.2), dle kterého je odpad vymezený prostřednictvím hodnotového kritéria. Tento
pohled, jak bude vysvětleno dále (kap. 1.5.2), je velmi důležitý z hlediska řízení odpadů.
V Evropské unii definice odpadu ve Směrnici o odpadech, transponovaná do českého
zákonu o odpadech, vymezuje odpad jako: „jakákoliv látka nebo předmět, kterých se
držitel zbavuje nebo má v úmyslu se zbavit nebo se od něho požaduje, aby se jich zbavil“ (§
3 zákona č. 185/2001 Sb., o odpadech).
Pokud zůstaneme o pojmosloví v českém jazyce a prostředí, jako poměrně
problematický je možné hodnotit pojem, který je v České republice zavedený pro řešení
odpadů, což je „odpadové hospodářství“. Ačkoliv hospodářství nelze oddělit od
managementu a výkonu manažerských funkcí, v praxi může docházet k zúžení chápání
pojmu na úkor potřebného holistického přístupu. „Hospodářství“ může také vést
28
k akcentování nákladů spojených s odpady, což může vést k přehlížení jiných aspektů
hodnoty obsažené v odpadech. Otázkou je, zda manažeři českých podniků/organizací
přistupují k řízení odpadů zejména z nákladového hlediska.
Odpad může existovat v pevné (hmotné) podobě, za odpad je ale považována taktéž
voda, kterou již nejde užít pro primární účel použití, případně spaliny, popel apod.
(Marien, 1998; Bhattacharyya a kol., 2008; Nunes a Bennett, 2010) a také informace (viz
blíže kap. 2.2.1). Odpad lze členit na: a) odpad municipální (tedy ten, o kterého svoz a
další nakládání se starají v mnoha zemích speciální organizace, většinou s menší nebo
větší finanční podporou veřejné správy) a který lze dále členit na odpad recyklovatelný
(v podobě běžného odpadu a v podobě odpadu, který podléhá specifické legislativě,
ošetřující i způsoby nakládání s ním, například baterie) a nerecyklovatelný;
b)industriální nebo průmyslový, případně odpad z podnikatelské činnosti (který může
být také recyklovatelný a nerecyklovatelný) a c) odpad speciální (nebezpečný) (Gevaers
a kol., 2010). Kategorizaci odpadu včetně pevného odpadu uvádí v České republice
Vyhláška Ministerstva životního prostředí č. 381/200115.
Samotný pojem odpad si zaslouží pozornost. V českém jazyce je jeho význam víceméně
jasný, určité problémy mohou nastat při přebírání poznatků z anglicky psaných zdrojů,
ve kterých se převážně používá pojem waste, ale také i garbage nebo litter, rubbish nebo
trash. Zatímco garbage je věc nebo předmět, který je vyhozený anebo bude vyhozený,
podobně jako trash (smetí, odpadek) a rubish a litter může znamenat i nepořádek kvůli
odpadkům či smetí, u „waste“ existuje více výrazů, kterých zakomponování do zkoumání
řízení zpětných toků může přinést nové rozšiřující a prohlubující poznatky.
Waste kromě výše uvedeného znamená také ztrátu a také nadbytek anebo přebytek,
poškození, škodu, případně plýtvání (Hais a Hodek, 1984). Právě tento poslední pojem –
plýtvání“, je pojmem, který se v českém prostředí používá v souvislosti s uplatňování
několika principů řízení, které mohou být součástí prvního z nich a to Total Quality
Management, Just-in-time a Lean Management (v tomto případě se z neznámých důvodů
stále používá pojem štíhlá výroba, viz kap. 2.2.2).
1.1.3 Zpětné toky služeb
Výše uvedené vymezení zpětných toků naznačují, že centrem zájmu o řízení zpětných
toků jsou zpětné toky hmotných produktů, které vznikají především výrobcům a
maloobchodníkům. Zpětným tokům podniků patřících do sektorů služeb byla doposud
věnována minimální pozornost. Jde o jednu z nejméně prozkoumaných oblastí v případě
řízení zpětných toků, kdy se zájem soustřeďuje víceméně zejména na vybrané otázky
green managementu a i to téměř výlučně u subjektů cestovního ruchu (hotely a letecké
15
Konkrétní název je: Předpis č. 381/2001 Sb. Vyhláška Ministerstva životního prostředí, kterou se stanoví
Katalog odpadů, Seznam nebezpečných odpadů a seznamy odpadů a států pro účely vývozu, dovozu a tranzitu
odpadů a postup při udělování souhlasu k vývozu, dovozu a tranzitu odpadů (Katalog odpadů).
29
společnosti), resp. logistické a dopravní služby, příp. zdravotnictví. U leteckých a jiných
dopravních a logistických služeb se zájem soustřeďuje prakticky pouze na otázky emisí
z provozní činnosti a jejich řešení. U ubytovacích služeb je oblastí zájmu o něco málo
více – zkoumání ekologického chování a řízení zahrnuje i faktory recyklace, zeleného
nakupování, úspory energie a vody a zelený (green) image (Bohdanowicz, 2006;
Kasanava, 2008; Tzschentke, 2008). Na základě své rešerše tak na nedostatek výzkumu
v oblasti služeb v rámci dodavatelského řetězce upozorňují například Giannakis (2011),
Niranjam a Weaver (2011), důvodu nezájmu o zkoumání Supply Chain Managementu ve
službách, který spočívá v problému zásob a kapacity, se věnují Baltacioglu a kol. (2007)
a bariérám implementace environmentálních praktik včetně (velice okrajově) řízení
zpětných toků v restauracích Kasim a Ismail s uvedením výzvy pro další zkoumání
(2012).
Nezájem několik málo autorů, kteří se problematice začali v posledních letech opatrně
věnovat, vysvětlují jako důsledek některých specifických vlastností služeb, mezi které
patří zejména nehmotnost/nehmatatelnost16 a neskladovatelnost/pomíjivost (Bateson,
1979; Edgett a Parkinson, 1993; Ellram a kol., 2004; Drzymalski, 2012). Problémem
může být také značně nejednotné definování služeb (Brax, 2013). Lze také předpokládat,
že důvodem může být přílišná zakořeněnost teoretiků v základech logistiky a
dodavatelských řetězců, reflektovaná potom v reverzní logistice a řízení zpětných toků,
který tvoří právě distribuce hmotného produktu (Sengupta a kol., 2006; Baltacioglu a
kol., 2007; Giannakis, 2012) anebo z opačné strany neznalost poznatků logistiky a
Supply Chain Managementu, které by bylo vhodné aplikovat v teorii řízení služeb. Dalo
by se říct, že jde o logistickou verzi marketingové myopie (Stock, 2002) anebo naopak o
myopii teoretiků v problematice řízení služeb (Gummesson, 1994).
V tomto případě lze ale namítat, že podíl služeb, které lze zařadit mezi čistě nehmotné
(dle kontinua navrženého Lynn Shostack, 1977), obsahujícího čistě hmotný produkt,
který v podstatě nepotřebuje žádnou službu proto, aby ho zákazník získal až po čistou
službu, která v zásadě nepotřebuje žádný hmotný prvek17) je výrazně nižší než těch,
které s hmotnou stránkou pracují. To také znamená, že i u těchto podniků vznikají
hmotné zpětné toky a i tyto podniky produkují odpad, který je potřebné řešit.
Služby – bez ohledu na podíl hmotné složky – jsou procesy - anebo s použitím slov
Shostack (1984), procesy vytváří službu. Jako takové jsou závislé na několika dílčích
subprocesech produkujících komplexní službu/produkt. K těmto dílčím procesům se
dostaneme v kap. 3 detailněji, na tomto místě bude pro vymezení obsahu služeb uveden
pouze jeden subproces, kterým je navrhování tzv. systému služby, tj. infrastruktury,
obsahující zaměstnance, fyzické a technické prvky prostředí, administrativní podpůrný
systém a samotného zákazníka (Oduori, 2010, s. 6). Infrastruktura musí být navržena
16 Bateson (1979) rozděluje nehmotnost/nehmatatelnost na fyzickou – služby se nejde dotknout a
mentální – službu nelze uchopit ani pomocí mentálních stop v lidské mysli
17 Článek Lynn Shostack je téměř 40 let starý a nepostihuje tak jeden ze stávajících trendů, kterým je tzv.
„servitizace“ hmotných výrobků, tj. přidávání prvků služby ke komplexnímu produktu (viz blíže např.
Vanderwerme a Rada, 1988). Přes tuto skutečnost zůstává základní myšlenka kontinua platná.
30
tak, aby zajistila dodání takového produktu, který si zákazník žádá a po její spotřebě
bude spokojený. Nespokojenost zákazníka se projevuje jak snahou o vrácení hmotné
složky služby – pokud je právě ona příčinou nespokojenosti – anebo (resp. v případě, že
z určitých důvodů hmotnou složku není možné uvést do zpětného toku) anebo snahou
sdělit svou nespokojenost a důvody. Tyto informace mohou být součástí standardní
reklamace, mohou ale být sděleny dodavateli mimo proces standardní reklamace a také
nemusí být sděleny dodavateli, zato jsou ale sdělovány jiným příjemcům (blíže viz
Škapa, 2012 anebo Zeithaml a kol., 1996).
Odlišnost „hmotného“ se projevuje v tom, zda se:
a) hmotná složka přímo podílí na dodávaném produktu (například jídlo
v restauraci, mobilní telefon v rámci služby, která umožňuje telefonování);
anebo se
b) podílí nepřímo (například vybavení nábytkem, stroji, zařízeními, které jsou
pro tvorbu a dodávání služby nutné, ale zákazník je v produktu, který kupuje,
nedostává) – výsledek zapojení použití hmotných prvků, ale nikoliv vstupujících
do produktu;
anebo
c) do tvorby produktu hmotný prvek nevstupuje vůbec, ale slouží pro pohodlí
pracovníků anebo jako součást běžného zařízení, vybavení.
Z tohoto důvodu je diskutabilní vyloučení řízení zpětných toků z několika základních
modelů pro Supply Chain Management, které v případě služeb po revizi těchto modelů18
navrhují Ellram a kol. (2004). Přestože model zpracovali na základě zhodnocení typu
služby, která má velmi blízko k čistě nehmotné službě, své úvahy v závěru článku
zevšeobecnili bez zapracování úvah o možnost existence zpětných toků v různých
typech služeb. A to i přesto, že v článku vychází z definice Supply Chain Managementu,
kde jsou hned nad prvním místě ve výčtu toků, se kterými se v Supply Chain
Managementu pracuje, informace a na druhém procesy. Jak je patrné z dále uvedené
tabulky, zpětné toky jsou obsaženy ve dvou z modelů. Jedním z nich je SCOR model
(Supply Chain Operations Reference), který je postaven na základech logiky
hodnotového řetězce, tj. postupné přidávání hodnoty v rámci tzv. hodnototvorných
aktivit při tvorbě produktu (Lambert a kol, 2011) a druhým je GSCF model (Global
Supply Chain Forum).
Zpětné toky v dodavatelském řetězci ve službách jsou zakomponovány do modelu,
který navrhli Johnson a Mena (2008) na základě revize myšlenek Ellram a kol., kteří
právě zohlednili hmotný produkt ve velké části služeb. Jako základ vybrali jeden
z Ellramovou a kol. kritizovaných modelů (model GSCF) a Ellramovou a kol. navrhovaný
model a modely propojili. Ačkoliv i proti tomuto modelu lze mít námitky, v této práci
prostor pro kritiku není. Pro téma práce je naopak důležité, že model obsahuje jak
18
Hewlett-Packard model, Global Supply Chain Forum Framework (model GSCF) a SCOR model
31
zpětné toky, tak proces vývoje produktu, viz Tab. č. 1. Model GSCF je uvedený na Obr. č. 1
a model SCOR na Obr. č. 1a. Mimochodem, zatímco jak model GSCF i model Johnsona a
Meny obsahuje vývoj nových produktů, ani jeden z modelů – včetně modelu SCOR a
modelu Ellramové a kol. neobsahuje management kvality (který ovšem může být
chápaný jako vyjádřený implicitně, což ale autoři neuvádí).
Obr. č. 1: GSCF model
Zdroj: Lambert a Pohlen, 2001, s. 5
Obr. č. 1a: SCOR model
Zdroj: Supply Chain Council, 2010
32
Tab. č. 1: Řízení zpětných toků ve službách - porovnání modelů
Model Ellramové a kol. Model GSCF) Johnson a Mena
informační tok informační tok informační tok
CRM* CRM* CRM*
SRM* SRM* SRM*
řízení poptávky (DM*) řízení poptávky (DM*) řízení poptávky (DM*)
--- řízení výrobních toků (MFM*) řízení produkce (PrM*)
řízení dodání služby
(SDM*)
plnění objednávky (OF*) řízení dodání objednávky
(ODM*)
--- vývoj produktu a
komercializace
vývoj produktu (PD*)
--- řízení zpětných toků řízení zpětných toků a EOL
--- tok produktů (PF*) ---
--- řízení zákaznických služeb
(CSM*)
---
řízení kapacity (CM*) --- ---
Vysvětlivky: *CRM=Customer Relationship Management *SRM=Supplier Relationship
Management *DM=Demand management *SDM=Service Delivery Management
*CM=Capacity Management *MFM=Manufacturing Flow Management *OF=Order
Fulfillment *PF=Product Flow *CSM=Customer Service Management *PrM=Production
Management *ODM=Order Delivery Management *PD=Product Development
Zdroj: Ellram a kol. (2004), Johnson a Mena (2008), vlastní zpracování
Služby tak na rozdíl od výroby a dodání hmotných výrobků (které nevyžadují služby
anebo pouze služby minimální) obsahují u dodávání více procesní složky a práci
s informacemi v rámci vyššího podílu interaktivity při tvorbě a dodávání služby
(Lovelock, 1991) – jde o jeden aspekt specifičnosti, kterým je tzv. neoddělitelnost
příjemce služby – zákazníka a poskytovatele služby, vysvětlované také jako výsledek
nutné interakce. U zpětných toků služeb se v nehmotném projevují častěji také emoce a
dopad kvality vztahů na celkový zážitek z dodané a spotřebované služby (částečně i
33
vlivem interakce) (Grönroos, 1982; Crosby a kol., 1990). Právě tyto nehmotné toky jsou
obsaženy v pojmu „znovuzískávání hodnoty“ („value recovery“), který v řízení
zpětných toků představuje jeden z hlavních cílů, resp. jednu z hlavních hybných sil (viz
kap. 1.3). Ve službách jsou obsahem dosažení cíle tohoto procesu („service value
recovery“19) aktivity, které byly zakomponovány již v návrhu designu služby, konkrétně
aktivity pro řešení potenciálních problémů, pro změnu anebo mírnění negativních
postojů nespokojených zákazníků a pro udržení zákazníků (Grönroos, 1988; Miler a kol.,
2000).20
Pokud bychom měli shrnout, co je obsahem zpětných toků ve službách, spojujícím
prvkem se zpětnými toky ve výrobních odvětvích je tvorba hodnoty a její dodávání
dalším článkům v dodavatelském řetězci až ke konečnému zákazníkovi. Také ve
službách je potom obsahem zpětných toků hmotný produkty a dále jsou to zejména
informace – oba typy zpětných toků by měly být zdrojem nápadů pro produktové
inovace.
1.2 Důvody vzniku zpětných toků a řízení inovací
Důvody vzniku zpětných toků mohou být různé a lze je kategorizovat z několika
pohledů, a to v závislosti na životním cyklu produktu – v různých etapách, resp. fázích
životního cyklu můžou působit různé faktory jako důvod vzniku (Tibben-Lembke, 2002),
místě vzniku (toto vymezení se může částečně překrývat s životním cyklem produktu a
také v tomto případě se projevují různé důvody vzniku) (de Brito, 2003a; Verstrepen a
kol., 2007; Badenhorst, 2010), působení různých faktorů vzniku obecně (Fernández,
2004) apod. Znalost místa a důvodů vzniku zpětného toku na určitém místě je zejména
v případě vad a nefunkčnosti až ztrátě funkčnosti produktu (typicky hmotného) pro
produktové a a také procesní inovace velmi důležitá (Badenhorst, 2010).
1.2.1 Důvody zpětných toků na základě rešerše literatury
Kombinováním životního cyklu produktu a místa vzniku lze vymezit část důvodů, které
budou uvedeny v dalších odstavcích. Kromě nich ale vznikají i jiné důvody, které nelze
přiřadit k níže zmiňovaným. Patří mezi ně důvody, které potom zpětné toky zařazují do
několika skupin (Rogers a Tibben-Lembke, 1999; Rogers a kol., 2002; de Brito, 2003a;
Fernández, 2004):
1. produkty na konci života („end-of-life – EOL“)(ekonomického anebo
fyzického, tj. zánik funkčnosti produktů, módnost – sem patří také stroje a
zařízení, vybavení apod.);
2. produkty na konci spotřeby („end-of-use – EOU“), ale s možností dalšího
komplexního anebo omezeného používání (například z důvodu ukončení
leasingu). Guide a Van Wassenhove (2009) a Gobbi (2011) však za EOU považují
19 resp. pouze „service recovery“
20 Pokud se zpětné toky týkají majetkových položek, například Rogers a Tibben-Lembke (1999, s. 66)
používají také pojem „znovuzískávání majetku (asset recovery)
34
také produkty, které de Brito zařazuje mezi EOL, tedy ty, které jsou funkční, ale
byly nahrazeny novější verzí na technologicky vyšší úrovni, tedy se ztrátou
ekonomické životnosti;
3. produkty, u kterých se vyskytne vada a vyžadují opravu anebo jiný způsob
řešení v rámci záruky (pokud existuje);
4. produkty, které vyžadují pravidelný servis a
5. produkty vrácené na základě tzv. liberální politiky vrácení produktů anebo na
základě možnosti dané smlouvou. V tomto případě je důvodem změna názoru
zákazníka anebo skutečnost, že produkt nevyhovuje zcela požadavkům a
přání, byť nemá žádnou vadu.
Mezi další důvody patří:
6. zjištění závažné vady, která nutí producenty produkty stahovat z trhu
(„product recall“)21;
7. nesprávný odhad prodeje anebo spotřeby a neočekávané vlivy mající
negativní dopad na poptávku, vedoucí k nadbytečným zásobám;
8. chybné dodávky (zde důvod spočívá většinou v lidském faktoru – viz text
dále) a
9. existence vratných obalů, kde je důvodem efektivnost oběhu.
Faktory níže uvedené vedou také ke vzniku odpadu, vedlejších produktů, nadvýroby a
vadných produktů, které ale nemusí být zařazeny mezi odpad, které byly zjištěny
v rámci:
10. (výsledků) kontroly kvality22 v různých fázích produkce a dodávání na trh.
Mezi důvody může patřit i
11. charakter vstupů, například určitý obsah nebezpečných látek, které se
stávají nebezpečným odpadem anebo možnost zpracování a míra využitelnosti
vstupů.
De Brito (2003a) tyto důvody zařazuje mezi výrobní (zpracovatelské), distribuční a
zákaznické, Rogers a kol. (2002) mezi spotřebitelské, marketingové, environmentální
zpětné toky, zpětné toky vznikající z důvodu výše uvedené nutnosti stahování z trhu a
zpětné toky vybavení a zařízení - z důvodu výše uvedených včetně
12. negativního dopadu na životní prostředí.
Důvodem, který může nastat ve všech případech, je:
21 Podle van Iwaardena (2006) počet případů stahování z trhu neustálé narůstá, přičemž podle několika
průzkumů, ze kterých jeho tvrzení vychází, stěžejním důvodem nejsou vady v interních procesích výrobců,
nýbrž vady, které vznikají u jejich dodavatelů či dokonce dodavatelů dodavatelů.
22 tj. i jiné než výsledky vedoucí ke stahování z trhu
35
13. nesprávná manipulace,
14. nesprávné zacházení nebo
15. nesprávné užívání/spotřeba produktu (z důvodů neznalosti jako takové,
ale i z důvodu chybějících, nedostatečných, matoucích instrukcí, popisků, návodů,
školení….). Tento důvod je možné také začlenit mezi následek působení faktorů
uvedených dále.
Pro ilustraci lze uvést výsledky průzkumu důvodů vzniku zpětných toků zboží, který
realizovali Daugherty a kol. (2001) na vzorku 71 katalogových maloobchodních
prodejců se spotřební elektronikou. Údaje uvedené v Tab. č. 2 ukazují, že nejčastěji
uváděnými důvody byla nespokojenost zákazníků, vady produktu a zaslání nesprávného
produktu.
Tab. č. 2: nejčastěji uváděné důvody zpětných toků spotřební elektroniky
Zdroj: Daugherty a kol., 2001, s. 113
Bernon, Cullen a Rossi (2011) citují zprávu ministerstva dopravy Spojeného Království
z roku 2004, podle které způsobuje značnou část vzniku produktových zpětných toků
interní selhání, zahrnující například nedostatečnou přesnost prognózování poptávky,
nepropracovanou nákupní politiku a již zmiňovanou liberální politiku vracení produktů,
velké množství produktů v nabídce maloobchodů a kompromisní řešení v otázce
logistiky. Dodávají také, že většina důvodů vzniku zpětných toků spočívá v chybných
anebo chybějících rozhodnutí managementu, což koresponduje s tvrzením jednoho
z nejvýznamnějších představitelů managementu kvality Waltera Deminga, podle kterého
má 85% problémů s nekvalitou kořeny v činnosti (či nečinnosti) managementu
(Mateides a kol., 2006).
Pokud se posuneme na kontinuu hmotný výrobek - nehmotná služba více směrem ke
službám s nižším podílem hmotného produktu, důvody mohou být nalezeny v části z
těch, které jsou zmíněny v předchozích odstavcích, ale převážná část bude způsobena
36
lidským faktorem a dalšími důvody, které jsou seskupeny z odlišného pohledu a kterým
je pozornost věnována v následujících řádcích.
1.2.1 Ishikawův diagram a důvody vzniku zpětných toků
Pro typologii důvodů vzniků lze aplikovat jeden nástroj pro řízení, který je spojovaný
zejména s managementem kvality, přestože se využívá, resp. dá využít v jakékoliv
situaci, ve které je potřebné zjistit příčiny nějaké události anebo stavu. Jde o diagram
„příčina-následek“, známý taktéž pod názvem „rybí kost“ anebo pod názvem tvůrce
„Ishikawův diagram“. Příčiny vedoucí k určitému následku (v tomto případě vzniku
zpětného toku) jsou většinou způsobeny vícero faktory, které jsou vlastně také
příčinami – jde tedy o provázanost příčin na hierarchických úrovních (komplexní a dílčí)
a také o provázanost dílčích příčin v rámci různých skupin příčin. Ishikawa (1976)
vymezil tyto skupiny příčin jako tzv. 6M + E anebo 7M, a to: Man, Management, Method,
Machine, Material, Measurement a Environment (používá se taktéž jako Milieu). V praxi
se přidávají také další „M“, jako například Money. Ishikawa koncipoval tento nástroj pro
interní prostředí podniku, ale je možné ho využít pro jakoukoliv situaci ve všech
oblastech managementu v tom nejširším pohledu. V průběhu hledání příčin se využívá
další nástroj, který navrhl Ishikawa – jde o velmi jednoduchý nástroj s názvem 5 W (5w
a 1H, 7W), který existuje v alternativní podobě buď jako „pět proč“ (5 Whys) (Schneider
a Stickdorn, 2001) anebo jako kladení otázek proč, co, kdo, kde, kdy, s kým, jak, tedy
5W+1H atd. (Reid a Smyth‐Renshaw, 2012).
Ke zpětným tokům tedy dochází kvůli lidskému faktoru obecně - Man a Management
(pracovníci na různých pozicích, management, vlastníci, distributoři, pracovníci jiných
typů článků dodavatelských řetězců, zákazníci, dodavatelé, členové komunity…), kvůli
způsobům, tedy metodám – Method - práce, obsluhy, zpracování, používání,
managementu ve smyslu vykonávání manažerských funkcí, ….; kvůli strojům,
přístrojům, zařízením – Machine (které mohou být zastaralé, kazící se, neopravitelné,
vady způsobující, ne zcela vhodné pro určený výkon…); kvůli jiným než lidským a
finančním zdrojům, tj. nejčastěji kvůli hmotným vstupům – Material - používaných
v různých procesech tvorby a dodávání hodnoty v dopředných tocích (a někdy i ve
zpětných tocích) (nekvalitní a/anebo nevhodné, nekompatibilní, rušící se materiály,
součástky, suroviny, části, polotovary, maziva, paliva, barvy…..); kvůli způsobům a
nástrojům měření a hodnocení procesů a výkonů - Measurement (neexistující,
nevhodné, nekvalitní, chybějící) - a kvůli působícím faktorům prostředí – Milieu
(teplota, světlo, vlhko, velikost prostoru apod.).
Prostředí (Milieu) lze analyzovat i z jiného hlediska, tedy jako obecně zahrnující faktory
externího prostředí s využitím přístupů strategické analýzy trhu, například Porterova
analýza pěti konkurenčních sil (vyjednávací síla versus důvody vzniku), kdy důvody
vzniku mohou být na straně zákazníků (typické pro služby, kterých tvorba a dodání je
málo standardizovaná a jedním z důvodů vzniku zpětného toku je nesoulad představ o
atributech produktu mezi tvůrcem a zákazníkem); na straně dodavatele (zejména u
37
dodavatelů s velkou vyjednávací sílou, kterých vstupy ale zapříčiňují zpětné toky);
z důvodu vysoce konkurenčního prostředí (které potom vede k velmi otevřeným
politikám možnosti vrátit produkty ve snaze zachovat spokojenost a věrnost zákazníků)
apod.
Příklad prakticky ojedinělého využití Ishikawova diagramu v reverzní logistice (jako
analýzu zpětných toků ve švédském maloobchodním řetězci Asda, vytvořenou pro
diplomovou práci) (Kosciukiewicz, 2007) je uvedený v Příloze č. 1.
1.2.3 Poka Yoke a důvody zpětných toků
Ačkoliv většina metod a technik managementu kvality, která se vztahuje jak k zabránění
vzniku zpětných toků, tak jejich využití v produktových inovacích, bude uvedena v kap.
2, je na tomto místě vhodné uvést ještě jednu metodu, která je doplněním Ishikawovsa
diagramu zejména ve skupině Man, Machine, Material, Milieu a Method (Veber a kol.,
2006). Jde o metodu POKA YOKE, kterou koncipoval Shigeo Shingo a která se primárně
týká působení lidského faktoru. Naudé (2010) upozorňuje, že jde spíše o koncepci než o
metodu, využívající specifické procesy, techniky a procedury. Poka Yoke se využívá na
odhalení potenciálních vad anebo chyb, které jsou apriori nezamýšlené (ale lze ji
aplikovat i na zabránění chybám a vadám nebo problémům vzniklých úmyslně).
Lidským faktorem byl původně myšlen zaměstnanec podniku, posléze se rozšířilo
využití podstaty metody také na zákazníky. Analogicky ji lze využít v rámci většiny
procesů ve tvorbě a dodávání produktů, tedy také u přepravy a manipulace.
Poka Yoke je aplikována jak v produkčních procesech, tak ve strojích, zařízeních a také
v produktech, lze ji aplikovat i ve službách s nehmotnou složkou (Sherrer, 2010;
Zeithaml a kol., 2013). Jejím cílem kromě výše uvedeného například zastavit
stroj/přístroj nebo operaci a upozornit na situaci, které nevyřešení může posléze vést
k problémům (jde o kontrolní a výstražnou nebo varující funkci) (Dudek-Burlikowska a
Szewieczek, 2009).
K lidským chybám, které posléze vedou k vadám, chybám nebo problémům a tedy i
důvodům vzniku zpětných toků, patří mimo jiné (Naudé, L., 2010): zapomětlivost,
nedostatek znalostí, zkušeností, nepochopení, špatná identifikace, nepozornost,
nedbalost, pomalost/rychlost, moment překvapení, nedostatek standardizace,
vynechání kroků v určitém procesu, chybějící díly, materiál, suroviny, součástky, chybně
nastavený proces, nedostatečná kontrola, nevyhovující layout pracovního místa atd.
Chase a Stewart (1994) rozpracovali také chyby neboli selhání, které se mohou
vyskytnout na straně zákazníků při dodávání služeb, jako interaktivním procesu. K nim
patří mimo jiné nejasné anebo nepřesné vyjádření svých přání a očekávání, nesledování
anebo nerespektování instrukcí v návodu anebo pokynů k používání, ale i neoznámení
anebo nesdílení nespokojenosti, problémů anebo vad.
Z výše uvedeného vyplývá, že Poka Yoke lze využít pro inovace produkčních,
distribučních, manipulačních a obslužních procesů a pro inovace produktů, které by
38
měly být navrženy tak, aby k vadám při jejich používání nebo spotřebě nedocházelo.
Z přehledu důvodů uvedených v kap. 1.2.1 lze Poka Yoke spojit s těmi, které patří pod
skupinu s číslem 13, 14 a 15.
Na základě sumarizace poznatků týkajících se důvodů vzniku zpětných toků lze říct, že
zpětné toky vznikají kvůli skutečné i potenciální nespokojenosti zákazníků (a jak bude
uvedeno v kap. 2, různých typů zákazníků), případně i jiných stakeholderů (např. vlády,
místních komunit), souvisejících s tvrdými i měkkými atributy produktu, s existencí,
nedostatečnou existencí anebo neexistencí, případně zajištěním existence (vratné
manipulační obaly) očekávaných tvrdých a měkkých atributů produktu v průběhu
životního cyklu produktu a kvůli potenciálním – většinou negativním – dopadům
působení atributů na fungování určitých entit.
Důvody vzniku zpětných toků lze také umístit na kontinuu míry kontrolovatelnosti,
kde na jednom z konců jsou důvody, jimž může podnik téměř zcela zabránit (kontrola
v rámci managementu kvality všech procesů souvisejících s tvorbou hodnoty, tvorba
produktů stoprocentně na základě požadavků, přání a představ zákazníků apod.) a na
druhém důvody, kterým podnik zabránit nemůže (neočekávaná změna představ a
očekávání zákazníka, charakter distribučního kanálu, kdy není známý distribuční článek
a tedy znemožněna komunikace apod.).
V tomto vymezení důvodů vzniku zpětných toků lze najít propojení s možnostmi pro
inovace produktů (návrh takových atributů, které by minimalizovali nespokojenost) i
procesů (návrh procesů, které by zajistili produkci a dodání, případně udržování
produktů s atributy, které by minimalizovali nespokojenost) i pro management kvality
(uplatnění metod, technik a nástrojů pro minimalizaci zpětných toků a naopak
maximalizaci využití existujících zpětných toků mimo jiné i pro produkci nových hodnot.
1.3 Hybné síly řízení zpětných toků
S důvody vzniku souvisí také důvody, proč se podniky zpětnými toky zabývají, které ale
nemusí být totožné s důvody vzniku. Jako hybné síly zájmu a zapojení se do řešení
zpětných toků a jejich řízení (alespoň na minimální úrovni) totiž mohou vystupovat i
faktory, které zastupují proaktivní přístup managementu podniků, který je ve výčtu
důvodů vzniku v mnoha případech málo zřejmý, resp. až skrytý.23 Vnímání určitých
hybných sil a jejich zakomponování do řízení znamená také využívat specifická měřítka
výkonnosti (viz kap. 1.9)
1.3.1 Hybné síly, uzavřený dodavatelský řetězec a řízení inovací
Rámcově lze hybné síly řízení zpětných toků najít také v definicích těchto toků a
v definicích reverzní logistiky (reverzních dodavatelských řetězců apod.). Vedle již výše
zmíněných (kap. 1.1) je ale potřebné souhrn definic doplnit o ty, které již ve výčtu
obsahu zpětných toků nic nového nenabízí, na druhou stranu rozšiřují pohled na řízení a
23
Reaktivním charakterem reverzní logistiky se zabývá např. Tibben-Lembke a Rogers (2002), proaktivním
versus reaktivním zase Lambert a kol., 2011
39
nakládání se zpětnými toky a obsahují aspekty důležité pro produktové inovace včetně
dotčení managementu kvality. Zejména jde o definice tzv. closed supply chain
managementu (tedy managementu uzavřeného dodavatelského řetězce (dále také
CSCM) anebo closed supply chain loop, tj. uzavřená dodavatelská smyčka, který
například Guide a Van Wasenhove charakterizují jako (2009, s. 10):
„ …the design, control, and operation of a system to maximize value creation over the
entire life cycle of a product with dynamic recovery of value from different types and
volumes of returns over time.“
….t.j. navržení, kontrolu a provoz systému, kterého účelem je maximalizace tvorby
hodnoty napříč celým životním cyklem produktu s dynamickým získáváním hodnoty
z různých typů a objemů zpětných toků v průběhu tohoto cyklu. V tomto systému se
producenti snaží získat co nejvíce hodnoty ne pouhým prodejem dopředního toku, ale
právě i ze zpětných toků s minimalizací odpadu v životním cyklu produktu, kdy se
nejedná o marketingové pojetí, ale o etapy produktu, kdy jsou z hlediska většiny
zákazníků tyto produkty již nepoužitelné (end- of-life (EOL) a end- of- use (EOU)).
Producenti se také snaží o maximální návratnost vzniklých zpětných toků k nim pro
další využití (viz kap. 1.5). Právě closed-supply chain loop by do roku 2050 podle “Vision
2050” zformulované v roku 2010 World Business Council for Sustainable Development
měl být „normální podnikatelskou praktikou“ (Fischer a kol., 2011).
Na podobné hybné síly a taktéž v rámci vymezení reverzní logistiky jako uzavřené
smyčky upozorňuje i Stock (1998, s 20-21):
„…pojem reverzní logistika se vztahuje k roli logistiky v procesech vracení produktů,
redukce zdrojů, recyklace, opětovně spotřeby materiálů, nakládání s odpadem, vylepšování
vrácených produktů, opravy a opětovného zpracování a představuje systematický
podnikatelský model, který aplikuje nejlepší logistický inženýring a manažerské přístupy
napříč podnikem za účelem se ziskem uzavřít smyčku dodavatelského řetězce.
Pokud podniky hodlají implementovat CSCM podle daných definic, je potřebné inovovat
různé procesy v podniku, přičemž se inovace nebude týkat pouze procesů, ale i jiných
oblastí včetně inovací produktových.
1.3.2 Hybné síly, zelený dodavatelský řetězec a řízení inovací
Další definice zahrnují do řízení dodavatelských řetězců (nejde tedy o definice, týkající
se pouze zpětných toků) environmentální aspekt, který je zdůrazněný. Jde o tzv. Green
supply chain management (GrSCM), který může být vymezen takto:
„integrating environmental thinking into supply-chain management, including product
design, materiál sourcing and selection, manufacturing processes, delivery of the final
product to the consumers as well as end-of-life management of the product after its useful
life“. (Sristava, 2007, s. 55)
40
…tj. integrování environmentálního myšlení do supply chain managementu, a to včetně
designu produktu, hledání materiálových zdrojů a výběr vstupů, výrobních procesů,
dodávání finálních produktů spotřebitelům a včetně managementu produktu na konci
životnosti.
Hervani a kol. (2005, s. 349) dokonce „zelený“ řetězec definují v podobě rovnice, kde
proces dodávání specifikují ve dvou částech – distribuci a marketing, na druhou stranu
problematiku zpětných toků zahrnují do procesů reverzní logistiky:
„Green Supply Chain Management (GSCM)
= Green purchasing + Green manufacturing/Materials Management
+ Green Distribution/Marketing + Reverse Logistics“
Environmentální, resp. „zelený“ aspekt patří mezi stěžejní hybné síly reverzní logistiky
pro mnoho odvětví (proaktivně anebo reaktivně, například vzhledem k existující
legislativě), případně individuálních podniků (Carter a Ellram, 1998; Ravi a kol., 2005;
Luthra a kol., 2013).
1.3.3 Znovuzískávání hodnoty jako hybná síla řízení zpětných toků
Definice tedy obsahují tyto základní a zásadní hybné síly: získání hodnoty, zajištění
efektivity podnikových procesů, snížení objemu vytvářeného odpadu a dlouhodobá
(udržitelná) ziskovost podniku. Pojem „hodnota“ je potřebné chápat nejenom
z finančního hlediska, ale jako mnohodimenzionální konstrukt zahrnující různé druhy
hodnot pro různé stakeholdery (Klapalová, 2011), jak bude naznačeno dále. Spatřování
hodnoty ve zpětných tocích lze pojmout také přes vnímané benefity24, resp. někteří
autoři zaměňují benefity s hodnotou. Toto pojetí na základě rešerše literatury reverzní
logistiky nabízí také Wadhwa a Madaan (2008), přičemž benefity rozdělili na taktické a
strategické a také podle toho, zda působí v interním anebo externím prostředí, viz obr. č.
21. Mezi strategické a externí25 zařadili taktéž získávání informací pro vývoj nových
produktů. Nevyužití potenciálu zpětných toků označili jako „ztracené příležitosti“.
24
Hodnota vzniká, pokud benefity, příjmy atd. překročí vynaložené náklady v širokém slova smyslu (viz blíže
Klapalová, 2011)
25
Reverzní logistika je převážně pojímána jako procesy spojující podnik s jeho externím okolím, většinou
směrem k zákazníkovi – včetně distribučních a dalších dotčených článků (tedy jenom ojediněle směrem
k dodavateli)
41
Obr. č. 2: Benefity řízení zpětných toků
Zdroj: Wadhwa a Madaan, 2008, s. 132, upraveno autorkou
Mollenkopf a Closs (2005) rozebírají čtyři možnosti, jak získat hodnotu z efektivního
řízení zpětných toků – hodnotu v podobě zvýšení výnosů - 1. již výše uvedený green
image, v tomto případě goodwill za společensky a environmentálně zodpovědné
chování; 2. zvýšení obratu za aktiva v podobě zásob vrácených produktů; 3. příjmy ze
sekundárního prodeje vrácených produktů a příjmy z přepracovaných produktů; a 4.
snížení nákladů a provozních výdajů.
Tato poslední možnost (a částečně i přepracování produktů v třetí uvedené možnosti) je
spojena s inovací produktů a procesů a s aplikací výstupů managementu kvality.
Náklady a provozní výdaje lze snížit i prostřednictvím využití součástek a součástí
z vrácených produktů, a to buď pro servisní účely anebo jako samostatně prodejné,
rozšiřující tak nabídku podniků. Tyto způsoby, spolu s možností produkty přepracovat,
ale znamenají, že při navrhování produktů bude možné části využít i jinak, produkt bude
možné rozebrat, tyto kroky budou zakomponované do podnikových výrobních procesů a
pro tyto procesy budou určeny a přiřazeny potřebné zdroje (viz text výše, věnující se
zdrojům). Mollenkopf a Closs zmiňují i využití dat o důvodech, proč zákazníci produkt
vrací, pro vylepšení produktů, které mohou snížit objem zpětných toků v budoucnosti.
Gobbi (2011) v souvislosti s hodnotou a získáváním hodnoty v rámci zpětných toků (v
tomto případě hmotných produktů) používá pojem „reziduální hodnota“ (Product
Residual Value - PRV)26, kterou vymezuje jako hodnotu, která zůstává v produktu
zachována po použití – včetně produkční fáze a po spotřebě. Výsledná reziduální
hodnota je výstupem procesů řízení zpětných toků, které budou přiblíženy v kap. 1.5.3.
26
Gobbi zavádí nový termín – sama upozorňuje na zdroje, které ji inspirovali, a to jednak na Kumara a kol.
(2007), který tuto „zbytkovou hodnotu vidí v produktech na konci používání (EOU) a na Prahinski a
Kocabasoglu (2006) a Brodina a Andersona /2008), kteří tuto hodnotu nazvali hodnotou zachráněnou,
zužitkovanou („salvage value“)
42
Pro posouzení, zda a jak určitý obsah zpětného toku využít anebo nevyužít pro inovaci
produktů (či jiného druhu inovace), je znalost této hodnoty nezbytná. Různé metody,
techniky a nástroje kvality zastupují velký podíl při jejím určování.
1.3.4 Další pohled na hybné síly řízení zpětných toků a řízení inovací
Dvě základní skupiny hybných sil zájmu a/anebo nutnosti řídit zpětné toky (nejenom)
jsou: a) interně orientované – jde zejména o faktory spojené s dosahování cílů
vztažených k měřítkům efektivnosti (efektivity), které mají charakter krátkodobě
orientovaných cílů (Walters, 2006) a b) svou podstatou převážně externě orientované
(účelnost), vztažené k získání a zajištění konkurenční výhody, mající dlouhodobý
strategický charakter.27 Zpětné toky apriori vedou ke snižování efektivnosti – pouze až
schopnost podniků získat z nich určitou hodnotu, která bude získána efektivně a bude
dosažena účelnost (trh, resp. zákazník tuto hodnotu ocení), může napomoci
k potenciálnímu zvýšení (viz text dále).
Nežádoucí nárůst zpětných toků (mimo jiné například i kvůli snižující se kvalitě výstupů
anebo neúspěšným produktovým inovacím), který způsobuje zvyšování neefektivnosti,
vede posléze k neúčelnosti samotného podniku (obecně „organizational noneffectiveness“),
kdy nejsou naplňovány podnikové cíle (Daft, 1995, uvedeno v Zheng a
kol., 2010). Jde vlastně o ztrátu konkurenceschopnosti podniku. Na kvalitu jako hybnou
sílu reverzní logistiky, která vede ke zlepšování procesů a výstupů a posléze ke zvýšení
poptávky a konkurenceschopnosti, upozorňuje i Rogers (2013). Zaměření se pouze na
cíle dosahování efektivnosti tak sice může vést ke krátkodobému snižování nákladů (a
zvyšování produktivity), ale nelze tak dosáhnout i jiných důležitých žádoucích
parametrů výkonnosti. Interní charakter těchto měřítek také brání do určité míry
inovativnosti podniku, protože nebere v potaz požadavky a potřeby trhu (Skinner,
1986), případně příležitosti a ohrožení. V interním prostředí může být hybnou sílou i
osoba vlastníka, manažera anebo řadového zaměstnance (Gonzáles-Torre a kol., 2010;
Alvarez-Gil a kol., 2007; Sarkis a kol., 2010; Ho a kol., 2012; Kulhavý, 2012).
Hybné síly je také možno klasifikovat jako síly ekonomické (finanční i nefinanční anebo
možnost dosahování přímých a nepřímých zisků – tj. nefinančních), legislativní a
spojené se společenskou odpovědností (de Brito, 2003a, Sarkis a kol., 2010). Dále
také jako ty, které mají spíše vynucovací charakter a ty, které podniky dobrovolně a sami
využívají jako příležitost. Mezi „vynucovací“ hybné síly patří mimo jiné i rozšířená
zodpovědnost výrobce (Extended Producer Responsibility, EPR), která představuje
jeden z nástrojů Evropské unie, přisuzující výrobci roli ve snižování dopadů jeho
produktů na společnost a životní prostředí v průběhu celého životního cyklu, tedy i ve
fázi nakládání s odpady, resp. zpětnými toky. Tento do značné míry represivní charakter
má ale stimulovat výrobce k realizaci vhodných řešení a nikoliv pouze k pasivnímu
reaktivnímu chování v podobě placení poplatků (McKerlie a kol., 2006).
27
Efektivnost (efektivita), tedy účinnost (efficiency), účelovost/účelnost (effectiveness)
43
Ekonomické cíle se tak týkají jak efektivnosti (Rogers a Tibben-Lembke, 1998; Jack a
kol., 2010; Badenhorst, 2010), tak i dosahování dalších cílů podniku (mezi nefinanční
hybné síly tedy patří také green image (Hartman a Stafford, 1998), resp. postoje
zákazníků (případně i dalších stakeholderů k ekologickému chování) (Prahinski a
Kocabasoglu, 2006; Zhu a Sarkis, 2006; Kulhavý, 2012) udržování dobrých vztahů se
zákazníky a dodavateli (Álvarez-Gil a kol., 2007; Gonzáles-Torre a kol., 2010)),
proaktivní předcházení potenciálně negativních dopadů legislativy na chod podniku a
ochrana trhu před konkurencí (Stock a kol., 2002; de Brito, 2003a; Fernández, 2004).
Jsou nazývány taktéž jako marketingové hybné síly (Fleischmann, 2000). Do této
skupiny hybných sil patří taktéž dosahování procesní kvality a procesní spolehlivosti a
flexibilita a rychlost (Vestrepen a kol., 2007) – lze je nazvat sílami provozními.
Badenhorst (2010) tyto provozní síly odděluje od ekonomických hybných sil, se kterými
ale jsou úzce propojeny – jde vlastně o další specifikaci této skupiny sil (například sem
může patřit právě zmiňovaná flexibilita).
Fernández (2004) jako hybné síly uvádí i význam zpětných toků jako zdroje nových
informací a pocit dosažení sebeuspokojenosti manažerů (například kvůli ochraně
životního prostředí, dosažení významných úspor, získání nového segmentu/trhu
v případě produkce nových produktů s využitím zpětných toků apod.
Všechny uvedené skupiny motivů mohou mít spojitost s managementem kvality i
s řízením inovací. Dobré vztahy se zákazníky znamenají naslouchat jejich přáním,
potřebám a stížnostem (Ooi a kol., 2011), ale i pochvalám a ty implementovat, pokud je
to možné, do zlepšování produktů a procesů. Dobré vztahy s dodavateli mohou být
závislé na schopnosti sdílet zpětnou vazbu od zákazníků ohledně zlepšování kvality
vstupů, mohou vést k procesním inovacím se zapojením dodavatelů do tvorby nových
produktů apod. V obou případech může jít také o důsledek síly těchto dvou
stakeholderů, nikoliv primární zájem podniku (Breen, 2006). Mezi příklady předcházení
nové legislativy, kdy je znalost možného ohrožení využita jako příležitost, vedoucí i
k dosažení konkurenční výhody, patří například inovace produktů z recyklovatelných
materiálů anebo inovace designu produktů s minimalizací odpadu anebo zavedení
dalších distribučních cest – procesní inovace - pro opětovný prodej vrácených produktů.
Vyhovění požadavkům plynoucích z legislativy ale může mít i reaktivní charakter
v podobě nutnosti. Legislativní úprava, která se vztahuje ke zpětným tokům, má v zásadě
dvojí dopad – na ochranu životního prostředí (dále také environment) a na ochranu
spotřebitele. Výše uvedený „neproaktivní“, tj. reaktivní postoj potom může vést
k zavedení nových měřítek pouze pro kontrolu výstupů v rámci managementu kvality
(například nepřekročení limitů pro obsah nebezpečných látek v produktu anebo
nebezpečného odpadu vznikajícího z výroby produktu u environmentálně zaměřené
legislativy) anebo na hledání různých cest, jak formulovat politiku, týkající se možností
vrácení produktů a kompenzace spotřebitelům.
Uvedené hybné síly naznačují, že většina je spojena se zpětnými toky hmotných
produktů. Kromě faktorů recyklace, přepracování a přímých odpadů vzniklých při
výrobě hmotných produktů je ale možné výše uvedené síly propojit i se službami, které
44
patří mezi nehmotné služby. Dotčena tak bude problematika procesních a jiných,
neproduktových, inovací a procesů spíše sekundárních, nepřímo týkajících se tvorby
produktu – nabízené a dodávané služby (například green image může být vytvořený i
tím, že vnitřní obslužné procesy v podniku jsou „ekologicky přátelské“). Výše uvedená
flexibilita a rychlost, procesní kvalita a procesní spolehlivost (Verstrepen a kol., 2007)
patří mezi příklady strategického marketingu a managementu a byly zohledněny při
inovacích služeb rychlého občerstvení, odbavení cestujících zejména v letecké dopravě
apod.
1.4 Bariéry řízení zpětných toků
Důvody vzniku lze ale spatřovat také v působících bariérách řízení zpětných toků.
Nejzávažnější skupinou bariér je ta, která zastupuje lidský faktor a spočívá v nedostatku
lidských zdrojů a chybějících znalostí a zkušeností, co způsobuje neschopnost zajistit
výše uvedené využití zdrojů, které k dispozici jsou. Nejenom chybějící znalosti a
zkušenosti a také schopnosti, ale i individuální a skupinové hodnoty a postoje se mohou
projevit pasivně anebo dokonce až negativně (odmítavě) k využití zpětných toků jako
zdrojů pro produktové a jiné inovace. Může jít jak o nevšímavost (Álvarez-Gil a kol.,
2007) či tzv. odolnost ke změně (Ravi a Shankar, 2005) a nevnímání významu
zpětných toků (patří mezi nejčastěji uváděné bariéry řízení zpětných toků, vyplývající
z empirických výzkumů (Rogers a Tibben-Lembke, 1999). Tyto skutečnosti se potom
odráží v různých aspektech řízení zpětných toků a v integraci jejich řízení
s managementem kvality a řízením inovací, konkrétněji v chybějící anebo
nedostatečné politice a strategickém řízení zpětných toků a produktových inovací,
nevyjímaje opomíjení jiných inovací (Rogers a Tibben-Lembke, 1999; Yellepeddi, 2006;
Ravi a Shankar, 2005; Janse a kol., 2009) a nepřidělení potřebných zdrojů
(materiálových, finančních, technologických, ale i lidských) pro řešení zpětných
toků včetně zajištění informačních systémů (Daugherty a kol., 2005; Richey a kol.,
2005). Právě interní bariéry ve srovnání s externími (například legislativa, dostupnost
samotných zdrojů na trhu, vyjednávací síla a zájem zákazníků a dodavatelů, případně
komunity) působí intenzivněji na nedostatečné řízení zpětných toků (Walker a kol.,
2008).
Přehled bariér na základě rešerše literatury je uveden v následující tabulce. Bariéry jsou
rozděleny s využitím výše uvedených skupin příčin, které obsahuje Ishikawův diagram.
Tab. č. 3: Bariéry řízení zpětných toků a reverzní logistiky
INTERNÍ BARIÉRY
Management
nepociťovaný význam zpětných toků
Rogers, Tibben-Lembke, 1999; Škapa a
Klapalová, 2011; Janse, 2008; Erol a kol., 2010;
Abdulrahman a Subramanian, 2012;
nedostatek systematického řízení
Rogers a Tibben-Lembke, 1999; Erol a kol.,
2010; Škapa a Klapalová, 2011
45
nezájem, nevšímavost managementu
Rogers a Tibben-Lembke, 1999; Álvarez-Gil a
kol., 2007; Janse, 2008; Abdulrahman a
Subramanian, 2012; Erol a kol., 2010
vize managementu Suthicham, 2008;
styl řízení Suthicham, 2008;
nedostatečná angažovanost,
úsilí managementu
Ravi a Shankar, 2005; Abdulrahman a
Subramanian, 2012;
chybějící strategické plánování
Ravi a Shankar, 2005; Janse, 2008;
Abdulrahman a Subramanian, 2012;
strategie/politika podniku
Škapa a Klapalová, 2011, Janse, 2008; Erol a
kol., 2010; Abdulrahman a Subramanian, 2012
nekonzistentní provozní cíle Fawcett a Magnan, 2001;
nedostatečné alokování finančních
a personálních, ale i dalších zdrojů
Janse, 2008; Daugherty a kol., 2005; Richey a
kol. 2005;
nedostatečné řídící praktiky v rámci
odpadového hospodářství Abdulrahman a Subramanian, 2012;
krátkodobá orientace Sarkis a kol., 2010;
odolnost vůči změnám Ravi a Shankar, 2005;
nedostatečné organizační zdroje
pro inovace/velikost podniku Sarkis a kol., 2010;
Man
chybějící know-how
Škapa a Klapalová, 2011
znalosti a zkušenosti zaměstnanců
Suthicham, 2008; Abdulrahman a
Subramanian, 2012;
nedostatečné vzdělávání a školení Ravi a Shankar, 2005;
nedostatečné vztahy s externími stakeholdery Sarkis a kol, 2010;
nedostatečné uvědomování si závažnosti
environmentální legislativy
Janse, 2008; Abdulrahman a Subramanian,
2012;
neochota sdílet informace Fawcett a Magnan, 2001;
nedostatečné sdílení nejlepších praktik Abdulrahman a Subramanian, 2012;
nedostatek expertů pro reverzní logistiku Abdulrahman a Subramanian, 2012;
lidské zdroje Erol a kol., 2010;
Method
nedostatečný informační a
technologický systém
Ravi a Shankar, 2005; Suthicham, 2008;
Fawcett a Magnan, 2001; Erol a kol., 2010
chybějící poradenství Škapa a Klapalová, 2011
vedení účetnictví Janse, 2008;
46
nedostatečné přiřazování nákladů k procesům Fawcett a Magnan, 2001;
měření požadavků zákazníků Fawcett a Magnan, 2001;
Machine
nedostatek technologií pro monitorování
a zpracování zpětných toků
Abdulrahman a Subramanian, 2012;
Material
problémy s kvalitou produktů Ravi a Shankar, 2005;
charakter produktu Ravi a Shankar, 2005; Škapa a Klapalová, 2011
kapitálové investice
Suthicham, 2008; Abdulrahman a
Subramanian, 2012;
nedostatečné kapacity Sarkis a kol., 2010;
finanční problémy – nedostatek finančních
zdrojů
Ravi a Shankar, 2005;
Measurement
nedostatek vhodných metrik
měření výkonnosti
Ravi a Shankar, 2005; Janse, 2008; Suthicham,
2008; Abdulrahman a Subramanian, 2012;
Milieu
nízký stupeň spolupráce mezi útvary
Janse, 2009; Abdulrahman a Subramanian,
2012;
faktory nejistoty zpětného toku produktů Janse, 2008;
organizační struktura Sarkis a kol., 2010;
hranice uvnitř podniku Fawcett a Magnan, 2001;
nedostatečné prostory pro skladování a
manipulaci se zpětnými toky Abdulrahman a Subramanian, 2012;
EXTERNÍ BARIÉRY
Milieu
konkurence
Rogers, Tibben-Lembke, 1999; Erol a kol.,
2010; Škapa a Klapalová, 2011; Artigo, 2013;
legislativa
Rogers, Tibben-Lembke, 1999; Erol a kol.,
2010; Škapa a Klapalová, 2011; Artigo, 2013;
zákazníci
Škapa a Klapalová, 2011; Artigo, 2013; Luthra
a kol., 2013;
dodavatelé Škapa a Klapalová, 2011; Artigo, 2013;
zprostředkovatelé/distributoři
Škapa a Klapalová, 2011; Abdulrahman a
Subramanian, 2012;
vláda/vládní politika
(restrikce i chybějící podpora)
Škapa a Klapalová, 2011; Abdulrahman a
Subramanian, 2012; Artigo, 2013; Luthra a kol.,
2013;
47
rozdíly mezi tzv. EPR (rozšířenou
zodpovědností výrobce mezi zeměmi)
Janse, 2008; Abdulrahman a Subramanian,
2012;
daně
Janse, 2008; Abdulrahman a Subramanian,
2012; Artigo, 2013;
Ravi a Shankar (2005) vytvořili taktéž model následků a souvislostí existence
individuálních bariér, viz Obr. č. 3. Vyplývá z něho, že za kořenovou příčinu považují
nedostatek zájmu a nevšímavost managementu a za konečný důsledek chybějící vhodné
metriky pro měření výkonnosti řízení zpětných toků. Problémy s kvalitou produktů
podle tohoto modelu jsou důsledkem nedostatečného strategického plánování reverzní
logistiky, které vyplývá z nedostatečného zájmu a angažovanosti managementu podniků.
V tomto modelu lze pokračovat, hypoteticky by například neexistující měření vedlo
k neznalosti výkonů apod. Nutné je také dodat, že model jako takový nebyl kromě
jednoho případu (Luthra a kol., 2013) ověřený v jiných podmínkách než v těch, na
základě kterých ho Ravi a Shankar sestavili.
Obr. č. 3: Model následků a souvislostí existence a působení bariér řízení zpětných
toků
Zdroj: Ravi a Shankar, 2005, s. 1027
48
1.5 Způsoby nakládání se zpětnými toky
1.5.1 Outsourcing procesů zpětných toků
Působící bariéry ovlivňují kromě jiného i to, zda a jakým způsobem podniky se zpětnými
toky nakládají. Otázka „zda“ se týká rozhodování podobnému problému „make or buy“.
Je tedy spojena s rozhodováním, zda zpětné toky bude řešit podnik vlastními sílami
anebo určitá řešení přenechá jiným podnikům. Jinými slovy jde o rozhodování, zda
využívat outsourcing. Ve srovnání s dalšími oblastmi této práce – tedy řízením inovací,
produktovými inovacemi a managementem kvality je volba outsourcingu pro zpětné
toky (podobně jako u logistiky jako takové) častější. Dochází tedy k výraznější
externalizaci procesů (Espino-Rodriguez a Padron-Robaina, 2004).
V logistice a reverzní logistice, resp. v Supply Chain Management je jako synonymum pro
outsourcing častěji používaný termín third-party logistics (TPL) anebo 3PL, případně
4PL, pokud daný partner vykonává anebo zařizuje výkon vícero procesů (Lambert a kol.,
2011) a 5PL (na partnera jsou outsourcovány procesy v celém dodavatelském řetězci)
(Gottschalk a Dunn, 2005).
Důvody, proč podniky využívají outsourcing, lze nalézt v dále uvedené definici
outsourcingu. Pokud se vrátíme k bariérám řízení zpětných toků, je to zejména nezájem
a neznalost podstaty zpětných toků, které potom vedou manažery k rozhodnutí svěřit
řešení, případně část řešení, třetí straně.
„Outsourcing je proces zaopatření (pořízení) služeb anebo produktů od externích
poskytovatelů služeb s cílem omezit náklady, nahradit interní schopnosti a tímto způsobem
redukovat čas věnovaný různým projektům. Outsourcing je tak úplný transfer anebo
delegování manažerských funkcí týkajících se vybavení, příslušenství či materiálních
možností na externí firmu.“ (Bardoloi, 2004, s. 1)28
Ordoobadi (2009) třídí důvody pro outsourcing v rámci řízení zpětných toků na
strategické, provozní a finanční. Mezi strategické patří ty, které jsou spojeny přímo
s tvorbou hodnoty a do určité míry i s klíčovými kompetencemi (například možnost
expanze na nové trhy, diferenciace od konkurence, zkvalitnění služeb pro zákazníky).
Mezi provozní důvody patří například péče o hodnotu-nepřidávající aktivity, dosahování
provozní flexibility apod. a mezi finanční například snížení personálních, provozních a
transakčních nákladů.
Pro produktové inovace, resp. i další druhy inovací je outsourcing dopředných i
zpětných toků spojen s určitými negativními stránkami. Konkrétně jde o ztrátu kontroly
nad outsourcovaným procesem, vzhledem k tomu, že důležité informace se nemusí
dostávat do podniku, kterou například Sohail a Sohal (2003) považují za stěžejní
problém. Jak upozorňuje například Blumberg (2005) ani využívání nástrojů
informačních a komunikačních technologií, například RFID (blíže viz rešerši na toto
28 další vymezení outsourcingu obecně a v řízení zpětných toků je uvedeno mj. v: Klapalová, 2012 a
Klapalová, Škapa, Krčál, 2012
49
téma v Awasthi a Chauhan, uvedeno v Nikolaidis, ed., 2013) tento problém nemusí vždy
vyřešit. Tento problém potom vede ke snížené možnosti, resp. až k nemožnosti využívat
zpětné toky anebo jejich část v podnikových procesech. Omezený informační tok
negativně ovlivňuje také řízení inovací a management kvality a souvisí i s nastavením
měření a sledování výkonnosti nejenom ve zpětných tocích, ale i souvisejících oblastech.
Dalším problémem outsourcování aktivit anebo procesů reverzní logistiky je
možnost chybného určení aktivit (procesů) vhodných pro outsourcing (Harland a kol.,
2005). Správné určení by mělo znamenat neoutsourcovat tzv. klíčové kompetence
podniků, tj. ty, které rozhodují a existenci a konkurenceschopnosti. Přesto ale dochází i
k tomuto outsourcingu, pokud podniku skutečně chybí zdroje a předmětem
outsourcingu je spíše doplnění jiných klíčových kompetencí k těm, které si podnik
uchovává ve vlastní režii.
Klíčové kompetence mají ale málokdy trvalý charakter, mění se vlivem změn prostředí a
je tedy nutné přehodnocovat existující smluvní podmínky u již outsourcovaných
činností, či důkladně zvažovat a vyhodnocovat uzavírání nových smluv, tak aby nedošlo
ke ztrátě nebo snížení velikost konkurenční výhody (Hätönen a Eriksson, 2009).
Inovační potenciál je velmi úzce navázaný na klíčové kompetence (Alegre a Chiva, 2008;
Jiménez-Jimenez a kol., 2008).
Harland a kol. (2005) také upozorňují na to, že zejména u vyšších forem outsourcingu,
tedy u outsourcingu činností, které patří mezi hodnototvorné, musí být určeny či
vybudovány nové manažerské schopnosti a dovednosti a celý proces rozhodování, který
se týká hodnocení efektivnosti a efektivity outsourcingu a řízení vztahů s poskytovateli
(byť i v minimální míře). Outsourcing na jedné straně může znamenat snížení
komplexnosti například výrobních anebo obslužních procesů, na druhou stranu zvýšení
komplexnosti manažerských procesů. Tyto skutečnosti zase mohou vést k potřebě
procesních a organizačních inovací.
Dalšími možnými negativními dopady outsourcingu mohou být například riziko ztráty
know-how, u vyšších forem také kulturní střety nebo v rámci outsourcingu využívání
kapacity a schopností a dovednosti poskytovatelů, které ale nemusí zcela naplňovat
potřeby podniku apod. (Logožar, 2008).
Nejzávažnějším bodem při rozhodování, zda nakládání se zpětnými toky realizovat
vlastními sílami anebo tyto činnosti svěřit třetí straně, zejména z hlediska dopadu
rozhodnutí na řízení inovací a také i management kvality, je právě otázka informačních
toků a možnosti či nemožnosti získávat všechna potřebná data a informace ohledně
zpětných toků v dostatečné kvalitě pro jejich další využití.
1.5.2 Nakládání s odpadem a řízení inovací
Ačkoliv odpady představují pouze část obsahu zpětných toků, jejich podíl může být
velmi rozdílný nejenom v závislosti na typu produkce, charakteru produktů, charakteru
poptávky (například sezónní výkyvy) apod., ale také v závislosti na schopnosti s odpady
50
pracovat jako se zdroji potenciální hodnoty, případně je využít jako informační (tedy ne
pouze jako materiálový) vstup do řízení inovací v podnicích. Vzhledem k tomu, že
pyramida získávání hodnoty ze zpětných toků, která bude přiblížena v kap. 1.5.3, má
mnoho společného s hierarchií, resp. také pyramidou odpadů (vlastně má společný
myšlenkový základ), bude část následného textu v této kapitole věnovaná způsobům
nakládání se zpětnými toky z pohledu využití odpadu.
Jedním z problémových míst řešení odpadů je jejich pozice v rámci hodnotového řetězce
(včetně zpětného hodnotového řetězce), resp. v rámci přiřazení odpadů k určitým
podnikovým, resp. organizačním funkcím. Vzhledem k tomu, že ke vzniku odpadů může
docházet jak u primárních, tak u podpůrných aktivit, jejich řízení tak prochází napříč
celým podnikem/organizací. Praxe ukazuje, že funkce manažera odpadů je vyčleněna
jako specifická funkce spíše v ojedinělých případech. Kromě působení různých důvodů,
jako je velikost podniku/organizace anebo velmi nízký podíl odpadů na celkových tocích
podniku/organizace (případně nízký podíl nákladů na řešení odpadu na celkových
nákladech), lze příčiny vysvětlit také nevnímáním hodnoty, kterou je možné najít i
v odpadech (viz blíže kap. 1.4 Bariéry řízení zpětných toků). Přitom otázka, proč odpad
vzniká a jak mu zabránit, resp. jak odpad využít, by měla být kladena a zodpovězena
nejenom pracovníky zodpovědnými za kvalitu výstupů, ale i jinými specialisty (obzvláště
těmi, kteří se zabývají navrhováním produktů a vstupy, produkčními operacemi a
specialisty na finanční řízení) včetně vrcholového managementu.
Zařazení odpadů do řízení zpětných toků je významné vzhledem k variabilitě možností
s jejich nakládáním včetně posouzení jejich potenciální hodnoty pro další způsoby
nakládání. Ve vymezení pojmu odpad je obsaženo, že za odpad je možné považovat to, co
nemá žádnou hodnotu pro určitého aktéra (vlastníka odpadu), co již podle hodnocení
tohoto aktéra nelze využít či spotřebovat a je tak odsouzeno k zahození (zbavení se
vlastnictví). V praxi ale jde o individuální posouzení (v širším slova smyslu, tedy nikoliv
jenom jako posouzení jednotlivce) a to, co je odpadem pro jednoho aktéra, může být
velmi zajímavým zdrojem hodnoty pro jiného aktéra.
Pokud je výsledkem posouzení likvidace odpadu bez získání hodnoty, zpětné procesy se
budou týkat využití konkrétního způsobu likvidace a míra zapojení zpětných procesů
bude minimální, právě tak jako možnost využít takto zhodnocený odpad pro produktové
a/anebo procesní inovace. Pokud ale bude výsledkem posouzení odpadu například
rozhodnutí pro recyklaci, znamená to rozložení původního výrobku, resp. zpracování do
podoby vhodného vstupu pro výrobu nového (a často i zcela jiného) produktu, jinými
slovy je nutné jít zpátky v hodnotovém řetězci často až na začátek do procesů zjišťování
poptávky po produktu z recyklovaného vstupu, navrhování nových produktů,
rozhodování o komponentech nového výrobku, navržení procesů zpracování (výrobních
postupů) apod. V tomto případě může být i nutné aplikovat podstatu Ansoffovy matice
„produkt/trh“ (Shankar a Carpenter, 2012) vzhledem k možnosti diverzifikace
podnikání a vstupů na zcela nové trhy a přehodnotit i podnikatelský model, případně
dostupnost zdrojů a kompetence v podniku/organizaci. Může tedy docházet k nutnosti
různých typů inovací. Těmto otázkám je v teorii věnována pozornost, přestože ji lze
51
označit za anekdotární (viz například Ferrer a Whybark, 2000), opomíjené je hledání
důvodů rozdílů ve vnímání odpadu jako zdroje různé hodnoty manažery. Chybí taktéž
více příkladů dobré praxe týkající se hledání hodnoty v odpadech a související využití
(Gibson, 2011).
Tímto se dostáváme k dalšímu bodu. Jak již bylo uvedeno, zejména členské země
Evropské unie a podniky/organizace provozující v těchto zemích svou činnost, jsou
nuceny implementovat do své praxe legislativní požadavky týkající se řízení odpadů.
Primární motivací je podpora udržitelného rozvoje s důrazem na ochranu životního
prostředí a konkurenceschopnost Unie i členských zemí mimo jiné prostřednictvím
efektivnějšího využívání dostupných zdrojů. Odpady jsou považovány za významný
potenciální zdroj jako vstupy pro zpracovatelskou činnost, případně pro jiné využití. V
roce 2008 novelizovaná Rámcová směrnice Evropského parlamentu a Rady 2008/98/ES
o odpadech a zrušení některých směrnice (EAA Report No. 3, 2001) nejenomže stanovila
dlouhodobou strategii pro řízení odpadů včetně kroků implementace a kontrolních
měřítek, ale – jak již bylo naznačeno - představila 5-ti stupňovou hierarchii odpadů,
podle které je nejlepším opatřením v praxi prevence odpadů, následovaná opětovným
použitím, recyklaci, dalšími (v materiálech EU blíže nespecifikovanými) formami
nakládání s odpady za účelem získání hodnoty z odpadů, které vzhledem k pozici na
hierarchii umožňují získat nižší hodnotu než recyklace. Na posledním místě je
skládkování (EAA Report No. 3, 2011). Pozice, týkající se dalších forem nakládání
s odpady se týká tří procesů – přepravy (z té ale není možné získat hodnotu) a spalování
(podle Fleischmanna a kol., 2000) a jak bude uvedeno dále – také i skládkování.
Fleischmann a kol. ve svém článku uvádí, že spalování je využíváno pro produkty, které
nemohou být opětovně použity (a recyklovány) z technických a ekonomických důvodů
(například příliš vysoké požadavky na opravu, náklady na zpracování anebo recyklaci,
případně bez existujícího tržního potenciálu pro uvedení do oběhu po případném
zpracování) (Fleischmann a kol., 2000). Nemožnost se ale opětovně týká určitých
subjektů a jejich dostupných zdrojů a kompetencí v určitém čase a situace se může
změnit. Takto posuzovaný zdroj hodnoty je tedy nutné zkoumat v zasazení do
komplexnějšího rámce.
Jak ale uvádí Pearce (2005, s. 61), pyramida, která po doplnění dalších procesů může
obsahovat osm stupňů29 (a takto je i v širším pojetí přijímána), má určité nedostatky,
Například ne zcela všem situacím odpovídající zařazení jednotlivých způsobů nakládání
s odpady v hierarchii. Pro podnikovou praxi jeho úvaha může mít až sekundární význam,
jeho kritika je apriori namířena na dopad na vytváření nadnárodních a národních politik
odpadového managementu (odpadového hospodářství), kdy by ne zcela správně mohly
být preferovány a podporovány určité způsoby nakládání před jinými. Materiál, ve
kterém byl Pearceův příspěvek uvedený, rozproudil anebo podnítil diskuzi ohledně
hierarchie, která na jaro roku 2013 vyústila v návrhy o doplnění hierarchie. Tyto návrhy
29 Jde o tyto stupně: 1 source reduction, 2 re-use, 3 recycling, 4 composting, 5 incineration with energy
recovery, 6 landfill with energy recovery, 7 incineration without energy recovery, 8 landfill without
energy recovery
52
jsou inspirativní i pro podniky a jejich řízení zpětných toků a úzce se dotýkají této práce.
Důraz v návrzích je kladený mimo jiné na design produktů, na implementaci zero-waste
(nulový odpad) principu do designu produktů i procesů, a na prosazování uzavřených
dodavatelských smyček v praxi podniků (zerowasteeurope, 2013). Důležité je upozornit
na jeden posun – v předchozím úsilí byla pozornost věnována nejenom snižování
potřeby zdrojů jako vstupů (source reduction), ale i snižování odpadů. Nově dochází
k posunu směrem k nulovému odpadu („zero waste“).
1.5.3 Hierarchie způsobů nakládání se zpětnými toky
Možnosti nakládání se zpětnými toky jsou výstupem předcházejících procesů/aktivit,
které jsou také primárně důležité pro produktové a například procesní inovace. Jde o:
sběr, kontrolu/prohlídku/prohledání/testování/ověřování/zkoušení…, výběr a
roztříďování/rozdělování/třídění (Fleischmann a kol., 2000; de Brito, 2003a)30,
anebo zahájení/začátek zpětného toku („return initiation“), určení cesty
(„determining routing“), obdržení obsahu zpětného toku („receiving returns“),
výběr způsobu nakládání („selecting disposition“), v určitých případech také řešení
kompenzace zákazníkovi/zasílající straně („crediting customers“), měření
výkonnosti související se zpětným tokem („measuring performance“),
gatekeeping, tj. proces posuzování oprávněnosti vstupu objektu do zpětného toku
(Rogers a Tibben-Lembke, 1999; Rogers a Tibben-Lembke, 2001), tedy proces,
doplňující anebo rozšiřující proces kontroly/prohlídky/prohledání/testování. Tento
proces do určité míry souvisí s vyhýbáním se zpětným tokům (tzv. return avoidance).
Ačkoliv výše uvedené procesy implikují představu o existenci fázovosti anebo etapizace,
některé procesy se mohou překrývat. K tomuto bodu se dostaneme dále v textu. Giuntini
a Andel (1995, převzato z Dowlatshahi, 2000, s. 145) uvedli dalších šest procesů,
v tomto případě procesů rámcového charakteru, jejichž realizace je nezbytná pro
úspěšnost reverzní logistiky (tzv. „6R“: "recognition, recovery, review, renewal, removal,
reengineering”). Tyto procesy zahrnují jak výše uvedené, tak procesy, kterým bude
pozornost věnována dále. Ke kontrole, prohlídkám, testování, zkoušení, ověřování
dochází nebo by mělo docházet v podstatě v průběhu všech podnikových procesů, které
souvisí s tvorbou hodnoty - ať již v dopředných nebo zpětných tocích.
1.5.3.1 Vyhýbání se zpětným tokům
Vyhýbání se zpětným tokům znamená uplatnění kroků, které vedou k zabránění vzniku
zpětných toků (Rogers a kol., 2002; Stock a Mulki, 2009). Vyhýbání se zpětným tokům se
může týkat preventivního chování již při navrhování nového produktu i procesu anebo
preventivního chování, které může mít podobu gatekeepingu (viz dále). První případ lze
ilustrovat například poskytováním lepších a uživatelsky přátelských informací, případně
školením pro používání produktu (Rogers a kol., 2002; Genchev a kol, 2010; Nguyen Ha,
2012)) a samozřejmě navrhováním produktu se zohledněním potřeb a schopností
30 tedy činnosti týkající managementu kvality
53
uživatelů produktu (mimo jiné) a eliminací potenciálních vad a poruch produktu, ale
také i obalů (Mollenkopf, Frankel a Russo, 2010), případně potenciálních problémů u
procesů dodání služby. Mollenkopf, Frankel a Russo (2010) zdůrazňují roli provozních
operací u vyhýbání se zpětným tokům, např. propracovanější systém produkce a
dodávání tak, aby se zlepšila rovnováha mezi aktuální poptávkou a nabídkou, nebo
naplňování legislativních požadavků u produkce a dodání. Zabránění zpětných toků,
které by vznikly z důvodu neznalosti anebo obcházení legislativy také vede
k produktovým, případně i procesním inovacím a legislativní předpisy a jejich znalost a
neustálá revize platnosti a souladu podnikových procesů s platnou legislativou patří
mezi základní požadavky systémů managementu kvality. Zabránění vzniku zpětných
toků ve výše uvedených případech znamená zabránění vzniku jako takového, nikoliv až
zabránění vstupu zpětných toků do podniku, tj. svým způsobem odmítání zpětných toků,
což je častým úkolem gatekeepingu (viz dále).
Preventivní chování ale může zacházet mnohem dále do procesů, které se týkají
uplatňování filozofie Total Quality Management, případně i uplatňování společenské
zodpovědnosti podniků vůči různým stakeholderům. V těchto případech tedy nejde
jenom o pouhé zabránění vstupů zpětných toků do podniku, ale zabránění možnosti
vzniku zpětných toků jako takových, vracejících se z různých důvodů i v rámci
vnitropodnikových procesů na jedné straně a na druhé straně zabránění různých
negativních dopadů v podstatě i nutných zpětných toků, například v podobě
municipálního odpadu.
U zahájení/začátku zpětného procesu je teoretiky diskutována „snadnost“ tohoto
procesu (Shulman a kol., 2009; Genchev a kol., 2010), tj. existence různých bariér, které
skutečně existují (například podmínky ve smlouvě (Mollenkopf, Frankel a Russo, 2010))
a/anebo zda je zákazník (tedy článek v řetězci), který řeší potřebu začít zpětný proces,
jako bariéry vnímá (neochotný zaměstnanec, vzdálenost, časové překážky apod.). Tato
etapa je úzce propojena s gatekeeping. Pokud jsou oba procesy nastaveny tak, že je
sledován cíl minimalizace vstupních toků (snížení nákladů), je možné, že producent
nezíská cenné informace o možných problémech s produktem anebo o tom, jak
zákazník/článek v řetězci s produktem naložil, zda s ním měl problémy, o jaké problémy
šlo. Jak bylo zmíněno výše, v tomto bodě se může realizovat i proces anebo část procesu
vyhýbání se zpětnému toku.
Pokud bychom pokračovali v dalším vymezování obsahu „vyhýbání se“, v kroku
„gatekeeping“ můžou zaměstnanci zabránit vzniku poskytnutím potřebných informací,
vysvětlením, opravou zdarma apod. Tento „doplňkový vstup“ ale může znamenat, že
produkt nebyl vytvořený anebo dodaný v souladu s potřebami a přáním zákazníka
anebo v souladu se schopnostmi či možnostmi daného článku v řetězci (například
distributora). Chyběly například potřebné informace (jak bylo uvedeno), manuály,
design produktu vede uživatele anebo distributora k intuitivnímu nesprávnému
zacházení nebo manipulaci atd. Takovéto náležitosti patří do komplexního produktu, a
pokud není taková situace výjimečná, lze zde spatřit nutnost úpravy produktu (tj. až
v podobě produktové inovace). Pokud produkt nebyl komplexní, může to být také
54
z důvodu nesystémového managementu kvality (tedy ne pouze části systému, kterou je
pouhá výstupní kontrola kvality). V této etapě také může, ale i nemusí dojít k propojení
různých procesů uvedených výše, tedy například kontroly, prohlídky, testování atd. a
zapojení pracovníků z různých funkčních oblastí podniku (například vývoj, marketing
apod.)
Výběr způsobu nakládání se zpětným tokem je – jak již bylo uvedeno – spojeno s
výsledkem posouzení hodnoty, která jednak v předmětu zpětného toku zůstala (zejména
pokud jde o hmotné produkty) a/anebo kterou lze ještě získat určitým způsobem
dalšího nakládání (Gobbi, 2011). Jde o náročný proces vzhledem k potřebným znalostem
i zkušenostem, případně i vzhledem k disponování určitými zařízeními nebo stroji a
přístroji. I z tohoto důvodu může být tentýž produkt určen jak k opravě, tak k rozebrání
na součástky a také i ohodnocen jako odpad pro skládku. Jak uvádí Bontoux a kol.
(1997), například materiál se pro někoho může stát odpadem po ztrátě primární funkce,
ale pro jiné může posloužit jako vstupní surovina. Mimo jiné de Brito (2003a) zužuje
posuzování hodnoty na posouzení kvality, což není zcela správně. Nicméně, až po
posouzení hodnoty (a v rámci ní kvality) a možností dalšího nakládání (včetně
posouzení a na základě dostupných zdrojů, viz kap. 1.6) se se zpětnými toky pracuje
dále.
Pro hledání souvislostí mezi způsoby nakládání se zpětnými toky a využitím zpětných
toků pro produktové inovace (a související inovace) je vhodné využít pyramidu
získávání hodnoty ze zpětných toků v jednotlivých možnostech (aktivitách)
nakládání, kterou vytvořili de Brito (2003a) a de Brito a Dekker (2004) s využitím
„hierarchie odpadu“. Tu prezentoval v roce 1979 člen nizozemského parlamentu
Lansink (de Brito, 2003a). Lansinkova hierarchie byla v materiálech Evropské komise
doplněna o další procesy, jak bylo uvedeno výše v předchozí kap. 1.5.2. Autoři ale
navázali také na jiné již existující hierarchie způsobů nakládání, například na pomyslnou
hierarchii, kterou představili Carter a Ellram (1998), na vrcholu které je opětovné
použití, potom zpracování, dále recyklace, využití odpadu pro výrobu energie a na
posledním místě skládkování.31
Na vrcholu pyramidy jsou procesy, které podniku přináší nejvíce hodnoty, případně
žádnou anebo minimální ztrátu. Patří sem opětovný prodej, opětovné použití,
redistribuce jak hotových výrobků, tak zásob anebo přebytku surovin a materiálů. U
hotových výrobků jde o produkty na konci používání nebo vrácené produkty v rámci
liberální politiky zpětných toků anebo z důvodu legislativních. Další stupně hierarchie
(repair, refurbishing, remanufacturing, parts retrieval, recycling, incineration32) již
potřebují využití produkčních procesů, až na poslední stupeň, kam patří skládkování. De
Brito a Dekker neodlišují mezi skládkováním, které se využívá i nevyužívá pro získání
energie, lze pouze usuzovat, že mysleli spíše na druhou možnost, tedy bez získávání
energie.
31 "the most important action is to re-use, then processing, recycling, waste-related with energy recovery and
eventually depositing in landfills”(Carter a Ellram, 1998, s. 69)
32 Blíže v de Brito, 2003a, s. 64
55
Pro doplnění aktivit v rámci způsobů nakládání se zpětnými toky, které ale patří z větší
části do aktivit, jež lze označit za preventivní než za takové, které se přímo vztahují ke
způsobům nakládání s existujícími zpětnými toky, Hill, environmentální aktivistka,
vytvořila tzv. „kruh základu života“, který zakomponovává pět prvků – tzv. „5R“. Jde tedy
o aktivity, které souvisí s environmentálním přístupem k řízení zpětných toků. Ačkoliv
v jejím pojetí jde o kruh, tento kruh má svůj začátek (který je zároveň koncem pro
předchozí proces) (Krin, 2008). Hill do kruhu zakomponovala tyto procesy – uvedené
v daném pořadí – Respect, Rethink, Reduce, Reuse, Recycle (uvedeno v Krin, 2008).
Pyramidy bychom ale mohli doplnit o další úrovně anebo procesy na stávajících
úrovních. Například v rámci redukce by mohl být zapojen tzv. redesign, tj. například
přepracování návrhu designu produktu, který se z nějakého důvodu vrací a je nutné
s ním nakládat v rámci zpětných toků. Podobně by mohl být využít i reengineering ve
smyslu redisignu procesů. V případě recyklace Kriwet a kol. (1995) rozvádí tři úrovně –
recyklace odpadu anebo zmetků z výroby, recyklace v průběhu používání produktů –
součástek, které se staly odpadem vhodným pro recyklaci po opravách anebo
přepracování a nakonec recyklace produktů na konci doby používání nebo životního
cyklu. Každá z těchto úrovní se vztahuje k jiným inovacím – produktovým, procesním,
organizačním apod. Thierry a kol. (1995) do znovupoužití zařazují také kanibalizaci,
kterou je obtížné jednoznačně zařadit do pyramidy. Tento pojem označuje získávání
dílů, součástí nebo materiálů, které jsou poté znovu použity při výrobě. Hlavním
důvodem je úspora nákladů. Stock a Mulki (2009) zařazují mezi způsoby nakládání také:
přímé zařazení produktu (týká se ale i vratných obalů a manipulačních obalů) do zásob;
přebalení vráceného produktu a zařazení do zásob; zničení produktu; prodej produktu
jako zmetku; prodej produktu na novém trhu a předávání produktů pro charitativní
účely.
Spojením pyramidy De Brito a Dekkera s pyramidou odpadů a doplněním o další
způsoby nakládání se zpětnými toky (uvedenými v textu) vznikne komplexnější pohled
na různé procesy a aktivity, vedoucí k získávání určité hodnoty ze zpětných toků,
potřebných pro řízení inovací a i souvisejících s managementem kvality, viz Obr. č. 4.
56
Obr. č. 4: Pyramida nakládání se zpětnými toky v kontextu řízení inovací a
managementu kvality
Zdroj: autorka na základě de Brito (2003a); de Brito a Dekker (2004); Krin, 2008, Kriwet
a kol., 1995, Thierry a kol., 1995 a Stock a Mulki, 2009.
K produktovým inovacím se vztahuje většina činností uvedených v pyramidě v bodech 1.
– 8., k procesním inovacím a dalším typům inovací body 1. – 11. – v závislosti od
internalizace a externalizace procesů. Některé způsoby nakládání se zpětnými toky ale
vyžadují zapojení vícero typů inovačního úsilí najednou. Je to zejména tehdy, pokud
dochází k větším změnám v podnikových nebo i mezipodnikových procesech a jsou
nutné i organizační zásahy. Všechny body ale zároveň vstupují do tvorby produktů
(hmotných), resp. procesů, v rámci kterých se využívají hmotné prvky. I takové
13. skládkování odpadu bez využití pro získání energie
12. spalování odpadu bez využití pro získávání energie
11. skládkování odpadu s využitím pro získání energie
10. spalování odpadu s využitím pro získávání energie
9. kompostování
8. recyklace
7. získávání dílů, součástí, materiálů, surovin
6. přepracování
5. oprava vedoucí ke zlepšení funkčnosti a/anebo
k modernizaci (rufurbishing, upgrading)
4. oprava
3. opětovný prodej, opětovné použití, redistribuce,
přímé vrácení položky do zásob, přebalení a
vrácení do zásob
3. snižování zdrojů pro vstupy –
vedoucí k omezení
vzniku zpětných toků
1. respektování 2.opětovné
zvažování,
přemýšlení
P R E V E N T I V N Í P Ř Í S T U P Y
R E A K T I V N Í P Ř Í S T U P Y
NULOVÝODPAD
MANAGEMENTKVALITY
57
rozhodnutí, jako je to, zda odpad může být skládkovaný běžným způsobem anebo jde o
odpad nebezpečný, vyžadující speciální skládkování, by mělo být zakomponováno již
v návrhu produktu a posléze i procesů, v rámci kterých se s produktem pracuje.
Přepracování a recyklace představují také základ pro uzavřený dodavatelský řetězec
(closed supply chain loop, viz kap. 1.3.1) (Kriwet a kol., 1995; White a kol., 2003; Kumar
a Putnam, 2008).
Trochu jiným pohledem na způsoby nakládání se zpětnými toky, konkrétně právě
ze zorného úhlu pohledu uzavřeného dodavatelského řetězce, se na způsoby dívají
White a kol. (2003, s. 449). Ze způsobů, které se vztahují ke zpětnému zpracování
(reverse manufacturing), tj. přepracování (reprocessing), vytvořili smyčku zásobování
(dodávání), viz Obr. č. 5, ze které vyplývá provázanost jednotlivých etap, možnosti
provázanosti, kdy je spojujícím prvkem právě hmotný výstup jako vstup pro jiný způsob
nakládání a smyčka končí etapou distribuce a prodeje a návazně začíná etapou
používání přepracovaného výstupu. White a kol. sami upozorňují, že do smyčky
nezapracovali etapu navrhování produktu a fázi uzavírání smluv (konkrétně
„contracting strategy“) vzhledem k tomu, že ačkoliv oba procesy ovlivňují celý proces
zahrnutý ve smyčce, do určité míry narušují komplexitu modelu vstup-výstup, který
smyčka představuje.
Autoři nevysvětlují, co myslí pod pojmem contracting strategy a zda tato fáze zahrnuje
také hledání trhů, zjišťování potřeb a požadavků zákazníků apod. nebo pouze smlouvání
parametrů produktů a jejich dodání za určitých podmínek, což je z hlediska řízení
inovací a do určité míry i z hlediska managementu kvality (například uplatnění různých
metod a technik, které teorie managementu nabízí pro navrhování produktu) značně
rozdílné. Ve smyčce se také neuvažuje s odpadem, který vzniká v jednotlivých fázích,
jako vstupem do jiné fáze. Lze se pouze domnívat, že za odpad autoři považují to, co
nelze nikterak upotřebit, jednoduše již nemá žádnou hodnotu, alespoň ne pro podnik
v uzavřené smyčce, kterou model znázorňuje. Smyčka tedy nemá propojení
s dodavatelsko-odběratelským řetězcem/sítí. Zavádí také pojem „demanufacturing“,
který označuje získávání dílů, součástí, materiálů, surovin z produktů, určených nikoliv
pro přepracování, ale pro použití jako vstupy pro výrobu jiných a odlišných produktů i
jiných výrobců/zpracovatelů, což je vlastně kanibalizace, jak tento proces označují
Thierry a kol. (1995).
Smyčce bude věnována pozornost ještě jednou v souvislosti s managementem kvality
v kap. 2, kde bude zapracován i proces navrhování produktů.
58
Obr. č. 5: Smyčka zásobování (dodávání)
Zdroj: White a kol., 2003, s. 449
Pyramida a smyčka taktéž implicitně naznačují roli managementu kvality v každé úrovni
pyramidy (více v kap. 2) a také to, že nároky na produktové a procesní inovace mohou
být značně odlišné jak u jednotlivých úrovní, způsobů nakládání, tak u různých podniků
v závislosti na zdrojích, kterými disponují, případně dalších okolnostech. Například
Thierry a kol. (2005) uvádí různé nároky na posuzování kvality od přepracování až po
recyklaci v souvislosti s úrovní rozmontování nebo rozložení hmotných produktů.
Zatímco u opravy není často rozmontování nebo rozložení nutné, u recyklace je
potřebné dostat se až na materiálovou anebo až surovinovou úroveň.33
33 Viz blíže Thierry a kol., 2005, s. 120
59
1.6 Řízení zpětných toků a zdroje
Každý podnik představuje určité seskupení různých druhů zdrojů, které jsou do určité
míry využívány pro běžný chod a zajištění budoucí existence podniků a které podnik
vlastní a kontroluje a využívá v rámci strategií, jež mu napomáhají dosahovat
požadovanou efektivnost a efektivitu (Barney, 1991; Amit a Schoemaker, 1993). Pro
řízení podniků je nutné, aby manažeři (případně i vlastníci) věděli, jakými zdroji podnik
disponuje (případně nedisponuje), jakou hodnotu tyto zdroje mají pro tvorbu
konkurenční výhody a jak jsou či nejsou zdroje využívány. Porter (1991) vymezuje
zdroje jako prostředníka mezi aktivitami, které se v podniku realizují (a které
vytváří hodnotu) a konkurenční výhodou, kterou tyto aktivity mají zajistit
(uvedeno v Amit a Schoemaker, 1993). Strategie, jež manažeři formulují a mají být
uplatňovány, by měly jednak korespondovat se situací ve vnějším prostředí (tzv.
market-focus) (Meredith a McTabish, 1992) a jednak by se měly opírat o co
nejefektivnější využívání zdrojů, které buď v podniku aktuálně jsou anebo budou
pořízeny (Furrer a kol., 2008).
1.6.1 Kategorizace zdrojů
Teorie nabízí vícero kategorizací typů nebo druhů zdrojů, které se do určité míry
překrývají a doplňují. Lze najít velmi vágní a úzké vymezení několika málo skupin zdrojů
(Seppänen, 2009) a naopak i přístupy, kdy se za zdroje považuje vše, čím podnik
disponuje a co lze potom zhodnotit jako slabou anebo silnou stránku (Wernerfelt, 1984).
Například Daft (1983, uvedeno v Barney, 1991) za zdroje podniku označuje všechna
aktiva/majetek, schopnosti, organizační procesy, atributy podniku, informace, znalosti
atd. Hunt (2000) zdroje kategorizuje jako finanční, fyzické, lidské, organizační,
informační a vztahové. Barney (1991, s. 101) detailizuje fyzické, lidské a organizační
zdroje34, kdy fyzické zahrnují přístup podniku k surovinám, technologie a zařízení,
geografické umístění a provozní prostory, lidské obsahují zkušenosti, vzdělání, vztahy,
inteligenci, názory a vhled manažerů a ostatních zaměstnanců a organizační zastupují
formální a neformální plánování, formální strukturu reportování, controlling,
koordinující systémy a informační vztahy. Caves (1980) za zdroje (aktiva), které jsou
potřebné pro tvorbu a naplňování strategií, považuje hmotná a nehmotná aktiva, která
jsou spojena s podnikem „semipermanently“, tedy napůl trvale35. Mezi zdroje lze zařadit
i značku, obchodní kontrakty nebo efektivní pracovní postupy (Wernerfelt, 1984,
uvedeno v Priem a Butler, 2001). Porter (2001) zdroje vymezuje jako aktiva a rozděluje
je na interní (fyzické a finanční, lidské zdroje, technologie – ve smyslu pracovních
postupů, zkušenosti, znalosti a organizační postupy) a externí (kontrakty, image značky,
vztahy, sítě a reputace).
34 označuje je za kapitálové zdroje a zároveň souhrnně tyto zdroje zařazuje mezi atributy podniku
35 Caves tímto myslí skutečnost, že žádný zdroj není anebo nemusí být v trvalém majetku podniku, resp. se
žádným zdrojem podnik nemusí trvale disponovat. Každý zdroj je nahraditelný, stává se předmětem
posuzování efektivity a efektivnosti.
60
Miller a Shamsie (1996) využili jeden atribut ze čtyř, které charakterizoval Barney
(1991) a Barney a kol. (2001)36 a které představují potenciál zdroje pro zajištění
udržitelné konkurenční výhody, konkrétně atribut imitovatelnosti, a rozdělili zdroje na:
1. založené na vlastnictví („property-based“) a 2. založené na znalostech („knowledgebased“).
Právě tuto klasifikaci považují Genchev a kol. (2010) za podstatnou pro
reverzní logistiku. Zdroje založené na vlastnictví zastupují například stroje, přístroje a
zařízení nebo vlastnictví exkluzivních práv k určitým technologiím apod., pomocí
kterých lze aplikovat určitý způsob nakládání se zpětnými toky (testování, zkoušení,
třídění, přepracování, recyklaci, kompostování anebo spalování apod.) Zdroje založené
na znalostech zahrnují know-how a zkušenosti, dle Millera a Shamsieho (1996)
zkušenosti technické, kreativní a kolaborativní.
Priem a Butler (2001) upozorňují, že právě ta skutečnost, že za zdroje lze označit
prakticky všechno (míněno označení teoretiky), vede nebo může vést k určitým
problémům, jak některé zdroje měřit a zacházet s nimi, resp. je řídit. Na druhou stranu,
pokud podnik disponuje zaměstnanci, kteří mají patřičné znalosti, zkušenosti a
schopnosti, s tímto problémem se pravděpodobně vyrovnají. Priem a Butler se ve svém
článku snažili upozornit na určitou nekorektnost práce s pojmy. Tato skutečnost se
může týkat i zpětných toků, které by za zdroje považovány být měly, ale v praxi tomu tak
nemusí být vzhledem k nevnímání nebo nepoznání hodnoty, která v nich může být
obsažena (viz. subkap. 1.3.3). Zdroje, které nelze využít (anebo nejsou využívány),
mohou představovat pro podniky problémy, které nepřináší zisky, pouze vytváří
nákladové položky a mohou působit jako bariéry existence či dokonce růstu podniku,
resp. jako ztracené příležitosti (Knott, 2009).
Relativně vyčerpávající přehled různých zdrojů, navíc rozdělených do několika kategorií,
vytvořili Seppänen a Mäkinen (2007, uvedeno v Seppänen, 2009). Mezi kategorie patří:
fyzické zdroje (suroviny, stroje, zařízení, budovy, pozemky, umístění podniku),
finanční zdroje, právní zdroje, zdroje vztahové (interní i externí – se zákazníky,
dodavateli, konkurenty a dalšími partnery), zdroje lidské (osobní sítě, individuální
zkušenosti, vzdělání a osobní atributy), zdroje organizační (sem zařadili kulturu,
strukturu, běžné pracovní postupy, procesy, pověst a značku) a zdroje informační
(interní, produktové, zákaznické, dodavatelské a odvětví).
Do určité míry odlišný pohled na kategorizaci zdrojů vytvořili Readman a Grantham
(2004, s. 7). Zdroje rozdělili na dvě základní skupiny – podnikové a týkající se
hodnotového řetězce (v jejich pojetí externího, tj. dodavatelského, ačkoliv oni sami ho
takto neoznačují) anebo strategických aliancí. Do první skupiny zařadili hmotná aktiva,
primární vstupy a polotovary, procesy, systémy a procedury a nehmotné schopnosti
(„intangible capabilities“) zahrnující individuální a organizační znalosti. Do druhé
skupiny zařadili kooperující podniky, komunikační síť, tržní vztahy a
36 V České republice známé jako metoda VRIO, kde jednotlivá písmena znamenají: V – valuable (hodnotný,
tj. schopný využít příležitosti a neutralizovat hrozby), R-rare (vzácný), I-imperfect imitable (obtížně nebo
nedokonale imitovatelný) a O-organisation (organizace vedoucí k využívání zdroje). Alternativní k VRIO je
VRIN, kde N zastupuje nesubstituovatelnost zdroje (Barney, 1991)
61
distribuční/logistický management. Ačkoliv neoddělují schopnosti od znalostí (viz text
dále), upozornili na významnou skutečnost, která doplňuje Porterovo označení zdrojů
jako prostředníků (viz výše). Schopnosti, (ve smyslu potenciálu - capabilities) jako
schopnosti (abilities), které jsou v podnicích k dispozici, jsou hybnou sílou pro využívání
a konfiguraci zdrojů pro konkrétní cíl a účel (s. 7).
1.6.2 Zpětné toky jako zdroje pro řízení inovaci a role znalostí, schopností,
dovedností
Vnímání zpětných toků jako zdrojů je z hlediska řízení inovací a managementu kvality
velmi důležité. V uvedených definicích zpětných toků, resp. reverzní logistiky, kde byly
zpětné toky do určité míry zmíněny, převládaly materiálové zpětné toky. V souladu
s Resource Based View (RBV) teorií37, která mezi teoriemi, věnujícími pozornost
zdrojům podniků a organizací patrně dominuje a do vývoje které většina výše
zmíněných autorů přispěla, patří materiálové zdroje mezi všechny další druhy zdrojů,
kterými podnik disponuje.
Materiálové zdroje tedy mohou představovat samotné zpětné toky – jako toky hotových
produktů, které se vrací (důvody viz kap. 1.2), jako toky obalů, které se vrací do podniku
jako vratné anebo manipulační obaly nebo které se vrací dodavatelům, jako toky v rámci
interních zpětných procesů, tedy zdroje v podobě surovin, zmetků, přebytků, odpadu
apod. Tyto toky je potřebné zkontrolovat, otestovat nebo vyzkoušet v rámci procesů
managementu kvality a pro velkou část z nich jsou potřebné další materiálové zdroje
v podobě různých přístrojů, strojů a zařízení nebo pomocných látek. Část z těchto
zpětných toků je podrobena určitému způsobu nakládání (viz kap. 1.5.2 a 1.5.3), tedy
jsou opětovně potřebné materiálové zdroje, mimo výše uvedené i v podobě surovin,
polotovarů, součástek, dílů, případně i obalů nejenom pro určitý způsob nakládání, ale i
pro testovací, ověřovací a zkušební procesy zkoumající kvalitu výstupů. Potřebné jsou i
zdroje pomocné, například kancelářské potřeby.
Z výše uvedeného textu je také zřejmé, že to, zda a jak budou určité zdroje a tedy i
materiálové zdroje a v případě zpětných toků také zdroje informační a/anebo jejich
kombinace využité pro zajištění žádoucí výkonnosti (Knott, 2009), či získání a udržení
konkurenční výhody (Barney, 1991, Grant 1991 a další), záleží zejména na jedné
skupině zdrojů, zahrnující znalosti, schopnosti, kompetence, tedy zdrojů, které souvisí
se zaměstnanci, manažery a v některých případech i vlastníky. Prahalad a Hamel (1990)
tyto zdroje nazývají „skupinové učení“ – ve smyslu propojování a sdílení individuálních
znalostí a schopností i napříč organizací včetně „zajištění dokonalé koordinace mezi
37 alternativně Resource based theory, nicméně čtenáři se mohou setkat i s dalšími názvy skupiny
teoretických přístupů, které zkoumají zdroje podniků a organizací (viz například poznámku v článku
Aceda a kol., 2006), s různou mírou pozornosti věnované zdrojům jako takovým, oddělení zdrojů,
schopností a kompetencí, akcentaci schopností a/anebo kompetencí, znalostí apod. Mezi ně patří
například Resource dependance theory, Resource advantage theory, Multiple resource theory, Resource
mobilization theory. Komparaci tří teorií –Resource-based theory, Organisational capabilities theory a
Resource learning theory (která nejvíce ovlivnila obsah Resource-based View) přináší mj. Mahoney, 1995
62
funkčními aktivitami v podniku (Day, 1984, s. 2). Je tedy zřejmé, že lidské zdroje jsou
velmi úzce propojeny se skupinou vztahových a také organizačních zdrojů.
Amit a Schoemaker (1993) schopnosti označují jako procesy založené na informacích,
hmotné i nehmotné38, které se vyvíjí v čase prostřednictvím interakce mezi zdroji
podniku, tj. v rámci procesů interakce jsou informace získávány, přenášeny,
vyměňovány, sdíleny, provazovány, doplňovány a tak dochází k tomu, co Prahalad a
Hamel označují jako již zmíněné skupinové učení, tj. znalostní kapitál. Amit a Shoemaker
(1993) také uvádí, že schopnosti se převážně rozvíjí ve funkčních oblastech (jako
důsledek specializace a možnosti vrstvení, prohlubování a rozšiřování znalostí a
zkušeností), případně na korporátní (celopodnikové) úrovni kombinací fyzických,
lidských a technologických zdrojů.
V intencích řešené problematiky této práce tedy jde o to, zda podniky disponují lidmi,
kteří vnímají potenciál zpětných toků pro produktové a případně i další inovace a
zda a jak jsou schopni tento potenciál využít. Znamená to také, že zpětné toky by
neměly být vnímány jako slabá stránka, nýbrž jako zdroj, který má podnik
k dispozici pro uchopení příležitostí z externího prostředí (v tomto případě je nutné
opřít se o tzv. dynamické schopnosti/kompetence, viz Teece a kol., 1997). Jde o tzv.
výjimečnou znalost („superior knowledge“) a zřejmě i schopnost (ve smyslu potenciálu i
schopnosti jako takové – capability a ability), jejimž důsledkem je mimo jiné i to, že se
projeví jako schopnost ekonomicky mnohem výhodněji využit zdroje interní v
porovnání se zdroji, které podnik obstarává zvenčí (Priem a Butler, 2001). Alchian a
Demsetz (1972, citováno v Priem a Butler, 2001, s. 36), vyzdvihují zejména význam
znalosti jiných druhů interních zdrojů39 a jejich charakteristik výkonnosti, kam patří i
atributy kvality, viz citace (část textu zvýrazněna autorkou): „"Superior combinations of
inputs can be more economically identified and formed from resources already used in the
organization than by obtaining new resources (and knowledge of them) from the
outside." Thus, "efficient production with heterogeneous resources is a result not of having
better resources but in knowing more accurately the relative productive
performances of those resources".
Význam efektivního využití stávajících zdrojů pro prosazování a implementaci tržních
příležitostí pro rozvoj reverzní logistiky akcentuje také Ha (2012). Ovšem soustředění se
pouze na interní zdroje může být pro podniky nebezpečné, ideální je proto hledat
rovnováhu mezi využíváním interních zdrojů, ale neodmítáním možnosti využít vnější
zdroje, pokud jejich kombinace povede k dosažení cílů (viz kap. 1.6.3).
Výše uvedené zdroje jsou tedy ty schopnosti, které podnikům umožňují využít zdroje
produktivně (efektivně) (Prahalad a Hamel, 1990) a ve svých strategiích pro získání
konkurenční výhody (Barney a Hesterley, 2006). Hledání nového využití a nových
38 pravděpodobně myšleno jako procesy kognitivní, které mohou a nemusí souviset s hmotnými faktory –
autoři se blíže k vysvětlení nevyjadřují. Konkrétní znění jejich vymezení je toto: „They are informationbased,
tangible or intangible processes that are firmspecific and are developed over time through complex
interactions among the firm's Resources.“ (s. 35)
39 tedy nikoliv lidských
63
kombinací je podstatou inovačního chování podniků (Hunt a Morgan, 1996). Walker
(2004) upozorňuje, že v rámci inovační teorie se zdůrazňuje specifická skupina
schopností – inovační schopnosti („innovation capabilities) a konkretizuje také
schopnosti vyvíjet nové produkty jako „kapacitu vyvíjet nové produkty pro uspokojení
potřeb trhu, aplikovat vhodné procesní technologie pro produkci nových produktů a vyvíjet
a osvojit si nové produkty a procesní technologie pro uspokojení budoucích potřeb“ (s. 9-
10). Podobným pojmem je tzv. „absorbční kapacita“, kterou Salojärvi a Sainio na základě
4-dimenzionálního konstruktu Zahry a Georgeho rozvedli směrem k zákazníkovivztažené
absorbční kapacitě. Tato kapacita se skládá ze schopností podniku získat
znalost od zákazníka a o zákazníkovi prostřednictvím různých kanálů (akvizice), ze
schopnosti interpretovat získanou znalost na základě již existujících znalostí zákazníků
(asimilace), ze schopnosti integrovat znalost pro tvorbu nové hodnoty (transformace) a
ze schopnosti vyvinout vlastní interní kompetence pro dodávání přidané hodnoty
v dalším období (využití) (Salojärvi a Sainio, 2006).
Na souvislost mezi udržitelnou konkurenční výhodou, inovací produktů a manažerskými
schopnostmi, které efektivně koordinují a přesouvají a kombinují interní a externí
dovednosti poukazuje i Bessant (2003).
Takovéto schopnosti jsou vlastní řadovým zaměstnancům40, specifickým pozicím
(výzkum, vývoj apod.) a manažerům včetně vrcholových manažerů. V posledním případě
jde o manažerské inovační schopnosti, které se nemusí týkat přímo navrhování a vývoje
nových produktů a procesů, ale měly by existovat pro vnímání a využívání již několikrát
uváděných příležitostí (Bartes, 2005). Adner a Helfat (2003) zdůrazňují tři pilíře
manažerských schopností – lidský kapitál, tj. zkušenosti a dovednosti, znalosti,
odbornost (u zkušeností autoři poukazují na význam existence obecných, odvětvově
specifických, podnikově specifických a takových, které umožní transfer znalostí mezi
různými odvětvími nebo obory); sociální kapitál, který zastupuje výše uvedené vztahové
zdroje a podporuje výměnu a sdílení informací a znalostí a zkušeností a nakonec
manažerskou poznávací schopnost („managerial cognition“), tedy přesvědčení a
mentální modely manažerů vycházejících z jejich hodnotového systému a znalostí
(případně i zkušeností). Tato schopnost je stěžejní pro rozhodování. V případě zpětných
toků mohou jako příklad být uvedeny studie zabývající se vlivem proenvironmentálního
chování v organizacích (Kulhavý, 2012) anebo inovativní přístupy v podobě eco-designu
produktů vyráběných ze zpětných toků apod. (Glantschnig, 1994).
Právě manažerské schopnosti a specificky poznávací schopnosti vedou k inovativním
přístupům v podnikání. Richey a kol. (2005) v rámci jednoho z ojedinělých empirických
průzkumů zaměřených na roli zdrojů v reverzní logistice zjistili, že jsou to zejména
manažerské zdroje/schopnosti, které mají největší vliv na inovativnost reverzní
logistiky a ta posléze na výkonnost. Jak již bylo uvedeno, jde o rozpoznání příležitostí,
znalost silných stránek zdrojů, rozhodnutí v rámci tvorby a naplňování strategií a
40 příkladem vyplývajícím z propojení s poznatky managementu kvality jsou kroužky kvality, resp. úsilí
jednotlivců v rámci neustálého zlepšování
64
přidělení zdrojů pro naplňování strategií. Manažerské poznávací schopnosti vedou také
k vytváření nových příležitostí, což ale zahrnuje vývoj nových schopností, které umožní
navrhovat a produkovat nové produkty pro nové trhy a zajistit konkurenční výhodu
inovátorů. Opětovně může jako příklad být uvedeno proinovativní chování a důvody
takového chování podniků uplatňujících green management (Othman a Sheehan, 2011;
Florida a Davidson, 2001).
Vývoj nových schopností lze spojit s konceptem učení se v rámci neustálého zlepšování.
Podle Mukherjee a kol. (1998, uvedeno v Linderman a kol., 2004)) existují dvě podoby
učení se v rámci aktivit neustálého zlepšování - tzv. konceptuální učení se, tedy „know
why“ (znát proč) a provozní učení se „know how“) (znát jak). Podle Lindermana a kol. je
toto pojímání znalostí založeno na tzv. technické znalosti, což znamená porozumění
účinků, které mají vstupy na výstupy. Linderman a kol. také zmiňují studii Lapreho a
kol. (2000), ověřující výsledky předchozí studie MacDuffieho (1997), zaměřené na
aktivity zacílené na snižování odpadu v jednom výrobním podniku a na dlouhodobý
efekt učení se na tyto aktivity. Podle výsledků této studie pouze ty projekty, které
zakomponovaly požadované „know why“ a „know how“ vedly k pozitivním výsledkům
v rámci snižování odpadů (Linderman a kol., 2004).
Učení se vedoucí k potřebným znalostem je také součástí tzv. Shewhartova, resp.
Demingova cyklu PDC(S)A (Plan, Do, Check, resp. Study, Act), který Deming označil za
cyklus učení se (Linderman a kol., 2004).
Inovativnost a výstupy z ní, tedy inovace a kvalita (ve smyslu vnímané hodnoty pro
zákazníka41) patří podle Hill a kol. (2007, uvedeno v Knott, 2009) mezi čtyři stavební
bloky konkurenční výhody vedle zbývajících dvou, což jsou efektivita a schopnost
reagovat na požadavky a přání zákazníka (vnímavost vůči zákazníkovi – „customer
responsivness“). Hodnota zdrojů podniku by měla být posuzována právě podle toho, jak
zdroje korespondují s možností jejich využití jako jednoho, ovšem nejlépe všech čtyř
stavebních bloků (Knott, 2009).
Hines a kol. (2008) prezentuje tzv. “cestu angažovanosti“ („engagement journey“)42
poukazující na složitost přijetí inovace v podnicích, odvíjející se zejména od lidských
zdrojů a charakteristik, uváděných v textu výše, viz Obr. 6. Model neukazuje vlivy
působící na jednotlivé fáze.
41 kvalitu je možné považovat za jednu z vícero dimenzí hodnoty pro zákazníka, viz blíže Klapalová, 2011
42 Používanou ve společnosti Whirlpool, jak ukazuje zdroj, ze kterého autoři čerpali
65
Obr. č. 6: Cesta angažovanosti
Zdroj: Hines a kol., 2008
1.6.3 Zdroje a interakce pro řízení inovací ze zpětných toků
Pro využití zpětných toků pro řízení inovací je důležité uvést ještě jednu kategorizaci a
charakteristiku zdrojů, které zmiňují Constantine a Lusch (1994, uvedeno ve Vargo a
Lusch, 2004, s. 2). Jde o rozdělení na zdroje nazývané „operand“, na kterých je
vykonávána operace anebo akt s cílem vytvořit efekt, tedy určitý výstup („on which an
operation or act is performed to produce an effect“) a „operant“, tj. zdroje, které výše
uvedené zdroje a jiné „operant“ zdroje používají („which are employed to act on operand
resources and other operant resources“) a kteří jsou tvůrci efektu - výstupu. Do první
skupiny patří hmotné zdroje, do druhé zkušenosti, znalosti, schopnosti a klíčové
kompetence. Kategorizace pro řízení inovací ze zpětných toků je významná z hlediska
teorie, kterou na základě podstaty a zejména posunu podstaty fungování a vnímání role
těchto dvou skupin zdrojů rozpracovali Vargo a Lusch pro řízení služeb, konkrétněji
v teorii, která vysvětluje posun vnímání fungování podniků a podnikání, resp.
ekonomiky od tzv. tradiční „zboží dominující logiky“ („goods-centered dominant logic“,
v současnosti pouze „goods dominant logic“) směrem ke „službě dominující logiky“
(„service-centered dominant logic“ – nyní „service dominant logic“).
V rámci „služby dominující logiky“ je zboží považováno za přenašeče nebo převaděče
(transmitter) zdrojů operanta (v podobě tzv. zakotvených znalostí – „embedded
knowledge“ – Baxter (2007) je označuje za tzv. „addressable resources“, tedy zdroje,
contact
internalisation
institutionalisation
adoption
implementation
positive perception
understanding
awarenes
commitment
understanding
acceptance
1
2
3
4
5
6
7
8
If we fail:
1 – lack of knowledge
2 – confusion
3 – negative percpetion
66
které vlastní zákazník – kupující a které dodavatel může získat prostřednictvím vztahu nikoliv
v rámci transakce) které jsou používané jinými operanty, konkrétně zákazníky
jako vstupy pro získání požadované hodnoty (Vargo a Lusch, 2004). Jde tedy o určitou
analogii s tzv. means-end-modelem, který poukazuje na skutečnost, že zákazník si
nekupuje produkt pouze kvůli jeho atributům jako takovým, ale kvůli vnímání atributů,
které v průběhu používání/spotřeby produktu vedou k určitým důsledkům, nicméně až
vyhodnocení těchto důsledků je zákazník spokojený anebo nespokojený, protože vnímá,
do jaké míry byly uspokojeny jeho skutečné potřeby a dosažena tzv. terminální hodnota
(blíže viz např. Herrmann a kol., 2000). Na tomto místě lze zopakovat, že k mnoha
zpětným tokům dochází například kvůli ne úplně vhodně poskytnutým informacím
k produktu. Produkt tedy sice má očekávané atributy, ale jelikož nejsou všechny
využívány, případně jsou využívány, ale ne zcela správně, neprojeví se všechny
očekávané důsledky a tím pádem ani terminální hodnota.
Masová výroba totiž minimalizovala to, co bylo pro výrobu hmotných produktů (a
v posledních desetiletích také mnoha služeb) typické – skutečně vytvářet produkty na
základě přání a požadavků zákazníků, být s nimi v interakci, rychle reagovat v případě
problémů a nespokojenosti a maximálně se vyhýbat případným zpětným tokům
vzniklým z nespokojenosti ohledně kvality anebo nepochopení či neznalosti přání a
požadavků. U velké části služeb a u výroby na individuální zakázky na B2B trzích tato
možnost zůstává. Empirický výzkum se ale – dle poznatků autorky – rozdíly ve zpětných
tocích (množství, příčiny, typy atd.) mezi producenty pro masové trhy a producenty
individuálních zakázek doposud nezabýval. Nejsou tedy známé dopady potenciálních
rozdílů na management kvality a řízení inovací. Vargova a Luschova koncepce tedy vrací
zpět podstatu směny z pouhé transakce na směnu založenou na vzájemné interakci
(Vargo a Lusch, 2008a).
Vargo a Lusch vytvořili svou teorii pro potřeby podniků služeb43, nicméně využít její
podstatu lze prakticky v každém podniku, jak koneckonců sami vysvětlují v diskusích ve
svých pozdějších článcích.44 Za službu totiž považují v podstatě jakýkoliv proces, který
umožňuje anebo zajišťuje mimo jiné i ekonomickou směnu, resp. představuje tuto
směnu jako takovou z procesního hlediska (Vargo a Akaka, 2009). I z tohoto důvodu je i
v tomto přístupu, jako vlastně v celé soudobé teorii řízení služeb a také například v
marketingu organizací (tj. na B2B trhu) kladen takový důraz na lidské zdroje a jejich
znalosti, schopnosti, zkušenosti, dovednosti, na výše uvedené interakce, vztahy a jejich
řízení apod. (viz blíže např. Klapalová, 2011, část věnována teorii průmyslových sítí).
Cousins (2006) například vztahy považuje za procesy anebo průběh činnosti, které by
měly být navrženy tak, aby dodávaly výstupy – výstupy žádoucí a nikoliv výstupy jako
takové.
Poznatky z řízení služeb rozšiřují spektrum kategorií zdrojů zejména v oblasti působení
lidského faktoru. Gallouj a Toivonen (2011) sumarizují tyto zdroje – vedle vztahových
43 což je jedna z některých kritik této toerie
44 viz např. Lusch a Vargo, 2006 nebo Vargo a Akaka, 2009
67
zdrojů/schopností – zmiňují také poznávací, kreativní a provozní schopnosti; dále
schopnosti a zkušenosti na: a) úrovni podnikání (analogie výše uvedeným
manažerských poznávacím schopnostem, tj. znalost základů ekonomiky a podnikání,
znalost a chápání změn v prostředí a řízení vlastního45 hodnotového řetězce); b) úrovni
procesů tvorby a dodání služeb a nakonec c) úrovni osobní interakční, kde jsou potřebné
marketingové a prodejní dovednosti, sociální a osobní dovednosti a kooperativní
dovednosti.46
Vztahové, poznávací, kreativní, provozní schopnosti a dovednosti osobní interakční jsou
obsaženy i v jednom z nejznámějších modelů kvality služeb, kterým je SERVQUAL,
konkrétně zejména ve dvou z jeho 5 základních dimenzí, které vedou k určité
spokojenosti zákazníka. Jde o dimenzi empatie, tedy schopnosti vcítit se do
zákazníkových potřeb a pocitů a o dimenzi schopnosti vnímat a reagovat na zákazníkova
přání a potřeby. Zaměstnanci ve službách mají blízko fyzicky (a měli by i „psychicky“) k
zákazníkovi - interakce – a mohou být velmi nápomocni při identifikaci potřeb a přání,
které povedou k inovacím (Zeithaml a kol., 2013). Význam interakce pro získávání
nových poznatků, které mohou vést k inovacím, ovšem není spojen pouze s teorií řízení
služeb. Tuto skutečnost rozpracovali již Nonaka a Takeuchi (1995) ve své koncepci
tacitních znalostí.47
Hlavním faktorem, proč je právě pro zpětné toky a řízení inovací na základě zpětných
toků tato teorie významná, je zpětná vazba (feedback), které bude věnována pozornost
v kap. 1.8 a která v zásadě obsahuje znalosti a zkušenosti, s ní propojený faktor
interakce mezi tvůrcem efektu (operandem), který používá zdroje (operandy a
operanty) a příjemcem efektu. Tedy většinou zákazníkem a z interakce a zpětné vazby
s ním vyplývající možnost (která nemusí být vždy realizována) společné tvorby („cocreation“)
efektu (výstupu), tedy hodnoty pro zákazníka.
V tomto případě jde o kombinaci zdrojů, ovšem nikoliv pouze interních zdrojů
podniku, ale i zdrojů externích, například zákaznických, ale i jiných subjektů v rámci
dodavatelského řetězce případně dalších stakeholderů (Wadhwa a kol., 2006). Vargo a
Lusch (2008b) v tomto případě mluví o tzv. integrátorech zdrojů. Zvážením poznatků a
zkušeností (a v určitých případech i využitím hmotných zdrojů těchto partnerů
(například určitých surovin, polotovarů….), a tedy i zpětných toků48 a kombinací
s vlastními zdroji může docházet k inovacím – produktovým, procesním, ale i jiným.
Wadhwa a kol. (2006) upozorňují na skutečnost, že znalostní management49
v reverzní logistice vedoucí k inovacím není obecně v podnicích dostatečně rozvinutý,
přičemž právě ve zpětných tocích je inovativní přístup stěžejní.
45 lépe ale i cizích, alespoň stěžejní faktory jejich fungování
46 jde v podstatě o prodejní dovednosti či kompetence nebo schopnosti (blíže např. Čeněk, 2011)
47 Ke kontinuu tacitní – explicitní (kodifikované) znalosti viz blíže Howells, 2002
48 u zpětných toků může být otázkou, kdo je vlastníkem z právního hlediska. Jde o poměrně složitou
problematiku, která je výrazně nad rámec této práce a kromě otázky vlastnických toků (tj. dalšího typu
dopředných a zpětných toků) je zapojena taktéž otázka zodpovědnosti
49 tj. management znalostí jako zdrojů podniku
68
1.7 Politika a strategické řízení zpětných toků
Chybějící, nedostatečná anebo chybná politika a strategie jsou považovány za jednu
z největších bariér řízení zpětných toků (viz kap. 1.4) a analogicky můžeme podobnou
situaci vztáhnout i k řízení inovací a k managementu kvality. V souvislosti s
managementem kvality lze zmínit význam a nutnost formulování politiky kvality a
zapracování různých aspektů řízení kvality do strategického řízení podniků, které
vyžaduje norma ISO 9000 (resp. 9001 a 9004)50.
Každý podnik sleduje určitou politiku, resp. vícero politik, a to buď v podobě formálně
zaznamenaných a sledovaných anebo neformálně naplňovaných. Politiku lze definovat
jako specifické vodítko pro aktivity a rozhodnutí manažerů pro implementování
strategií (Pearce a Robinson, 1995, s. 323). Politiky tedy vychází z cílů manažerů a
vymezují hranice a cestu žádoucího chování, směřování a existence podniku jako celku,
případně jeho části (Wiess, 1994). Kromě vodítka pro manažery slouží jako vodítko pro
zaměstnance a měly by reflektovat hodnoty (a i zájem a sílu) primárních stakeholderů
podniků (Grimley, 1986; Brown a kol., 2001). Různé politiky, které podniky sledují, lze
znázornit v podobě pyramidy (Steiner, 1979), kdy vrchol reprezentuje většinou
relativně široce koncipovaná politika, která se týká způsobu podnikání a vztahuje se na
misi, vizi a celkové cíle podniku jako takového. Z hlediska teorie managementu může být
politika na této úrovni naplňována konkrétní celopodnikovou strategií pro určité
budoucí období.
Na nižší úrovni jsou politiky, které mohou mít strategický charakter, ale nikoliv
celopodnikový, nýbrž související s určitou oblastí fungování podniku, typicky s určitou
funkcí, přičemž dále na nižších úrovních jsou nebo mohou být politiky týkající se
konkrétních úkolů (Pearce a Robinson, 1995). Podniky sledují taktéž politiky, které
svým charakterem patří mezi strategické (mohou mít ovšem i operativní charakter), ale
jdou napříč funkcemi (Wiess, 1994). Příkladem jsou politiky, jejichž cílem je pomoci
naplňovat tvorbu hodnoty podniků a je nutné propojit klíčové procesy. Zatímco
strategicky vymezené politiky by měly korespondovat s konkurenčním umísťováním
podniku, provozní pomáhají realizaci strategických politik, obsahují specifické zásady,
pravidla a procedury a pomáhají alokovat zdroje (Martin, 2010; Sekhar, 2010)
Reverzní logistika a řízení zpětných toků v praxi většinou spadá pod jednu anebo
několik málo funkčních oblastí podniku, přes nárůst vnímání strategického významu
řízení zpětných toků a dopadů řízení zpětných toků na konkurenceschopnost podniku
(Rogers a Tibben-Lembke, 1998; Stock a kol., 2002; Jack a kol., 2010) a vlivu zpětných
toků a jejich řízení na efektivnost i účelnost podnikových procesů (Daugherty a kol.,
2002). Strategický charakter a specifika řízení zpětných toků přitom vyžadují náležitou
pozornost ze strany manažerů včetně přidělování potřebných zdrojů, což by mělo být
zakomponováno do plánovacích aktivit a strategického řízení a samozřejmě i do
celopodnikové politiky. (Gooley, 2003; Marien, 1998; Amini a kol., 1999).
50 Tj. normy, které se týkají zavádění systému managementu kvality do podnikové, resp. organizační praxe
69
Na základě empirických průzkumů se ukazuje, že podniky, které formulují politiku řízení
zpětných toků jako součást celopodnikové strategie a pokouší se implementovat
efektivní a účelné programy podporující význam řízení zpětných toků včetně důrazu na
formalizaci, patří mezi podniky mající také lepší, resp. výborné ekonomické výsledky
(Daugherty a kol., 2002; Richey a kol., 2005; Stock a Mulki, 2009; Lambert a kol., 2011;
Bernon, Rossi a Cullen, 2011). Formalizace určuje pravidla a do značné míry i určitá
kritéria pro rozhodování a posléze pro kontrolu, zastupuje sdílené hodnoty těch, co
formální pravidla vytváří, snižuje nejistotu dalších procedur a kroků a napomáhá k
očekávaným výstupům. Vzhledem k tomu, že formalizace je úkolem pro vyšší, resp.
vrcholový management, do vytvořených pravidel se určitým způsobem promítá
vzájemná provázanost procesů a aktivit v podnicích (Roth a kol., 1991; Autry, 2005).
Formalizace, jako většina z manažerských zásahů, má řadu výhod (výše uvedených) a
řadu nevýhod (například může vést k nižší osobní iniciativě a inovativnosti v podnicích,
v tomto případě ale záleží na konkrétní situaci v daném podniku a konkretizaci
formalizace aspektu, který podléhá formalizaci) a v komplexní problematice reverzní
logistiky a řízení zpětných toků není tomuto faktoru věnována náležitá pozornost,
přičemž několik málo existujících empirických výzkumů přináší smíšené výsledky
(Genchev a kol., 2010).
Stock (2001) také tvrdí, že kvalitní programy reverzní logistiky, které lze ale vytvořit
pouze s podporou vrcholového managementu, mohou sloužit jako základ pro
konkurenční odlišení se a pro získání konkurenční výhody. Jedním z empirických
podložení tohoto tvrzení jsou také výsledky průzkumu podniků, které sledují strategii
diferenciace založenou na environmentálním myšlení a s tím souvisejícím
environmentálním designem produktů, využívající recyklované materiály.
Environmentální myšlení, které zacílilo politiku týkající se nabídky na produktové
inovace z recyklátu sledovaných podniků, potvrdilo také velký osobní zájem a nasazení
manažerů směrem k těmto inovacím (Siikamäki a Seppälä, 2008).
Politiky (obecně), a tedy i v případě zpětných toků, by měly být flexibilní ve smyslu
potřeby reagovat na měnící se podmínky prostředí, resp., mít nejenom reaktivní
charakter, ale i proaktivní. Z tohoto důvodu lze politiky v určitém pohledu zařadit
v rámci kontinua od velmi konzervativních po velmi inovativní, přičemž rozhodujícím
faktorem jsou znalosti, zájmy, hodnoty a postoje manažerů (Álvarez-Gil a kol., 2007) –
viz text výše. Rozsah a úroveň inovativnosti politik závisí od zdrojů a schopností, a to
zejména od schopností rozeznat příležitosti a hrozby, využívat a získávat silné stránky a
redukovat vliv stránek slabých. Van de Venem dále (v subkap. 3.1) zmiňovaný problém
vztažený k lidskému faktoru a řízení pozornosti v rámci inovačního procesu je
reflektovaný i v charakteristice inovativnosti, kterou prezentují Hurley a Hult (1998, s.
44) a podle které je inovativnost „vnímání otevřenosti novým myšlenkám
(nápadům)“.
Podle Richeyho a kol. (2005) inovační schopnosti v reverzní logistice fungují jako
mediátor mezi podnikovými zdroji a výkonností. Inovativní politiku obecně lze vymezit
jako takovou politiku, která zavádí inovace do procesů a aktivit, do stávající organizační
70
struktury včetně náplní práce, kompetencí a zodpovědnosti i hierarchie řídících úrovní,
do hmotných i nehmotných zdrojů, do vstupů, do externích vztahů, do chování se
podniku apod. a míra inovativnosti závisí na tzv. strategickém postoji těch v podniku,
kteří mají právo rozhodovat (Álvarez-Gil a kol., 2007).
Zpětné toky, jak již bylo uvedeno, jsou vnímány spíše jako toky, které zhoršují
výkonnostní indikátory podniků. Zároveň, jak již bylo také zmíněno, představují pro
podniky zdroje. Podniky by měly koncipovat takové strategie a sledovat takové politiky,
které maximálně a co nejefektivněji využijí existující zdroje (Furrer a kol., 2008). Knott
(2009) považuje porozumění vztahu mezi zdroji a výkonností podniku za jeden ze
strategických úkolů pro manažery.
Určitým rámcem ukazujícím na potřebnou vazbu mezi několika aspekty řízení podniků,
mezi které jsou zařazeny také politiky, může být model navržený Van Haem (2012), viz
Obr. č. 7. Model ale není komplexní, bylo by vhodné ho doplnit například o další oblasti
podnikových funkcí, které by měly být integrované (mj. i management kvality), o další
politiky, případně i naznačenou hierarchii politik a o další typy zdrojů. Nicméně i
navrhovaný model může být podnětný, navíc do modelu lze implementovat i propojení
s řízením inovací.
Obr. č. 7: Interní faktory ovlivňující výkonnost reverzní logistiky
Zdroj: Thi Van Ha, 2012, s. 90.
1.8 Zpětné toky a zpětná vazba (feedback
V úvodu práce bylo zmíněno, že zpětné toky by měly pro podniky být zpětnou vazbou.
Plánování, implementace a kontrola i toků informací je obsažena v jedné z výše
uvedených definic reverzní logistiky.
Alvero a kol. (2001) uvádí přehled stěžejních definic a funkcí zpětné vazby. Zpětnou
vazbu tak lze chápat jako: a)informaci o kvantitě a/nebo kvalitě realizovaných výkonů;
b) informaci o tom, co se dělá a jak dobře je předmět zpětné vazby vykonávaný; c)
informaci o výkonu, která umožní určité osobě zhodnotit tento výkon. Výčet funkcí
obsahuje funkce: a) rozpoznávací; b) podporující (ve smyslu souhlasu k výkonům); c)
trestající (zde lze namítnout, že zpětná vazba takovouto funkci plnit nemůže, pouze
vyhodnocení obsahu zpětné vazby může vést k trestu); d) stabilizující provoz, příp.
určitou operaci (může být zaměněno s podporující/souhlasící funkcí) a e) jako vstup pro
formalizované chování („engender rule-governed behavior“).
71
Alvero a kol. taktéž upozorňují na konsenzus vyplývající z jimi provedené rešerše
literatury ohledně nutnosti posuzovat zpětnou vazbu v kontextu, ve kterém se zpětná
vazba odehrává a na vyšší účinnost zpětné vazby, pokud je realizována na „skupinové
úrovni“ a ne vůči jednotlivcům. Zohlednění určitého kontextu znamená posouzení
různých faktorů, které mohou mít dopad na posun skutečného významu obsahu zpětné
vazby. Několik málo příkladů takových faktorů bylo uvedeno v případě způsobů
nakládání se zpětnými toky. Obecně může jít o kognitivní stránku vysílatele a přijímatele
zpětné vazby (tedy i o znalosti, zkušenosti a preference), o formulované a sledované cíle
v rámci určitých politik a strategií (přičemž tento druhý bod vychází z bodu prvního), o
nastavená sledovaná kritéria nebo ukazatele (pokud jsou částí obsahu zpětné vazby) a
také o technické prostředky pro odesílání a přijímání zpětné vazby (případně i
zpracování), případně i vliv tzv. „šumu“, tedy působení rušících faktorů na vysílatele,
příjemce a přenos zpětné vazby51 (Lamming, 1996) apod. Bartes (2012) v souvislosti
s využíváním podnikových informačních systémů (konkrétně v kontextu tzv.
Competitive Intelligence) zdůrazňuje nutnost pojímat informace nejenom jako
objektivní entitu, ale provazovat informace se znalostmi a zkušenostmi recipientů
informací, což je sice závěr logický, bohužel v reálné praxi ne vždy uplatněný (někdy
kvůli existenci různých překážek i méně uplatnitelný).
Kognitivní stránka zpětné vazby souvisí s učením a pro management kvality základním
pojmem, kterým je neustálé zlepšování (viz kap. 2). Jak uvádí mj. Sterman (2000), jde o
tzv. zpětnovazební smyčku („feedback loop“), kdy učení představuje opakující se cyklus
od „nápadu přes pozorování, přemýšlení a akci“ („idea, observation, reflection, and
action“ )(Dewey v Schon, 1992, uvedeno v Sterman, 2000, s. 15). Tato smyčka je
aplikována v jednom z nejstarších modelů managementu kvality, modelu známého pod
názvem „Plan, Do, Check, Act“ (Sterman, 2000, viz také subkap. 1.6.2). Kognitivní stránka
znamená operacionalizaci zpětné vazby přes jedince (Ashford, 1986), nicméně lze využít
koncepci „učící se organizace“, ve které se pracuje s kolektivním učením (k historii teorie
učící se organizace a také neustálého zlepšování blíže např. Gronghaus a Stone, 2012).
Zpětnovazební smyčka může mít podobu jednoduché smyčky, která je spojena
s porovnáváním žádoucího stavu a stavu skutečného a vede k nápravným opatřením.
Pro neustálé zlepšování a tedy i inovace v podnicích je ale důležitá tzv. dvojitá smyčka
(Argyris, 2002), která překračuje stávající hranice myšlení a rozhodování. Zpětné toky
tedy neříkají jenom to, že něco není v pořádku, ale měly by být impulzem pro hledání
odpovědí, proč, jak, kde, kdy a jak a také, jak je využít jako příležitosti a zdroj mimo jiné
také pro inovace.
Zpětná vazba by měla být žádoucí, pokud tomu tak je, lze ji označit za „cíl-hledající“
vazbu („goal seeking feedback) a patří mezi proaktivní charakteristiky chování (Ashford
a Cummings, 1981) a to jak v případě jednoduché, tak dvojité smyčky. Podle
VandeWalleho a kol. (2000) potřeba hledat nebo mít zpětnou vazbu souvisí s povahou
nebo charakterem úkolu, vyplývajícího z cílů. Znamená to tedy, že zpětná vazba
reflektuje politiky, strategie podniku, znalosti, zkušenosti, schopnosti a další ovlivňující
51 k tématu „šumu“ viz blíže: Shannon, 1949
72
faktory prostředí. V případě působení dvojité smyčky může naopak zpětná vazba
ovlivňovat změny v politikách a strategiích. Její kvalita v rámci řízení zpětných toků tedy
závisí od existence anebo neexistence různých bariér, uváděných v kap. 1.4. Kvalita
zpětné vazby je vyjádřena mírou konzistence obsahu zpětné vazby s cíli, týkajícími se
obsahu zpětné vazby (pokud jsou nastaveny), užitečnosti pro přijímajícího (vyplývající
s mírou naplnění cíle), přesnosti, korespondující s obsahem jevu, který je předmětem
zpětné vazby a časovým prvkem – tedy jde o charakteristiky kvality stejné, jako u kvality
informace, konkrétně (Klapalová, 2011)52:
- včasnost (pohotovost)
- podrobnost a úplnost
- nákladovost
- dostupnost (v čase a nákladech)
- souvislost - kontext
- pružnost
- kontrolovatelnost
- jednoznačnost, přesnost a správnost
- bezpečnost
- významnost, důležitost vzhledem k účelu, potřebě
- platnost a ověřitelnost (validita)
- kompatibilita – vzájemná slučitelnost, možnost kombinování s jinými informacemi (i
vzhledem k možnosti zpracování).
Mezi kritéria kvalitní zpětné vazby lze zařadit i motivační charakter (Juwah a kol., 2004)
– ten souvisí s vnitřními hybnými sílami jedince, jeho pohnutkami (Provazník a
Komárková, 1996) a stimulační charakter, tedy vnější podněty (Bedrnová a Nový, 1994).
Motivace tedy vychází z hodnotového systému jedinců, který ale může být ovlivněný
znalostmi a zkušenostmi. Stimulační kritéria zase musí vycházet z politik a strategií.
Patří totiž mezi položky v plánech, které jsou méně či více sledovatelné a měřitelné.
Zpětná vazba by tak měla sloužit pro účely sledování, měření a vyhodnocování výkonů a
posléze výkonnosti podniku a případně i k přehodnocení a inovaci systému ukazatelů
výkonnosti (London a Smither, 2002) a měla by stimulovat rozvoj anebo až změnu
různých podnikových procesů.
Možnost a předpokládaná nutnost zpětné vazby nastává v každém z procesů, které se
týkají zpětných toků (viz. Kap. 1.5) a u každého z článků dodavatelského řetězce
(Pernica, 2005). Mezi bariéry řízení zpětných toků (kap. 1.4), které se týkají zpětné
vazby, patří organizační struktura podniku, hranice uvnitř podniku a nízká úroveň
spolupráce mezi útvary, které zhoršují kvalitu zpětné vazby a její náležité využití
(Daugherty a kol., 2011). Mezi bariéry patří také vzdálenost mezi podnikem jako
dodavatelem produktu a iniciátorem zpětného toku – čím větší počet článků je mezi
52 Kvalitou dat pro informační systémy se zabývá také Jalil (2011) a matematický model kvality informací
v closed supply chain loop nabízí mj. Ketzenberg a kol. (2006)
73
podnikem a iniciátorem, tím je bariéra výraznější. Nemusí jít přitom vždy o geografickou
vzdálenost, stěžejním faktorem je v tomto případě kvalita komunikace, jako doprovodný
faktor kvality zpětné vazby a kvality informací.
Zpětné vazbě v teorii zpětných toků je věnována pouze okrajová pozornost a lze najít
převážně pouze stručné a souhlasné výroky ohledně nutnosti mít zpětnou vazbu a
potřebné informace z ní plynoucí. To, že zpětné toky jsou nositelem informace pro
zlepšení vlastností a výkonnosti produktů velmi stručně zmiňují Bergfors a Larsson
(2009), podobně pouze jako stručná zmínu o jejich významu pro větší či menší změny
produktů a pro generování nápadů a stimul invence pro částenčě anebo zcela nový produktu
uvádí Tibben-Lembke (2002). Zdůrazňuje se význam (i strategický význam) například pro
„zefektivnění interních procesů a podporu plánování na úrovni dodavatelského řetězce“
(Daugherty a kol., 2005, s. 80) nebo pro změny v produktových řadách (Mason, 2002).
Prostředí poprodejních služeb a využívání informačních a komunikačních technologií
pro získávání informací a práci s daty na základě zpětné vazby od zákazníků pro řízení
zpětných toků zkoumal Jalil (2011). Užitečné informace by se posléze měly promítnout
do designu a dodávání služeb. Jalil taktéž zdůraznil, že v poprodejních službách jsou
nezbytným zdrojem informací jak produkty, tak procesy a samotní zákazníci.
V průzkumu Demirga a kol. (2012) se ukázalo, že přestože ve službách se zdůrazňuje
přímá interakce se zákazníkem, která umožňuje nejenom zaznamenávat a řešit stížnosti
a reklamace, ale i ptát se zákazníků, v podnicích se tato přímá cesta využívá mnohem
méně než psaná forma přes ankety a dotazníky, které jsou ale často velmi obecné a až
povrchní.
K získávání zpětné vazby obecně se využívají dva základní postupy: a) monitorování
nebo pozorování a b) dotazování (Ashford a Cummings, 1983), v určitých případech lze
zpětnou vazbu získat také třetím způsobem, kterým je experiment. Ve všech těchto
případech jde o cílově orientované chování, určené méně nebo více vnímanou hodnotou
zpětné vazby a náklady. Ashford a Cummings (1983) v otázce nákladů uvažují o
nákladech procesu získávání zpětné vazby, ale na aspekt nákladů se lze dívat v širším
kontextu, jak naznačuje text v této subkap.
De Brito a van der Laan (2009) zkoumali dopad nekvalitních informací na řízení zásob
v rámci řízení zpětných toků a upozornili na to, že ohledně kvality informací ve zpětných
tocích existuje velmi málo poznatků. Potřebu zpětné vazby – zejména informací ohledně
designu produktu a jeho složení, kvalitu i kvantitu (v případě počítačů) - v jednotlivých
způsobech nakládání se zpětnými toky s cílem získat hodnotu mapují White a kol.
(2003). Upozorňují, že právě nedostatek informací způsobuje problémy v získávání
potenciální hodnoty ze zpětných toků. Výčet několika typů informací pro získávání
hodnoty z produktů zmiňují Thierry a kol., (1995) – mezi informace týkající se složení
produktů patří také možnost využít produkt anebo jeho části, resp. odpad jako vstup do
nové výroby. Zmiňují se taktéž o potřebě tzv. redesignu produktů jako jedné z podmínek
úspěšného řízení získávání hodnoty (již zmiňovaného Product Recovery Management).
Ji (2008) rozebírá zpětnou vazbu získávanou ze stížností zákazníků (v rámci tzv. řízení
služeb zaměřených na stížnosti –„complaint service management“).
74
Stížnosti zákazníků mohou být významným zdrojem pro zjištění konkrétního důvodu
vzniku zpětného toku. Problémem ale může být – na což poukazuje řada empirických
průzkumů – že řada zákazníků si nestěžuje (Lapré a kol., 1998) a dokonce ani
neuplatňuje oprávněnou reklamaci, ale – pokud to situace umožňuje – raději odchází
k jinému dodavateli. Důvody nestěžování si zákazníka přímo dodavateli mohou být
různé – od kulturních, sociálních až po osobní (Hansemark a Albinsson, 2004). Od
zpětné vazby je v určitých situacích účelné odlišit tzv. “word-of-mouth” komunikaci.
Podle Soderlunda (1998) jsou v rámci této komunikace sdělovány mnohem častěji
negativní zkušenosti, ze kterých lze dedukovat až kritické události (viz. subkap. 2.4.5).
Ačkoliv část z této komunikace je pro podniky nezískatelná (probíhá pro podnik
v uzavřené komunitě), čím dále častěji je možné získat informace z online diskuzí včetně
blogů (a to i na B2B trzích). (Hennig-Thurau a kol., 2004).
Je nutné dodat, že důležitou zpětnou vazbou jak pro hodnocení výkonnosti, tak pro
produktové inovace jsou i pochvaly. Ty mohou potvrdit správnost designu produktu a
vlastně potvrzují i spokojenost a neexistenci důvodu produkt vracet. Pochvaly jsou
jedním z projevů vysoké spokojenosti zákazníků a takoví zákazníci také mohou cítit
určitou sounáležitost s podnikem a přispívat svými nápady pro potenciální zlepšení
(Wirtz, Tambyah a Mattila, 2010).
Jackson a Morgan (1988) se zabývali v teorii relativně okrajovým tématem – jedním z
procesů řízení zpětných toků, kterým je stahování z oběhu kvůli závažným vadám či
nebezpečnému obsahu (které nicméně primárně vznikají z důvodu selhání kvalitního
vývoje produktu a testování v produkčních etapách). Tři podstatné body týkající se
zpětné vazby lze nalézt v jejich článku. Jeden se týká již zmiňované negativní stránky
outsourcingu, tj. problémů, které vznikají ve zpětném dodavatelském řetězci u
stahovaných produktů v případě zapojení třetí strany (na tento problém upozorňují také
Hans a kol., 2010 – nemluví přímo o zpětné vazbě, nýbrž o nemožnosti kontroly
produktu v dalších článcích dodavatelského řetězce). Druhý se vztahuje právě ke kvalitě
komunikace, resp. k nutnosti efektivní komunikace v celém dopředném i zpětném
řetězci. Třetí se zaměřuje na roli jedince, konkrétně na personál zákaznických služeb a
jejich odvahu nebo strach předávat negativní informace od zákazníků ohledně produktu.
Odvaha vede k včasnému zachycení problémů.
Na potřebu integrovaného řízení zpětné vazby a komunikace napříč podnikem
(specificky mezi útvary poprodejních služeb a útvary věnující se vývoji nových
produktů) mimo jiné pro produktové inovace poukazují Saccani a kol. (2005). Tématem
problematiky funkční integrace marketingu a provozu a sdílení informací a znalostí,
která umožňuje podniku lépe využít poznatky z analýzy životního cyklu produktů do
zlepšení designu a vývoje produktu (zvýšení hodnoty pro zákazníka) a využití
použitelné části produktů ze zpětných toků v nových produktech anebo v rámci
servisních oprav (lepší využití zdrojů), se - jenom v náznacích - zabývají Mollenkopf a
kol. (2011).
75
Pro zpětnou vazbu v případě inovací obalů zpracovali Simms a Trott (2010) model toků
obalů a informací pro rychleobrátkové zboží, který nazvali Kompletním modelem
životního cyklu obalů – Obr. č. 8. Model nicméně nezahrnuje tok vratných obalů a ani
toky obalů, které mohou putovat od velkoobchodníka, distributora a maloobchodníka
přímo anebo nepřímo k recyklujícímu podniku. V těchto případech se zpětná vazba
zeslabuje – mnohé z informací neputují přes dané články v řetězci na správná místa. Na
podobný problém upozorňují také Parlikad a kol. (2003) ohledně ztráty informace, či
lépe řečeno ztráty možnosti získat informace ohledně vlastností produktu a možných
problémů, resp. o faktorech, které ústí do ukončení životního cyklu produktu, a tedy i
vzniku zpětného toku (který ale nemíří směrem k danému dodavateli, nýbrž mimo
předmětný dodavatelský řetězec - například do odpadu).
Obr. č. 8: Kompletní nelineární životní cyklus obalů
Zdroj: Simms a Trott, 2010
Problematika zpětné vazby, jak je patrné z textu výše, je komplexním souborem mnoha
vzájemně přímo i nepřímo působících faktorů, mezi něž patří jak faktory individuální,
tak skupinové, celoorganizační i faktory působící z externího prostředí podniků. London
a Smither (2002) se pokusili seskupit několik skupin takovýchto faktorů do modelu,
kterým se pokouší znázornit vzájemné spolupůsobení a vlivy daných skupin na skupinu
výsledků (skupiny jsou seskupeny také podle stupňů anebo fází, či etap vzájemných
vlivů), kam patří také výkonnost, jíž bude v kontextu řízení zpětných toků věnována
pozornost v další subkap. Model také vysvětluje na feedback orientovanou kulturu
v podniku (organizaci). Mezi zařazené faktory přitom patří i ty, které souvisí
s managementem kvality i s řízením inovací (např. zlepšení výkonnosti a otevřenost
k experimentům). Model je znázorněný na Obr. č. 9.
76
Obr. č. 9: Model na feedback orientované kultury organizace
Zdroj: London a Smither, 2012, s. 82
1.9 Zpětné toky a měření výkonnosti
Zpětná vazba velmi úzce souvisí s měřením výkonnosti. Bez získání zpětné vazby
v zásadě nelze výkonnost měřit, sledovat, vyhodnocovat a ani posléze adaptovat, či
zlepšovat anebo inovovat, což je patrné například ze stupně 3 a ze skupiny Výstupy
znázorněné na předchozím obrázku.
Jak uvádí Neely (2004) měření výkonnosti v případě mnoha podniků již nespočívá pouze
ve zjišťování daného stavu fungování podniku, nýbrž i v kontrole a hodnocení vývoje,
porovnávání se s nejlepšími a zapojením či využíváním různorodých indikátorů
postihujících výkonnost jako mnohodimenzionální podstatu. Měření výkonnosti je
základ pro dosahování nadstandardních výsledků, resp. pro to, co se například
v managementu kvality nazývá „Business Excellence“. Měřítka výkonnosti, tvořící určitý
systém měření, který má každý podnik, by měla být založena na hybných silách úspěchu
(Kanji, 2002).
77
Sledování a měření výkonnosti ve zpětných tocích je jednou z velmi málo
prozkoumaných oblastí reverzní logistiky (Yellepeddi, 2006; Lambert a kol., 2011), jak
ze strany praxe (Guide a kol., 2003; Janse a kol., 2010), tak ze strany teoretiků (Herold a
Kamarainen, 2004). Na druhou stranu existující průzkumy zjišťující situaci v podnikové
praxi naznačují, že sledování a měření výkonnosti zpětných toků lze u většiny podniků
charakterizovat jako velmi jednoduché, s využíváním několika málo nákladových skupin,
tržeb a sledováním počtu reklamací v případě zpětných toků produktů, resp. podobných
nákladově objemových měřítek, přestože existují i výjimky (Janse, 2008; Bernon, Rossi a
Cullen, 2011, Škapa v Klapalová, Krčál a Škapa, 2013).
Mimo jiné např. Genchev a kol. (2010) zjistili, že podniky zařazené do jejich empirického
průzkumu (hloubkové rozhovory se 16 zástupci podniků) využívají pro zpětné toky
produktů pět metrik: 1) objem zpětných toků; 2) typ/stav (kvalita) zpětných toků; 3)
dolarová hodnota (tj. cena vráceného produktu; 4) procento z prodeje; a 5) zdroje včetně
lidských zdrojů, které mají na starosti tyto zpětné toky. Z článku nevyplývá, co je konkrétně
myšleno pod pátým měřítkem.
Výkonnost je pojmem, který lze velmi obtížně jednotně vymezit – je často propojený,
v mnoha případech i pojímaný jako synonymum s efektivností a účelností,
produktivitou, konkurenceschopností, růstem apod. (Lebas a Euske, uvedeno v Neely,
2004). Jak uvádí Snow a Hrebiniak (1980), většina chování organizací je zacílena na
dosahování určité výkonnosti, ať je definována jakkoliv a způsoby dosahování jsou
různé. Konkrétní obsah výkonnosti může být odlišný v závislosti na mnoha faktorech,
mj. subjektu sledující výkonnost, ale i subjektu a také objektu měření výkonnosti
(vlastník, zákazník, manažer, dodavatel, resp. jiní stakeholdeři; jednotlivec, skupina;
funkce, útvar; procesy, aktivitami, vstupy, výstupy), na použitých kritériích měření
výkonnosti, které jsou spojeny jak se subjektem, tak s cíli podniku vůči tomu-kterému
subjektu nebo na časovém rámci výkonnosti (například strategická výkonnost) (Snow a
Hrebiniak, 1980), apod. Výkonnost je výsledkový stav určitého chování a mezi úkoly
manažerů v podnicích patří řídit výkonnost směrem k naplňování cílů v různé časové
hierarchii a směrem k různým subjektům. Jinými slovy výkonnost je objektem řízení
(Lebas a Euske, uvedeno v Neely, 2004) a v tomto smyslu představuje stupeň dosažení
cílů podniku (Zheng a kol., 2010), který ovšem nemusí vždy korespondovat s cílovou
hodnotou.
Výkonnost sama osobě tedy nemá význam, v podnikovém prostředí, vzhledem k cílově
orientovanému chování, je výkonnost potřebné plánovat, sledovat, měřit, hodnotit a
v případě potřeby přehodnocovat jak žádoucí úroveň, tak cesty k dosahování žádoucí
úrovně. Měření lze považovat za ústřední pojem v řízení výkonnosti, kam patří také
nastavování či definování měřítek výkonnosti, sledování a hodnocení výkonnosti,
způsoby či metody měření, osoby a jejich kompetence a zodpovědnost pro měření,
sledování, hodnocení a rozhodování, týkající se jak samotného měření, tak dalších kroků
(Gunesekaran a kol., 2004). Lebas a Euske (uvedeno v Neely, 2004) zdůrazňují také
nutnost pochopení a znalosti hodnototvorného procesu a důležitost vyhodnocování
signálů a zpráv, které indikátory měřítek výkonnosti obsahují anebo mohou obsahovat a
78
nezbytnost identifikovat, hodnotit a implementovat ty aktivity v rámci managementu
výkonnosti, které budou konzistentní se strategickými záměry podniku.
Jak ukazuje praxe, měření výkonnosti bylo a je převážně orientováno na finanční
měřítka (Jiménez-Zarco, Martínez-Ruíz a González-Benito, 2006; Freires a Guedes,
2008), což zastupuje tradiční přístup, a to přes významný posun poznatků a také zájmu
praxe v posledních letech směrem k nefinančním měřítkům (Tangen, 2004). Vrcholovým
finančním cílem podniku je dosahování zisku, tedy ziskovost, pokud možno, v podobě
trvale dosahovaného cíle. K dosahování tohoto vrcholového cíle dochází prostřednictvím
naplňování jiných finančních a nefinančních cílů, které mohou být také seskupeny
v určité hierarchii (Kislingerová a kol., 2010).
Řízení zpětných toků by nemělo být překážkou v dosahování zisku, právě naopak, mělo
by vést k tomu, aby byl zisk buď relativně stálý nebo dokonce přispívat k jeho zvyšování.
V rámci řízení by k tomuto cíli mělo patřit i rozhodování o outsourcingu a výsledky
implementace outsourcingu určitých aktivit řízení zpětných toků.
Finanční měřítka výkonnosti jsou relativně snadno použitelné a zjištěné hodnoty mohou
působit přesvědčivěji než mnohem vágnější nefinanční měřítka. Nicméně, různé cíle
podniků, které lze zahrnout pod výkonnost, souvisí jak s účinností (efektivnost, nebo
efektivita), tak účelností. Zpětné toky a priori vedou ke snižování efektivnosti – pouze až
schopnost podniků získat z nich určitou hodnotu, která bude získána efektivně a trh,
resp. zákazník tuto hodnotu ocení (tj. bude dosažena účelnost), může napomoci
k potenciálnímu zvýšení účinnosti. Důvodem skutečnosti, že zpětné toky znamenají pro
podniky primárně snížení efektivnosti, je zejména fakt, že zpětné toky – jak již bylo
uvedeno - až na spíše ojedinělé případy nevznikají jako důsledek cílově orientovaného
chování podniků. Zpětné toky nejsou žádoucí a cílem je naopak minimalizace jejich
vzniku, na co by měl být apriori zacílený systém měření výkonnosti, který tak může být
propojený s managementem kvality a řízením inovací.
Samotné důvody vzniku převážné většiny zpětných toků (viz subkap. 1.2) by měly vést
k uvědomění si nedostatečnosti aplikování pouze finančních měřítek pro měření
výkonnosti. Změnu názoru zákazníka anebo jeho nespokojenost, zlepšování kvality,
úroveň poskytování služeb, flexibilitu je velmi obtížné až prakticky nemožné měřit
s použitím finančních měřítek.
Mimo jiné Tangen (2004) sumarizuje slabá místa používání čistě finančních měřítek
v rámci zavedeného systému měření výkonnosti, mezi která patří například nulová
flexibilita formátu finančních měřítek, která nezohledňuje potřebu adekvátnosti
hodnoty měřítek pro více funkcí, útvarů, resp. pro celý podnik, jinými slovy
nezohledňuje určitá specifika a různé priority různých útvarů a různých procesů;
většina finančních měřítek má krátkodobý charakter a týká se spíše operativních anebo
taktických cílů, což spolu s hodnocením určitého objektu/subjektu v určitém
konkrétním čase nevede ke zlepšování; finanční měřítka slouží spíše pro controlling
parciálních skutečností, nikoliv pro hodnocení výkonnosti ze systémového pohledu.
79
Jak uvádí Škapa s odkazem na Morgana (2007) (Klapalová, Krčál, Škapa, 2013), jedním z
úkolů, které by měly být v rámci sledování a měření výkonů v procesech, týkajících se
logistiky a fungování dodavatelských řetězců vyřešeny, je i zakomponování specifických
měřítek výkonnosti související s reverzní logistikou a řešením zpětných toků a také
otázku vyšší míry integrace reverzní logistiky do podnikových činností.
Naznačený problém znamená, že pro měření výkonnosti řízení zpětných toků je vhodné
využít některý z přístupů měření, případně komplexnější systém měření, který
umožnuje spojit více oblastí fungování podniku, resp., který koresponduje
s hodnototvornými procesy podniku (viz Leubas a Euske výše). Toni a Tonchia (2012)
prezentují tři skupiny takovýchto systémů, kam zařazují: 1. systémy typu „balanced
scorecard“, tj. systémy, které obsahují několik perspektiv, tj. oblastí zájmu měření, jež by
měly být v určité harmonii (kam patří i v České republice známá metoda Balanced
Scorecard Kaplana a Nortona, viz blíže např. Kislingerová, Nový a kol., 2011); 2. systémy,
které spojují interní a externí skupiny měřítek výkonnosti a 3. systémy, které se týkají
měřítek vztažených k hodnotovému řetězci (myšlen interní řetězec). Nicméně v praxi
nemusí docházet k takovémuto striktnímu oddělení jednotlivých typů.
Pokud se zastavíme u Balanced Scorecard (dále také BSC) a budeme uvažovat
v kontextu řízení zpětných toků, managementu kvality a řízení inovací směrem
k produktovým inovacím, pojednání o určitých úzkých místech a návrh začlenění
specifických měřítek týkajících se procesu tvorby nových produktů nabízí například
Jiménez-Zarco, Martínez-Ruíz a González-Benito (2006). Zejména pro reverzní
dodavatelské řetězce je vhodné do BSC začlenit pátou perspektivu – environmentální.
Pro tuto možnost byla vytvořena alternativa BSC zvaná ESCAPE (Kongar, 2004).
Z uvedených skupin systémů lze pro potřeby této práce prezentovat několik modelů,
které prezentují akademici a které sice vycházejí z empirických výzkumů, ale jejich
implementace v praxi jako komplexního modelu je pravděpodobně spíše ojedinělá (jde o
názor autorky na základě výsledků rešerše využívání těchto modelů v podnicích). Pokud
i podniky obsah modelu skutečně v praxi implementují, nemusí používat jeho název
(tak, jako se to podařilo u relativně jednoduššího modelu BSC). Nicméně právě
komplexnost většiny modelů vyžaduje značné nároky na znalosti a schopnosti manažerů
zodpovědných za vytvoření systému měření, v čemž je zřejmě stěžejní základ pro nižší
míru implementace.
Keegan a kol. (1989) navrhují tzv. matici měření výkonnosti, v jejich návrhu relativně
velmi jednoduchá matice, kterou lze ale rozvést, obsahuje nákladová a nenákladová
měřítka a interní a externí perspektivu, a to právě v podobě aplikovatelné pro
produktové inovace. Matice je znázorněna na následujícím obrázku.
80
Obr. č. 10: Matice měření výkonnosti
Zdroj: převzato ze Saibani, 2010, s. 34.
Komplexnější pohled na výkonnost, který přímo obsahuje perspektivu kvality, inovací,
transformačních procesů vstupů na výstupy, dodavatelsko-odběratelský řetězec, resp.
dokonce celý systém či síť a soubor kritérií efektivnosti, účelnosti, ale i kvality
pracovního života, je představený v modelu 7 kritérií výkonnosti Sinka a Tuttleho
(1989). Model je představený na následujícím obrázku.
Obr. č. 11: Model 7 kritérií výkonnosti
Zdroj: převzato z Tangen, 2004, s. 720
Ačkoliv ne s cílem využitelnosti pro řízení zpětných toků přesto velmi inspirativní pro
tuto problematiku může být pyramida výkonnosti, nazvaná SMART (Strategic
measurement analysis and reporting technique), kterou sestavili Cooper a Lynch (1992)
a která je prezentována na dalším obrázku. Pyramida zahrnuje primární požadavky na
tvorbu hodnoty, kritéria a tedy skupiny potřebných měřítek napříč organizační
hierarchií podniku i napříč cílovou hierarchií a hierarchii komplexnosti cílů výkonnosti,
včetně začlenění interní a externí perspektivy na výkonnost podniku, viz Obr. č. 12.
81
Obr. č. 12: Pyramida výkonnosti
Zdroj: převzato ze Saibani, 2010, s. 36.
Ha navrhuje vytvořit systém měření pro reverzní logistiku, který obsahuje pět skupin:
měřítka týkající se spokojenosti zákazníků, měřítka týkající se zvýšení
konkurenceschopnosti, měřítka týkající se snižování nákladů, měřítka týkající se
zlepšení produktivity a nakonec měřítka týkající se snižování investic. Také tento návrh
(viz obr. č. 13) může být využitý jako základ pro nastavení specifických měřítek, či
vytvoření konkrétního systému měření výkonnosti řízení zpětných toků, který by byl
účelný také pro hledání nápadů pro produktové inovace, buď v rámci na kvalitu
zacílených inovací anebo na jiné možnosti produktové inovace, nesouvisející přímo
s kvalitou, nýbrž s jinými cíli, které tento model v podobě skupin obsahuje.
Obr. č. 13: Skupiny měřítek pro výkonnost reverzní logistiky
Zdroj: Ha, 2012, s. 50
82
2. Management kvality
2.1 Vymezení managementu kvality a definice kvality
2.1.1 Management kvality
Management kvality by měl být nedílnou součástí komplexního řízení
podniků/organizací. V některých podnicích má natolik výsostné postavení, že
management kvality patří mezi samostatné (relativně) podnikové funkce. Management
kvality lze považovat i za filozofii managementu podniků/organizací (Deming, 1986),
nicméně filozofií, která se opírá o řadu formulovaných principů, praktik a technik,
nástrojů a metod.
Management kvality znamená využití všech manažerských funkcí pro řízení, tedy
plánování, řízení, organizování, řízení lidských zdrojů, vedení, kontrola a to ve všech
třech hierarchických úrovních – strategické (vymezení strategických cílů managementu
kvality v souladu s celkovým strategickým cílem podniku/organizace a v souladu
s dalšími dílčími cíli, jinými slovy nasměrování dalšího vývoje řešení kvality v procesech
a výstupech v podobě politiky kvality); taktické – znamená použití metod a prostředků
pro zajištění strategických cílů zajištění kvality a průběžné kontroly plnění cílů; a
operativní, na jejichž úrovni jsou řízeny probíhající procesy v souladu se stanovenými
cíli (Calingo, 1996; Madu a kol., 1996; Sandholm, v Juran a kol., eds., 1998).53
Toto pojetí managementu kvality vychází z konceptu Total Quality Management (dále
také TQM), tj. z přístupu managementu kvality, který vstupuje do praxe podniků až
v posledních dvou až třech desetiletích. TQM lze charakterizovat jako filozofii
managementu, opírající se o soubor praktik, které zdůrazňují neustálé zlepšování,
naplňování požadavků zákazníků a řízení vztahů se zákazníky, snižování odpadů,
dlouhodobě zacílené myšlení, redesign procesů (pokud je potřebný v souvislosti
s neustálým zlepšováním a zajištěním spokojenosti zákazníka, benchmarking
s konkurencí, neustálé měření výkonnosti, bližší spolupráci s dodavateli, zapojení
zaměstnanců do tohoto úsilí, týmovou práci a týmové řešení problémů, vzdělávání
zaměstnanců, otevřenou organizaci – směrem dovnitř i ven ve smyslu neustálého učení
se, flexibilitu procesů a komunikaci cílů TQM napříč organizací (Powell, 1995). Podstatu
této filozofie lze najít u všech zakladatelů teorie managementu kvality, přestože pojem
jako takový většina z nich (Shewhart, Juran, Deming, Crosby, Ohno, Shingo) nepoužívala
a Juran a jeho spolupracovníci doporučili ještě v roce 2007 za vhodnější termín
„podnikovou kvalitu“ („Enterprise quality“)5455. Detailnější rozpracování filozofie
nazvané Total Quality Control“ nabídl v roce 1961 Feigenbaum, japonskou verzi filozofie
53 Application of managerial tools to plan for quality, attain and control quality, follow up and improve
quality, as well as to organize for quality and develop competence in the field. (Sandholm, v Juran a kol.,
eds., 1999, s. 37.6)
54 viz blíže s. 22 knihy Gryna a kol. Juran´s quality planning and analysis, 2007
55
Gronhaug a Stone (2012) ale uvádí, že pojem byl používaný již v 19. a na začátku 20. století, konkrétně
například ve společnosti Procter and Gamble, 3M nebo Marriott
83
pod názvem Company Wide Quality Control publikoval Ishikawa (pravděpodobně v roce
1968)56.
Feigenbaum (1961, uvedeno v Martínez-Lorente. Dewhurst a Dale, 2008) definoval Total
Quality Control jako „efektivní systém pro integrování úsilí týkajícího se rozvoje kvality,
udržování kvality a zlepšování kvality různých skupin v organizaci za účelem umožnění
produkce a poskytování služeb na nejvyšší ekonomické úrovni, která dovolí plně
uspokojovat zákazníky“ (s. 385-386)57. V souvislosti s některými typy zpětných toků a
navrhováním produktů je důležité zdůraznit jeho myšlenku, podle které „kontrola musí
začít u designu produktu a končit až potom, co produkt obdrží zákazník, který zůstává
spokojený“ (s. 385-386)58. Slovo „management“ nahradilo slovo „control“
pravděpodobně v 80. letech 20. století (viz diskusi v Martínez-Lorente, Dewhurst a Dále,
1998). V době, kdy Feigenbaum koncepci TQC vytvářel, nebylo k dispozici mnoho
poznatků, které by ho zřejmě přesvědčily k použití slova management. Jde ale pouze o
hypotézu – on sám se k této záležitosti nevyjádřil. V souvislosti s otázkou kontroly se
nabízí jako podnětné pro přemýšlení uvedení dvou pojetí kontroly, které byly
publikovány ve stejném roce. Podle Gryny a kol. (2007) je kontrola procesem týkajícím
se konzistentního naplnění standardů („to meet standards consistently“). Dale a kol.
(2007) přebírají definici British Standards59, podle které je kontrola jako součást
managementu zacílena na naplňování požadavků kvality, jde tedy o širší pojetí.
Management kvality v podnicích odráží míru znalostí, schopností a zkušeností, jako i
hodnot manažerů a zaměstnanců (viz. kap. 1.6.2 – týkající se řízení zpětných toků) a
konkrétní přístup k managementu kvality tak může být značně odlišný. Teoretici, kteří
se zabývají historickým vývojem managementu kvality, rozdělili tento vývoj na čtyři
základní etapy: etapa inspekce kvality, etapa kontroly kvality, etapa zajišťování kvality a
etapa Total Quality Management. Tyto etapy je ale možné nazvat i úrovněmi
managementu kvality – viz Obr. č. 14 – vzhledem k danému pojetí obsahu managementu
kvality v konkrétním podniku (Dale a kol., eds., 2007). Jinými slovy, znalosti, zkušenosti,
schopnosti ovlivňují to, zda v podniku bude management kvality zúžený pouze na
inspekci, tj. hodnocení shody výsledných kvalitativních parametrů výstupu
s očekávanou úrovní anebo naopak kvalita bude patřit mezi celopodnikové strategicky
významné a sledované cíle. Čím více se vnímání a přístup k managementu kvality
přibližuje směrem k TQM, tím více se může uplatnit inovační potenciál (Perdomo-Ortiz a
kol., 2010). Ačkoliv neexistují téměř žádné empirické výzkumy, je pravděpodobné, že
směřování od inspekce směrem k TQM rozšiřuje zorný úhel i směrem k vnímání
hodnoty ze zpětných toků a k uvědomování si možností, které zpětné toky a jejich řízení
nabízí. Jeden z mála dostupných průzkumů, který je postavený na cílech reverzní
56 diskusi o rozdílech mezi těmito přístupy lze najít například v (Martínez-Lorente, Dewhurst a Dale.,
1998)
57 plné znění citace: “an effective system for integrating the quality-development, quality maintenance,
and quality- improvement efforts of the various groups in an organisation so as to enable production and
service at the most economical levels which allow for full customer satisfaction” (s. 7-8)
58 plné znění citace: “control must start with the design of the product and end only when the product has
been placed in the hands of a customer who remains satisfied” (s. 8)
59 British Standards je normalizační úřad Spojeného Království
84
logistiky a podstatě TQM (Mihi-Ramírez a Arteaga-Ortiz, 2007), tento předpoklad
potvrzuje.
Obr. č. 14: Čtyři úrovně v evoluci TQM
Zdroj: Dale a kol., eds., 2007, s. 24 (vysvětlivky: I = inspection, QC = quality control, QA =
quality assurance)
Juran a jeho spolupracovníci za zákazníka považují v podstatě kohokoliv, kdo získává
produkt od dodavatele. Jde o zjednodušené shrnutí výčtu různých typů zákazníků od
konečného zákazníka, který produkt zcela spotřebuje bez dalšího využití v produkčních
procesech, přes další zpracovatele, velkoobchodníky, maloobchodníky, dokonce i
dodavatele (ve smyslu existence potřeb, vztažených ke specifikaci dodávek, zpětné
vazby, týkající se vad, velikosti poptávky apod.), potenciální zákazníky, skryté zákazníky
a interní zákazníky. Ti mohou dle Jurana (v Juran a kol., eds., 1998, s. 3.11)60 vystupovat
ve třech rolích – jako dodavatelé, zpracovatelé a jako zákazníci. Znalost, kdo je
zákazník koho, potřeb interních zákazníků a účelnost jejich naplňování, a jaké mohou
být důsledky a dopad neznalosti a/anebo neuspokojování potřeb, je zásadní pro
obsluhování externích zákazníků. Tyto tři role jsou zakomponovány i do tzv. smyčky
kvality, jejíž vědomé využívání může mít pozitivní dopad na řízení zpětných toků – viz
subkap. 2.2.2.
60
Podobný pohled na zákazníka má i Deming (viz mj. např. Scott, 2009, kap. 16)
85
2.1.2 Definice kvality
Akademická diskuse se věnuje také tématu problému definování pojmu kvalita (viz např.
Sousa a Voss, 2002), do které by se dala zapojit otázka, řešená v případě inovací (viz kap.
3) Johannessenem a kol. (2001), a částečně adaptovaná, tedy co je kvalita, jaká kvalita a
pro koho jaká kvalita. Kvalita je totiž definována jak z interního pohledu (interní
provozní, resp. procesní kvalita), anebo jako pouze produktová kvalita, z externího
pohledu jako spokojenost zákazníka apod. Toto ovšem není pouze problém ze strany
podnikové praxe, nýbrž i ze strany vědeckého výzkumu, na základě kterého jsou potom
vytvářeny teoretické poznatky, přenášené do povědomí a praxe podniků (Sousa a Voss,
2002).
Na problém s definováním kvality pro potřeby podniku, který lze využít i pro zpětné
toky a některé důvody jejich vzniku (viz subkap. 1.2) a pro obtížnost při navrhování
produktů a jejich produkci, upozornil Deming (1986, s. 169). Problém dle Deminga
spočívá v překladu budoucích potřeb uživatelů do měřitelných charakteristik tak, aby
mohl být navržený, vytvořený a dodaný produkt, který zajistí spokojenost za cenu,
kterou uživatel bude chtít zaplatit.
Níže jsou uvedeny nejčastěji citované definice, které ukazují různorodost chápání pojmu
(Suárez, 1992; Sower, 2006)
Kvalita je shoda s požadavky (Crosby)
Kvalita je to, co za ni považuje zákazník (Feibenbaum)
Kvalita je minimum ztrát, které produkt od okamžiku své expedice podniku
způsobí (Taguchi)
Kvalita je vhodnost k použití (Juran) – v originálu: „fitness for use“, resp.
„purpose“
Kvalita je stupeň splnění požadavků souborem inherentních znaků (ISO
9000:2005)
Kvalita je, když se vrací zákazník, nikoliv produkt (Deming)
Kvalita je splnění a překročení očekávání zákazníka (Grönrros, Zeithaml)
2.1.3 Přístupy ke kvalitě a k managementu kvality
K definicím kvality (specificky kvality produktu) se vyjádřil i Garvin (1984, s. 25-28),
který definice rozdělil podle pomyslné příslušnosti k jednomu z pěti přístupů ke
vnímání obsahu pojmu kvalita, který ovlivňuje také přístupy k managementu kvality. Jde
o přístup: 1. transcendentní – filozofický; 2. produktový („product-based“) – pohled
ekonomiky; 3. uživatelský („user-based“) – pohled ekonomiky, marketingu a
provozního managementu; 4. výrobní, resp. zpracovatelský nebo produkční
86
(„manufacturing-based“) a 5. hodnotový („value-based“) – pohled provozního
managementu.
Podle transcendentního přístupu kvalitu (produktu) nelze jednoznačně definovat,
protože její konkretizace záleží na vnímání a zážitcích a zkušenostech jednotlivce. Jde o
tzv. „innate excellence“, tedy přirozenou dokonalost. Tento přístup se pro navrhování
produktů dá označit jako riskantní a je spojený s myopií lidí, zapojeným do designu
produktů, kteří navrhují produkt podle vlastních kritérií a jimi preferovaných atributů.
Na druhou stranu je těžké na základě tohoto přístupu při navrhování produktů pro
masové trhy vytvořit produkt, který by uspokojil všechny cílové zákazníky.
Pravděpodobně tento přístup sehrává značnou roli při zpětných tocích, kdy zákazník
jednoduše o produkt nemá zájem a produkt se neprodává (Levitt, 1960).
Podle produktového přístupu je kvalita definována a určena konkrétními a
měřitelnými vlastnostmi, atributy (produktu) a výsledná kvalita tak záleží na existenci
anebo naopak absenci těchto vlastností, případně jejich míře. Je objektivně měřitelná
(resp. do značné míry objektivně měřitelná u hmotných produktů, u služeb již méně). U
zpětných toků souvisí s reklamacemi, servisem, odpadem apod. Garvin tento přístup
vztahuje k měření kvantity (objektivní měření míry kvality), což může v praxi
převažovat, jde ale o velmi zúžený pohled na kvalitu.
Podle uživatelského přístupu, kam Garvin zařazuje i definici Jurana – „vhodnost
k použití“ („fitness for use“) – je blízká transcendentnímu přístupu. Tento přístup, který
se snaží vyhovět odlišným potřebám a přáním zákazníků, vede k velkému úsilí o
vysokou kvalitu – jak z provozního (redukce problémů při nákupu, produkci, dodávání i
redukce zpětných toků), z ekonomického (redukce nákladů a zvyšování a udržování
obratů, zisku i udržování nebo zvyšování tržního podílu), tak marketingového pohledu
(udržování a zvyšování spokojenosti zákazníků, loajalita, reference, image apod.). Je
vhodný pro individuální zakázky, problematičtější je pro masové trhy. Odráží se
v politice zpětných toků a v procesech zpětných toků, jako je například vymezení
podmínek gatekeepingu a řízení vztahů s dodavateli a distributory a zejména zákazníky
v otázce dopředných i zpětných toků. Dopad má také na způsob nakládání se zpětnými
toky, obzvlášť při posuzování možností, výhod a nevýhod jednotlivých způsobů. Garvin
u tohoto přístupu upozornil na jeden aspekt kvality, kterým je trvanlivost, jež má velký
dopad na objem zpětných toků a změnu požadavků na trvanlivost směrem k rostoucí
poptávce po trvanlivých produktech. Růst objemu zpětných toků včetně odpadů
(zejména komunálních) naznačuje, že v tomto případě se zřejmě dostává do sporu
ekonomické hledisko zájmu vyrobit a dodat co nejlevněji, které je i v rozporu
s podstatou managementu kvality, a to zejména s pohledem Total Quality Management a
Total Quality Costs, resp. Life Cycle Costing (kam spadají náklady na zpětné toky i ze
společenského dopadu), se zájmy tohoto přístupu (Tibben-Lembke, 2002; Morana a
Seuring, 2007; Chung a Wee, 2008; Jusas, 2012).
Podle produkčního přístupu, do kterého Garvin umístil například Crosbyho definici –
„shoda s požadavky“ a který je zase podobný produktovému přístupu, je kvalita dána
87
vymezením specifik (konkrétních a měřitelných) atributů produktů, jejichž sledování a
dodržování je primárním úsilím. Na rozdíl od produktového je tento přístup – přes
znalost požadavků zákazníka - interně zaměřený, procesy se týkají zejména zabránění
vzniku odchylek, do velké míry se využívá statistická kontrola a technická parametrizace
atributů. Tento přístup je možné spojit s hodnotovým inženýrstvím (viz např. Vlček,
2002) vzhledem k tomu, že je výrazně orientovaný na úsporu nákladů. Jeho výhodou je,
že snaha o zlepšování (tedy i produktové, nicméně zejména procesní inovace) je
vnímána pozitivně – ovšem pokud zlepšení vede k úspoře nákladů, které by se týkaly
vzniku a následného řešení zmetků a odpadů, nutnosti přepracování a reklamací.
Nevýhodou naopak je, že v rámci tohoto přístupu ne vždy lze zjistit všechny skutečné
požadavky zákazníků (opětovně zejména na masových trzích) a bez zakomponování
jiných faktorů managementu kvality i řízení inovací může docházet k nižšímu
inovačnímu úsilí a nelze zabránit vzniku zpětných toků v procesech dodání, které jsou
mimo kontrolu podniku (pokud není dodavatelský řetězec optimálně integrovaný) a od
konečného zákazníka.
Podle hodnotového přístupu se vychází ze vztahu kvality a hodnoty – v užším pojetí ze
vztahu hodnoty a nákladů, resp. ceny – v širším pojetí ze vztahu kvality a hodnoty
obecněji. Užší pojetí koresponduje i s definicí kvality, kterou formuloval Feigenbaum
v roce 1951 (vymezuje kvalitu jako shodu s požadavky za akceptovatelnou cenu anebo
náklady). Hodnota v širším pojetí – pro zákazníka - se objevuje přímo mj. v definici
kvality od Edvardssona (1997), který říká, že je záležitosti hledání podstaty toho, co
tvoří hodnotu pro zákazníka a dodání takové hodnoty. Vztah mezi hodnotou a kvalitou
doposud není zcela jasný – pro některé teoretiky je hodnota subkomponentem kvality,
pro jiné je to právě naopak, pro další jde o synonyma. V zásadě lze říct, že jde o dva
velmi úzce propojené pojmy, které jsou zejména ve službách prakticky neoddělitelné61.
Garvin ale upozorňuje na problematičnost uchopení dvou sice navzájem propojených
pojmů, nicméně pojmů značně odlišných, v praxi kvůli obtížnosti nastavení hranic, které
lze řídit. V tomto případě se může projevit i rozdílná schopnost vidět a získávat hodnotu
jak v rámci dopředných, tak zpětných toků, například ve schopnostech a možnostech
nalézt využitelnou míru kvality například zpětných toků produktů pro recyklaci,
přepracování apod.
Je potřebné zmínit se, že Garvin ve svém článku volá po koexistenci přístupů.
Mateides a kol. (2006) uvádí ještě další čtyři přístupy, a to:
zbožíznalecký přístup – je vlastně mixem produktového a produkčního přístupu a výsledkem
určité znalosti nebo neznalosti kvalitativních vlastností používaných hmotných vstupů a
výstupů;
sociotechnický přístup (tento ale ve zmiňovaném zdroji není blíže rozvedený);
potěšení zákazníka – tento přístup znamená, že zákazník dostává i něco navíc než
pouze to, co zákazník očekává a co podnik slibuje. Jde o výsledek procesu neustálého
61
podnětnou diskusi k těmto pojmům lze najít například v Graf a Maas, 2008
88
zlepšování, do kterého musí být zapojeni všichni pracovníci a zároveň výsledek tržní
citlivost (zachytávání změn) a osobní empatie pracovníků přicházejících do styku se
zákazníky. Aspekt potěšení může spočívat i ve 100% splnění všech představ a
požadavků, například v rychlosti, profesionalitě, přístupu, ochotě, což jsou atributy
kvality primární v managementu kvality služeb;
ekologický přístup – jde o přístup, která má blízko ke koncepci řízení v rámci
společenské odpovědnosti podniků. Znamená, že se v rámci managementu kvality řeší
různé potenciální dopady činnosti podniku/organizace a výsledků činnosti na životní
prostředí.
Dva poslední přístupy jsou důležité pro řízení zpětných toků. První vede ke snižování
nespokojenosti zákazníků a druhý ke snižování nespokojenosti vybraných stakeholderů
(kam může patřit i zákazník). Také na základě těchto přístupů jsou využity určité
způsoby nakládání se zpětnými toky a informace získané v rámci obou přístupů mohou
vést k produktovým i dalším inovacím.
2.1.4 Dimenze kvality
Kvalita je tedy multidimenzionálním pojmem. Mj. Garvin (1987) vymezuje osm dimenzí
kvality produktu – provedení/výkonnost („performance“), které charakterizuje jako
základní provozní charakteristiky např. kapacita, rychlost, ale i značka; charakteristické
znaky („features“), které doplňují základní fungování produktu; spolehlivost
(„reliability“), tedy pravděpodobnost výskytu vady; shoda s požadavky („conformance“),
tj. míra, do jaké produkty – jejich design a provozní charakteristiky naplňují zavedený
standard; trvanlivost („durability“) – (ekonomická i technická životnost); opravitelnost
(„serviceability“), tedy rychlost, schopnost, snadnost a dokonce i laskavost (zřejmě
ochota, jak vyplývá z následovného vysvětlení v jeho článku)62 opravit vadu; estetičnost
(„aesthetics ), kterou Garvin opisuje s využitím lidských smyslů – vzhled, chuť apod. a
nakonec vnímanou kvalitu („perceived quality“), u které Garvin upozorňuje na to, že
zákazník nemusí být vždy schopen posoudit znaky kvality a kvalitu hodnotí na základě
nepřímých indicií, například i reklamy nebo poskytnutých informací.
Na dimenze kvality se lze dívat i přes dva související pojmy – užitnou hodnotu a
užitečnost. Užitná hodnota je objektivní ekonomickou kategorií (nikoliv tedy
subjektivní vnímání), která znamená potenciální schopnost produktu prostřednictvím
svých vlastností, tedy atributů nebo dimenzí kvality, uspokojit reálně existující
individuální, resp. společenskou potřebu. Je tedy do určité míry synonymem konkrétní
kvality produktu. Užitečnost je subjektivní ekonomickou kategorií, protože představuje
vnímání zákazníka, jak produkt může uspokojit jeho potřeby anebo skutečnou míru
uspokojení. Produkt není užitečný sám o sobě, přestože má užitnou hodnotu, ale až ve
vztahu ke konkrétnímu uživateli (Kollár, 1999). Užitná hodnota je dána souborem
užitných vlastností (od jedné vlastnosti až po rozsáhlý komplex vlastností), tj. výše
62
Garvin konkrétně uvádí: „…serviceability, ort he speed, courtesy, competence, and ease of repair.“ (s. 106)
89
zmíněných atributů/dimenzí. Tyto vlastnosti vytváří producent (tvůrce užitné
hodnoty) a ve službách ji také v mnoha případech spoluvytváří zákazník, resp. různí
partneři (Nam a Lee, 2010).
Tvorbu určité konkrétní užitné hodnoty určují a vymezují různá kritéria a možnosti
nebo omezení závislé na zdrojích, které má podnik k dispozici a které vyplývají
z požadavků a očekávání zákazníků a z vlivu konkurence. Kritéria rozděluje Kollár
(1999) na:
a) funkčně-provozní - dané stupněm vývoje poznatků, podmínkami a důsledky interakce
produktu s vnitřním a vnějším prostředím a technickým a technologickým stavem
výroby;
b) ergonometrická – určená například hygienickými požadavky (hluk, emise,
nezávadnost...), antropologicko-fyziologickými požadavky a psychologickými požadavky
(např. image, tj. vnímání produktu prostřednictvím designu a informací) na užitné
vlastnosti;
c) estetická – požadavky a očekávání přenesené do charakteristik implementovaných do
vzhledu, designu produktu;
d) ekologická – požadavky a očekávání přenesené do vlastností produktu, které jsou
spojeny se vztahem k přírodě, její ochranou atd.
e) sociálně-ekonomická – jsou daná společenskými podmínkami vzniku, hierarchií
hodnot, diferenciací společnosti, požadavků veřejného zájmu, ekonomické efektivnosti
atd.
Na problematiku multidimenzionality upozorňují v souvislosti s řízením také Sousa a
Voss (2002), kteří, citujíc Flynna a kol. (1995), poukazují na skutečnost, že zajištění
různých dimenzí kvality klade různé požadavky na různé organizační funkce a může
vyžadovat různé praktiky a dále na související skutečnost, že různé dimenze kvality jsou
různě propojeny s jinými proměnnými nebo faktory, jako jsou například náklady,
závislost na dodávkách atd.
Toto upozornění má mimo jiné význam pro produktové inovace, kde jsou využívány
zpětné toky jako hmotné toky. U zpětných toků jsou totiž kladeny většinou specifické
nároky na testování kvality, jehož výsledky potom ovlivňují volbu způsobu nakládání a
inovace v designu produktů. Specifičnost nároků vyplývá z různých atributů kvality a
z různé míry zachování úrovně těchto atributů (tedy vlastně úrovně kvality jednotlivých
atributů). Ty z hlediska reverzní logistiky a možnosti využití v rámci řízení zpětných (a
případně následných dopředných) toků s dopadem na rozhodování v rámci různých
funkcí (nákup, vývoj produktů, produkce, skladování, doprava, financování a finanční
řízení, řízení lidských zdrojů, řízení vztahů s 3PL- outsourcing apod.) rozdělila de Brito
(2003) do tří skupin (jako produktové charakteristiky). Tyto charakteristiky mají
významný dopad na rozhodování v rámci různých funkcí (nákup, vývoj produktů,
produkce, skladování, doprava, financování a finanční řízení, řízení lidských zdrojů,
90
řízení vztahů s 3PL- outsourcing apod.). Jde o atributy produktu, se kterými teorie
managementu kvality pracuje spíše ojediněle:
a) složení – homogenita, rozložitelnost/rozmontovatelnost a testovatelnost, týká se
počtu a různorodosti komponentů a materiálů, způsobů jejich spojení v produktu,
existence nebezpečného materiálu, velikosti produktů;
b) postupné stárnutí, zhoršování, ztráty výkonnosti (jednotlivých atributů, resp. celého
produktu – „deterioration“) – ekonomické a fyzické; De Brito uvádí otázky, na které je
potřebné znát odpověď při dalším rozhodování, co se zpětným tokem: Stárne (snižuje se
kvalita, výkonnost) produkt v průběhu používání? Stárnou stejně všechny části (tzv.
homogenita stárnutí)? Je zachována funkčnost alespoň některých částí? Snižuje se
hodnota produktu tímto stárnutím (ekonomické) anebo dochází ke snižování kvůli
zavedení nových produktů na trh, ale k fyzickému snižování výkonnosti nedošlo?
c) vzorce užívání – místo (důležité jednak z hlediska sběru produktů pro zpětný tok, ale i
z možných kulturních specifik používání produktu), intenzita, trvání a skupinové versus
individuální
2.1.5 Dimenze – atributy kvality služeb
Služby se vyznačují specifickými atributy kvality, které mohou být hlavním důvodem
vzniku zpětných toků, přestože atributy kvality hmotného produktu, který velkou část
služeb doprovází, jsou na velmi vysoké kvalitativní úrovni. Atributy služeb se netýkají
pouze podniků služeb jako takových, nýbrž většiny podniků, kde dochází i k malému
podílu zastoupení služby, kterých podle Levitta (1983) bude stále přibývat. Služby jsou
poskytována ve většině případů dodavatelsko-odběratelských vztahů na B2B trzích.
Teorie v tomto případě nabízí pojem „servitizace“ produktu.63
Grönroos (2000) definoval 7 základních kritérií nebo atributů kvality služeb:
 profesionalita a dovednosti zaměstnanců při řešení problémů spojených se službou –
dimenze výstupu;
 postoje a chování – způsob, jakým zaměstnanci jednají se zákazníkem - dimenze
procesu;
 dostupnost a flexibilita – provozní doba a systém organizace, který usnadňuje
zákazníkům obdržet služby- dimenze procesu;
 spolehlivost a důvěryhodnost při dodávání služeb - procesní dimenze;
 náhrada, znovuzískání služby - způsob řešení problémů při produkci a dodání služby
– dimenze procesu;
 seskupení služeb – týká se fyzických aspektů organizace, které podporují příjemný
zážitek - dimenze procesu;
 pověst a důvěryhodnost- vztažené k pocitu důvěry, které zákazník cítí vůči
dodavateli služby a vůči hodnotě, kterou získává – image.
63 blíže např. Johnson a Mena, 2008
91
Tato kritéria jsou obsažena také v modelu kvality služeb s názvem SERVQUAL Model,
používaný v současnosti, obsahuje 5 základních dimenzí služeb, původně ale obsahoval
dimenzí 10, které jsou uváděny také v této práci. Většina z nich se přitom týká lidského
prvku v tvorbě a dodávání služby. Mezi tyto dimenze patří (Parasuraman a kol., 1985):
 komunikace;
 dostupnost;
 kompetentnost;
 zdvořilost;
 důvěryhodnost;
 spolehlivost;
 zodpovědnost, citlivost, vnímavost;
 bezpečnost;
 hmatatelnost;
 porozumění;
Lehtinen a Lehtinen (1991) rozpracovali 3 dimenze kvality: 1. Kvalita image
podniku/organizace – tedy to, jak zákazník vnímá různé součásti podniku/organizace
v rámci atributů kvality a posléze na základě této dimenze očekává kvalitu služeb –
v jejich pojetí tedy také image jako takový má měřitelný rozměr v rámci hodnocení
kvality; 2. Interaktivní kvalita, resp. kvalita interakcí – procesy mezi dodavatelem
a zákazníkem v podobě mezilidských interakcí, ale i interakcí se stroji, přístroji,
zařízením a 3. Kvalita fyzických atributů – budov, zařízení, strojů apod. Tato dimenze
je rozdělena na dvě části – kvalitu výrobků a zboží a kvalitu prostředí a strojů, přístrojů
a zařízení (Yoghi, 2010).
Kvalitu, jak bylo uvedeno ve vymezení managementu kvality, je potřebné strategicky
plánovat a implementovat do produktu, resp. nabídky. Z této skutečnosti vychází další
z modelu, který také napomáhá v uchopení vágnosti pojmu. Jde o model „4Q“, tedy
v tomto případě čtyř druhů kvalit, jehož autorem je Gummesson. Model je znázorněný
na Obr. 15. Čtyři druhy kvality jsou: 1. Kvalita designu, kterou se myslí to, do jaké míry
jsou vlastnosti produktu/služby navrženy v souladu s potřebami a přáním zákazníků; 2.
Kvalita produkce a dodání (tj. procesů, v jejichž průběhu se služba tvoří a dodává), 3.
Kvalita vztahová a 4. Kvalita technická (jde o specifickou kvalitu, která znamená
budoucí vnímané benefity, tj. ty prvky kvality, které vrací spokojeného zákazníka)
(Gummesson, 2000). Model je vhodný pro aplikaci při řízení zpětných toků i produktové
a procesní inovace, autorce této práce se ale nepodařilo najít jeho využití ani v jedné
z obou oblastí.
92
Obr. č. 15: Gumessonův model „4Q“







Zdroj: Gummesson, 2000, s. 80
2.2 Systémy managementu kvality
Výše zmiňovaná nutnost zajistit komplexní kvalitu produktů jako výsledek výstupů
procesů různých funkcí napříč podnikem a zároveň i mezi podniky (například
důsledkem outsourcingu, společných podniků (joint ventures), licenční výroby), resp.
posléze i v obchodních vztazích, vedla v 80. letech 20. století ke vzniku a zavedení
různých systémů managementu kvality64. Systémové hledisko je ale více nebo méně
explicitně zahrnuto do poznatků všech významných tvůrců teorie kvality již od
počáteční etapy vzniku teorie.
Každý podnik nebo organizace má zavedený určitý systém řízení. Systém lze vymezit
v souladu s modelem 7 S společnosti McKinsey jako soubor formálních a neformálních
procesů a procedur, které jsou využívány za účelem realizace informačních toků pro
podporu rozhodování (Cawsey a Deszca, 2007). Z pohledu teorie systémů jsou
organizace účelově zacílené systémy a to systémy otevřené vůči svému okolí.
Systém managementu kvality je definovaný jako manažerský systém určený pro řízení a
kontrolu organizace s ohledem na kvalitu (BS EN ISO 9000:200065, uvedeno v Dale a kol.,
2007, s. 280). Wilkinson a Dale (2002, s. 289) tento systém charakterizují jako „soubor
prvků, které spolu navzájem souvisí anebo reagují z důvodu prosazení politiky a cílů za
účelem dosažení těchto cílů týkajících se řízení a kontroly organizace s ohledem na
kvalitu." Wilton (1994, uvedeno v Yeung, 1999) definuje systém jako „organizační
64 Systémy managementu ale vznikly již dříve. Za jeden z prvních systémů je považovaná tzv. Good
Manufacturing Practice, tj. správná výrobní praxe (Veber a kol., 2006; Arayne a kol., 2008)
65
Definice systému managementu kvality v revidované verzi je dle posouzení autorky velmi vágní a pro účely
této práce méně vhodná.
image, značka
zážitky
kvalita vztahová
kvalita technickákvalita produkce
a dodání
kvalita designu
očekávání
zákazníkem
vnímaná kvalita
 okamžitá
 dlouhotrvající
93
struktury, zodpovědnosti, procedury, procesy a zdroje pro implementování
managementu kvality)
Typickými třemi cíli, na které se podniky v rámci managementu kvality zaměřují, a
existence efektivního systému jejich dosažení podporuje, jsou: a) budování vztahů se
zákazníky a jinými stakeholdery směrem k udržení nebo zvyšování jejich spokojenosti,
b) snižování kolísavosti především klíčových procesů a c) zlepšování procesů a
produktů v neustálých postupných krocích (van Iwaarden, 2006, s. 2).
Poslední cíl souvisí s řízením inovací a jde o neustálé zlepšování (které již bylo zmíněno
v souvislosti s učícím se podnikem, resp. organizací). V souvislosti s propojením
poznatků neustálého zlepšování (v rámci managementu kvality) a řízení inovací
akademici zdůrazňují podpůrnou funkci managementu kvality pro inovace (Bossink,
2002). Nicméně Perdomo-Ortiz a kol. (2010) s odvoláním se na několik zdrojů týkajících
se empirických průzkumů tvrdí, že empirických poznatků potvrzujících tyto závěry je
stále málo a poznání praxe, které by napomohlo teoreticky zpracovat nejlepší praktiky,
je nedostatečné.
Systém managementu kvality by měl napomáhat definovat požadavky, komunikovat
politiky a procedury, dohlížet na výkony a zlepšovat týmovou práci (Dale a kol., 2007).
Vytvoření systému managementu kvality (ve smyslu zamýšleného a do určité míry
propracovaného systému) znamená zavedení různých změn v podnicích od změny, resp.
úpravy organizační struktury, přes nové procesy a procedury, často vede k zásahům do
podnikové kultury a znamená také změnu perspektiv manažerů (Carlsson a Carlsson,
1994; Maguad, 2006). Lze tedy říct, že dochází k inovacím organizačním (resp.
administrativním), k inovacím procesním a k inovacím managementu (viz kap. 3). Born
(1994, uvedeno v Yeung, 1999) upozorňuje, že špatně zavedený systém vede
k problémům, k opomenutí důležitých procesů a k neefektivnosti fungování jak
individuálních procesů, celého systému, tak i k negativním výsledkům podniku.
Pokud se vrátíme zpátky ke koncepci TQM, systém managementu kvality je považován
za nástroj k dosažení TQM, kde TQM může být také charakterizovaný jako neustálé
zlepšování existujícího systému managementu kvality vzhledem k působení různých
vlivů interního i externího prostředí, které změnu a možnosti zlepšování vyžadují, resp.,
že efektivní systém managementu kvality je základem fungování TQM (Born, 1994,
uvedeno v Yeung, 1999; Maguad, 2006). Pokud není zajištěna interní kvalita, nemůže
docházet ke kvalitním výstupům (Sanchez-Hernandez a Miranda, 2011).
Yeung (1999) na základě svého empirického průzkumu uvádí taxonomii systémů
managementu kvality, která obsahuje čtyři základní typy, rozdělené podle míry
implementace principů systémů managementu kvality. Taxonomie zahrnuje: 1.
nestrukturované systémy (neexistuje žádná infrastruktura pro management kvality,
management kvality představuje inspekce, není zavedený žádný formální systém, na
požadavky zákazníků se reaguje pasivně, nezájem o důvody ztráty zákazníků); 2. řádné
systémy (podniky mají zavedený formální systém – certifikovaný anebo plánují
certifikaci, existuje tedy formální plánování kvality včetně procesů a procedur a
94
zjišťování požadavků zákazníků, neexistuje ale vhodná podniková kultura směrem ke
kvalitě, vedení není dostatečně angažované, důraz je kladený na kontrolu a zaměstnanci
nejsou motivováni ani směrem ke kvalitě a ani k vzděláváni); 3. přizpůsobující se
systémy (vyznačují se všemi pozitivními charakteristikami implementace principů jako
předchozí skupina, navíc jsou používány různé nástroje managementu kvality, vedení i
zaměstnanci mají více znalostí ohledně managementu kvality, zaměstnanci jsou
vzdělávání a motivováni, cíleně je podporována podniková kultura směrem ke kvalitě,
ale management považuje management kvality za defenzivní strategii, neexistuje jasné
směřování vývoje systému kvality v budoucnosti) a 4. strategické systémy kvality
(nejvyšší míra implementace principů managementu kvality včetně formulovaných
jasných strategických cílů v oblasti kvality a jejich realizace, management je vysoce
angažovaný a kvalita je považovaná za stěžejní strategický nástroj).
Systém nicméně neznamená jenom uzavřený systém podniku (organizace), nýbrž
systém propojený s vnějšími vztahy. Pro management kvality jsou to vztahy jak
dopředné, tak směrem k dodavatelům, tj. zejména vztahy v rámci dodavatelskoodběratelských
řetězců a sítí. To je důležitý aspekt pro management kvality a jeho
propojení s řízením zpětných toků. Mnoho zpětných toků, jak již bylo uvedeno, vzniká až
po opuštění podniku jako systému, tj. až v následných článcích řetězce.
Výše uvedený text naznačuje obsah managementu kvality, který je tvořen různými
organizačními, resp. řídícími komponenty, mezi něž patří vůdcovství, strategie a politiky,
řízení lidských zdrojů, management zdrojů a procesní management, přičemž každý
systém managementu kvality lze strukturovat na tři základní stavební bloky66
(Irianto, 2005), jejichž reálná podoba v konkrétní praxi výrazně ovlivňuje řízení inovací i
řízení zpětných toků. Jde o:
1. zodpovědnost a angažovanost managementu
2. management zdrojů
3. procesní management.
2.2.1 Zodpovědnost a angažovanost managementu
Zodpovědnost a angažovanost (nejenom) vrcholového managementu podniku
zdůrazňuje roli managementu na různých stupních hierarchie řízení ve smyslu
formulování politiky, plánování, vymezování pravomocí a odpovědnosti, zajištění
komunikačních cest uvnitř podniku a ohledně přání a požadavků zákazníků, resp.
dalších relevantních stakeholderů a komunikace vztažené k fungování systému
managementu, zajišťování dostupnosti zdrojů a přezkoumávání fungování systému.
(Veber a kol., 2006).
66
Ty jsou zakomponovány také do systémových procesních norem ISO (International Standard Organisation) a
více či méně do různých odvětvových systémů managementu kvality (např. HACCP) a mimo jiné i do systémů
environmentálního managementu, jako je EMAS (blíže kap. 2.2.1)
95
Úkolem vrcholového managementu je vytvářet mise a vize a strategické cíle a zajistit
jejich dosahování. Tato úroveň managementu (většinou) rozhoduje o využívání a
rozdělování existujících zdrojů a o tom, zda a v některých případech i jak získávat zdroje
cizí. Prostřednictvím organizování vytváří základní komunikační síť uvnitř i vně
podniku, jejíž efektivitu a účelnost zajišťuje přidělováním zdrojů a kontrolou výstupů.
Vymezením pravomocí a zodpovědnosti nižším hierarchiím řízení se realizuje
naplňování konkrétních individuálních cílů. (Dale a kol, eds., 2007; Gryna a kol., eds.,
2007). Angažovanost managementu (bez rozlišení hierarchických úrovní) definují
Ahmed a Parasuraman (1994, uvedeno v Cheung a To, 2010, s. 261) jako „vědomou volbu
na kvalitu zacílených iniciativ v podobě provozních a strategických procesů a angažování
se v aktivitách, mezi které patří jasné vůdcovství v otázkách kvality a zajišťování zdrojů
pro iniciativy týkající se kvality“.
Jak ale uvádí Lämsä a Savolainen (2010), angažovanost je dynamickým, složeným a
kontextuálním konceptem, vytvářeným dynamickými specifiky určitého kulturního a
sociálního prostředí. Velkou roli sehrává také angažovanost založená na vnímané
odměně („reward-based“), tedy očekávání určitých benefitů, získaných v důsledku
realizace určitých rozhodnutí. Jak ale Lämsä a Savolainen dodávají, odměna je jednak
porovnávána s očekávanými ztrátami a jednak závisí na individuálních zkušenostech
s externími tlaky a na nedostatku nebo dostatku možností volby.
V souvislosti s angažovaností a očekávanou odměnou v případě řízení zpětných toků je
nutné upozornit na jednu zkušenost, vyplývající z empirických výzkumů, patřící mezi
bariéry řízení zpětných toků (viz. subkap. 1.4). Zpětné toky nepatří mezi priority zájmu
managementu, a pokud i jsou plánovány na strategické úrovni, většinou pouze jako
součást jiných cílů, paradoxně – jak zmiňují Mollenkopf a kol. (2007) – nejčastěji jako
součást cílů v oblasti spokojenosti zákazníků a zajištění jejich loajality. Ačkoliv chybí
empirické výzkumy, které by se věnovaly vztahu kvalita – zpětné toky – spokojenost
zákazníků – zlepšení kvality – snížení objemu zpětných toků, zdá se, že jde právě o tento
vztah, který managementu nemusí být zcela jasný.
Jak bylo naznačeno v kap. 1. 6., to, zda zpětné toky včetně odpadu vznikají a jak se
využívají, i to, jaké je řízení inovací v podniku, do značné míry ovlivňuje management –
podle skupiny tří nejvýznamnějších teoretiků managementu kvality – Deminga, Jurana a
Crosbbyho jde o 85% (Suárez, 1992). Zodpovědnost a angažovanost managementu
v oblasti managementu kvality úzce souvisí s vytvářením či formulováním, sledováním a
naplňováním politiky a strategie řízení zpětných toků (viz kap. 1.7).
2.2.2 Management zdrojů a lean management
Problematice managementu zdrojů byla věnována pozornost již v souvislosti se
zpětnými toky, v této části práce tak budou poznatky rozšířeny více o faktor
managementu kvality. Bohdanowicz (2006) rozděluje management zdrojů na
management poptávky zdrojů, management využívání zdrojů a management
dodávání zdrojů. Uvedené rozdělení se týká všech druhů zdrojů – viz kap. 1.6, kterými
96
podnik disponuje, ale i zdroji, kterými disponovat plánuje, resp. potenciálními zdroji
(management poptávky a management dodávání). Dobře fungující systém management
kvality by měl být schopen odhalit neefektivně využívané zdroje, resp. nedostatek zdrojů
anebo „nekvalitní“ zdroje, které vedou k nežádoucím zpětným tokům (například proč
vzniká odpad, proč vznikají zpětné toky, v které etapě „práce se zdroji“ vzniká odpad,
resp. zpětný tok) a poskytovat informace pro rozhodování o vhodných zdrojích a
efektivnějším využívání zdrojů. Toto se týká i inovací produktů a procesů (mimo jiné i
procesů hledání a vyhodnocování nových zdrojů anebo procesů způsobů nakládání se
zpětnými toky).
V souvislosti s managementem zdrojů je nutné zmínit se o poznatcích, které jsou
obsaženy v koncepci „lean management“ nebo „lean thinking“ (nesprávně „lean
manufacturing anebo „lean production“67), tedy „štíhlý management“, v České republice
také známý jako „štíhlá organizace“. Scott (2009, s. 121) považuje lean thinking, což lze
aplikovat i na lean management, za „podnikatelskou filozofii, která vyžaduje úplnou a
systematickou eliminaci odpadu z každého procesu, každého útvaru a každého prvku
organizace“. Vysvětluje také rozdíl mezi efektivností a štíhlým myšlením, který spočívá
v tom, jak je definovaný odpad. Jeho vysvětlení odpadu je inspirativní jak pro
management kvality, tak pro řízení zpětných toků a právě tak pro inovace produktů.
Scott pokládá za odpad „použití anebo ztrátu jakéhokoliv zdroje, které nevede přímo
k tomu, co žádá zákazník a to, co žádá zákazník, je podle advokátů štíhlého myšlení
hodnota.“(s. 121) Ve vysvětlování chápání odpadu pokračuje touto větou: „Any act or
process in a business that a customer would balk at paying – or any process or act that can
be eliminated without the customer noticing the difference - is often interpreted as having
no value in lean-thinking.“(s. 121) Scott tedy za odpad považuje i tzv. zbytečné funkce
(anebo atributy) produktu, které zákazník nežádá, ale designer takovéto atributy do
produktu navrhne (Kollár, 1999). Takové atributy přitom mohou i negativně ovlivňovat
působení jiných atributů produktu a spotřebovávají zdroje – podnikové, případně i
společnosti.
Takovýto odpad lze nazvat také plýtváním – jde vlastně o překlad japonského výrazu
„muda“, které znamená jakoukoliv lidskou aktivitu, která absorbuje zdroje, ale nevytváří
žádnou hodnotu (Dettmer, 2008, uvedeno v Ravet, 2012), resp. cokoliv, co nemá
hodnotu a tedy ani hodnotu nevytváří. Pojem „plýtvání“ se ujal v češtině a slovenštině,
v anglické terminologii se používá pojem „waste“ (viz kap. 1.1.2). Ohno (1988, uvedeno v
Mossman, 2009), který je autorem koncepce muda, identifikoval 7 druhů plýtvání:
z nadprodukce, ze zpracování (resp. „přepracování“ ve významu času anebo úsilí, které
ale nepřidává žádnou hodnotu), z dopravy a přepravy, z čekání, ze zásob, ze zbytečných
pohybů a z vad (jakýchkoliv). Mossman uvádí i další možné podoby plýtvání, například
plýtvání zdroji včetně lidských, nevyužití příležitostí, výroby něčeho, o co zákazník
nestojí (viz Scott výše) (Womack a Jones, 1996). Podle Košturiaka a Frolíka (2006, s. 19)
67 Tvůrce koncepce, Taiichi Ohno, koncepci vztahoval k celému podniku a řízení, nikoliv k vybraným
procesům anebo funkcím. (Pohančaník v Mateides a kol., 2006). Pojem „lean enteprise“ zdůrazňují i
Womack a Jones, kteří koncepci rozpracovali v podobě knižní publikace (1996).
97
je plýtváním „všechno, co zvyšuje náklady výrobku nebo služby bez toho, aby zvyšovalo
jejich hodnotu“. Nadprodukce podle Scotta (2009) vzniká jako „produkování více
informací anebo produktu než zákazník požaduje anebo vyrobení produktu anebo jeho
komponentů dříve, než je požadováno anebo jejich vyrobení rychleji než je požadováno.“ (s.
124). Mezi výše uvedené druhy plýtvání zařazuje Scott také vzdor nebo odpor
zaměstnanců (pasivní i aktivní) a do většiny jednotlivých druhů zařazuje informace
(například i u dopravy, nadbytečných zásob apod.). Management kvality by měl být
spojený jak s myšlenkou zero defect (tedy nulová tolerance vzniku vad, které autorem je
Deming), tak i s myšlenkou zero waste, tedy žádný odpad anebo žádné plýtvání, jak již
bylo uvedeno.68
Odhalit plýtvání je úkolem manažerů, v mnoha případech i úkolem řadových
zaměstnanců a u některých (v závislosti na charakteru produkce) i úkolem pracovníků
věnujících se kvalitě včetně manažerů zodpovědných za kvalitu. Výstupy potom mohou
sloužit pro inovaci produktů a procesů (jak bylo uvedeno v kap. 1.5.2), případně až pro
reengineering podniku. Velká část z uvedených druhů odpadů se stává objektem
zpětných toků – pokud vzniká v dopředném dodavatelském řetězci, většinou zatěžuje
podnik, právě tak, jako v případě, že k odpadům dochází uvnitř podniku. V některých
případech plynou zpětné toky směrem k dodavatelům. Zde je zátěž pro podnik obvykle
nižší.
Cooper (2011) prezentuje lean management spojený s produktovými inovacemi, kdy
charakterizuje metodu mapování toku hodnoty („value stream mapping“). Tato metoda
analyzuje všechny činnosti, které přidávají a které nepřidávají hodnotu k produktu
v průběhu celého produkčního procesu a dalších souvisejících aktivitách. Lze ji tedy
využít i pro procesy související s obstaráváním vstupů a procesy související s dodáváním
apod. Blíže také např. Hague a James-Moore (2004).
V souvislosti s plýtváním a s tzv. chronickým odpadem (tedy stále se objevujícím,
vznikajícím) uvádí Juran inspirující myšlenku týkající se managementu a organizace,
znázorněnou v podobě pyramidy. Juran tvrdil, že vrcholový management „mluví“
jazykem peněz (jinými slovy sleduje zejména zisk), naopak řadoví pracovníci a jejich
přímí nadřízení v první linii „mluví jazykem věcí“. Z tohoto důvodu musí být střední
management bilingvní. Chronický odpad je většinou „měřený“ jazykem věcí (procento
vad, časová lhůta přepracování apod.), přičemž by měl být překládaný také do jazyka
peněz (Juran a kol. (eds), 1998).
Podle Raveta (2012) by mělo být „štíhlé myšlení“ vždy zelené, protože se zaměřuje na
snižování spotřeby vstupů a redukci odpadů, resp. na odstraňování plýtvání, které
přímo či nepřímo, zjevně i skrytě může mít negativní dopad na životní prostředí a
ovlivňovat tak tři prvky udržitelného rozvoje – zisk, lidi a zemi (Profit, People a Planet).
Logistické řízení je velmi úzce provázáno s lean managementem – hledání úspor je
jedním z primárních zájmů logistiky včetně reverzní logistiky a prevence před plýtváním
by měla být implementována také do řízení zpětných toků a inovačního úsilí.
68 Deming se v souvislosti se zero defect vyslovil takto: „ …it’s best to view zero defects or zero-percent
waste reduction as a means to an end rather than an end in itself“. (uvedeno v Scott, 2009, s. 158)
98
V souvislosti se štíhlým myšlením a angažovaností managementu (případně i řadových
pracovníků) Howardell považuje právě inovativnost za jednu ze sedmi dovedností této
koncepce (uvedeno v Hines a kol., 2008). Výše uvedené znamená do managementu více
integrovat otázku udržitelnosti. Mimochodem, pojem udržitelnost je pojmem, který je
jak teoretiky, tak praktiky chápaný na kontinuu od velmi úzkého po značně široký
rozsah, resp. jako zaměření na jeden konkrétní aspekt, tj. např. pouze v intencích
ochrany životního prostředí, nebo zajištění ekonomické konkurenceschopnosti atd.
Vhodně tento problé charakterizují Cushman a kol. (2002, s. 1): „A sustainability agenda
may be drawn very narrowly, as say low energy consumption, or it may go beyond, to
consideration of environmental management and audit systems, or yet wider still to
ecological sustainability, economic viability and social acceptability….“
Odstraňování plýtvání je spojeno s další koncepcí TQM, kterou je Kaizen, tedy již
zmiňované neustálé zlepšování.
Ačkoliv výraz Kaizen i poznatková báze spojená s touto koncepcí pochází z Toyota
Production System, imperativ neustálého zlepšování je obsažen v stěžejních
myšlenkách, které přinesli přední tvůrci základů managementu kvality, jako je Deming,
Crosby, Feigenbaum a Juran. Mezi jinými uveďme již uváděný Demingův cyklus PDC(S)A
zakomponovaný do norem systémů řízení ISO (mimo jiné systémů řízení kvality a
environmentálního managementu), Crosbyho Proces prevence (Establish requirement,
Measure, Compare, Take action) a spirálu kvality (v České republice také smyčka
kvality), resp. podle originálu spirálu vývoje v kvalitě (vývoje kvality) kterou
prezentovali v roce 1988 Juran a Gryna (uvedeno v Suaréz, 1992). Spirála je uvedena na
Obr. č. 16. V českých a slovenských publikacích je uváděná do určité míry upravená
podoba této spirály, které podoba ale nemá takovou vypovídací schopnost jako originál,
a to mimo jiné i pro souvislost s řízením zpětných toků. Autorce nejsou známé důvody
vzniku této verze spirály. V této práci je spirála doplněna „poznámkou“ potenciálního
vztahu spirály s řízením zpětných toků.
Spirálu kvality lze vztáhnout k hodnototvornému řetězci uvnitř podniku i k Supply Chain
Managementu a tedy i ke zpětnému toku a lze do ní zapracovat i „zelené myšlení a green
management. Procesy zachycené ve spirále představují také inovační proces
s jednotlivými fázemi (viz subkap. 3.4). Spirála taktéž napomáhá odhalit skutečné
příčiny vzniku zpětných toků – tedy například, kde vznikla v dopředných procesech
případně při užívání anebo spotřebě (což ale také může mít původ v dopředných
procesech – například chybějící návod) vada produktu a proč k ní došlo (případně i proč
na ni přišel až zákazník a nebyla odhalena předtím). Zakomponovává i již výše uvedenou
Juranovu koncepci tří rolí, tj. skutečnost, že u každého kroku nebo fáze působí
pracovníci jako zákazníci (přijímají vstupy), jako zpracovatelé (určitým způsobem
vstupy zpracovávají, nakládají s nimi, užívají anebo až spotřebovávají) a jako dodavatelé
(vstupy s přidanou hodnotou dodávají dalším zákazníkům). U této „dodavatelské“ role je
potřebné se zastavit, protože velmi úzce souvisí se zpětnými toky. Zpětné toky apriori
nejsou ty, které by bylo možné použít jako vstupy pro dále přidávanou hodnotu. Pokud
ale zpochybníme toto tvrzení a nebudeme uvažovat o těch druzích zpětných toků, které
zcela spadají pod skupinu dále zcela nevyužitelných výstupů jako vstupů pro
99
hodnototvorné aktivity, mezi mnoho zpětných toků patří ty, které mají hodnotu jako
vstup, včetně odpadu. Záleží pouze na různých zdrojích včetně schopností (viz subkap.
1.6.2), jak a pro co určité zpětné toky využít jako vstupy pro zcela nový produkt anebo
inovaci nižšího stupně (viz subkap. 1.6.1 anebo 1.5.3).
Obr. č. 16: Spirála vývoje v kvalitě
Zdroj: Gryna a kol., 2007, s. 15, upraveno autorkou
Dosavadní poznatky řízení zpětných toků a reverzní logistiky ukazují, že v teorii existuje
relativně velmi málo zdokumentovaných a analyzovaných propojení s poznatky Total Quality
Managementu (resp. managementu kvality). Přitom TQM usnadňuje integraci reverzní
logistiky v podniku. TQM by měla vést k excelenci a zabraňovat anebo eliminovat nežádoucí
zpětné toky. TQM navíc zahrnuje i vztah k životnímu prostředí. Vedle TQM existuje také
pojem TQEM, kde E znamená environmentální, jehož primárním cílem je dosahovat neustálé
zlepšování environmentální výkonnosti podniku/organizace k prospěchu všech dotčených
stakeholderů (Haden, 2009).
2.2.3 Procesní management
Fungování nebo podstatu existence podniků lze označit za komplex realizace různých
procesů, které by měly být navrženy a řízeny tak, aby jejich prostřednictvím byly
dosahovány cíle podniku a jejich výstupy zároveň umožňovaly vytváření nových cílů.
Konec konců samotný management (řízení) je procesem. Systémový pohled na
management znamená harmonizaci a integraci, resp. koordinaci procesů napříč
podnikem (Závadský v Mateides a kol., 2006) včetně řízení vstupů a výstupů. Primárním
cílem managementu kvality je (jak již bylo uvedeno) přispět k produkci a dodání
vznik
externích
zpětných
toků
vznik
interních
zpětných
toků
100
produktu, se kterým bude zákazník spokojený a který splní do maximální možné míry
jeho požadavky a přání a důsledkem spokojenosti budou očekávané příjmy a zisky
podniku.69 Znamená to řídit všechny procesy v podniku včetně všech procesů vstupů do
a výstupů z podniku v souladu s tímto cílem, kterého souvisejícím cílem je již zmiňovaná
snaha o nulové vady a nulový odpad. Jako vstupy a výstupy mohou vystupovat
informační, materiálové a řídící toky (resp. i finanční toky) (Závadský in Mateides,
2006).
Procesní management má několik základních charakteristik, vztažených přímo a
nepřímo k managementu kvality (Tůma, 2003):
 jsou identifikovány klíčové hodnototvorné procesy a hlavní podpůrné procesy;
 procesům jsou přiřazeni tzv. vlastníci, zodpovědni za požadovaný výstup (včetně
optimálního průběhu procesu);
 pro procesy jsou určeny indikátory požadovaného výkonu (měřitelné cíle,
standardy) s hierarchií významu indikátorů a s využitím benchmarkingu;
 klíčovým indikátorem je spokojenost zákazníka s dodanou hodnotou, tj. s výstupy
z procesu;
 součástí procesů je jejich neustálé zlepšování, které koresponduje s řízením
inovací (na základě měnících se potřeb a očekávání zákazníků;
 procesy, které nevytvářejí žádnou hodnotu, se eliminují.
Pro potřeby redukce či minimalizace zpětných toků jsou významné dva z primárních
účelů procesního managementu, kterými jsou redukce kolísání výkonů (což často vede
ke vzniku vad) a zvýšení efektivnosti a také účelnosti (Benner a Tushman, 2001). Řízení
zpětných toků je navíc do určité míry komplikovanější než řízení dopředných toků
včetně otázky kvality (viz blíže odlišnosti, resp. specifika jejich řízení v Klapalová, Škapa
a Krčál, 2012). Na nevyhnutnost procesního přístupu pro řízení zpětných toků
upozorňují mj. Genchev a kol. (2010), konkrétně z důvodu komplexnosti aktivit a
interakcí. Přes tuto nevyhnutnost – jak ukazuje průzkum Stocka Mulkiho (2009),
podpořený závěry Bernona a Rossi a Cullena (2011) – je zájem o procesní management
u řízení zpětných toků ze strany akademiků nedostatečný.
K procesnímu managementu je inspirativní uvést jednu z metod managementu kvality
(přestože metodám je věnována samostatná subkap. 2.4), v současnosti převážně
používanou ve službách, ačkoliv originální použití metody má kořeny v nákresech
architektů (Ho a Wang, 2012). Konkrétně jde o metodu Service blueprinting.
2.2.3.1 Service blueprinting
V rámci managementu kvality je aplikováno více metod, zaměřených na analýzu
procesů, nicméně dále uváděná metoda Service blueprinting, která patří mezi vizuální
69
tento a několik dalších důsledků kvality pro celou společnost, tedy nejenom pro daný podnik znázorňuje tzv.
Demingův řetězec reakcí
101
pomůcky využívající logiku procesních diagramů, mapuje nejenom nehmotné součásti
procesů, ale i různé typy interakcí s materiálními prvky – u služeb v rámci dodávání
služby. Navíc umožňuje zaznamenávat čas, náklady spojené s aktivitami – jak ze strany
producentů, tak náklady zákazníka (Shostack, 1984; Fliess a Kleinaltenkamp, 2004),
zdroje potřebné pro konkrétní aktivity (Ho a Wang, 2012) a potenciální problémy (tedy
nejenom již proběhlou situaci) (Fitzimmons, Fitzimmons a Bardoloi, 2013). Kromě toho
jsou zachytávány nejenom procesy, probíhající v rámci přímých interakcí zákazníka
s prostředím (hmotnými i nehmotnými prvky a lidmi - personálem, ale i jinými osobami,
například jinými zákazníky) - tzv. kontaktní interakce - v situacích viditelných pro
zákazníka (tzv. čára viditelnosti u vizualizace procesu) a také v situacích zákazníkem
neviditelných, nýbrž také procesy probíhající mimo tuto přímou interakci (buď procesy,
které jsou realizovány v rámci přípravných etap anebo procesy, které souvisí
s analyzovaným procesem sekundárně, resp. i více nepřímo – jako procesy podpůrné a
vedlejší, nicméně mající určitý dopad na daný proces). Různé typy interakcí z hlediska
přímosti zákazník a protějšek jsou oddělovány čárami interakcí, kdy čára oddělující
procesy mimo přímou interakci se zákazníkem, vymezuje tzv. interní interakci.
Zaznamenávané jsou i vertikální interakce napříč horizontálními čárami (oddělující
zákazníkem viditelné a přímé interakce a interní interakce), které umožňují evidovat
přímý dopad aktivity v interních procesech na výstup, který dostává zákazník (Shostack,
1984; Ho a Wang, 2012; Zeithaml, Bitner a Gremler, 2013).
Zeithaml, Bitner a Gremler (2013) zmiňují jeden ze základních rozdílů od jiných
procesních diagramů, kterým je právě mapování zákazníkových zkušeností a zážitků. Při
sestavování blueprintu se doporučuje začít právě od určité situace, kterou zažil (zažívá,
nebo bude zažívat) zákazník a pokračovat v mapování kontextuálních situací.
Metoda (jako Service blueprinting) je tedy vytvořena přímo pro zlepšování produktu.
Akademici, kteří metodu rozvíjí (ve službách), přímo mluví o jejím využití pro řízení
inovací a designu nových nebo inovovaných služeb (mj. Shostack, 1984; Bitner, Ostrom a
Morgan, 2007 a další), což vlastně znamená spojitost s jejím historicky ukotveným
původem, tj. navrhováním produktu, tvorbou designu. Souhrnně řečeno, metodu lze
využít téměř všude tam, kde se navrhuje nový produkt, kde je potřebné produkt
inovovat a/anebo zlepšit kvůli skutečným anebo potenciálním problémům, které má
anebo měl, resp. bude mít zákazník s produktem v průběhu nakládání, disponování či
užívání produktu. Problém lze vnímat ze širšího úhlu pohledu. V případě zpětných toků
to můžou být v podstatě jakékoliv (až na určité výjimky) důvody vzniku zpětných toků,
uvedené v subkap. 1.2.1.
Service blueprinting patří mezi jednu z mapovacích metod, detekující různé navzájem
provázané procesy a kořenové příčiny problémů a toky. Jak uvádí Terreri (2010)
s odvoláním se na Stocka (1998), poznání a porozumění zjištěným příčinám může vést
v případě zpětných toků ke zlepšení napříč články v dodavatelském řetězci. Zde ovšem
jde také o míru a kvalitu integrace, kooperace a kolaborace (viz např. Klapalová, 2011).
102
2.3.1.2 Procesní management a náklady na kvalitu
Jedním z důvodů, proč jsou zpětné toky vnímány spíše jako problém, je i existence
nákladů, které vznikají v souvislosti s nutností zpětné toky řešit a u kterých se vyskytuje
ještě dílčí problém, kterým je velmi obtížná predikce jak vzniku samotného, tak času
vzniku a velikosti vzniklých a vynaložených nákladů (Rogers a kol., 2002). Vedle nákladů
mají specifika zpětných toků dopady na výkonnost i v jiných aspektech, viz subkap. 1.9. I
pro zpětné toky platí názor Crosbyho, tvrdícího, že kvalita je zadarmo, vzhledem k tomu,
že náklady vznikají kvůli těm situacím či akcím, jež lze popsat jako ty, kdy nejsou
činnosti udělány správně hned napoprvé; náklady tak představují výdaj za neshodu
(Sower a kol., 2007).
Náklady jsou tématem také pro management kvality a v této subkapitole budou stručně
uvedeny některé z tzv. modelů nákladů na kvalitu70, které lze zakomponovat také do
řízení zpětných toků, a to jednak ve smyslu zvažování typů nákladů na kvalitu, které
mohou souviset se vznikem a existencí zpětných toků, ve smyslu sledování takových
nákladů a ve smyslu vyhodnocování nákladů a jejich dopadů na jiné měřítka výkonnosti.
V neposlední míře také ve smyslu implementace výsledků vyhodnocování do různých
opatření v praxi pro další období, mimo jiné i pro inovace produktů ve smyslu jejich
zlepšení anebo jako zcela nové produkty.
Ačkoliv náklady na kvalitu mohou být vnímány jako náklady vztažené k produktům,
velká část z nich se týká spíše určitých procesů. I z tohoto důvodu mezi jeden z modelů,
či spíše jedna z metod, která mimo jiné patří mezi vhodné pro sledování nákladů na
kvalitu, je metoda Activity Based Costing. Modely uváděné v této subkap. nejsou apriori
postavené na přiřazování nákladů k procesům a aktivitám, v zásadě jde ale o metodický
faktor v praxi podniků, tj. o otázku propojení přístupu v tom-kterém modelu s přístupem
u Activity Based Costing, závislé od znalostí manažerů. Teoretické poznatky o propojení
této metody s jinými modely nákladů na kvalitu lze najít například v Tsai (1998) anebo
ve Vaxivanidis a kol. (2009). Je potřebné také uvést, že různé empirické výzkumy ukazují
na určitý nezájem podniků sledovat náklady na kvalitu detailněji, což dané modely, příp.
metody umožňují (mj. např. Schiffauerova a Thomson, 2006 anebo z českého prostředí
Suchánek a kol., 2011). Sledování a vyhodnocování nákladů na kvalitu problémy
s nekvalitou a případně i s částí zpětných toků neodstraní, je ale zpětnou vazbou pro
systém managementu kvality (Sower a kol., 2007).
PAF MODEL (Prevention-Appraisal-Failure model) je v praxi pravděpodobně
nejčastěji využívaný a většina z jiných modelů z rozdělení nákladů na náklady prevence
(P – prevention), náklady hodnocení, posuzování, analýzu, resp. kontrolu (A – appraisal)
a náklady na vady, problémy, chyby a jejich odstraňování (F – failure) má v sobě
zakomponované, a to buď zcela anebo z velké části (Plunkett a Dale, 1987; SandovalChávez
a Beruvides, 1997). Toto rozdělení v sobě obsahuje také tzv. MODEL SHODY-
70 Campanella (1999) uvádí, že by se v praxi neměl používat pojem „náklady kvality (cost of quality)“
(podle závěrů National Conference for Quality v roce 1982) a zmiňuje alternativní návrhy: náklady nízké
kvality, náklady vztažené ke kvalitě.
103
NESHODY (conformance – non-conformance), resp. nazývaný také Crosbyho model.
Náklady na kvalitu představují sumu ceny shody (tj. náklady vynaložené na produkci
správného a požadovaného hned na poprvé) a ceny neshody (tj. náklady vynaložené na
všechny procesy týkající se stahování z trhu, řešení reklamací, záručních oprav, odpadu,
skládkování apod.) (Schiffauerova a Thomson, 2006).
Náklady na nehmotná aktiva, resp. nehmotné prvky výstupů či výkonů (např.
Tatikonda a Tatikonda, 1996) a náklady ze ztracených příležitostí (např. Carr, 1992) a
dále například náklady na neefektivní využívání zdrojů (tedy vhodné pro evidování
nákladů na plýtvání) a náklady na kvalitu designu (např. Modarress a Ansari,1987)
tvoří obohacení obou modelů v novějších verzích. Náklady ztráty příležitosti Sandoval –
Chávez a Beruvides (1997) rozdělili na 3 komponenty: na nevyužití instalované
kapacity, nesprávné zacházení se zdroji a špatné dodání služeb. Wang a kol. (2012)
nicméně v souvislosti s náklady na nehmotné prvky uvádí, že většina podniků není
schopna tyto náklady postihnout.
Lze říct, že komplexně takovéto náklady obsahuje tzv. PQC MODEL (Poor Quality
Model), ve kterém jsou náklady nízké kvality rozděleny do dvou základních skupin – na
přímé a nepřímé. Přímé náklady jsou dále rozděleny na kontrolovatelné, vyvolané a
podmíněné (resp. na zařízeních závislé), přičemž kontrolovatelné se člení na náklady
prevence, hodnocení a náklady nepřidávající hodnotu a vyvolané na náklady na
odstraňování interních a náklady externích chyb. Nepřímé náklady se člení do čtyř druhů
– náklady postihující zákazníka (týkají se celého životního cyklu produktů, resp. různých
souvisejících nákladů), náklady spojené s projevy nespokojenosti zákazníka, náklady
ztracené příležitosti a náklady vyvolané ztrátou dobrého jména na trhu (Harrington,
1987). Experti Evropské unie zpracovali model podobný (resp. téměř stejný) jako je model
PQC s názvem COPQ (Cost of Poor Quality) (Veber a kol., 2006).
Gryna, Chuo a DeFeo (2007) detailizují i skryté náklady na kvalitu (kam zařazují taktéž
náklady na redesign produktů a procesů, náklady za prostory, ve kterých je nutné
skladovat a ošetřovat například reklamace anebo odpad apod.). Activity Based Costing
není jediným modelem, který aplikuje procesní přístup.
Dalším je MODEL PROCESNÍCH NÁKLADŮ (Process Cost Model), který vychází
z modelu shody a neshody a přiřazuje náklady k procesům souvisejícím s prevencí,
hodnocením a odstraňováním vad (Marsh, 1989, uvedeno v Schiffauerova, 2006).
Pro řízení zpětných toků a zároveň pro produktové inovace je významný MODEL
NÁKLADŮ VYNAKLÁDANÝCH V PRŮBĚHU ŽIVOTNÍHO CYKLU (LIFE CYCLING
COSTING MODEL)71, který kromě výše uvedených nákladů v rámci PAF modelu
zahrnuje i náklady zákazníka a náklady společnosti, které se vztahují k určité kvalitě
produktu. V nákladech na prevenci a hodnocení a v nákladech zákazníka a společnosti
jsou zohledněny také náklady na design produktu a náklady na různé způsoby nakládání
se zpětnými toky (rozmontování, recyklaci, skládkování, spalování atd.) (Jusas, 2012).
71
Alternativně také například WHOLE LIFE COSTING
104
2.4 Modely, metody a techniky managementu kvality
Poznatky managementu kvality jako teorie se vytváří téměř 90 let a obsahují bezpočet
různých nástrojů, které lze více nebo méně aplikovat v praxi. Cílem této práce není
představit všechny nástroje a její zaměření ji omezuje i ve výběru nástrojů použitelných
pro produktové (případně i jiné) inovace na základě zpětných toků. Dále v textu proto
budou stručně představeny modely, metody a techniky, které patří mezi nejznámější,
případně i méně známé (v českém prostředí), nicméně inspirativní pro využití v rámci
řízení zpětných toků jako zdrojů pro produktové inovace. Dvě z metod využívaných
v managementu kvality (Ishikawův diagram a Poka Yoke) již byly představeny a
aplikovány na zkoumanou problematiku v 1. kap. Pro zájemce o získání představy o
širokém spektru různých metod využívaných v managementu kvality, které se týkají
eliminace vady a odpadů a tedy je lze aplikovat v řízení zpětných toků a v řízení inovací
(pro získávání inspirace v rámci neustálého zlepšování) je k dispozici generický model
TQM, který navrhl Silvestro (1998, s. 325), uvedený na Obr. č. 17. V článku, v němž je
model uveden, není jednotlivým metodám (nástrojům a technikám) věnována bližší
pozornost, nicméně zdroje, které autor pro sestavení modelu využil (a uvedl v článku),
se metodám věnují. V modelu jsou kurzívou označeny ty prvky, které vychází
z managementu kvality služeb (nikoliv z výrobní problematiky), ale je vhodné je
aplikovat také na produkci a dodávání hmotných produktů. Přehled dalších metod, méně
či více vhodných pro řízení zpětných toků, na druhou stranu určených pro neustálé
zlepšování, je uvedený v Mateides a kol. (2006).
Obr. č. 17: Generický model TQM
Zdroj: Silvestro, 1998, s. 325
105
2.4.1 Quality Function Deployment
S produktovými inovacemi přímo souvisí metoda Quality Function Deployment. V
českém prostředí se název metody nepřekládá přímo, často se využívá pouze zkratka
QFD (bude využita i v této práci) a pokud je potřebné vysvětlit stručně podstatu této
metody, většinou se používá následovná charakteristika – „transformace požadavků
zákazníků do znaků kvality produktu“ (Plura, 2001, s. 54), případně název, který
vystihuje zobrazení jednoho z výstupů použití metody, čímž je matice tzv. Domu kvality.
Jde o metodu apriori používanou pro hmotné produkty, nicméně dochází také k její
aplikaci pro potřeby inovací ve službách (mj. Ansari a Modarres, 1994; Jeong a Oh,
1998). Jak vyplývá z její podstaty, metoda se využívá při navrhování nových produktů,
ale lze ji aplikovat také při inovacích dílů anebo částí produktů, resp. i pro malá zlepšení
produktů anebo jejich částí, jejichž působení v celém produktu by mohlo ovlivnit
funkčnost celého produktu, resp. fungování jiných částí produktu (Plura, 2001).
Aplikace metody je poměrně náročným procesem vzhledem k tomu, že je nutné provést
řadu kroků, pro jejichž realizaci někteří manažeři nemají dostatečné znalosti (a
pravděpodobně jsou toho názoru, že ani čas). Vyžaduje také zapojení odborníků napříč
podnikem, tedy nejenom těch, kteří jsou kompetentní v oblasti navrhování či
designování produktů, ale také odborníků, kteří mají marketingové znalosti a přístup k
zákazníkům a znají konkurenci, odborníků, kteří mají na starosti ekonomické propočty a
odborníků, kteří znají právní předpisy, upravující požadavky na inovaci a dopady
inovace na společnost a chod podniku (Závodský in Mateides, 2006). Kromě toho jde o
zapojení odborníků z oblasti skladování a distribuce, jako i z oblasti poskytovaných
služeb k produktu (Ferguson a Dale in Dale a kol., 2010). Zapojení lidí s těmito znalostmi
je víceméně běžné u velké části podniků obecně, nicméně u této metody jde o nutný
aspekt, který v daném rozsahu, obsahu i časové koncentraci nasazení může způsobovat
opomíjení této metody.
Bicknell a Bicknell (1995, s. 28, uvedeno v Jeong a Oh, 1998, s. 377) charakterizují QFD
jako „systematický přístup mapující potřeby zákazníka a převádějící tyto potřeby do
měřitelných parametrů produktu a procesu s využitím matic a jiných kvantitativních a
kvalitativních technik“. Měřitelnost může být dalším důvodem relativně menšího zájmu o
tuto metodu, vzhledem k absenci vhodných a potřebných metod a technik měření anebo
samotných měřítek. Měřitelnost se totiž netýká pouze parametrů nebo atributů
produktu, ale také procesů, které souvisí s produkcí, dodáváním a servisem při
používání produktů (pokud to produkt vyžaduje) a vztahuje se jak na technické
parametry, tak na ekonomická kritéria. Měřitelnost by se tedy měla týkat jak možností
mapovat potřeby zákazníků, tak funkčnosti produktu, nákladů a kapitálu pro produkci a
následné procesy, spolehlivosti fungování produktu a souvisejících procesů,
reprodukovatelnosti a produkčních potřeb pro zajišťování požadované kvantity
produktů v určitém čase (Ferguson a Dale in Dale a kol., 2010).
106
Zpětné toky svým způsobem vyjadřují (přímo i nepřímo, resp. až skrytě) na jedné straně
míru naplnění potřeb a požadavků zákazníků a na druhé straně míru a kvalitu převedení
známých anebo očekávaných potřeb a požadavků do zmiňovaných technických
parametrů produktu a souvisejících procesů. V souvislosti s pojmem „technické
parametry“ je pravděpodobně vhodné rozšířit tento pojem na úroveň pojetí technické a
funkční dimenze u služeb, tedy technické parametry produktu by měly obsahovat jak
„co“ zákazník dostává, tak „jak“ produkt dostává72. Toto rozšířené chápání lépe vystihuje
zaměření metody QFD, přestože se teoretici explicitně detailizací pojmu nezabývají.
Pokud by tedy manažeři využívali zpětné toky při aplikaci QFD, a to buď jako náhradu za
přímý průzkum a zjišťování potřeb a přání zákazníků anebo jako jeden z informačních
vstupů, lze očekávat, že alespoň inovované produkty by mohly být bez částí, které vedly
ke vzniku zpětného toku směrem k dodavatelům. Jinými slovy, pravděpodobně by do
určité míry došlo k redukci části zpětných toků.
V oblasti reverzní logistiky se metoda využívá, resp. je doporučováno její využití spíše
v ojedinělých případech, a to pro měření výkonnosti procesů v reverzní logistice (např.
Pochampally, Gupta a Govindan, 2009) anebo při hodnocení poskytovatelů logistických
služeb (např. Clendenin, 1997; Cheng a Lee, 2010; Presley, Meade a Sarkis, 2007). Na
druhou stranu, v případě využívání zpětných toků pro produktové inovace, je aplikace
metody relativně častá a to konkrétně v případě potřeby využívat součástky anebo
komponenty získané ze zpětných toků v nových výrobcích (Design for reassembly), při
přepracování produktů (Design for remanufacturing), resp. při navrhování ecodesignu
nových produktů nebo v oblasti closed anebo semi-closed supply chains (kap. 1.3.1).
Metoda je ale v těchto případech používána společně s jinými metodami, mezi které
patří zejména metoda FMEA (viz další subkap. 2.4.2).
2.4.2 Failure Mode and Effect Analysis
Další metodou managementu kvality, používanou jak při navrhování nových produktů,
tak pro inovace, a to opětovně jak celého produktu, tak i částí, která je méně náročná a
zároveň použitelná pro více účelů, je metoda Failure Mode and Effect Analysis (dále také
FMEA). Kromě verze, která je určená pro hmotné produkty, existuje také FMEA pro
procesy a dále i FMEA systémová, která je určená pro produktové celky, sestavy, složité
systémy. Plura (2001, s. 75) uvádí dva české ekvivalenty překladu názvu metody,
konkrétně: 1. „Analýza způsobů a důsledků poruch“ a 2. „Analýza možností vzniku vad a
jejich následků“. Jde tedy jak o metodu prevence (expertní posouzení budoucích
možných vad, poruch, problémů), tak i o metodu nápravnou; v obou případech vhodnou
pro produktové inovace. Vedle určení potenciálních anebo reálných vad, poruch či
problémů se v rámci aplikace metody určují i jejich příčiny, důsledky/následky a také
pravděpodobnost výskytu nebo vzniku, odhalitelnosti a významu působení vady
(poruchy, problému) (Závodský in Mateides, 2006). Odhad těchto tří pravděpodobností
vede k vyčíslení rizikovosti vady a slouží pro nastavení opatření a další rozhodování
72
Blíže viz „Základní pojmy“ a „Produkt“ v Úvodu této práce
107
ohledně produktu a jeho produkce (tedy i k rozhodnutí ohledně různých nápravných
opatření) (Plura, 2001).
Jak již bylo uvedeno, metoda v případě zpětných toků se používá pro přepracování,
využití součástek a dílů, ale i v případě recyklace, a při navrhování designu produktu
zejména s ohledem na ekologii, méně aplikací lze najít například v případě procesů
reverzní logistiky anebo u inovace produktů ve službách (de Ron a Melissen, 2001; Ishi a
Lee, 1996; Kumar, Dieveney a Dieveney, 2009; Terzi a kol., 2010). Spolu s QFD lze najít
příklady jejího uplatnění – v případě zpětných toků a inovací produktu – mimo jiné
například pro feedback ze zpětných toků pro management životního cyklu produktu
(Jun a kol., 2007; Jun a Kiristis, 2012), pro inovaci obalů (Miguel, 2013), přepracování
(Hatcher, Ijomah a Windmill, 2011), ecodesignu (Puglieri a Ometto, 2011). Vzhledem
k tomu, že velká část zpětných toků vzniká v dodavatelském řetězci, na možnosti využít
tuto metodu včetně problémů s její aplikací mezi partnery v dodavatelském řetězci
poukazují Teng a kol. (2006). Přehled využití FMEA ve službách lze nalézt v Sutrisno a
Lee (2011). Z tohoto stručného přehledu zdrojů je zřejmé, že zájem o obě metody
narůstá až v posledních letech a je potřebné dodat, že uvedené aplikace těchto metod
jsou spíše ojedinělé pokusy podniků v praxi, popsané v empirických studiích.
V dalším textu bude uvedeno několik metod, které byly vytvořeny pro potřeby pro
potřeby managementu kvality služeb. Až na jednu z nich (Mezera kvality, viz 2.4.2) se
tyto metody nepoužívají ve výrobních podnicích, resp. používají se velmi ojediněle tam,
kde manažeři tyto metody znají a uvědomují si jejich výhody a možnosti využití nejenom
pro část služeb, které podnik poskytuje spolu s dodáním hmotného produktu, ale i pro
přidanou hodnotu, kterou mají nad rámec metod typických pro tento typ podniků.
2.4.3 Gap model
Jednou z metod, mající v názvu slovo „model“, která je aplikovatelná i pro účel
produktových inovací hmotných produktů, je tzv. GAP model, vytvořený
Parasuramanem, Zeithamlovou a Berrym (1985). Z názvu vyplývá, že jde o metodu,
která se snaží zjistit problémy nebo vady v průběhu několika fází procesu – obecně
řečeno – přípravy, tvorby a dodávání hodnoty. Metoda má charakter spíše
retrospektivní (vzhledem k určitým obtížím předem odhadnout některé typy problémů),
nicméně tato charakteristika je vhodná právě pro služby, ale nepůsobí tak výrazně,
pokud by metoda byla aplikována na hmotnou část služby anebo přímo na hmotné
produkty.
Slovo „gap“ znamená v překladu mezera (jde tedy o model mezer) a autoři modelu
vymezili pět oblastí, tj. mezer, ke kterým může docházet. Jde o tyto mezery (Mateides,
2006; Zeithaml, Bitner a Gramler, 2013):
1. mezera percepce managementu, resp. mezera naslouchání – jde o mezeru, která
představuje rozdíl mezi očekáváním zákazníků a pochopením očekávání manažery
podniku. K mezeře nejčastěji dochází, pokud manažeři nepřichází do přímého kontaktu
108
se zákazníkem a očekávání buď odhadují na základě sekundárních informací anebo
produkt a jeho atributy navrhují na základě vlastních představ (viz výše text o
marketingové myopii, subkap. 2.1.3). Mateides poukazuje na význam evidování,
prozkoumávání a vyhodnocování stížností zákazníků jako významného zdroje informací
pro zlepšení, případně i pro výraznější inovaci služby a na negativní dopad chybějících
informací a zpětné vazby. Tuto mezeru lze propojit se vstupní fází metody QFD, kdy se
sbírají přání a požadavky zákazníka pro tvorbu nového produktu anebo inovaci
stávajícího (Hauser a Clausing, 19998).
2. mezera specifikace, resp. designu a standardu – mezera, znamenající rozdíl mezi
tím, jak manažeři pochopili očekávání zákazníka a převedením těchto očekávání do
specifikací služby (produktu). Také v tomto případě lze uvést podobnost s metodou QFD
– také v ní je jedním z počátečních kroků zakomponování a překladu toho, co chce
zákazník, do tzv. technických parametrů. K této mezeře dochází jednak důsledkem
nedostatečné „absorpční kapacity“ (viz text v subkap. 1.6.2) a jednak kvůli
nedostatečným anebo chybějícím zdrojům jiného typu.
3. procesní, resp. výkonová mezera – mezera mezi specifikací kvality a skutečně
poskytnutou službou (produktem), která vzniká většinou z neznalosti, nedostatečné
kvalifikace, nedostatečné kontroly, případně chybějících potřebných kritérií pro
kontrolu, ale i podobně jako u druhé mezery kvůli schopnostem zaměstnanců a
chybějícím jiným zdrojům, kdy k tomuto nedostatku došlo až po specifikaci kvality.
Pokud tuto mezeru opětovně přirovnáme k metodě QFD, v QFD by měly být nastaveny
mechanizmy, jak tomuto problému zabránit, nicméně v reální praxi záleží na
schopnostech a dalších působících okolnostech.
4. diferenční, resp. komunikační mezera – mezera mezi skutečně poskytnutou
službou (produktem) a obsahem komunikace (příslib určité úrovně kvality) mezi
zákazníkem a podnikem anebo směrem od podniku k zákazníkovi v případě spíše
jednosměrné komunikace (situace typická pro B2C trh). Mezera většinou vzniká
z nedostatečné anebo neadekvátní interní komunikace v podniku a z důvodu
nedostatečné kontroly souladu mezi parciálními procesy tvorby a dodávání produktu a
obsahem komunikace. Tato mezera není ošetřena v QFD, ale právě její existence je
relativně častým případem vzniku zpětných toků hmotných produktů, a to nejenom na
spotřebitelském trhu. Právě tuto mezeru by bylo vhodné sledovat a vyhodnocovat pro
potenciální možnost redukce zpětných toků a také pro lepší pochopení skutečných přání
a požadavků zákazníků (pokud lze získat informace). Některé další aspekty budou
uvedeny v kap. 3.2.
5. sumární, resp. zákaznická mezera – je mezerou, vzniklou mezi očekáváním a celou
zkušeností, kterou zákazník získal v průběhu získávání a dodávání služby (produktu).
Mezera, podobně jako v předchozím případě, je typická pro vznik relativně značné části
zpětných toků, protože se týká mimo jiné výkonu vícero článků v dodavatelském řetězci,
které mohly způsobit vadu anebo problém (o němž producent ani nemusí vědět).
109
2.4.4 Mezera kvality
Early a Coletti (uvedeno v Juran a kol., eds., 1998) inspirováni výše uvedeným modelem
mezer vytvořeným Parasuramanem, Zeithamlovou a Berrym (1985), zkonstruovali
podobný model, nazvaný „Mezera kvality“, jejíž velikost rozměru je daná rozdílem mezi
očekáváními zákazníka a jeho vnímáním dodané kvality. Konkrétní velikost vzniká na
základě velikost pěti mezer, které představují součásti komplexní mezery, a kterými jsou
mezera porozumění (pochopení představ, potřeb a očekávání zákazníka, které by měly
být implementovány do produktu), mezera designu (rozdíl mezi potřebami a přáními
zákazníka a výsledným designem), mezera procesní (rozdíl mezi požadavky designu a
procesem tvorby produktu, kterých výsledkem jsou odchylky od požadavků designu),
mezera provozu (množství a míra vad, ke kterým dochází v dalších procesech dodávání
včetně kontroly) a mezera vnímání (rozdíl mezi očekáváním a přáními a požadavky
zákazníka a hotovým produktem). V souvislosti s poslední mezerou by v podnicích měli
znát skutečné používání produktu zákazníkem – jde o tzv. nezamýšlené používání (ze
strany navrhovatele a tvůrce produktu). I toto nezamýšlené používání produktu může
vést ke zpětným tokům a nežádoucím nákladům (pro podnik i zákazníka), případně i ke
ztrátě zákazníků kvůli jejich nespokojenosti s produktem a znalost takového používání
zase může být inspirativní pro produktovou inovaci.
Pokud shrneme podstatu modelu mezer, jeho podstatou je práce s informacemi a
problematika komunikace.
2.4.5 Metoda kritických událostí
Metodu (resp. techniku) kritických událostí vyvinul v r. 1954 Flanagan za účelem
analýzy požadavků na práci pilotů vztažených k možným problémům vyplývajících
z interakce člověka a stroje. Základní logika metody ale umožnila její širší aplikaci a
v současnosti se využívá v mnoha oblastech, mimo jiné ve službách, v projektovém
managementu, resp. pro řešení různých manažerských a organizačních situací, kde
mohou vznikat kritické události různého typu (Uppvall, 2009). Její využití v reverzní
logistice není autorce známé a rešerše dostupných zdrojů73 ukázala, že pro zjišťování
problémů zákazníků s produkty byla metoda aplikována pouze v případě tří
empirických výzkumů, což samozřejmě nemusí znamenat její absenci v podnikové praxi
v případě zjišťování problémů s kvalitou a důvodů pro vznik části zpětných toků, jako
spíše malý zájem akademiků.
Nejčastěji se metoda uvádí v souvislosti s managementem kvality služeb, přestože již u
Flanagana se ukázalo, že kritické události se mohou týkat i hmotných produktů Salo
(2013, s. 19), vycházejíc z Edvardssona a Roosa (2001, s. 253) definuje kritické události
jako „single product and service experiences that stand out from ordinary experiences as
“unusually positive or negative” (Edvardsson a Roos, 2001, s. 253). Pozitivní a negativní
73
Databáze Science Direct, databáze Proquest a databáze SCOPUS včetně vyhledávače Google
110
zkušenosti Salo, citujíc Flanagana (1954, s. 338) doplňuje o „mimořádně efektivní anebo
neefektivní“. Jde tedy o zážitky nebo zkušenosti týkající se produktu a služby, které se
dají charakterizovat jako vymykající se běžným zážitkům a jsou neobvykle pozitivní
anebo negativní a mohou být vnímané jako neobvykle účinné anebo neúčinné a jejich
následkem je vnímaná spokojenost anebo nespokojenost. Nejde tedy pouze o negativní
zkušenosti, přestože této skupině je věnována většina pozornosti, vzhledem
k problémům, které způsobují pro další fungování podniků. Ve službách jde zejména o
zkušenosti z interakcí mezi dodavatelem (poskytovatelem) služby a zákazníkem
(Edvardsson a Roos, 2001), obecně může jít o interakci mezi osobami, či osobami a
hmotnými prvky. Metoda pomáhá odhalit nerutinní aspekty kvality, na rozdíl od jiných
metod a technik, které zjišťují například výskyt problému (Edvardsson a Roos, 2001).
Tato metoda je založena na hloubkových kvalitativních rozhovorech, kdy tazatel v
podobě nestrukturovaného rozhovoru mapuje průběh události s cílem zjistit, kdy se
událost stala, co k ní vedlo, co se konkrétně stalo (Zeithaml, Bitner a Gremler, 2013).
Flanagan ji ovšem vyvinul s využitím metodiky pozorování (Edvardsson a Roos, 2001).
Právě preference dotazování může představovat jedno z omezení této metody. Jak uvádí
Michel (2001), u dotazování se zjišťuje událost, která nastala v minulosti a nemusí se
tedy odhalit všechny skutečnosti.
Zároveň je nutné zjistit tzv. zónu tolerance, které hranice tvoří akceptovatelná úroveň a
žádoucí úroveň výkonu produktu (služby) (Salo, 2013). Hranice této zóny mohou být
velmi individuální, závislé na mnoha subjektivních faktorech, ale také i objektivních
okolnostech (Michel, 2001; Zeithaml, Bitner a Gremler, 2013), nicméně jejich správné
vymezení může být označeno také jako kritické pro správné a adekvátní posouzení pro
další rozhodnutí.
V případě zpětných toků lze metodu využít například pro zjišťování problémů s
užíváním produktu, které vedly zákazníky k vrácení, reklamacím anebo k rozhodnutí
produkt vyhodit (resp. i k dalším způsobům naložení). Jako užívání produktu je myšleno
jakýkoliv způsob nakládání s produktem včetně manipulace a samozřejmě používání či
spotřeby.
Metoda tedy patří mezi skupinu metod a technik, jejichž pomocí podniky zjišťují
nespokojenost. Jde zároveň také o získání zpětné vazby, která v případě kritických
událostí může navíc odhalit i jinými metodami obtížněji postižitelné fakta.
2.5 Management kvality a řízení zpětných toků – rešerše poznatků
V roce 2013 byla vydána monografie s názvem Quality Management in Reverse Logistics.
A broad look on quality issues and their interaction with closed-loop supply chains74.
(Nikolaidis (ed.), 2013). Monografii lze charakterizovat jako vyčerpávající rešerši
vědeckých článků a monografií na téma, které spojuje obě oblasti a které jsou dostupné
široké veřejnosti (tj. oficiálně publikované buď v časopisech, v podobě knih vydaných
nakladatelskými domy, případně jako články v publikovaných a recenzovaných
74
V nakladatelství Springer-Verlag London
111
sbornících z mezinárodních konferencí a kongresů). Zřejmě jedinými zdroji, které autoři
této monografie do rešerše nezahrnuli, byly závěrečné a doktorské práce. Rozsah (155
stran) ale i obsah knihy naznačuje již několikrát zmiňovanou skutečnost v této
habilitační práci a tou je absence evidovaného zájmu akademické obce o hlubší
zkoumání vzájemných styčných bodů daných oblastí. V monografii je uvedeno osm statí,
které se – kromě prvních dvou - věnují několika specifickým problematikám
managementu kvality aplikovaného v reverzní logistice, mj.: 1. kvalitě společenské
zodpovědnosti v reverzní logistice a jejímu hodnotícímu rámci (Nikolaou a Evangelinos);
2. poskytování záruk kvality u recyklace spotřební elektroniky (Sroufe); 3. poskytování
záruk kvality u přepracování v případě produktů vybavených senzorem (Ondemir a
Gupta); 4. systém managementu kvality integrovaný prostřednictvím RFID pro sítě
reverzní logistické sítě (Awasthi a Chauhan) a 5. případy poškození u podniků
poskytujících 3PL služby (Denizhan a Konuk).
Pouze první dvě statě se věnují přehledu různých faktorů, které lze označit za méně
specifické a více obecnější a poskytující vhled do stávající úrovně a kvality poznatků
integrace obou oblastí, přestože druhá z nich je přece jenom úžeji zacílena, konkrétně na
různé aspekty kvality v closed loop supply chains. Çorbaçioglu a van der Laan v této stati
věnují pozornost zejména na požadavky na kvalitu a její zabezpečení (a tedy i
management) pro různé procesy, které se týkají již reverzní logistiky, vedoucí k uzavření
dodavatelského cyklu z dopředných toků přes zpětné toky opětovně k dopředným
tokům. Autoři naznačují, že mnoho otázek v těchto procesech včetně role managementu
kvality u zpětných toků není zodpovězeno. Je ale nutné podotknout, že na souvislost
mezi management kvality v dopředných tocích a dopadů jeho absence anebo nízké
úrovně na vznik zpětných toků, nepoukazují.
První stať (Nikolaidis) je zaměřena na přehled poznatků souvisejících ze spojení
managementu kvality a reverzní logistiky jako takové, poznatků, v rámci kterých se
aplikují matematické modely pro problémy s kvalitou v rámci reverzní logistiky a dále
na různé vybrané témata z managementu kvality, které jsou spojeny jak s vybranými
procesy nakládání se zpětnými toky (viz subkap. 1.5.2), tak s plánováním a kontrolou
výroby, problematikou stanovování cen pro produkty vrácené v rámci zpětných toků a
pro recyklované produkty, s řízením zásob v rámci reverzní logistiky a využitím
informačních technologií pro reverzní logistiku. Jedna část statě je věnována designu
environmentálně přátelských produktů – většina výstupů z jejich rešerše v této části se
týká aplikace metody QFD pro navrhování nových výrobků. Jde tedy o zabránění nebo
omezení negativních dopadů těchto produktů v případě ukončení životního cyklu.
Ačkoliv stať vychází z celkově 83 zdrojů, problém, kterému se věnuje tato habilitační
práce (mimo zdroje inspirace pro produktové inovace), není obsažen v žádném z nich.
Stěžejní důvod spočívá v úhlu pohledu – ve všech zdrojích se zpětné toky považovaly za
„dané“ a poznatky managementu kvality byly využity zejména pro zjišťování kvality
zpětných toků pro další nakládání se zpětnými toky, tj. nikoliv, jak jednak využít
management kvality, aby ke zpětným tokům nedocházelo a také jak využít zpětné toky
tak, aby byla zajištěna kvalita dalších dopředných toků a výstupů z nich.
112
Pravděpodobně jediným příspěvkem, který se věnuje integraci řízení reverzní logistiky
s managementem kvality (konkrétně TQM) je článek Mihi-Ramíreze a Arteaga-Ortize
z roku 2007. Autoři v něm zveřejnili výsledky svého empirického průzkumu dopadu
zavedení TQM na vybrané výkonnostní kritéria spojené se zpětnými toky s poukázáním
na zjištění pozitivního dopadu. Článek ale neobsahuje žádné shrnutí směrem k zaměření
článku a průzkumu a výzva pro další průzkum se týká znalostního managementu.
2.6 Management kvality a inovace
Ačkoliv v předchozím textu věnovanému managementu kvality byly odkazy na
souvislost s řízením inovací, několik teoretických úvah včetně souhrnů závěrů
z některých empirických průzkumů může tento vztah dokreslit. Mimo jiné například
Leavengood (2011) sumarizuje přesvědčení expertů na konkurenceschopnost a
považuje kvalitu za nezbytnou, ale nedostatečnou podmínku pro udržitelnou úspěšnost,
kterou je nutné provázat právě s inovacemi. Nicméně právě jeho sumarizace závěrů
publikovaných empirických průzkumů ukazuje, že ne vždy lze najít jednoznačný vztah
mezi managementem kvality (v tomto případě v kontextu TQM) a řízením inovací, na
druhou stranu, z velké části byla zjištěna zejména pozitivní korelace zejména ve smyslu
působení inovací (produktových i procesních) jako prostředku pro dosažení vyšší
kvality produktů, ale také i role kvality podporující řízení inovací. V prvním případě
například zavedení procesních inovací s cílem snížit kolísavost výstupů vede právě ke
zlepšení kvality produktů (Leavengood, 2011).
Mj. Antilla (2013) se k této otázce připojuje s názorem, že neexistuje žádné skutečné
zlepšení bez inovace, přičemž inovace není novým subjektem v problematice
managementu kvality, nýbrž je jeho inherentní součástí, i vzhledem ke skutečnosti, že
nástroje zlepšování kvality jsou vlastně nástroji kreativity.
Existuje také akademická debata týkající se existence rozdílu mezi neustálým
zlepšováním a inovacemi, resp. inovativností podniků a rolí managementu kvality
v inovativnosti, přičemž část odborníků je přesvědčena, že na kvalitu orientovaná
kultura v některých podnicích (a organizacích) může být kontraproduktivní pro
vytváření a udržování kultury podporující inovace (Sitkin a kol., 1994; Cole a Matsumiya,
2007). Mimo jiné např. Benner a Tushman (2002; 2003) anebo March (1991) tvrdí, že
primárním úkolem managementu kvality je minimalizovat odchylky od žádoucí úrovně
kvality a tato snaha nevytváří pozitivní prostředí pro inovace.
Benner a Tushman (2003) ale zároveň uvádí stručné pojednání o vztahu mezi úsilím
zaměřeným na kvalitu a úsilím zaměřeným na inovace, kdy rozdíl vidí zejména ve
využívání existujícího, starého a jistého („old certainties“) a objevováním nového.
Využívání znamená vylepšování, snižování kolísavosti, efektivnost a inkrementální
změny, tedy neustálé zlepšování, které někteří oborníci ani nepovažují za inovace. Na
druhou stranu například Bessant a kol. (1994, uvedeno v Bhuiyan a Baghel, 2005, s.
761) definuje neustálé zlepšování jako „celopodnikový proces cílené a trvalé
inkrementální inovace“.
113
Jak uvádí Moreno-Luzon, Gil-Marques a Valls-Pasola (2013) na základě rešerše a
testování vlastního modelu na příkladu několika desítek španělských podniků,
v současné teorii chybí více důkazů z praxe o propojení managementu kvality s řízením
inovací, které by vedlo přímo k tzv. radikálním inovacím. Jejich průzkum takovéto
propojení nezjistil.
114
3. Řízení inovací
Inovace představují kritický faktor udržitelné konkurenceschopnosti (mj. Deshpande a
kol., 1993; Baldwin a Johnson, 1996; Cozzarin, 2004; Evitt, 2007), který Drucker (1985,
s. 30) dokonce označuje za „specifický nástroj podnikání“. Tidd a kol. (2011) označují
inovace za „imperativ přežití“, Hoholm a Strønen (2011) za motor rozvoje podniku.
Podle Tidda a Bessanta (2009, s. 3) je „…inovace je poháněná schopností vidět souvislosti,
rozeznávat příležitosti a využívat je.“75
Hybné síly či důvody, které vedou podniky k inovacím, rozdělují Bigliardi a Dormio
(2009) na: přidávání hodnoty, diferenciaci produktů, zvýšení a zlepšení efektivnosti a
účelnosti existence podniku, získání nových finančních zdrojů a vyhovění legislativním
požadavkům anebo standardům kvality. Filippetti (2011) shrnuje výsledky
Innobarometer Survey z toku 2009 a k důvodům přidává snížení nákladů, využití
technologických příležitostí a tržních příležitostí.
Ačkoliv nemusí být jasný vztah mezi příčinou a následkem, inovativní podniky jsou
zároveň více flexibilní a disponují určitou větší kapacitou, která jim napomáhá adaptovat
se a efektivně reagovat na změny prostředí (NaranjoValencia a kol., 2010) a/anebo
dokonce být nositelem změn. Z jiného úhlu pohledu lze souhlasit s názorem Teece a kol.
(1997), že inovace představují jádro dynamických schopností podniků. Inovace se ale
nespojují pouze s podniky, nýbrž i s výstupy z inovačních aktivit jiných subjektů
působících v určité zemi, regionálních nadnárodních klastrech, či kontinentech (mj.
Greenhalgh a Rogers, 2010).
Přestože ne všechny výzkumy jednoznačně potvrzují, že jsou to právě inovace, které
zajistí podniku prosperitu (jak krátko, tak dlouhodobou) (Kimberley, 1981), zejména
vzhledem k tomu, že ne vždy jsou zvažovány další možné spolupůsobící faktory (Feel a
Robson, 2004) a přestože i v současnosti lze najít podniky, které stále produkují tradiční
produkty, tradičními technologickými procesy, které i dodávají na tradiční trhy tzv.
tradičním způsobem, pozitivní pohled na roli inovací pro úspěšnou existenci podniků
vysoce přesahuje zcela minoritní negativní názor (Gopalakrishnan a Damanpour, 1997).
Inovace jsou také považované za klíčovou hodnototvornou schopnost podniků (Sandvik
a Sandvik, 2003)76.
3.1 Definice inovací
Pojem inovace není (jako většina pojmů v teorii managementu) jednoznačně vymezený.
Vzhledem k problematice řešené v této práci je potřebné vyjasnit a zdůvodnit pojetí
tohoto pojmu v intencích vycházejících z existujících přístupů a korespondujících s cíli
práce.
75
V originálu: Innovation is driven by the ability to see connections, to spot opportunities and to take advantage
of them.
76
Autoři měli zřejmě na mysli spíše inovativnost. Pozn. autorky.
115
Inovace vychází z latinských slov „innovare“ „innovatio“, což znamená obnovení, a tedy
nikoliv něco zcela nového, tak jak je inovace v současnosti často chápána (Girard, 1990).
Mutlu a Er (2003) se ale odvolávají na The American Heritage Dictionary (vydání z r.
2000), podle kterého inovace znamená akt uvedení něčeho nového. Vnímání pojmu se
liší v závislosti od toho, zda je inovace chápána jako proces anebo jako něco statického,
mj. například jako výstup z procesu (Gopalakrishnan a Damanpour, 1997) v závislosti od
míry novosti, v závislosti od šíře obsahu apod. Inovace tak může být chápaná jako
„cokoliv, co vytváří (nebo přináší) peníze“ (Massa a Testa, 2008, s. 396), kdy by ale
bylo možné ptát se, zda cokoliv skutečně je míněno jako cokoliv – v tomto případě je
vymezení obsahu inovace poměrně bezbřehé, přestože z podnikového hlediska je druhá
část tohoto vnímání inovace důležitá. Inovace (jako výsledek určitého procesu) by
v podnicích neměla být ztrátovou.
Podle Slappendela (1996, uvedeno v Johannessen, Olsen a Lumpkin, 2001) vnímání
novosti umožňuje odlišit inovaci od změny, jelikož všechny inovace předpokládají
existenci změny, ale ne všechny změny lze považovat za inovace (Johannessen, Olsen a
Lumpkin, 2001, s. 22). Kislingerová (2008, s. 49) odlišuje inovaci od změny
prostřednictvím hodnoty, konkrétně: „To, co odlišuje inovaci od běžné změny, je tvorba
hodnoty pro zákazníka. Inovace přináší zákazníkovi hodnotu v podobě jednoduchosti,
snížení rizika, zvýšení komfortu, pohodlí,…,emocí nebo šetrnosti vůči životnímu prostředí.“
V souvislosti se změnou v případě inovace OECD pokládá za inovaci (na podnikové
úrovni) „plánované změny v aktivitách podniku s cílem zlepšit výkonnost“(Oslo
manual, s. 3477). Inovace tedy podle OECD není náhodným procesem ani náhodným
výstupem, nýbrž cílenou a cílovou a tedy řízenou a vědomou entitou. Toto vymezení má
určité negativa, která spočívají v konkretizaci míry plánování změny, jež může být
chápána i jako úkol svěřený určitému útvaru v podniku za určitých podmínek, s určitým
časem a dalšími faktory, přičemž naplánovaný je i určitý konkrétní výstup v podobě
inovace (viz blíže subkap. 3.3 obsahující modely inovací). Ne vždy je tento až příliš
normativní pohled na inovace a jejich řízení vhodný a správný a následně ne vždy
dochází k účelnosti (i účinnosti) takto řízeného inovačního úsilí. Brání totiž kreativitě
jiných útvarů či osob, která by mohla vést k důležitým inovacím. Na druhou stranu
definice OECD koresponduje s potřebou alokování zdrojů a potřebou strategického
vůdcovství při řízení inovací, jak uvádí Hoholm a Strønen (2011).
Podle Van de Vena (1986, s. 590) jako inovační proces (tedy nikoliv jako inovaci)
můžeme chápat „vývoj a implementaci nových myšlenek (nápadů) lidí, kteří se
angažují v transakcích s jinými v rámci institucionálního kontextu“78. Pro zpětné
toky je tato definice významná v tom, že spatřuje možnost vzniku nápadu na inovaci
právě v procesech různých interakcí v rámci transakcí jak mezi podniky, tak mezi
77 V Oslo Manuálu je inovace vymezena i jako typy inovací, kterým bude věnována pozornost v subkapů
3.2, a to jako: „An innovation is the implementation of a new or significantly improved product (good or
service), or process, a new marketing method, or a new organisational method in business practices,
workplace organisation or external relations“. (Oslo manual, 2005, s. 46)
78 v originálu: „…as the development and implementation of new ideas by people who over time engage in
transactions with others within an institutional context.“
116
podniky a například zákazníky. Van de Ven také doplňuje (s. 590), že toto chápání
inovačního procesu se spojuje se čtyřmi problémy, se kterými jsou manažeři
konfrontováni: 1. lidský problém týkající se řízení pozornosti; 2. procesní problém
týkající se řízení nových nápadů tak, aby přinášely peníze (viz definice výše); 3.
strukturální problém, týkající se řízení jednotlivých vztahů a 4. strategický problém
institucionálního vůdcovství. Samotnou inovaci Van de Ven definuje jako (s. 591) „novou
myšlenku (nápad), která může být rekombinací již existujících myšlenek (nápadů),
určité schéma (projekt), který je výzvou (či zpochybňuje) stávající řád, formulí
anebo unikátní přístup, který je vnímaný jako nový jednotlivci, kterých se inovace
týká (resp. může týkat).“79 Dodává také, že inovace jako nová myšlenka by měla být
potřebná, konstruktivní a řešit problém, jinak nejde o inovaci, nýbrž o problém. Tato
zdánlivě jednoduchá poznámka v reálné praxi znamená velké objemy zpětných toků
nových produktů anebo toků produktů, obalů, resp. informací (i peněz) jako důsledek
nových procesů, organizačních změn apod. (viz typy/klasifikace inovací v subkap. 3.2).
Pokud inovace měla řešit problém, ale problém nejenže nebyl odstraněný, ale vedl
k dalším problémům, jde o selhání procesu řízení inovací. Rekombinace je uvedené
taktéž v definici inovace v Oslo manuálu: „Inovace zahrnuje využití nových znalostí nebo
nové užití či kombinaci existujících znalostí“ (Oslo manual, 2005, s. 35).80
Podobnou, resp. svým způsobem ještě obsažnější definici inovace nabízí Nohria a Gulati
(1996, s. 1264), podle kterých je inovací …„jakákoliv politika, struktura, metoda nebo
proces anebo jakýkoliv produkt či tržní příležitost, kterou manažeři inovační
jednotky vnímají jako novou“. Do inovace zahrnují i politiku a tržní příležitost, z jejich
pohledu tedy inovace nemusí být pouze výstupem, ale může být ztotožněna pouze
s myšlenkou, jako v případě Van de Vena. Damanpour a Schneider (2008, s. 496 a 497)
posouvají význam znění této definice právě směrem k výstupu a zároveň tím, jak chápou
inovaci, pokouší se vyrovnat se s výše uvedenými čtyřmi problémy, kterými se zabývá
Van de Ven. Inovaci vymezují jako „vývoj (generování) a/anebo přijetí nových
myšlenek anebo chování“, přičemž myšlenka anebo chování se mohou vztahovat
k produktu, službě, technologii, systému anebo praktikám.
Johannessen, Olsen a Lumpkin (2001) v souvislosti s vymezení pojmu kladou také
důležité otázky, které by měly být zodpovězeny zejména v souvislosti s měřením
inovačního úsilí, konkrétně: co je nové, jak nové (tj. stupeň, resp. rozsah novosti) a pro
koho je to nové, přičemž tyto otázky jsou navzájem propojené. Odpověď na otázky „co“
a „pro koho“, i samotné otázky, rozšiřuje definice inovace, kterou uvádí West a Farr
(1989, s. 16), a to „…zamýšlené uvedení a aplikace myšlenek, procesů, produktů
anebo procedur v rámci určité role, skupiny anebo organizace, které jsou nové pro
relevantní přijímající jednotku a které jsou určeny nebo zamýšleny ve prospěch
79
v originálu: „…a new idea, which may be a recombination of old ideas, a scheme that challenges the present
order, a formula, or a unique approach which is perceived as new by the individuals involved“
80
V originálu: „Innovation involves the utilisation of new knowledge or a new use or combination of existing
knowledge“.
117
(jako přínos) jednotlivce, skupiny, organizace anebo širší společnosti.“81 Ačkoliv
West a Farr uvažovali v intencích týmové inovace, tj. vlastně inovace organizační (viz
dále), a tedy definice by měla být v tomto smyslu i vnímaná, v zásadě nic nebrání využít
ji i pro jiné účely a pracovat s ní jako s obecnou definicí inovace. V tomto případě „co“
prezentuje nejenom specifické typy inovace, ale i dva procesy – „uvedení a aplikaci“.
Otázka „pro koho“ nabízí širší spektrum odpovědí v podobě příjemců, tj. nejenom
samotnou organizaci, která inovaci vytváří a/anebo přijímá (včetně celé společnosti,
kterou je možné chápat mimo hranice podniku/organizace, jako kteréhokoliv
stakeholdera). „Pro koho“ je zodpovězeno také v Oslo manuálu a zahrnuje podnik, trh a
svět (Oslo manual, 2005, s. 57). „Co“ je v definice určeno také jako užitek, přínos, benefit,
tedy i zlepšení určitého stavu (přičemž lze uvažovat o stavu v materiální i nemateriální
podobě, tj. stavu určité věci, ale i stavu smyslového). Pro řízení zpětných toků v rámci
dodavatelsko-odběratelských řetězců je toto směřování vymezení inovace důležité.
Jak bylo již uvedeno, zpětné toky lze považovat do určité míry za zdroje. Právě ke
zdrojům se vztahuje definice inovace, kterou nabízí Drucker (2002, s. 2): „Inovace je
specifická funkce podnikatelské schopnosti……. Je prostředkem, pomocí kterého
podnikatel buď vytváří nové – bohatství-produkující zdroje anebo poskytuje
existujícím zdrojům zvýšení potenciálu pro tvorbu bohatství“.82 Z Druckerovy
definice nevyplývá, zda měl na mysli určitý typ inovací (jako výstup u zdrojů). V případě
určitých typů hmotných zpětných toků jde v praxi o nalezení cesty, jak využít jejich
stávající hodnotu, resp. přidat jinou hodnotu a vytvořit nový produkt (službu, proces).
Definici lze ale aplikovat taktéž pro nehmotné toky v podobě zpětné vazby a informací.
V tomto případě se informace dostávají mezi znalostní zdroje.
V Druckerově definici lze za cíl inovačního úsilí považovat tvorbu bohatství, což může
být chápáno v užším slova smyslu jako již výše uváděnou výkonnost. K výkonnosti a
hodnotě se vztahuje i definice Browna (1994, uvedeno ve Dalota, 2011, s. 2), podle které
spočívá inovace v „dělání věcí odlišně anebo lépe, a to v případě produktů, procesů
anebo procedur za účelem přidané hodnoty a/anebo výkonnosti“. V definici je
obsaženo taktéž úsilí o zlepšování, což souvisí s neustálým zlepšováním v rámci TQM.
Podnikatelství v Druckerově definici se úzce týká další charakteristiky inovace, čímž je
využívání příležitostí. Příležitost obsahuje také definice Tidda, Bessanta a Pavitta (2005,
s. 66), podle kterých je inovace „procesem přeměny příležitostí na nové nápady a
jejich realizace v široké praxi“. Pokud se vrátíme zpátky ke zpětným tokům jako
problémům, definice, zacílená na inovace jako problémy řešící proces, je formulována
Morrisem a Sextonem (1996, uvedeno v Richey, Genchev a Daugherty, 2005, s. 236).
81 v originálu: „The intentional introduction and application within a role, group or organization of ideas,
processes, products or procedures, new to the relevant unit of adoption, designed to significantly benefit the
individual, the group, organization or wider society.“ O rok později oba autoři definici zúžili a zacílili a
upravili do této podoby: „The intentional introduction and application within a job, work team or
organization of ideas, processes, products or procedures, new to that job, work team or organisation,
designed to significantly benefit the job, work team, or the organization“. (West a Farr, 1990, s. 9).
82 v originálu: „Innovation is the specific function of entrepreneurship……It is the means by which the
entrepreneur either creates new wealth-producing resources or endows existing resources with enhanced
potential for creating wealth“.
118
Inovace je v jejich vnímání „hledání kreativních, neobvyklých a nových řešení
problémů anebo potřeb.“ Také vymezení inovace dle Schumpetera (1964, s. 65) jako
„vytváření nových kombinací“ z existujících zdrojů, přes svou jednoduchost je definicí
velmi vhodnou pro velkou část zpětných toků (viz subkap. 1.5.3 o způsobech nakládání
se zpětnými toky, ze kterých část koresponduje s potřebou rekombinace).
O něco užší pohled na inovace, na druhou stranu přímo na zpětnou vazbu a také na
logistické sítě orientovaný pohled uvádí Foxon a kol. (2005), kteří definují inovaci jako „
spíše opakující se spojování technologických možností s tržními příležitostmi
prostřednictvím jak tržních tak netržních interakcí, zpětné vazby a učícího se
procesu, prostřednictvím výzkumu a vývoje, produkčních a logistických sítí než
jednosměrný lineární tok vedoucí z výzkumu a vývoje k novým produktům“ (uvedeno
v Scholz-Reiter a Morosini Frazzon (in Kersten, Blecker a Herstatt (eds), 2007, s. 67)
Definice inovací ve službách reflektují určité specifika služeb, o kterých již byla zmínka
výše v textu. Ačkoliv řada autorů poukazuje na tato specifika, některé z výše uvedených
vymezení inovací jsou natolik obecné, že je lze vztáhnout na jakoukoliv oblast (Menor,
Tatikonda a Samson, 2002). Jednu z definic, která je formulována právě se zohledněním
specifik služeb, uvádí Van Ark, Broersma a Den Hertog (2003, uvedeno v Johne a Storey,
1998, s. 188). Podle těchto autorů je inovace služby „ novým anebo podstatně
změněným konceptem služby, kanálem interakce s klientem, systémem dodávání
služby anebo technologickým konceptem, který individuálně, ale s větší
pravděpodobností v kombinaci vede k jedné anebo k víceru nových funkcí služby,
které jsou nové pro podnik a mění službu/výrobek nabízený na trhu a vyžaduje
strukturálně nové technologické, lidské anebo organizační schopnosti organizace
služeb.“83 Je zřejmé, že autoři mezi inovace ve službách nezařazují zlepšování. Novější a
méně náročnou na míru novosti vyžadující definice, která zároveň obsahuje i neustálé
zlepšování a lze také říct, že je zacílena na to, co je ve službách nejdůležitější, čímž jsou
zážitky, je zformulována takto: “uvedení nových anebo novátorských myšlenek, které
jsou zacíleny na služby, zajišťující nové způsoby dodávání benefitu, nové koncepty
služeb, nové podnikatelské modely služeb prostřednictvím neustálého zlepšování
provozu, technologie, investování do výkonnosti zaměstnanců anebo řízení zážitků
zákazníků.“84 Definice může být aplikována také pro účel, jenž je předmětem této práce,
tedy, týkat se i řízení zpětných toků jako jednoho z důvodů pro inovace služeb.
Z uvedeného přehledu definic je – až na první z nich – zřejmé, že patří mezi ty, které
primárně nezdůrazňují požadavek, nebo nutnou podmínku, kterou je to, že inovace je
inovací až potom, co vstoupí na trh, tj. dostává se do fáze komercionalizace (např.
Freeman, 1982, uvedeno v Bessant a Tidd, 2007) – což je druhá skupina.
83 V originálu: „…a new or considerably changed service concept, client interaction channel, service delivery
system or technological concept that individually, but most likely in combination leads to one or more new
service functions that are new to the firm and do change the service/good offered on the market and do
require structurally new technological, human or organizational capabilities of the service organization…“
84 v originálu: „…the introduction of new or novel ideas that focus on services that provide new ways of
delivering a benefit, new service concepts, or new service business models through continuous operational
improvement, technology, investment in employee performance, or management of customer experience…“
119
3.2 Klasifikace a typy inovací
Výše uvedené otázky (co je nové, jak nové a pro koho nové) vedou také k možnosti
odlišit typy inovací, což je významné pro rozvoj teorie, ale zároveň může být důležité
také pro pochopení určitých rozdílů a vzájemných souvislostí včetně kauzality
v podnikové praxi, zejména tam, kde se pozornost soustřeďuje téměř výlučně na
produktové inovace, přestože by bylo vhodné vědomě řídit i jiné typy inovací. Na druhou
stranu, jak upozorňuje např. Van der Ven (1986) anebo Nohria a Gulati (1996),
klasifikace vede k fragmentaci a ta nemusí být důležitá, k čemuž lze přidat, že může
dokonce i představovat bariéru pro zmiňované souvislosti.
Pro tuto práci je ale alespoň stručná zmínka o různých typech inovací včetně určitých
problémů inovace klasifikovat důležitá z několika důvodů85. Jednak vzhledem ke
skutečnosti, že například dva typy inovací, kterým teorie věnuje největší a lze říct, že
historicky i nejdéle trvající pozornost, tj. produktové a procesní inovace, mohou být
jak zcela nezávislé, tak i naopak zcela navzájem propojené, což například u zpětných
toků, které by mohly být inspirací pro inovace, může sehrávat velkou roli. Dalším
důvodem je problém jednoznačně oddělit různé typy inovace ve službách (jak je
částečně patrné z uvedených definic a bude také rozvedeno dále). Ne vždy jednoznačná
je klasifikace také podle stupně nebo míry novosti (jak již bylo také uvedeno), navíc
spojená s otázkou „pro koho nové“. Důvodem je ale také i skutečnost, že inovace, které
se týkají nějakým způsobem zpětných toků, většinou souvisí s vícera oblastmi existence
podniků a nemusí být jednoduché zúžit je na pouze inovace produktů či procesů.
První typologie se týká otázky „pro koho nové“ spolu s mírou inovačního úsilí podniku a
v tomto případě lze inovace rozdělit na tzv. průkopnické (novátorské), inovace v podobě
adaptací a inovace v podobě imitací (Crawford, 1994, uvedeno v Veryzer, 1998).
Výše (pozn. pod čarou č. 75) již byla uvedena jedna z typologií inovací podle Oslo
manuálu, která pokrývá většinu typů v současnosti rozeznávaných inovací. Podle této
typologie lze inovace rozdělit na (Oslo manual, 2005):
a) inovace produktové - inovace v podobě nových anebo podstatně vylepšených
produktů (zboží anebo služeb);
b) inovace procesní – tj. implementace nového anebo podstatně zlepšeného způsobu
produkce anebo způsobu dodávání včetně podstatných změn v technikách, zařízení
a/anebo softwaru;
c) inovace marketingové – tj. inovace v podobě nových marketingových metod
zahrnujících podstatné změny v designu produktů anebo obalů, umísťování produktů,
propagaci produktů anebo určování cen;
d) inovace organizační – tj. inovace v podobě nových organizačních metod buď
v podnikatelských praktikách, v případě organizace pracoviště, resp. v podobě inovací
organizace externích vztahů.
85 k tématu klasifikace, typologie, taxonomie, kategorizace a dalším souvisejícím pojmů blíže např.
Marradi, 1990
120
Produktové a procesní inovace jsou označovány také jako tzv. technické inovace, mezi
které např. Gopalakrishnan a Damanpour (1997) zařazují také inovace technologií.
Tato typologie inovací je uplatněna také ve druhé verzi Oslo manuálu z roku 2002,
inovace technologií ale již nejsou zmiňovány ve verzi třetí, z roku 2005, která je platná
v současnosti (v r. 2013). Zdůvodnění odstranění tohoto typu inovací není v dalším
vydání uvedeno. Lze se pouze domnívat, že vynechání může být vysvětleno tím, že nové
technologie lze spojit s inovacemi procesními a/nebo organizačními, případně, pokud
jsou výstupem inovačních aktivit podniku, i s inovacemi produktovými pro vlastní
využití. Eybpoosh a Fidan mezi technické inovace zařazuje taktéž inovace zdrojů.
Organizační inovace označují Gopalakrishnan a Damanpour za inovace
administrativní, vztažené k řízení včetně organizování (týkají se tak organizační
struktury, lidských zdrojů a administrativních procesů). Damanpour (1987, s. 677)
citujíc Evana (1966) charakterizuje administrativní inovace jako „…implementaci idejí
ohledně nové politiky týkající se náboru pracovních sil, alokace zdrojů, strukturování
úkolů, autority, odměn…“. Marketingové a organizační inovace lze nazvat i jako
netechnické inovace (Camisón a Villar-Lopéz, 2011). Mimo jiné například Birkinshaw,
Hamel a Mol (2008) z organizačních inovací svým způsobem oddělují inovace
managementu86, které charakterizují jako „…generování a implementace manažerské
praktiky, procesu, struktury anebo techniky, která je nová z hlediska současného stavu
vývoje a je určena pro podporu organizačních cílů“ (s. 829).87 Inovace managementu jsou
primárním předpokladem pro inovativní řízení jako takové (Evitt, 2007), jelikož
zastupují hybnou sílu a specifickou kompetenci či schopnost rozeznat a využít příležitost
nebo možnost řešit určitý problém, a to těch osob, které mají kompetenci rozhodovat.
Mezi organizační inovace (resp. také i mezi inovace managementu) lze zařadit inovace
podnikatelských modelů (Casadesus-Masanell a Ricart, 2010). V případě řízení
zpětných toků a řízení inovací vycházejících ze snahy získat hodnotu ze zpětných toků u
řady podniků dochází právě k tomuto typu inovací (vedle produktových a procesních,
které jsou ale většinou důsledkem inovací podnikatelských modelů).
Mnohé z procesů (či způsobů) nakládání se zpětnými toky, a to zejména v případě snahy
získat z nich větší hodnotu, znamená často inovaci manažerských praktik, které mají za
následek inovace podnikatelského modelu, zasahují do různých organizačních
rozhodnutí, mohou mít dopad na inovaci administrativní (mimo jiné i v podobě inovací
zdrojů včetně získávání pracovníků s novými znalostmi a dovednostmi), mohou
vyžadovat inovace technologií, vést k různým procesním inovacím a v některých
případech dokonce k radikálním inovacím produktů.
Pokud se vrátíme ke zmiňované vzájemné propojenosti produktových a procesních
inovací, také část inovací podle vymezení v Oslo manuálu – konkrétně ty, které patří
mezi inovace designu produktů - jež je zahrnuta pod marketingové inovace, je velmi
86
ve svém článku také vysvětlují určité rozdíly mezi široce pojímanými organizačními inovacemi, naopak úžeji
zaměřenými inovacemi administrativními a inovacemi managementu, u kterých uvádí i synonymum, resp.
historicky starší název – manažerské inovace (s. 829)
87
v originálu: „…the generation and implementation of a management practice, process, structure, or
technique that is new to the state of the art and is intended to further organizational goals“
121
úzce spojena s produktovými inovacemi. Patří sem totiž změny formy a/anebo vzhledu
produktu, které ale nemění funkční anebo uživatelské charakteristiky produktu (jak je
tomu u produktové inovace). Znamená to tedy, že v případě produktů může docházet jak
k inovacím produktovým, tak inovacím procesním, tak i inovacím marketingovým.
V případě marketingových inovací se Oslo manuál věnuje detailnějšímu vysvětlení, co
lze a co nelze považovat za tento typ inovací. Marketingové inovace by tak měly být
zacíleny na lepší vypořádání se s potřebami zákazníků, na otevření nových trhů anebo
na nové umísťování produktů na stávajících trzích. Marketingové inovace by měly být
součástí nové marketingové koncepce anebo strategie a představovat nový přístup pro
podnik (s. 49-50). K marketingovým inovacím produktů, které se týkají formy a vzhledu
produktu, bude uvedena diskuze v subkap. 3.2.1.
Oslo manuál uvádí také typologii inovací podle Schumpetera (1934), (Oslo manual,
2005, s. 29)88:
1) uvedení nových produktů;
2) uvedení nových metod produkce;
3) otevření nových trhů;
4) vyvíjení nových zdrojů nabídky surovin nebo jiných vstupů;
5) vytvoření nových tržních struktur v odvětví.
Oslo manuál ale patří mezi ty zdroje, které poněkud zjednodušují a upravují
Schumpeterovo vymezení inovací. Schumpeter totiž mezi inovace zařadil více příkladů,
které mohou být považovány za typy, mezi jinými například i zlepšení manipulace či
zacházení s materiálem („improved handling of material“), Taylorizaci práce, otevření
nových zdrojů dodávek, založení nových obchodních organizací, resp. i obecné „dělání
věcí jinak“ (Schumpeter, 1939, vydání z r. 2005, s. 84).
Vedle produktových a procesních inovací vymezují Tidd a Bessant (2009), resp. Bessant
a Tidd (2007) v podobě 4Ps také inovace umístění (repositioning) a inovace
paradigmatu. Zatímco inovace umístění lze považovat za inovace marketingové (resp.
jejich část), inovace paradigmatu zastupují změny základních mentálních modelů,
vytvářejících rámec pro to, co se v podnicích skutečně dělá. Tyto inovace představují
hybnou sílu pro všechny další typy inovací včetně inovací managementu. Sem, resp.
k inovacím podnikatelských modelů mohou patřit i tzv. strategické inovace, které
vedou ke značně odlišným způsobům realizace podnikání (Dai, 2012).
Lze tedy říct, že výše uvedená typologie inovací zahrnuje „to, co je vytvářeno a
nabízeno“, „jak je to, co je nabízeno, vytvářeno a dodáváno“, „kde či komu je nabízeno to,
co je vytvářeno“, „jak je nabízeno to, co je vytvořeno“ a co je základem pro jakékoliv
inovace a jejich řízení (volně podle Bessant, 2003).
Ve výše uvedeném výčtu typů inovací byly zmíněny také inovace zdrojů. Rešerše
teoretických zdrojů ale naznačuje, že tento typ inovace je autory velmi opomíjený, přes
88
Jak ale poznamenává Godin (2008, s. 35), tato klasifikace pochází od Ricarda
122
evidentní naléhavost zkoumání různých aspektů tohoto typu. Existující práce se věnují
lidským zdrojům89, pozornost věnovanou inovacím jiných zdrojů lze označit jako zcela
minimální. Jednou z mála existujících prací, která by se tématu inovací zdrojů věnovala
komplexněji, je práce Galunice a Rodana (1996). Neodkazuje se na ni ale žádná
publikace věnující se řízení zpětných toků nebo managementu kvality. Z této práce jsou
pro řízení zpětných toků jako podněty (případně i jako možnosti využití vstupů) pro
produktové inovace inspirativní myšlenky zjednodušeně znázorněné v následujících
dvou obrázcích. Obr. č. 18 nabízí čtyři typy inovace zdrojů v závislosti na změně způsobů
kombinace zdrojů a využití existujících anebo nových zdrojů.
Obr. č. 18: Typy inovace zdrojů
Zdroj: Galunic a Rodan, 1996, s. 1196
Další obrázek znázorňuje komplexní rámec propojených různých druhů zdrojů včetně
zdrojů v podobě znalostí (viz blíže subkap. 1.6). Důležité je, že autoři pracují i se zdroji
jako vstupy (fyzické zdroje, lidé, výrobní zařízení a vybavení a kapitál), kam lze zařadit i
zpětné toky. Obrázek taktéž znázorňuje význam zpětné vazby (informace) včetně
znalostí a chápání.
89
Poměrně vyčerpávající přehled stávajících poznatků a návrhy pro další výzkum lze nalézt např. v práci Becker
a Matthews (2008).
123
Obr. č. 19: Základní rámec spojující zdroje a znalosti
Zdroj: Galunic a Rodan, 1996, s. 1197
Se zdroji, se zdroji novými i existujícími (a to bez upřednostňování určitého druhu
zdrojů před jiným, či dokonce vyloučení některých druhů zdrojů) a jejich kombinací
vedoucí k inovacím pracoval ve své teorii inovací již Schumpeter a na něho navazující
Drucker (viz subkap. 3.1).
Již v předchozích částech práce byl několikrát uveden pojem „neustálé zlepšování“.
V případě řízení inovací a klasifikace inovací souvisí neustálé zlepšování s dalším
přístupem, kterým je míra novosti (viz výše „jak nové), tj. rozsah, závažnost, stupeň, síla,
důležitost nebo význam inovace, úzce provázaná s již také rozebíranou otázkou „pro
koho jak nové“. V tomto případě se pohybujeme na kontinuu mezi tzv. inkrementální
(postupnou) a radikální inovací (Damanpour, 1991), které ale lze pomyslně
roztáhnout za radikální inovace směrem k tzv. nespojitým inovacím (discontinuous),
jež charakterizoval Schumpeter v souvislosti s kreativní destrukcí (Tidd a Bessant,
2009), případně k tzv. disruptivním inovacím (tj. v překladu z anglického originálu:
narušující, rozvratný, ničivý (Von Stamm, 2008). Synonymem pro inkrementální inovace
jsou inovace evoluční, příp. trvalé, nepřetržité, nepřerušované („sustained“, ale i
„sustaining“), zatímco na druhém konci kontinua jsou pomyslně umístěné kromě výše
uvedených inovace, označené jako nelineární, průlomové, paradigma-posouvající
nebo revoluční (Thomond a Lettice, 2002). Christensen (1997) ale nepovažuje
jednotlivé inovace za synonyma. Nepřerušované inovace jsou v jeho pojetí ty, které
nemají žádný efekt na existující trhy, za evoluční inovace považuje ty, které vedou ke
zlepšení produktů v souladu s očekáváním zákazníků, nespojité a radikální jsou pro
něho synonyma revolučních inovací a jsou neočekávané, nicméně stále nevedou ke
124
vzniku nových trhů a na konci kontinua jsou podle něho disruptivní inovace, které
vytváří nové trhy. Podle Gatignona a Robertsona (1986) nespojitá inovace v případě
produktových inovací vyžaduje od zákazníků zcela odlišné vzorce chování – mění
existující vzorce anebo vytváří nové vzorce používání. OECD (2011) pracuje pouze se
třemi typy inovací podle míry novosti – inkrementální, disruptivní a radikální
(systémové) – není tedy zachována hierarchie inovací podle významu, kterou prezentuje
Christensen. Taktéž vysvětlení podstaty těchto tří typů není zcela korespondující
s vysvětlením Christensena. Jiné pojmy nabízí například Abernathy a Clark (1985), a to
inovace: architektonické, inovace tržní niky, pravidelné inovace a revoluční inovace.
Pro zájemce o typy inovací, které se vyznačují vyšší mírou inovativnosti, než inovace
inkrementální, lze doporučit např. práce: OECD (2011)90, Von Stamm (2008), Tidd a
Bessant (2009). Diskuzi nad výraznou nejednotností chápání pojmů charakterizujících
míru inovativnosti uvádí mj. Garcia a Calantone (2002). Autoři se věnují také velmi
detailní klasifikaci inovací, podobně jako např. Evitt (2007) nebo Crossan a Apaydin
(2010). Pro potřeby této práce je zbytečné věnovat prostor detailní charakteristice
jednotlivých typů, na druhou stranu, v pokračování bádání v dané problematice můžou
být tyto poznatky užitečné.
Vzhledem k tomu, že převaha podniků, které patřily do zkoumaného vzorku, realizuje
inkrementální inovace, nebude inovacím z opačného konce kontinua věnovaná bližší
pozornost. Nicméně pokud bychom se vrátily k pyramidě nakládání se zpětnými toky
(subkap. 1.5.3 a Obr. č. 3), je zřejmé, že řešení zpětných toků vedlo taktéž ke vzniku
inovací, jež by bylo možné označit za radikální, resp. až disruptivní. Některým příkladům
se věnují i vědecké publikace, zejména v problematice recyklace (viz např. Pohlen a
Farris, 1992; Henriksen a kol., 2012). Jiným příkladem tohoto typu inovací jsou inovace
technologií a procesů skládkování a spalování, které vedou k získávání energie, případně
propojení inovací různého typu vzhledem k několika způsobům nakládání se zpětnými
toky a procesy týkajícími se zpětných toků (mj. Orsato a kol., 2007).
3.3 Produktové inovace a tvorba nových produktů
Oslo manuál (2005, s. 48) charakterizuje produktovou inovaci jako nové anebo
podstatně vylepšené zboží nebo službu, přičemž novost je nutné hodnotit se zřetelem na
charakteristiky anebo zamýšlené používání. Jde tedy o podstatné vylepšení technických
specifikací, komponentů a materiálů, zabudovaného softwaru, uživatelské přátelskosti
nebo jiných funkčních charakteristik. Jako produktové inovace vystupují podle Oslo
manuálu jak zcela nové produkty s novými charakteristikami (atributy), tak i jenom
malé změny technických specifikací produktů, pro které se ale najde nové využití.
V případě inovace služeb může jít o zcela novou službu nebo podstatné vylepšení ve
90
Určitou mezerou v měření a hodnocení inovačního úsilí podniků, o které se snaží OECD, je právě rozeznávání
typů inovací podle míry novosti v Oslo manuálu a publikacích, které se věnují eko-inovacím. Zatímco v platné
verzi Oslo manuálu z roku 2005 není o inkrementálních, disruptivních či radikálních inovacích žádná zmínka,
v publikacích různého charakteru, které jsou zaměřeny právě na sledování eko-inovací, je pozornost věnována i
tomuto rozlišení. Přehled těchto publikací je uvedený například v Henriksen a kol., 2012.
125
způsobu poskytování služeb91, resp. přidání nových funkcí nebo charakteristik
k existujícím službám. Design produktů je – podle Oslo manuálu - integrální součástí
tohoto typu inovací, nicméně pouze v případě „…podstatných změn ve funkčních
charakteristikách anebo zamýšleném používání“. Pro tvorbu produktových inovací
můžou být využívány nové znalosti nebo technologie, inovace ale mohou být založeny na
novém způsobu využití nebo kombinaci existujících znalostí a technologií.
Ačkoliv Oslo manuál uvádí vysvětlující příklady produktových inovací, v běžné praxi
může být uplatňování přístupu manuálu omezující či příliš zúžené nebo nedostatečné.
Není ani dostatečně vysvětleno, co je myšleno jako „podstatné vylepšení“ či „podstatná
změna“, tato skutečnost se ovšem netýká pouze produktových inovací. V případě
vysvětlení „podstatné změny“, resp. určité pomyslné hranice, kterou se někteří
odborníci snaží oddělit to, co má být považováno za inovaci a to, co za pouze určitou
modifikaci, lze uvést jako jeden z příkladů „50 člověkodnů vynaložených na vývoj
produktu“ (Cooper, 2011).
Z tohoto důvodu může být pro potřeby této práce užitečnější definice Ara a Bakiho
(2011, s. 176) produktovou inovaci vymezují jako „novou produktovou kategorii anebo
implementaci malých změn existujících produktů v zájmu a pro dobro (užitek, prospěch)
zákazníka“. Definice koresponduje s pojetím Schumpetera (1934, uvedeno v Mutlu a Er,
2003, s. 5) „…vytvoření nového zboží, které adekvátněji uspokojuje existující anebo dříve
uspokojované potřeby“92 včetně zcela nových produktů, které zajišťují monopolní pozici
danému tvůrci inovace. Šířeji pojatou definici představili Bessant a Tidd (2007, s. 13)
jako „…změny ve věcech (produkty/služby), které organizace nabízí“.
Pro pochopení produktové inovace je nutné vrátit se k definici samotného produktu.
Jednoduchá a zároveň velmi široká definice produktu byla uvedena již v Úvodu práce –
„výstup z jakéhokoliv procesu“. Detailnější pojetí lze převzít z marketingu. Např. Kotler a
Armstrong (2004, s. 32) produkt vymezují jako: „…veškeré výrobky, služby, ale i
zkušenosti, osoby, místa, organizace, informace a myšlenky, tj. vše, co se může stát
předmětem směny, použití či spotřeby, co může uspokojit potřeby a přání.“ Inovace
produktu mohou vznikat v rámci všech tzv. vrstev produktu. Opětovně dle Kotlera a
Armstronga (2004, s. 384-387) jde o vrstvu základního užitku – jádro produktu, vrstvu
skutečného produktu (základní atributy u vnímatelného reálného produktu) a vrstvu
rozšířeného produktu (většinou v podobě přidaných atributů). Tomek a Vávrová (2001,
s. 34) uvádí taktéž vrstvy produktu dle Leeflanga, který rozeznává fyzický produkt
(podobně jako skutečný produkt), rozšířený produkt a totální produkt (např.
symbolické atributy, vnímaná délka životnosti). Inovace tak mohou vznikat
v jednotlivých atributech – dimenzích produktu anebo v podobě zcela nového produktu
se všemi atributy, které jsou nové. Pokud podnik nabízí produktový mix, inovace se
mohou vztahovat i k novému v rámci mixu – například nové produktové řady (Cooper,
2011). Může jít taktéž o vznik nové varianty produktu (změna jednoho nebo několika
91
V textu Oslo manuálu se uvádí příklad rychlosti či efektivnosti.
92
V originálu: ‘…the creation of a new good which more adequately satisfies existing or
previously satisfied needs“.
126
atributů), nové generace (nové je tzv. konstrukční řešení, pro které lze použít taktéž
synonymum „technický design“ – viz blíže Mutlu a Er, 2003), nového druhu (novou je
konstrukční koncepce – kdy lze také hovořit o technickém designu) nebo nového rodu
(novým je technologický princip), případně až nového kmenu (Valenta, 2001)93.
Pokud se vrátíme k míře novosti u produktových inovací, v případě inkrementálních
inovací může jít o zlepšení některých atributů, dimenzí produktu, nahrazení/výměnu
některých atributů/dimenzí produktu za jiné (tj. nové), které jednak mohou přinášet
více užitku zákazníkům v podobě žádaných atributů a/nebo v podobě snížení nákladů –
pro zákazníka (externího, ale i interního, tj. pro samotný podnik), případně i pro další
partnery v dodavatelském řetězci (např. distributory) a jednak mohou vést k různým
benefitům pro samotný podnik (mimo snížení nákladů) (Schmidt a Calantone, 1998).
Mezi produktové inovace patří již zmiňovaný repositioning a tzv. „me-too“ produkty, což
jsou produkty nové pro podnik, ale již existující na trhu, tj. z hlediska otázky „pro koho
nové“ jde o již zmiňované kopírování nebo přejímání a adaptace anebo imitace produktů
vytvořených jako produktové inovace někým jiným (Von Stamm, 2008).
Veryzer (1998) se věnuje různým typům produktových inovací z hlediska rozdílů v tzv.
technologické způsobilosti (kapacity, potenciálu) a v tzv. produktové způsobilosti
(kapacity, potenciálu). Rozsah technologické způsobilosti je stupeň, do jakého produkt
vyžaduje nárůst, resp. nové technologie – pro produkci, ale i pro používání – zatímco
rozsah produktové způsobilosti představuje míru vnímaných benefitů z nového
produktu, přičemž benefity mohou být ve formě zlepšení ale i přidaných atributů, které
v zásadě nemusí vést ke zlepšení. Vznikají tak čtyři základní typy produktových inovací –
neustálé (produkty jsou inovovány jak po technologické stránce, tak po stránce benefitů
víceméně přirozeně na základě neustálého zlepšování; technologicky nespojité (ačkoliv
byla potřebná nová technologie, zákazník nevnímá žádné benefity); komerčně nespojité
(inovace nevyžadovala žádnou novou technologii, přesto zákazník vnímá nové benefity
produktu) a technologicky a komerčně nespojité inovace94. Viz Obr. č. 20.
93
Teorie inovačních řádů, kterou zpracoval Valenta, je poměrně problematicky adaptovatelná na služby a pokud
je autorce známo, zatím k této adaptaci nedošlo.
94
Poznatky z této typologie se isnpirovali Galunic a Rodan při koncipování své matice inovace zdrojů, viz Obr.
č. 17.
127
Obr. č. 20: Typy produktových inovací
Zdroj: Veryzer, 1998, s. 307
Tvorba nových produktů je konceptuálně užším pojmem než produktové inovace,
přestože neexistuje jednotná specifikace obsahu obou pojmů. Produktové inovace totiž
mohou znamenat jak proces tvorby nových či inovovaných produktů (v tomto případě
lze považovat produktové inovace a tvorbu nových produktů za synonyma), ale také i
produktovou inovaci jako výstup z procesu produktové inovace (tj. výstup z procesu
tvorby nového produktu). Ačkoliv se autorce práce nepodařilo najít žádný příklad,
produktová inovace může být pravděpodobně i výsledkem jiných inovačních procesů
než pouze procesu produktové inovace, přestože půjde zřejmě spíše o náhodu než o
výsledek cílevědomého procesu. Autorce se nepodařilo najít ani vysvětlení rozdílu mezi
novým produktem a produktovou inovací (jako výstupem z procesu), pro účely této
práce budou tak oba pojmy taktéž považovány za synonyma.
Inovace služeb
Poznatky teorie inovace a vývoje nových služeb jsou relativně značně roztříštěné i
vzhledem ke stále existujícím mnoha oblastem, kde je poznatků málo (mj. Sandén,
2007). Velmi heterogenní charakter služeb jako celku, kdy mají některé služby blízko
k výrobě, a charakteristiky jiných se vyznačují výraznými rozdíly od průmyslových
odvětví, vede ke skutečnosti, že na inovace služeb se část odborníků dívá jako na oblast,
ke které je nutné přistupovat s ohledem na zřejmé odlišnosti a naopak část odborníků
patří mezi zastánce možnosti řídit i zkoumat služby zorným úhlem inovací hmotných
produktů (k diskusi nad „stejným a rozdílným“ viz např.: Tidd, Bessant a Pavitt, 2005,
uvedeno v Toivonen a Tuominen, 2009; Sundbo, 2007; Schilling a Werr, 2009; Toivonen
a Tuominen, 2009). Tato habilitační práce zohledňuje určité rozdíly velké části služeb,
které pochází zejména z existence tzv. IHIP paradigmatu (I-nehmotnost, H-heterogenita,
I-neoddělitelnost tvůrce – poskytovatele služby od zákazníka – „spotřebitele služby“,
resp. procesu tvorby a dodávání služby a P – netrvanlivost, neskladovatelnost)
(Fitzimmons a Fitzimmons, 2000) a také z velikosti podniků v oblasti služeb, kdy není
nutné a ani možné realizovat některé procesy související s inovacemi služeb (Miles,
128
2008). Na obtížnost odlišovat mezi produkty a procesy u inovací služeb upozorňuje
taktéž Oslo manuál (Oslo manual, 2005, s. 38)
Jak bylo uvedeno v subkap. 1.1.3 a částečně i v dalším textu, u služeb jako produktu je
častěji vice zastoupený proces - jako součást produktu, tj. nabídky. U služeb tak dochází
k výraznějšímu propojení inovace produktu a inovace procesu (van den Aa a Elfring,
2002). Častěji dochází i k propojení s inovací organizační (Oduori, 2010). Propojeností je
přitom myšleno obtížnější až nemožné oddělení jednotlivých typů inovací od sebe, jinak
řečeno, pokud se inovuje produkt, vyžadována je i inovace procesu a v některých
případech je nutná alespoň malá inovace v organizačních faktorech (například přesun
kompetencí, vytvoření nové pracovní pozice apod.). Užší a intenzivnější interakce se
zákazníkem u vytváření a poskytování/dodávání služby v mnoha případech také vede
k rozdílům v celém procesu inovace, resp. tvorby nové služby, kdy se zákazník často
přímo podílí na inovaci (Sundbo, 2007).
Z hlediska obsahu inovace služby jako nabídky (produkt = služba) je potřebné pochopit,
co tvoří atributy služby. Tyto byly přiblíženy v Úvodu práce a v kap. 2.1.5. Také u služeb
se rozeznávají vrstvy produktu, což znamená, že inovovat lze jak jádro služby, tak i
jednotlivé vrstvy anebo prvky v jednotlivých vrstvách (Roth a Menor, 2003).
Rozdíly v inovacích služeb jako nabídky jsou rozebrány v 4-dimenzionálním modelu,
který vytvořil den Hertog (2000). Podle tohoto modelu lze službu jako nabídku inovovat
v části tzv. koncepce služeb („service concept“), v části, která se týká interakce se
zákazníkem („client interface“), v části, která se týká používaných technologií
(„technological options) a v části dodavatelských systémů („delivery systems“), viz Obr. č.
21. Vytvoření určité koncepce služeb je považováno za jádro celého procesu tvorby nové
služby (Johnson a kol., 2000). Koncepci služby definují např. Collier a Meyer (1998) jako
balíček benefitů pro zákazníka, resp. Edvardsson a Olsson (1996, s. 149) jako „detailní
popis co má být uděláno pro zákazníka (jaké potřeby a přání mají být uspokojovány) a jak
toho má být dosaženo…“, jinými slovy tzv. technická a funkční dimenze (viz kap. 1.1.3 a
2.1.5), což zdůrazňuje provázanost tvorby produktu a tvorby procesu u služeb.
129
Obr. č. 21: 4-dimenzionální model inovace služeb
Zdroj: den Hertog, 2000, s. 495
V souvislosti s definováním koncepce služeb je vhodné zmínit se také o doporučení
oddělit marketingovou koncepci služeb a provozní koncepci služeb (Lovelock a kol.,
1999, uvedeno v Goldstein a kol., 2002). Toto oddělení kromě jiného implicitně
poukazuje na nutnost další provázanosti při tvorbě nových produktů, kterými je
interakce v rámci podniku a mezi partnery v dodavatelském řetězci a zdaleka neplatí
pouze pro služby. U tohoto faktoru jde přitom zohlednit další tři části Hertogova modelu
inovací služeb. U zpětných toků tak jako příklad může sloužit vytvoření produktu zcela
naplňujícího požadavky a přání určitého zákazníka (z hlediska marketingové i provozní
koncepce), kdy ale může dojít k problémům v rámci následných interakcí při dodání
(tedy dodavatelský systém) například volbou nesprávné technologie použité pro
interakci (ve všech třech případech většinou jako důsledek selhání provozní koncepce),
o kterém se včas nedozví ti, kteří by mohli problém odstranit (provozní koncepce).
Nakonec dochází k vrácení produktu z důvodu nespokojenosti zákazníka (marketingová
koncepce) a tedy ke vzniku zpětného toku.
Goldstein a kol. (2002, s. 124) uvádí také další detailizaci koncepce služeb, kterou
navrhli Clark a kol. (200) a Johnston a Clark (2001) a upozorňují taktéž na pozitivum
daného rozebrání pojmu, které „…umožňuje designerům identifikovat různé prvky
koncepce služeb, zhodnotit je, zda korespondují s potřebami zákazníků a posléze
navrhnout a dodat tyto prvky95“, nicméně s nutností zachování celkového zážitku
(zkušenosti) zákazníka se službou. Detailizace obsahuje čtyři součásti: 1. Provoz služby
(„service experience“) – způsob, jakým je služba dodávána; 2. Zážitek ze služby („service
experience“) – přímý zážitek/zkušenost zákazníka se službou; 3. Výstup ze služby
(„service outcome“) – benefity a výsledky, resp. důsledky služby pro zákazníka a 4.
95
Volně přeloženo z originálu: „…allows designers to identify the various elements of a service concept, check
them against customers’ needs, and then design and deliver those elements“.
130
Hodnota služby („value of the service“) – benefity, které vnímá zákazník jako obsažené
ve službě v porovnání s vynaloženými náklady (Goldstein a kol., 2002, s. 123 -124). I tyto
součásti lze aplikovat v rámci managementu kvality pro minimalizaci řízení zpětných
toků u hmotných toků.
Interakci a spolupráci při inovaci služeb využívají jako dimenze pro typologii Nam a Lee
(2010). Konkrétně pracují se stupněm „společné tvorby“ („co-creation“) služby se
zákazníkem a se stupněm spolupráce v síti „(networked collaboration“). V případě
stupně spolupráce jde o „…možnost rozšíření vlastního potenciálu („capabilities“) podniku
pro inovaci služeb využitím zdrojů všech aktérů, kteří zahrnují dodavatele a zákazníky“.
(Nam a Lee, 2010, s. 1761). Tyto dvě dimenze potom vymezují čtyři základní typy
inovací služeb: tzv. obvyklou (běžnou) inovaci zacílenou čistě na produkt, kdy se využívá
neustálé zlepšování96; na zákazníka orientovanou inovaci vycházejíc z výstupů TQM
nebo CRM; tzv. „service dominant“ inovace, která je typická zejména pro služby
s menším až minimálním nebo žádným podílem hmotného produktu a nakonec na
spolupráci založenou inovaci, kdy k inovacím dochází zejména v dodavatelských
řetězcích resp. hodnotových sítích. Poslední typ inovace je založený na výstupech ze
SCM, ERP (enterprise resource planning) a outsourcingu. Typologie je znázorněna na
Obr. č. 22a a b.
Obr. č. 22: a)Typologie inovace služeb b) metody v rámci typů inovace
Zdroj: Nam a Lee, 2010, s. 1768 a s. 1770
V případě inovace služeb Skiba (uvedeno v Kersten, Blecker a Herstatt (eds.), 2007)
uvádí také inovaci schopností/potenciálu (capability innovation) jako zlepšení
v potenciálu a připravenosti poskytovatele služby službu poskytnout, kdy v tomto
případě všechny interní faktory (zdroje) mohou být subjektem této inovace. Ke
schopnostem, ovšem v podobě znalostí, zkušeností, nadání, způsobilosti (competence)
se v souvislosti s inovacemi služeb vyjadřují taktéž Gallouj a Weinstein (1997). Vychází
96
Nam a Lee zmiňují taktéž BPR, tj. business proces reengineering, což ale patří mezi výraznější zásahy do dění
podniků. Autorky tuto metodu pro daný typ inovace ale nijak nevysvětlují
131
ze svého modelu služeb, podle kterého je služba souborem tří druhů charakteristik: tzv.
finálních, které označují jako Y (jde o benefity poskytované zákazníkovi); technických,
označených jako X (to, co tvoří hmotnou a nehmotnou podstatu systému podniku a
umožňuje benefity poskytovat včetně procesních charakteristik služby) a nakonec právě
schopnostních charakteristik, označených jako C (jsou to individuální zkušenosti,
znalosti, dovednost apod. poskytovatelů služby). Každá služba je kombinací těchto tří
charakteristik, přičemž inovace lze provádět ve všech třech najednou (jde o radikální
inovaci), ve dvou nebo pouze v jedné z nich. Inkrementální inovace (dle Gallouje a
Weinsteina zlepšovací – „improvement“ - inovace) je u finální charakteristiky97
dosažena zlepšením technických a/nebo schopnostních charakteristik.
3.4 Inovační proces, vývoj nových produktů a podněty pro inovace
Nový anebo inovovaný produkt je výstupem inovačního procesu. Inovační proces – jako
každý jiný proces – sestává z dílčích procesů, resp. aktivit, které určitým způsobem
navazují na sebe. Yan (2010, s. 59) uvádí definici vývoje nových produktů, kterou
zkoncipovala Asociace vývoje a managementu produktu: „…celkový proces strategie,
organizace, generování koncepce, tvorby a hodnocení plánu produktu a marketingu a
komercionalizace nového produktu“.
Jak shrnují Gopalakrishnan a Damanpour (1997), jedna skupina teoretiků nahlíží na
tento proces jako proces lineární, kdy jednotlivé subprocesy nebo aktivity, tj. fáze nebo
etapy inovačního procesu probíhají v posloupnosti za sebou. Zatímco druhá skupina
považuje takový průběh inovačního procesu za v praxi méně častý až ojedinělý a pracuje
s procesem nelineárním, kdy neexistuje jasná, daná a pevná posloupnost fází.
Jednotlivé fáze jsou tak realizovány (nebo k nim dochází) podle aktuální potřeby
(Gopalakrishnan a Damanpour, 1997). Autoři se věnují pohledu teoretiků, nicméně i
v praxi podniků se oba typy inovačních procesů uplatňují – v závislosti na potřebách a
možnostech podniků na straně jedné a znalostech a očekáváních manažerů na straně
druhé. Výhodou lineárního procesu je relativně snadnější řízení a kontrola vstupů a
výstupů včetně alokování potřebných zdrojů, nevýhodou je určitá uzavřenost
jednotlivých fází vůči možným pozitivním vlivům okolí, většinou ohraničená svěřenými
úkoly a kompetencemi směrem k určitým útvarům a/nebo pracovním pozicím a někdy i
přílišný tlak na výstupy a kontrolu efektivity alokovaných zdrojů (Van de Ven, 1986).
V rámci lineárního inovačního procesu mezi takové útvary (či pracovní pozice) patří
útvar/pracovník vývoje (a výzkumu) nebo designer apod., marketing, útvar
(strategického) plánování atd. Výhody a nevýhody tohoto procesu jsou naopak
nevýhodami a výhodami u nelineárního procesu. V praxi samozřejmě dochází i ke
kombinaci obou přístupů, které teorie reflektuje (Frishhammar, 2005).
Typologie inovačního procesu podle návaznosti fází je obsahem tzv. inovačních modelů.
Pravděpodobně nejjednodušším modelem je dvou-fázový model obsahující fázi iniciace
a fázi implementace (Zaltman a kol., 1973, uvedeno v Frambach a Schillewaert, 1999),
97
Gallouj a Weinstein se nevyjadřují, zda lze inkrementální inovaci dosáhnout pouze zlepšováním finálních
charakteristik. Z podstaty věci vyplývá, že ano.
132
který ale Zaltman a kol. rozpracovali v souvislosti s poznatky o problematice přijímání
inovace, platné ovšem také pro inovační řízení ve smyslu procesů, které podniky vedou
k řízení inovací jako takovému98. Pro hmotné produkty je jedním z nejznámějších model
BAH (vytvořený poradenskou společností Booz, Allen a Hamilton) z roku 1982, kterého
fáze jsou uvedeny pod číslem 2 v následující tabulce. Tabulka obsahuje souhrn
nejtypičtějších lineárních sekvenčních modelů, které byly sestaveny na základě
empirických výzkumů.
Tab. č. 4: Přehled modelů lineárních inovačních procesů
1. 2. 3. 4. 5. 6.
definování
nápadu
vývoj
strategie
vývoje
nového
produktu
generování
nápadu
podnikový
strategický
plán
generování
nápadu
generování
nápadu
definování
koncepce
generování
nápadu
screening konceptualizace
nového produktu
screening
nápadů
generování
strategie
vývoj
produktu
screening a
hodnocení
vývoj a
testování
koncepce
formální koncepce
produktu
obchodní
analýzy
formulování
nápadu
zkušební
výroba
obchodní
analýzy
marketingová
strategie
technické
specifikace
a design
vývoj
prototypu
screening
marketing vývoj obchodní
analýzy
testování a
produkce produktu
testování
s využitím
marketingu
pokus a
omyl
(testování)
testování vývoj
produktu
marketing komerciona-
lizace
vývoj
koncepce
komerciona-
lizace
tržní
testování
podpora
prodeje
finální
testování
komerciona-
lizace
školení
komerciona-
lizace
Zdroj: autorka na základě Yan, 2010; Ottenbacher a Harrington, 2007, Von Stamm, 2008
V praxi záleží na více faktorech, zda se realizuje vícero fází – s ohledem anebo bez
ohledu na sekvenčnost a posloupnost. Mezi tyto faktory patří například velikost
podniku, charakter činnosti podniku, produkt, který podnik vytváří, charakter trhu, na
kterém podnik působí, postoje, znalosti a cíle manažerů, existence zdrojů, ale i způsob
řízené (Karlsson a Olsson, 1998; de Jong, 2003; Tidd a Bessant, 2009). Mimo jiné Flynn a
kol. (2003) shrnují různé kontextuální faktory inovančního procesu na základě prací
Cumminga (1999) a Dooley (2000), viz Obr. č. 23:
98
Poznatky týkající se přijetí inovací jsou poměrně detailně zpracovány ve Frambach a Schillewaert, 1999
133
Obr. č. 23: Faktory ovlivňující inovační proces
Zdroj: Flynn a kol., 2003, s. 424
Podobný, poněkud méně detailizovaný model inovačního procesu, který ale na druhé
straně zdůrazňuje některé jiné podstatné fáze a prvky procesu, jež mohou být ve výše
uvedeném modelu do určité míry skryté, vytvořil Rogers (2003). Mezi takovéto fáze a
prvky patří například znalosti, fáze přesvědčení (lze použít také synonymum „získání
vhledu“), pociťování problému, inovativnost, osobní charakteristiky apod., tj. ty prvky,
které jsou součástí rozhodování. Blíže viz Obr. č. 24.
Obr. č. 24: Inovační rozhodovací proces
Zdroj: Roger, 2003, s. 170
134
Habilitační práce se ale nevěnuje celému inovačnímu procesu, nýbrž pouze vstupní fázi,
resp. fázím, v rámci kterých vznikají anebo jsou zachyceny podněty pro produktové
inovace. Nicméně Van de Ven (1986) zdůrazňuje, že řízení inovací není pouze vytváření
nápadů, ale zejména otázka alokování zdrojů a strategické vůdcovství. I z tohoto důvodu
je potřebné aspekty související s fází získávání, hledání a generování nápadů pro inovace
přiblížit v kontextu dalších faktorů řízení inovací a inovačního procesu.
Vzhledem k tomu, že od inovace se očekává splnění určitých cílů (které nemusí přímo
souviset s danou inovací), je velmi pravděpodobné, že po zpracování nápadu
(konceptualizace možného nového produktu) by měla být zařazena fáze, v rámci které
se nápad hodnotí, dává do souvislostí s cíli a zdroji, vyhodnocuje se předpokládaný
dopad včetně rizika (Sandén, 2007). Různé oblasti faktorů, které jsou zahrnuty do
procesu vývoje nových produktů, jsou obsaženy v tzv. trychtýři vývoje („development
funnel“), jejž navrhli Clark a Wheelwright, 1993 (blíže mj. např. ve Von Stamm, 2008, s.
58), která model trychtýře rozšířila právě o různé faktory vstupujících do a ovlivňující
inovační proces). Tento počáteční proces může být rychlý, jednoduchý a zcela
neformalizovaný (zejména v případě inkrementálních inovací, které navíc nepředstavují
velké riziko a nenárokují si zdroje nad rámec možností).
Magnusson (2003) navrhl a ve své práci také otestoval dvou-fázový proces hodnocení
nápadů pro inovace (viz Obr. č. 25). V prvním stupni se hodnotí podstatné faktory
produktu99. Magnusson testoval tento proces pro inovace mobilních telefonů a
výsledkem focus group uživatelů mobilních telefonů byly tři takovéto faktory: originalita
(na obrázku jako „O“), uživatelská hodnota, resp. hodnota pro uživatele („user value, tj.
na obrázku jako „U“) a vyrobitelnost (producibility, tj. na obrázku jako „P“). Ve druhé
fázi dochází k hodnocení kontextuálních faktorů podnikání souvisejících s danou inovací,
tj. faktory trhu, interního prostředí podniku apod. Pod obrázkem procesu je funkce
znázorňující výsledný potenciál inovace, kde koeficienty α, β a γ jsou určeny kontextuálními
faktory podnikání.
Obr. č. 25: Dvou-fázový proces hodnocení nápadů pro inovace
(α‫٭‬O, β‫٭‬P, γ‫٭‬ U) →Product intrinsic business potential
Zdroj: Magnusson, 2003, s. 29
99
Intrinsic v překladu znamená „vlastní, podstatné, skutečné, nezbytné, přirozené, neodmyslitelné, zcela
zásadní“ (Lingea Lexicon)
135
Výše uvedené modely neodpovídají zcela reálné situaci určité části podniků – podněty
pro produktové inovace totiž nevznikají pouze a jenom v rámci fáze tzv. generování
nápadů, nýbrž v každé další fázi (pokud se budeme držet lineárních sekvenčních
modelů) inovačního procesu a samozřejmě i v průběhu dalších procesů (které ale
mohou být skryté pod fází komercionalizace), což je i případ dopředných a zpětných
toků a procesů s jejich řešením spojených. Kromě toho v těchto modelech chybí další
subprocesy. Jedním z nich je identifikování příležitostí (obsaženo v dalším, již
nelineárním paralelním modelu inovačního procesu, znázorněného na Obr. č. 26).
K identifikování příležitostí bychom mohli doplnit i potřebu řešit problém jako určitou
„předvstupní“ fázi do inovačního procesu, která patří do hybných sil řízení inovací.
Podnětné je i zakomponování fází inspirace a vhledu (porozumění, chápání) v rámci sice
lineárního inovačního procesu, který lze ale snadno rozšířit o součásti zachycující
paralelně probíhající fáze. Jde o model 7I, který je znázorněný na Obr. č. 27. V souvislosti,
ale i mimo souvislost s existencí paralelních fází, nebo lépe řečeno subprocesů a aktivit,
jsou součástí inovačních procesů smyčky, kterých převahu obsahu tvoří informace
(Frishammar, 2005). Na tomto místě lze připomenout spirálu vývoje v kvalitě (Obr. č.
15, subkap. č. 2.2.2).
Obr. č. 26: Paralelní proces vývoje nového produktu
Zdroj: Schilling a Hill, 1998, převzato z Yan, 2010, s. 63
Obr. č. 27: „7I“ inovační proces
Zdroj: Sengupta a Dev, 2011, s. 12
Právě vhled, který se týká i schopností a zkušeností včetně určitých znalostí, je velmi
důležitý pro posouzení celého inovačního procesu včetně úspěšnosti produktové
inovace na trhu a víceméně na výsledku tohoto posouzení, které nemusí vycházet
136
z formálního posuzování vygenerovaných nápadů, stojí rozhodnutí, zda vůbec realizovat
inovaci a v mnoha případech iniciovat celý inovační proces. Vhled znamená porozumění
dopadu různých faktorů působících v interním i externím prostředí podniku na
plánovanou inovaci (Sengupta a Dev, 2011), tedy je úzce propojený s výše zmiňovanou
kreativitou. Barbieri a kol. (2008, s. 2) v této souvislosti citují Freemana a Soeteho
(1997), kteří vyřkli logický závěr, že neexistuje inovace, která by neměla původ
v myšlence a citaci podporují výrokem, který charakterizuje inovaci jako proces,
začínající v hlavách vynalézavých lidí.
K této problematice uvádí Sandén (2007) údaje z empirických průzkumů týkající se míry
neúspěšnosti produktových inovací. Mimo jiné se odvolává na Stevense a Burleyho
(2003), podle kterých se míra neúspěšnosti nových produktů pohybuje mezi 40 and 75
procenty. Cituje také Coopera (1993) a jeho sestavený seznam důvodů pro neúspěšnost
nových produktů, kam patří mimo jiné nedostačující analýza trhu, problémy anebo vady
produktu, nedostatečné marketingové úsilí, technické anebo produkční problémy,
reakce konkurence, špatné načasování uvedení produktu na trh a vyšší než očekávané
náklady (Sandén, 2000, s. 11).
Hines a kol (2006) k tomuto seznamu přidává další důvody, které rozdělují do dvou
skupin – spojené s účelností produktové inovace a spojené s efektivností procesu vývoje
nového produktu. Do první skupiny zařazují chybějící návaznost strategie vývoje nového
produktu na širší strategický plán podniku a neznalost a nepochopení požadavků
zákazníků. Do druhé skupiny řadí mimo jiné chybějící formální anebo standardizovaný
proces vývoje nových produktů, neefektivní kontrolu prostředí, nedostatečnou interní
komunikaci, neschopnost zlepšovat a učit se z chyb. Navíc, s mírou inovativnosti
produktu narůstá i riziko inovace, zejména pokud je spojeno s potřebou nových zdrojů a
s jinými typy inovací (Frishammar, 2005).
Většina z uvedených důvodů neúspěšnosti nových produktů souvisí s informacemi –
chybějícími nebo nekvalitními. V tomto případě je nutné znovu upozornit na význam
zpětné vazby, která by měla fungovat také v celém procesu vývoje nových produktů tak,
aby výstupem byl produkt, který se nevrací (Saccani a kol., 2005).
Další zopakování se vztahuje k nákladům na celý životní cyklus produktu. Rozhodnutí
učiněná v rámci vývoje nového produktu totiž ovlivňují 80-85% celkových nákladů
v průběhu životního cyklu produktu až po jeho likvidaci (Saccani a kol., 2005). Bohužel
velká část nákladů, které jsou vynakládané na řízení zpětných toků, je hrazena z jiných
zdrojů než ze zdrojů podniků100, kterých procesy, a to i procesy navrhování, vývoje a
tvorby nových produktů vedly ke vzniku zpětných toků nad rámec pomyslné hranice
celospolečenské globální efektivnosti a ekonomické a ekologické dlouhodobé
udržitelnosti.
V subkap. 2.3.1.2 byly uvedeny modely nákladů na kvalitu, mezi které patří i model
nákladů na celý životní cyklus produktu zahrnující i náklady celé společnosti. Tento
100
O spotřebitelích nemluvě. Pozn. atuorky
137
model obsahuje náklady související s různými etapami životního cyklu produktu včetně
fáze navrhování a vývoje nových produktů až po fázi likvidace. Jednotlivé fáze a procesy
a subprocesy v rámci cyklu jsou zobrazeny na Obr. č. 28 a pro zájemce o velmi detailní
přiblížení různých nákladů lze na tomto místě doporučit závěrečnou magisterskou práci
Regimantase Jusase z roku 2012.
Obr. č. 28: Fáze životního cyklu produktu včetně fáze vzniku a řešení zpětných
toků
Zdroj: Terzi a kol., 2010, s. 365
To, co model (někdy i metoda) nákladů na životní cyklus produktu ale neřeší (ač by to
mohlo působit jako paradox), je opačný pohled, tj. zohlednění těchto nákladů při
navrhování produktu. Jednou z již poměrně etablovaných metod, pocházející ze 60. let
20. století je metoda hodnotové analýzy (v České republice také hodnotové inženýrství).
Tato metoda, obsažena také v české normě ČSN 01 0120, kombinuje dva přístupy –
analýzu funkcí produktu a analýzu všech nákladů spojených s produktem a zajištěním
jeho funkcí včetně zhodnocení. Výsledkem je optimalizace funkcí i stanovení optimální
výše nákladů se zohledněním zisku pro podnik (Vlček, 2002), viz subkap. 2.1.3.
Z výsledků rešerše zdrojů se lze domnívat, že hodnotová analýza (hodnotový
engineering) není s modelem (metodou) sledování nákladů na životní cyklus produktů
(resp. podobnými metodami) propojena. Rešerše ale nebyla vyčerpávající, opírala se
pouze o několik základních pojmů (value analysis, value engineering, life cycle costing,
product life cycle costing, life cycle assesment) použitých pro vyhledávání v databázích
vědeckých publikací a ve vyhledávači Google a Google Scholar.
Inspirace a vhled je možné označit za synonyma pojmu, který je s inovacemi často
spojovaný, čímž je invence. Podle Fagerberga (2005, s. 4) je invence „první výskyt
138
nápadu na nový produkt anebo proces“.101 Podle Bessanta (2003, s. 762) je invence
„momentem kreativního vhledu, který jako první otevírá nové možnosti – objevení nové
kombinace, zpozorování nového fenoménu, rozpoznání neuspokojené tržní potřeby.“102
Pokud se vrátíme zpátky k modelům lineárních procesů uvedených v Tab. č. 4, jednou
z prvních, pokud ne přímo první fází je tzv. generování nápadů. Pojem „generování
nápadů“ implikuje cílevědomý a spíše řízený proces, kdy cílem je právě vytvoření
nápadů na inovace. Invence je tedy pojem v určitém smyslu nadřazený anebo širší než
„generování nápadů“ anebo jak uvádí ve svém vymezení inovace Roberts (1988, s. 12),
předpokladem inovace je „…generování nápadů ANEBO invence…“ (velká písmena jsou
vložena autorkou této práce). Mezi inspirací a invencí může být nepatrný rozdíl ve
významu, přestože jde spíše o čistě teoretickou debatu. Inspirace může být čistý nápad,
nicméně pro inovaci jenom inspirace nestačí. Musí být spojena s kreativitou, tedy
určitými znalostmi, zkušenostmi a/nebo dovednostmi (Von Stamm, 2008; Franková,
2011).
Zdrojům nápadů bude věnována další subkapitola, nicméně různých využívání zdrojů
nápadů a problematika invence a generování nápadů je úzce provázána i s inovačním
procesem. To, jaké zdroje a jaké bariéry a hybné síly působí na to, jaké zdroje a do jaké
míry jsou využívány pro získávání inspirace pro produktové inovace, souvisí mimo jiné i
s další skupinou poznatků, které obsahuje teorie řízení inovací. Jde o inovační modely,
které byly částečně již přiblíženy výše. Lineární sekvenční inovační procesy jsou součástí
dvou modelů. V prvním z nich – jde o jednodušší – tzv. technologií tlačený („technology
push“) model - se nápady skutečně generují, a to v rámci formálního výzkumu a vývoje
(často jako již uváděného speciálního útvaru). K formálnímu generování nápadů dochází
i i dalšího z modelů – tzv. poptávkou tlačeného, kdy se nápady generují v marketingu a
výzkum a vývoj se chová reaktivně. Třetí model – tzv. kombinovaný – spojuje oba
přístupy. Výzkum a vývoj a marketing generují nápady v interakci. Tento model již není
přísně lineární s posloupností fází, nýbrž obsahuje již uváděné smyčky. U čtvrtého
modelu – integrovaného – je inovační proces nelineární, procesy probíhají paralelně a
nápady na inovace mohou vznikat na různých místech podniku, v rámci spolupráce
s důležitými dodavateli a zákazníky, ale nikoliv nahodile. Častá je existence speciálních
týmů (projekty). U pátého modelu – systémy integrující a síťový model – jsou nápady
pro inovace generovány podobně jako u předchozího kdekoliv v podniku, ale inovační
úsilí je vysoce integrované nejenom v rámci vztahů jako předchozího modelu, ale i
v rámci joint ventures zacílených na výzkum, kolaborativních výzkumných skupin,
inovace jsou výrazně zákaznicky orientované, dochází také ke strategické integraci
s dodavateli v rámci společného výzkumu a vývoje a výzkum i vývoj se opírá o expertní
systémy, simulační modelování inovací apod. (Von Stamm, 2008).
101
Fagerberg pokračuje v definici odlišením invence od inovace, která je na rozdíl od invence prvním pokusem
provedení neboli realizace invence.
102
Bessant taktéž připomíná výrok Edisona, který řekl, že inovace je 1% inspirace a 99% potu.
139
Z těchto modelů je patrné, že směrem k vyššímu číslu se prostor pro vznik nápadů pro
inovace otevírá – nejdříve ze specifických útvarů směrem k celému podniku a posléze
z podniku směrem k externímu prostředí. Chesbrough zavedl pro tyto praktiky pojem
„otevřená inovace“, kterou charakterizoval těmito slovy: „Otevřená inovace je využití
cílených toků znalosti směrem dovnitř podniku a směrem z podniku s cílem akcelerace
interní inovace a rozšíření trhů pro externí využití inovace.“103 (uvedeno v Von Stamm,
2008, s. 208).
Pro problematiku této habilitační práce může být inspirativní Model štíhlého vývoje
produktu, který vytvořili Yan a Makinde (2009, uvedeno v Yan, 2010, s. 78). Z modelu,
který je uvedený na Obr. č. 29, je patrné, že rámcem vývoje je koncepce neustálého
zlepšování (Kaizen) včetně snižování plýtvání a tedy i nákladů. V modelu je doporučeno
také měření času vynaloženého na jednotlivé aktivity vývoje nového produktu. Model
vychází z tzv. stage-gate modelu, který vytvořil Cooper (2003, uvedeno v Tidd a
Bessant, 2009)104.
Obr. č. 29: Model štíhlého vývoje produktu
Zdroj: Yan, 2010, s. 78
Inovační proces ve službách
Jak bylo výše uvedeno, značná heterogennost služeb vede ke skutečnosti, že inovační
proces u části služeb může být zcela totožný s typickým průběhem inovačního procesu u
průmyslového podniku, zatímco u jiné skupiny služeb může docházet k určitým
rozdílům. Tento závěr se týká také produktových inovací (Nijssen a kol., 2006; Sheehan,
2006). Mezi nejčastěji uváděné charakteristiky inovačního procesu ve službách, které
zastupují příklady rozdílů, patří mimo jiné nižší míra formalizace procesu (Oslo manual,
103
V originálu: „Open innovation is the use of purposive inflows and outflows of knowledge to accelerate
internal innovation, and expand the markets for external use of innovation, respectively:“
104
Cooper považuje vývoj nového produktu za proces, který by měl být do určité míry formalizovaný a pracuje
s individuálními fázemi – stupni, které jsou následovány „bránami“, jež obsahují anebo představují rozhodovací
kritéria, určující, zda se bude v procesu pokračovat dále.
140
2005; Toivonen a Tuominen, 2009), kdy jak k nápadům, tak i dalším fázím včetně
realizace inovace dochází často náhodně, tj. nikoliv jako výsledek cílově orientovaného a
formálního procesu (Sandén, 2007). Gallouj a Weinsten (1997) tyto inovace pojmenovali
jako „ad hoc inovace“ a definovali je jako „řešení určitého problému vzneseného určitým
klientem“ (s. 549). Gallouj později (1998, s. 12) doplnil tuto prakticky 100% míru
kastomizace, kterou je možná i problematické nazvat inovací o rozměr
reprodukovatelnosti, který by měl být zajištěný …“formalizací, tj. kodifikací určitých
prvků takto vytvořené a poskytnuté služby, které by posléze mohly být znovu použité a
mohou napomoci obohatit organizační paměť podniku“. Další charakteristikou typickou
pro inovace ve službách je tzv. „quasi-natural interactivity“ (Gallouj, 2002, s. 150), tj, již
zmiňovaná interakce mezi zákazníkem a tvůrcem inovace, které je méně častá, či spíše
většinou absentující u inovací hmotných produktů a většinou chybějící formálně
existující útvar výzkumu a vývoje, který bývá ale nahrazený projektovými týmy (Gallouj,
2002). Gibbert, Leibold a Probst (2002) se vyjadřují k rozdílu mezi interakcí a transakcí
ve smyslu možnosti získat poznatky, kdy poukazují na interakci, jako lepší způsob. Ve
službách je zřídkavá etapa testování koncepce (přestože i v tomto případě záleží na typu
služby) a zřídkavá je i možnost testovat koncepce anebo inovace před finálním
uvedením na trh na větším vzorku potenciálních zákazníků (Sandén, 2007), což ale na
druhou stranu ani nemusí být potřebné vzhledem k menšímu objemu výstupůu mnoha
podniků služeb. Jak ale tvrdí odborníci, inovační proces ve službách je mnohem méně
prozkoumaný a průběh a obsah některých fází je značně nejasný a neznámý včetně
předpokladů, různých aspektů řízení inovací ve službách, bariér apod. (Magnusson,
2003; Sandén, 2007; Odouri, 2010).
Pine a Gilmore (1998) doporučují do navrhování nové služby zakomponovat komponent
zážitku. Tento komponent sice je v praxi součástí hmotných produktů – zákazníci zcela
určitě mají zážitky spojené s produkty, poznatky, které by se tímto komponentem
v rámci produktových inovací zabývaly ale téměř zcela chybí (kromě velmi zřídka
zmiňovaných metod japonského přístupu k managementu kvality, konkrétně metody
Kansei – metoda převádění pocitů a dojmů, která prozkoumává, jak uživatel používá
produkt a výsledky posléze v rámci inovace vedou k zlepšení produktu (Petiot a Yannou,
2004) a metody Miryokuteki Hinshitsu – která při produktové inovaci zohledňuje
názor, že produkty mají mít i estetickou stránku, která potěší zákazníka (Dale, ed.,
2003).
Miles (2008) sumarizuje a prezentuje výsledky několika průzkumů, které ukazují na
další rozdíly inovačních procesů ve službách, přestože není správné generalizovat je pro
všechny služby. Rozdílná je také i výše rozpočtu na inovace – u služeb je nižší, což
souvisí s velikostí podniku pouze částečně - Frambach a Schillewaert (1999) například
tvrdí, že menší podniky jsou více flexibilní a inovativní, co vede ke zvýšení citlivosti
k novým produktům. Většina služeb také překvapivě využívá méně často dodavatele i
zákazníky a o něco více často konkurenty jako zdroje nápadů pro inovace. Oduori (2010)
zdůrazňuje, že v inovačním procesu služeb se stírá hranice mezi inovací produktu a
inovací procesu a, jak také již bylo uvedeno, i inovací organizační vzhledem k potřebě
141
změnit chování, přístup, znalosti apod. U části služeb je nutné jako součást inovace
produktu inovovat taktéž prostředí, ve kterém je služba vytvářena a/nebo nabízena a
spotřebovávána (Voss a Zomerdijk, 2007). Podle Oslo manuálu (2005) je inovační
proces ve službách procesem „…kontinuálním, který pozůstává ze série inkrementálních
změn v produktech a procesech a jiných metod (Oslo manual, 2005, s. 38).
Sandén (2007) také na základě průzkumu Alama a Perryho (2002) uvádí další typický
aspekt pro velkou část služeb, který je ojedinělý v inovačním procesu hmotných
produktů a kterých taktéž vyplývá i bezprostřední interakce mezi zákazníkem a tvůrcem
a poskytovatele služby. Tento aspekt, detailizovaný dále, zároveň představuje ještě jiný
rozdíl v inovačním procesu hmotného produktu a služby, kterým je čas vývoje nového
produktu. Inovace ve službách může být prováděna v podstatě v průběhu tvorby a
dodávání služby (tj. výše uvedena ad hoc inovace). Nutné je ale uvést, že tento způsob
nelze uplatnit vždy a u každé služby. Jednou z podmínek je totiž připravenost vstupů,
které by vcházely do inovovaného produktu.
Zákazník tedy spoluvytváří novou službu poskytováním vstupů, jako jsou: vyjadřováním
či uváděním svých potřeb, problémů, ale i řešení, kritikou stávajících služeb,
identifikováním mezer na trhu, poskytováním seznamu atributů služeb, zmiňováním
kritérií přijímání nové služby, ukazováním preferencí, společným vývojem a
hodnocením některých kroků v tzv. „blueprintech“ služby, navrhováním zlepšení
prostřednictvím identifikace bodů selhání apod. (Sandén, 2007, s. 18). Zákazník ve
službách je tedy stěžejním zdrojem nápadů pro inovace, přestože, jak bylo uvedeno výše,
ne vždy je tato role prokázána výzkumem a ne vždy tomu tak musí být u různých
podniků služeb.
3.5 Zdroje nápadů pro produktové inovace
Součástí ústředního tématu habilitační práce je otázka zdroje nápadů pro produktové
inovace. Vedle zákazníka, kterému bude pozornost věnována dále, může být tímto
zdrojem – jak přímo uvádí Bessant a Tidd – cokoliv, resp. nápad či inspirace „může
přicházet odkudkoliv“ (2007, s. 408).
Barbieri a Teixeira Álvares (2004) v souvislosti s akademickou diskusí ohledně zdrojů
nápadů zmiňují a na závěrech vybraných empirických výzkumů ukazují, že značná část
této diskuse se týká tématu nazvaného „science push x demand pull“, tj. zda je většina
zdrojů nápadů tlačena vědou, resp. výzkumem anebo naopak spíše tažena poptávkou.
V reálné praxi by se tato diskuse mohla zdát nesmyslnou, vztahuje se ovšem i k tomu, jak
moc uzavřený anebo otevřený je management vůči prostředí, což bylo patrné i z modelů
inovačních procesů uváděných v předchozí subkapitole. Znamená to tedy, že stále
existují podniky, kdy produktová inovace vzniká víceméně pouze jako výstup
z výzkumného procesu jednoho útvaru bez ohledu na poptávku, jde ale většinou o
základní výzkum, kdy takto zacílení pracovníci výzkumu mohou anticipovat budoucí
poptávku. Naopak inovací, které vznikají pouze na základě poptávky, bude více. Navíc,
„tažena poptávkou“ nemusí znamenat absenci formálního výzkumu a vývoje, ale pouze
to, že určitá iniciace i invence mohla vzniknout na základě poptávky.
142
„Science push“ může být vnímáno jako synonymum „technology push“ (tak, jak vnímáno
v inovačních modelech, viz subkap. 3.4). „Technology push“ ale může mít i jiný a s širším
interním a také externím prostředím a s částí trhu propojený význam, kdy „tlačeno
technologií“ z interního prostředí podniku může znamenat dopad procesní, resp.
technologické inovace, která vyžaduje anebo nabízí možnost produktové inovace.
Z externího prostředí může jít o rozšíření technologických inovací, které sebou přináší
možnost produkovat inovace produktů. Tento pohled má ale blízko k inovacím taženým
poptávkou, které jsou součástí inovací tažených trhem („market pull“)(Sandén, 2007)105.
V případě inovací tažených trhem se ale existující poznatky týkají pouze zákazníka,
možnost působení dalších potenciálních tržních subjektů (například dodavatel,
distributor aj.) jako těch, jež by mohly stát za tažením produktové inovace, není doposud
prozkoumána.
Vícero teoretických prací se věnuje zdrojům nápadů pro (produktové) inovace,
zohledňující různé faktory, které jsou potom reflektovány i v šíři zdrojů. Barbieri a kol.
(2008) například seskupují zdroje v závislosti na příslušnosti do jedné ze dvou
základních příčin vzniku. Jednu zastupují problémy, potřeby a příležitosti vztažené
k produkci a komercionalizaci produktů, druhou příležitosti vzniklé rozšířením
znalostí jak v podniku, tak obecně. Jak upozorňují Varis a Littunen (2010), zdroje inovací
mohou být různé v závislosti na typu inovace.
Výše v textu byl zmíněn trychtýř vývoje, kterého nejširší část představuje právě fázi
sbírání a generování nápadů. Podstata této fáze spočívá ve velkém množství nápadů,
které vchází do trychtýře (Barbieri a kol., 2008). Jde jak o přirozený proces (související
s inovativností podniku a otevřeností vůči okolí – tj. ve smyslu „otevřené inovace, viz
Obr. č. 30), tak o cílevědomý proces, kdy ještě před touto fází probíhá víceméně formální
zkoumání (mapování, analýzy, resp. „scanning) různých součástí prostředí, v rámci
kterého jsou vyhledávány příležitosti pro inovace. Podle Flynna a kol. (2003) ovšem
ještě před touto fází je potřebné strategické nasměrování podniku. Jinými slovy, podle
Flynna a kol. (2003) subproces získávání nápadů pro inovace (ovšem nejenom
produktové106) pozůstává ze čtyř dílčích fází: strategické nasměrování podniku,
mapování prostředí, identifikace příležitostí a generování nápadů). Generované nápady
mohou mít charakter reaktivní (viz výše uvedené řešení problémů) anebo proaktivní
(využívání příležitostí). Pokud se ale vrátíme k množství nápadů, pozitiva plynoucí
z existence vícero zdrojů jsou jasná. Zvýší se tak možnost objevit nebo zjistit něco
užitečného a nového, které sice nemusí být využito pro inovaci (ihned anebo po nějakém
čase), zcela jistě ale napomáhá k rozvoji znalostního potenciálu a absorpční kapacity
podniku (Zahra a George, 2002; Mol a Birkinshaw, 2008) a tedy rozvíjí nebo podporuje
105
Von Hippel (1977), který jako jeden z prvních rozpracoval poznatky role zákazníka - uživatele, v inovacích
pracuje s dalšími podobnými pojmy – „manufacturer-active paradigm“ a „customer-active“ paradigm, kdy
v prvním případě neodmítá práci s informacemi od zákazníka při navrhování designu nového produktu, ale roli
zákazníka popisuje jako: „In the manufacturer-active paradigm, the role of the customer is essentially that of
respondent - "speaking only when spoken to".(s. 3)
106
U Flynna a kol. jde konkrétně o organizační inovace, nicméně některé myšlenky jsou platné pro jakýkoliv typ
inovací.
143
základ pro kreativitu. Jde vlastně o kombinování komplementárních zdrojů, resp.
rekombinaci zdrojů a poznatků z nich (Leiponen a Helfat, 2010), viz subkap. 3.1. Na
možnost využívání více zdrojů odkazuje i Oslo manuál (2005, s. 36).
Obr. č. 30: Model otevřené inovace
Zdroj: Tidd a Bessant, 2009, s. 256 (autory přejato z Chesbrough, 2000)
Flynn a kol. (2003, s. 429) taktéž – na základě práce Austera a Choo (1993) – prezentují
několik zdrojů nápadů pro inovace, které se přímo i nepřímo dotýkají vzniku zpětných
toků:
- informace od a o zákazníkovi - poptávka po produktech, stávající a potenciální
kapacita trhu, preference uživatelů a problémy;
- informace o (v některých případech i od) konkurenci – produkty, strategie a
schopnosti;
- informace o odvětví a oboru – v tomto případě Flynn a kol. neuvádí příklady
vhodné pro inovace ze zpětných toků. Implicitně zde může patřit směřování vývoje
v odvětví ve smyslu inovací;
- technologie a procesy – tj. vývoj produkčních technik, metod a materiálů;
- specifické ekonomické klima – například náklady na suroviny a další vstupy a
dostupnost dovedností a zkušeností;
- regulační faktory – například legislativa a jiný typ regulace týkající se požadavků na
kvalitu, standardy a specifikaci produktů;
- socio-kulturní faktory – ukazující jak na posuny v poptávce a potřebách po nových
produktech, tak i posuny v dostupnosti pracovníků s potřebnými dovednostmi a
znalostmi.
Tidd a Bessant (2009) rozvádí 11 různých typů zdrojů (viz Obr. č. 31), které svým
charakterem doplňují předchozí výčet. Zákazníky rozšiřují na uživatele (k tomuto více
dále v textu) a pracují i s takovými zdroji, resp. situacemi jako zdroji, jako je náhoda,
systémový šok, objevy z vědeckých výzkumů, rekombinace inovací (ve smyslu
transferu již existujících inovací v jedné oblasti do oblasti druhé, tedy posun kontextu a
pozorování jiných (jako imitace anebo adaptace).
144
Obr. č. 31: Zdroje nápadů pro inovace
Zdroj: Tidd a Bessant, 2009, s. 230
Zdrojům nápadů pro inovace se věnuje taktéž Drucker (2002) a rozvádí sedm typů
zdrojů, z nichž některé (změny odvětví a tržní změny, demografické změny, změny ve
vnímání – například funkčnosti, použitelnosti, významu, možností apod. – produktů,
potřeby procesní – například zrychlit nebo zefektivnit proces a nové znalosti již byly
uvedeny v předchozím textu. Mezi sedmi typy zdrojů ale Drucker popisuje taktéž
neočekávané události, resp. výskyt (kam lze zařadit mnohé ze zpětných toků, zejména
zpětných toků produktů) v podobě neočekávaných úspěchů – což je případ náhody, viz
Tidd a Bessant (2009) výše - a selhání a nesoulad, rozpor, neshodu („incongruity“),
které charakterizuje mimo jiné jako rozpor mezi očekáváním a výsledky nebo
předpokladem a realitou (s. 4).
V souvislosti s projekty, které mají vést ke zvyšování kvality Juran (v Juran a kol., eds.,
1998, oddíl 5) vymezuje několik tzv. zdrojů nominací („sources of nominations“), které
mohou pocházet z celého podniku i mimo něho. Mezi těmito zdroji uvádí:
a) formální datové systémy (zprávy o výkonech/chování produktů, stížnosti
zákazníků, reklamace, zpětné toky produktů, účetní výkazy týkající se nákladů na
záruční opravy, řešení reklamací a na interní náklady na nedostatečnou kvalitu,
atd.);
b) speciální studie (průzkumy zákazníků, zaměstnanců, audity, hodnocení,
konkurenční benchmarking, atd.);
c) reakce zákazníků jako výsledek nespokojenosti s produktem;
d) zprávy z terénu (návštěvy u zákazníků, dodavatelů a jiných, aktivit konkurentů,
příběhy publikované v médiích, které zveřejnují obchodníci, pracovníci
zákaznických služeb, technického servisu apod.);
145
e) dopad kvality na společnost – v tomto případě myslí legislativní a další
regulační opatření – lze doplnit, že může jít také o dopad společnosti na kvalitu;
f) manažerská hierarchie (rada kvality, manažeři, kontroloři, profesní specialisté
a projektové týmy);
g) zaměstnanci/pracovníci (prostřednictvím neformálních nápadů
prezentovaných vedoucím a formálním návrhů, nápadům kroužků kvality atd.
h) ze spolupráce mezi dodavateli a zákazníky zacílené na zlepšení produktů.
Filippetti (2011) se ve svém článku věnuje designu jako opomíjenému zdroji nápadů pro
produktové inovace. Design chápe jako aktivitu, proces navrhování produktů. Jde o
pravděpodobně první příklad zkoumání tohoto aspektu, jak Filippetti uvádí.
K výzkumům spokojenosti zákazníků a podobně zaměřeným zjišťováním, například také
ohledně potřeb a přání ve směru k produktovým inovacím, konkrétně k tomu, jak se
většinou v praxi realizují, se ale kriticky vyjadřují Prahalad a Ramaswamy (2000). Roli
zákazníků označují za pasivní.
Barbieri a Teixeira Álvares (2004) věnují pozornost návrhům zaměstnanců, resp.
systému návrhů a porovnávají japonský (spojený s myšlenkou neustálého zlepšování a
zapojení všech zaměstnanců, který generuje mnoho nápadů vedoucích jak k malým
zlepšením, tak k radikálním inovacím) a západní přístup k návrhům (zacílený na
stimulaci generování málo nápadů, zato ale s výrazně vyšší hodnotou, kterou sebou
implementace návrhu na zlepšení po zavedení inovace přináší). Ve svém dalším článku
Barbieri a kol. (2008) uvádějí, že návrhy zaměstnanců107 byly v minulosti podnicích
často využívané, v posledních letech došlo ale k utlumení zájmu, který začíná opětovně
narůstat v souvislosti s hledáním nových a znovuobjevováním existujících přístupů
k zajištění konkurenceschopnosti a také s růstem zájmu a poznatků vztaženým ke
znalostnímu managementu.
U zaměstnanců jako zdroje nápadů pro inovace je vhodné zmínit ještě dva faktory.
Jedním je význam tzv. „front-line“ pracovníků, tj. pracovníků, kteří jsou v přímém styku
se zákazníky (může jít ale i o přímý styk s distributory, tedy se zákazníky v širším
smyslu). Tito zaměstnanců by měli být stimulováni, motivováni a vhodně řízeni tak, aby
přinášeli potřebné a důležité informace pro produktové inovace, jelikož jsou těmi, kteří
řeší problémy a požadavky zákazníků v rámci často intenzivní, ale zejména již
zmiňované přímé komunikace (Van de Ven, 1986; (Sanchez-Hernandez a Miranda,
2011).
Schilling a Werr (2009) v souvislosti s touto skutečností odkazují na výsledky průzkumu
Björlina, Lindéna a Sandéna (2004), v rámci kterého byl zjištěný pozitivní dopad informací
získaných od poskytovatelů záručních oprav pro podporu vývoje nové služby. Tento způsob
získávání informací je tedy častý a možný ve službách (jak bylo již uvedeno), i v B2B
vztazích, jejich míra využití a bariéry celkově, případně v různých odvětvích, sektorech
107
V případě českého prostředí lze pro tento zdroj inovací využít zauívaný pojem „zlepšovací návrhy“
146
ale nejsou dostatečně prozkoumány, což má jak teoretické, tak praktické manažerské
implikace. Význam interakce zároveň snižuje problém obtížnosti získání informací od
zákazníků, jak bude ještě uvedeno dále. Samozřejmě, přímá interakce s uživateli není
vždy možná, na druhou stranu, přímost lze do určité míry substituovat prostředky
informačních a komunikačních technologií. Ještě jeden pozitivní aspekt má tento způsob
získávání vhledu. Jak uvádí Van de Ven (1986), lidé a „jejich organizace“ spíše preferují a
spoléhají se na stávající osvědčené praktiky a ne vždy si uvědomují, že je potřebná
změna. Určitá přímá expozitura vůči problémům, které většinou vyžadují jako řešení
právě změnu, je potom velmi přínosná.
Druhým faktorem je otázka organizace inovačních procesů a propojení zaměstnanců
napříč podnikem, nejlépe formálním způsobem. Jde také i další možnost rozšiřování
znalostí a odstraňování interní, resp. až útvarové anebo individuální myopie (Schilling a
Werr, 2009).
Podobné zdroje jako Juran (viz výše) charakterizují taktéž Lehmann a Winer (2005, s.
263 a 264). Z jejich publikace jako doplnění již uvedeného lze uvést: změnu
v hodnotových řetězcích, „nezákazníci“, dodavatelé jako takoví (tj. nejenom
v rámci spolupráce), externí výzkum a distribuční kanál (tj. distributoři a další
členové distribučního kanálu). Na význam partnerů v dodavatelském řetězci jako
zdroje cenných nápadů pro produktové inovace upozorňují i Bigliardi a Dormio (2009).
Tidd a Bessant, 2009 (mimo jiných autorů) věnují značnou pozornost potřebám108 a
uživatelům jako zdrojům nápadů. Podle jejich názoru jsou potřebami tažené inovace
důležité zejména ve fázi zralosti trhů, kdy dochází ke zvýšené potřebě diferenciace.
Ovšem upozorňují, že potřeby jako zdroje nápadů pro inovace, je vhodné zkoumat i
v interním prostředí podniku, kdy – jak uvádí – „…skřípějící kola („squeaking wheels“) a
jiné zdroje frustrace poskytují bohaté signály pro změnu“ (s. 234) a přímo odkazují na
neustálé zlepšování a Kaizen a štíhlé myšlení, které lze také považovat za zdroje nápadů
pro inovace. Ohledně potřeb tržních zdůrazňují význam zjišťování a porozumění
chování uživatelů produktů ve smyslu, co uživatelé aktuálně dělají a jak skutečně
používají produkty a služby.
Ačkoliv se uživatelé jako zdroje nápadů pro inovace často chápou pouze jako koneční
zákazníci, mimo jiné například z pojetí Tidda a Bessanta vyplývá, že je potřebné je
chápat jako v kontextu vnímání zákazníka dle Juranovy koncepce tří rolí (viz. subkap.
2.1.1). Další autory, kteří v empirických výzkumech ukázali na význam tzv. „in-house“
uživatelů, jsou uvedeni například v Oliveira a Von Hippel, 2009. Von Hippel (1991)
taktéž upozorňuje na neopomíjení „cizích“ uživatelů, tj. uživatelů produktů konkurentů,
v jiných odvětvích apod. U uživatelů jde zejména o tzv. „lead-users“, tedy o klíčové,
hlavní uživatele, kteří produktu rozumí a jejich názory mohou napomoci produkt zlepšit
(von Hippel, 1986; Oliveira a von Hippel, 2009), se kterými by podniky měly
spolupracovat (Sandén, 2007). U zákazníků/uživatelů, kteří jsou pro podnik víceméně
neznámí, je jinak velmi obtížné získat relevantní informace, použitelné pro produktové
108
Viz také Vlček, 2011.
147
inovace. Von Hippel (1994) v tomto případě pracuje s pojmem „sticky information“ (tj.
„lepící, lepkavá“ informace), protože potřebné informace patří mezi tacitní znalosti a
nemohou být jednoduše vyjádřené explicitně. Tato skutečnost může představovat
značný problém pro zpětnou vazbu u zpětných toků, jak bylo uvedeno v subkap. 1.8.
Získávání informací ohledně zpětných toků je pro mnohé podniky obtížnější vzhledem
k fragmentaci distribučních procesů dodávání v rámci dopředných toků a fragmentaci
procesů samotných zpětných toků (Evans, 2013). Přímý kontakt se zákazníkem, který
patří mezi významné zdroje inovací, je tak minimalizovaný, přestože tuto mezeru lze do
určité míry vyplnit pomocí různých nástrojů komunikace, které umožňují zejména
informační a komunikační technologie včetně internetu (viz subkap. 1.8).
Výše uvedené zdroje lze shrnout do dvou základních skupin – zdroje interní (kdokoliv
uvnitř podniku a dále existující know-how, vzdělávací akce pro zaměstnance, specifická
organizace práce, např. job rotation, organizované, tj. formální komunikační toky
v podniku i neformální komunikace) a zdroje externí (již zmiňovaní zákazníci,
dodavatelé, konkurenti, partneři, jiné nekonkurující podniky v odvětví i mimo odvětví,
výzkumné organizace, síly makroprostředí, média), a také i například veletrhy, výstavy,
univerzity, komunita, technologická nebo inovační centra a jim podobné instituce apod.
(Mol a Birkinshaw, 2008; Varis a Littunen, 2010). Pro inspiraci může být využitý i
přehled zdrojů – již uváděných, ale i těch, které nebyly explicitně zmíněny – v obr. č. 32.
Obr. č. 32: Zdroje nápadů pro inovace
Zdroj: Tomek a Vávrová, 2009, s. 91
148
V souvislosti s problematikou zpětných toků tak lze uvést detailněji i další zdroje, tedy
v podstatě vše, co spadá pod zpětné toky (viz kap. 1, kde byly uvedeny stávající
teoretické poznatky, propojující zpětné toky a produktové inovace, kterých je zatím
k dispozici velmi málo).
Externí zdroje souvisí s tzv. tržní orientací podniku (mj. Kohli a Jaworski, 1990; Narver a
Slater, 1990), u které například Joshi a Sharma (2004) tvrdí, že představuje zásadní
předpoklad pro vývoj nových produktů. Jiménez-Jimenez a kol. (2008) ale na základě
svého empirického průzkumu zjemnili toto tvrzení (ovšem v případě radikálních
inovací). Zjistili, že tržní orientace pomáhá podniku adaptovat se na potřeby trhu, ale je
to učení se, které jednak vede k proaktivnímu chování podniků a podporuje radikální
inovace produktů.
149
4. Koncepční a teoretický rámec řešené problematiky
Literární rešerše uvedena v předchozích kapitolách práce naznačuje, že problematika
využívání zpětných toků jako inspirace pro produktové inovace, navíc s neopomíjením
role managementu kvality jak pro řízení zpětných toků, tak pro jejich eliminaci či
alespoň redukci a role managementu kvality pro produktové inovace, není jednoduchým
úkolem. Pravděpodobně i tato skutečnost má za důsledek značnou míru neúspěchů
nových produktů na trhu a neustále rostoucí objem zpětných toků, jak bylo také
uvedeno v předchozím textu.
Mezi cíle této práce patří mimo jiné i nalezení styčných míst několika, v reálné
podnikové praxi méně nebo více integrovaných oblastí managementu, v teorii ovšem
oblastí výrazně méně propojených, přes zdánlivé pokrytí velké části zkoumaných témat
dané problematiky teorií provozního managementu. Jak již také bylo uvedeno, tato
práce má explorativně-deskriptivní charakter, tj. popsat stávající stav poznatků a
empirie, zjistit mezery a naznačit další směry zkoumání, které by mohly napomoci
zjištěné mezery zaplnit. Jako každá vědecká práce, má i tato určitá omezení, dané mimo
jiné i kapacitou rozsahu (jednou z podmínek je, aby se v práci potenciální čtenář
„neztratil“). Druhým limitem majícím dopad na obsah, je empirický výzkum, jenž tvoří
součást práce. I jeho cíle – v souladu s cíli práce – představují určité ohraničení obsahu
práce. Text předchozích kapitol tedy nepostihuje do detailů všechny oblasti života
podniků při tvorbě nových produktů ve fázi získávání nápadů pro produktové inovace
ze zpětných toků. Nezahrnuje ani všechny teoretické poznatky. Nicméně, kam je
potřebné zaměřit další pozornost, v textu uvedeno je.
Explorativní charakter práce, kterému bude věnován také text v následující metodické
kapitole, zároveň znamená to, co již bylo také naznačeno, čímž je, že tato práce by mohla
posloužit jako určitý základ pro další výzkum. Z tohoto a několika dalších důvodů je
vhodné věnovat se na tomto místě koncepčnímu a teoretickému rámci jak této práce,
tak i budoucímu směřování. Účelem koncepčního a teoretického rámce je ukázat, které
poznatky z jakých teorií se týkají zkoumaného problému a zároveň naznačují i
ohraničení náhledu autorky na potřebu a možnosti zkoumání a implikace pro praktické
využití. Ohraničení náhledu v případě koncepčního a teoretického rámce obecně a tedy i
v případě této práce není pevně dané – dalším poznáním lze náhled rozšířit, či podle
konkrétní potřeby pro určitý účel zúžit (ve smyslu použít část rámce aniž by část byla
vytržena z celého kontextu), část případně i zcela vyloučit anebo naopak přidat novu
oblast na základě nových zjištění (Khorakian, 2011; Maxwell, 2013). Rámec také
ukazuje, co je nebo bude či měly by být v budoucnosti zahrnuto do výzkumu a může také
naznačit (implicitně), jak bude výzkum prováděný (Williams, 2007). Maxwell (2013)
v této souvislosti upozorňuje, že koncepční a teoretický rámec není výzkumným
designem jako takovým, nýbrž vystupuje jako rámec a základ pro výzkumný design,
který z rámce bude vycházet.
V této práci je koncepční a teoretický rámec využitý jak pro deduktivní, tak induktivní
přístup. V případě dedukce tak rámec, resp. část obsahu začleněna do rámce, slouží pro
150
formulování hypotéz testovaných v empirickém průzkumu (Saunders, Lewis a Thornhill,
2007). V případě indukce je účelem rámce ukázat na potřebná, ale opomíjená spojení poznatků a
mezery poznání – jinými slovy rámec může napomoci při budování teorie (Maxwell, 2013).
Z teorií a teoretických poznatků relevantních pro řešený problém jsou do rámce
zahrnuty stěžejní koncepty v určité struktuře v podobě mapy znázorňující potřebné
souvislosti (Sinclair, 2007) zahrnujíc výchozí výzkumnou otázku nebo zkoumaný
fenomén (Williams, 2007) se vztahy – existujícími nebo potenciálními – k „širším
teoretickým konstruktům a politické diskusi“ (Rossman a Rallis, 2012, s. 123), kterou je
míněna jak diskuze mezi teoretiky z různých oborů, tak mezi praktiky, které cílem je
napomoci řešit problém (Sinclair, 2007). Rámec taktéž vyjadřuje, které myšlenky a do
určité míry i proč a jak jsou právě tyto myšlenky významné pro zkoumaný problém a
jeho řešení a to i vzhledem k výběru právě těchto myšlenek či poznatků z řady jiných
4.1 Konceptualizace předpokladů využití zpětných toků pro produktové inovace –
teoretická východiska
Vytvoření koncepčního a teoretického rámce pro zkoumanou problematiku využívání
zpětných toků jako zpětné vazby v podobě inspirace pro produktové inovace muselo
reflektovat multidimenzionalitu tohoto tématu. Vybrat několik málo relativně úzkých
teoretických přístupů by znamenalo ignorování četných souvislostí a vazeb na další
významné faktory obsažené v dalších teoriích. Na základě analýzy stávajících poznatků
prezentovaných v předchozích kapitolách autorka považuje několik teorií za základní
pilíře. Jde zejména o teorie zaměřené na zdroje a kompetence (resp. další související
faktory) podniků. Teorie patřící do této skupiny nabízí bohatý zdroj pojmů, metod,
technik, nástrojů pro jejich řízení, který lze využít pro řešené téma. Navíc představují
epistemologickou základnu a pojítko k dalším teoriím potřebným pro téma, kam patří:
a) teorie strategického managementu (směřování do budoucnosti a využívání
příležitostí a řešení hrozeb); b) teorie hodnotového a dodavatelského řetězce, jež by
bylo možné spojit do jedné skupiny (pomáhají při pochopení různých souvislostí a
v procesu tvorby hodnoty – pro zákazníka, podnik a další interní a externí
stakeholdery); c) teorie marketingu, zejména ta část z nich, která se zabývá hodnotami,
potřebami a přáními zákazníků; d) teorie informací (ty, které se apriori zabývají
primárním účelem informací a tedy i zpětnou vazbou, ať se již týkají zpětné vazby
obecněji anebo specificky zaměřené na prostředky informačních a komunikačních
technologií, resp. dalších médií pro zachytávání a přenos informací pro řízení), e) teorie
managementu kvality (zejména ty, jež se týkají produkce nulových vad a nulového
odpadu a neustálého zlepšování); f) teorie řízení výkonnosti vzhledem k poznatkům
nutným pro existenci a udržitelnou konkurenceschopnost podniku, jako i udržitelnost
nad rámec hranic podniku a nutným pro řízení produktových i jiných inovací a řízení
zpětných toků a nakonec samotné g) teorie řízení inovací – v kontextu této práce
zejména ty, věnující se inovacím produktů.
151
Koncepční a teoretický rámec, znázorněný na obr. č. 33 vychází také z modelů SCOR a
GSCF (adaptovaného i pro služby) tedy modelů zacílených na řízení dodavatelských
řetězců.
Obr. č. 33: Koncepční a teoretický rámec předpokladů využívání zpětných toků
jako zpětné vazby pro produktové inovace
Informační tok včetně zpětné vazby
HODNOTOVÝ ŘETĚZEC (interní i externí)
produkt
dodavatel zákazník spotřebitel dodavatel zákazník
ZT ZT ZT ZT ZT
Zpětné toky
produktové
inovace
hybné
síly a
bariéry
externího
prostředí
Strategický management a management udržitelnosti
Řízení vztahů se zákazníky
Řízení služeb pro zákazníky
Řízení poptávky
Řízení produkce hodnoty a management vstupů
Řízení vztahů se zákazníky
Management zdrojů
Management výkonnosti
Management kvality
Řízení inovací a vývoje a komercionalizace produktů
Logistický a Supply Chain management
Řízení dodání objednávky/produktu
Řízení zpětných toků
Zdroj
nápadů
pro
produk-
tové
inovace
redukce, minimalizace ZT
Teorie
orientované
na zdroje a
kompetence
podniků
(viz. subkap.
1.6)
Teorie
hodnotového
řetězce a
dodavatelského
řetězce
(viz např.
subkap. 1.5 a
zdroj: Klapalová,
2011)
Teorie
marketingu
související
s poznáváním
potřeb, přání,
hodnot
(napříč
textem)
Teorie managementu
kvality
(viz. kap. 2)
Teorie informací
a zpětné vazby
(viz. subkap.
1.8)
Teorie
strategic.
managementu
(viz subkap.
1.7)
Teorie
řízení
výkonnosti
(viz subkap.
1.9)
Teorie
řízení
inovací
(viz. kap.
3)
152
5. Metodika zpracování práce
5.1 Úvod k metodice a design výzkumu
Jak bylo uvedeno v Úvodu, cílem práce, který lze označit za rámcový, je získat poznatky o
vybraných aspektech řízení a chování podniků v případě využívání zpětných toků pro
tvorbu nových produktů (produktové inovace) se zohledněním implementace
vybraných prvků managementu kvality. Metodika, která vedla ke splnění tohoto cíle,
reflektovala výchozí situaci, kterou je značná roztříštěnost poznatků v rámci velmi málo
nebo lépe řečeno téměř vůbec neprovázaných tří skupin teorií včetně podobné situace
týkající se ojedinělé existence analyzovaných a zaznamenaných empirických zkušeností
podnikové praxe, jež by byly nabídnuty v ucelenější podobě jako výstup vědeckého
bádání. Cílem práce bylo – v souladu s typologií účelů nebo cílů výzkumu, kterou navrhli
Newman a kol. (2003): a) přispět k poznatkové bázi, b) porozumět komplexnímu
fenoménu, c) generovat nové myšlenky. Z devíti cílů, které jsou součástí typologie, je
v práci zahrnuta taktéž možnost testování nových myšlenek, zkoumání minulosti, která
může pomoci zjistit mimo jiné kauzalitu se současností, případně i měřit změnu
(například v podobě měřítek výkonnosti).109
Práce má charakter explorativně-deskriptivní a částečně taktéž explanační neboli
explanatorní (Johnson a Christensen, 2004). Pro metodiku tedy bylo potřebné opřít se o
výhody tzv. smíšeného výzkumu, tj. aplikaci kombinovaného přístupu pro zkoumání
dané problematiky. Jak uvádí Hussein (2009), v praxi se používá vícero označení pro
výzkum, v rámci kterého se určitým způsobem využívá vícero metod, jedním z označení
je taktéž tzv. triangulace. V čem nejsou akademici jednotní, je objekt takovéhoto
výzkumu, kterým může být podle některých jedna konkrétní studie (např. Collis a
Hussey, 2003), přičemž studií se v tomto úzkém pojetí myslí jedna studie v konkrétním
čase, naopak podle jiných je objekt chápaný šířeji. Například podle Milese a Hubermana
(1994) jde o výzkumný problém, podle Jicka (1979, uvedeno v Hussein, 2009) o stejný
fenomén (neboli jev), podle Brymana (2004) o jednu výzkumnou otázku apod.110.
Účelem a smyslem smíšeného výzkumu je odstranit mezery, ke kterým dochází
v důsledku omezení použití pouze jedné metody, přístupu apod. při zkoumání problému.
Smíšený výzkum umožňuje zkoumat problém z různých perspektiv a seskupit řadu
náhledů, které mohou vést k novému anebo alternativnímu, případně doplňujícímu
vysvětlení zkoumaného problému (Miles a Huberman, 2004).
U smíšeného výzkumu většinou dochází k míchání metod, které lze zařadit mezi tzv.
kvantitativní a metod, které se zařazují mezi kvalitativní, a to v souladu s uvedeným
důvodem existence smíšeného výzkumu (Creswell, 2003). U kvantitativního výzkumu se
vychází z teorie, která představuje určité obecné tvrzení, mající“ potenciál vysvětlit
109
Newman a kol. mezi cíle zařadili i predikování, dopad výzkumu v oblasti osobní, společenské, institucionální
a organizační a informování těch, kteří mají zájem (lze je nazvat stakeholdery). Tyto cíle ale primárně do práce
zařazeny nebyly, přestože lze s nimi počítat v budoucnu.
110
autoři se nevyjadřují k rozsahu, obsahu, časovému omezení atd., které by nějakým způsobem zužovalo jejich
pojetí podstaty smíšeného výzkumu.
153
vztahy v reálném světě“ (Hendl, 2008, s. 44). Pomocí dedukce na základě rešerše
stávajících poznatků se vyjádří očekávání určitých vztahů mezi proměnými (hypotéza) a
využívají se spíše formalizované nebo strukturované otázky (neboli uzavřené, tj.
s předurčenými odpověďmi). Výzkum by měl vést k získání závěrů o platnosti hypotéz a
vztažením výsledků k teorii, která sloužila jako odrazový můstek, je provedena
verifikace (Hendl, 2008, s. 44). Naopak u kvalitativního výzkumu výzkumník vyhledává a
analyzuje jakékoliv informace, které přispívají k osvětlení výzkumných otázek, provádí
deduktivní a induktivní závěry (Hendl, 2008, s. 48). Hendl prezentuje také vymezení
kvalitativního výzkumu v literatuře, mezi které patří také to, že hlavním úkolem tohoto
výzkumu je „objasnit, jak se lidé v daném prostředí a situaci dobírají pochopení toho, co se
děje, proč jednají určitým způsobem a jak organizují své všednodenní aktivity a interakce“
(s. 50).
Kvantitativní výzkumné metody se častěji týkají deskriptivního a kauzálního
výzkumného designu, ale jak uvádí Hair, Bush a Ortinau (2006, s. 172), lze ho spojit také
s explorativním designem. Výše bylo uvedeno, že průzkum má částečně taktéž charakter
explanační. Kent (2007, s. 18 a kap. 14) vysvětluje často nesprávné pojímání
explanačního a kauzálního výzkumu jako synonyma. Kauzální je podle něho pouze
součást mnohem širšího explanačního výzkumu. Kauzální znamená zjistit anebo najít
příčinu, ale neznamená zjistit důvody vedoucí k příčině (Kent, 2007, s. 14).
Explorativní charakter práce vyplývá z již zmiňované absence ucelenější a
kompaktnější oblasti poznatků, které by bylo možné vymezit jako průsečík „styčných
ploch“ uvedených tří oblastí. Explorace znamená aplikovat metodu, resp. metody
indukce, jež umožňují prozkoumat „…koncept, konstrukt, fenomén anebo situaci…“
(Onwuegbuzie a Leech, 2006, s. 479). Explorativní výzkum napomáhá získat úvodní
vhled do výzkumného problému zejména v případě neznámých nebo málo či
nedostatečně prozkoumaných oblastí zájmu a jeho výstupy mohou sloužit jako iniciace
dalšího výzkumu, mimo jiné také určením priorit (Parasuraman, Grewal a Krishnan,
2007; Malhotra, 2010). Malhotra zařazuje mezi explorativní výzkum také rešerši
literatury, jednak pro vymezení konstruktů a jejich charakteristik a jednak pro
identifikaci klíčových proměnných. Explorativní výzkum může následovat po
deskriptivním anebo explanačním výzkumu, a to tím, že se snaží odpovědět na nové
otázky vyplývající z těchto výzkumů anebo napomáhá interpretovat zjištěné, ale obtížně
interpretovatelné výsledky z těchto výzkumů. Napomáhá tedy k lepšímu pochopení
zjištění. Také kvantitativní dotazování může obsahovat otevřené otázky explorativního
charakteru (Malhotra, 2010). Pomocí kvalitativních dat u kvantitativního dotazování
(případně i jiných metod v rámci kvantitativního výzkumu) lze získat rámcové nebo
kontextuální vysvětlení zkoumané situace. Prostřednictvím deskriptivního výzkumu
lze získat určité specifické charakteristiky – kdo, co, kde, kdy a jak – u cílové populace,
identifikovat významné vztahy, zjistit rozdíly a verifikovat validitu vztahů mezi
zkoumanými fenomény, případně i identifikovat skryté vzorce, zejména pokud se bere
do úvahy působení více proměnných (Hair, Bush a Ortinau, 2006). Explorace je ale
využita taktéž v deskripci, konkrétně pro vysvětlení vztahu mezi dvěma či více
154
proměnnými nebo jevy (Williams, 2007). Příklad skrytých vzorců potom vede zpětně
k výše uvedené následnosti explorativního výzkumu. Explanace představuje vytváření
nebo budování teorie za účelem objasnění vztahů, souvislostí, a pokud je to cílem, také
určení důvodů vysvětlujících zjištěný, resp. daný stav či situaci (Onwuegbuzie a Leech,
2006).
Onwuegbuzie a Leech (2006) sumarizují charakter, cíle a víceméně i výhody, resp. i
nevýhody smíšeného výzkumu. Podle nich tak kvalitativní výzkum může podpořit
výzkum kvantitativní a naopak, zkoumání pomocí jiných metod může doplňovat výstupy
existující studie, právě tak jako různé metody a metodické přístupy mohou zodpovědět
na odlišné výzkumné otázky, které se ale týkají stejného zkoumaného fenoménu. A také
použití nových metod může validovat, resp. ověřovat platnost výsledků, které byly
dosaženy prostřednictvím jiných metod111.
5.2 Proces průzkumu
V empirickém výzkumu, prezentovaném v této habilitační práci, byl kvantitativní
přístup, který je v empirické části dominující, využitý z důvodu několika funkcí, které
plní, a to za účelem: a) získání vhledu do předpokládaných vztahů mezi vybranými
charakteristikami chování podniků ve zkoumané problematice a b) ověření
předpokládaných vztahů včetně formulovaných hypotéz (Hair, Bush a Ortinau, 2006),
které byly formulovány na základě rešerše literatury. Ověření hypotéz mělo vést ke
zjištění, zda také v případě ústředního bodu zájmu této práce, tj. využívání zpětných
toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace, souvisí s různými faktory řízení na
„obecnější úrovni“ (mj. velikost podniku, zaměření činnosti, kvalita plánování, působení
hybných sil a bariér prostředí, určité vnímané postoje či hodnoty manažerů) vztažených
k řízení zpětných toků. V tomto případě šlo o deduktivní postup.
V případě této práce jsou prezentovány pouze výsledky jednoho empirického výzkumu.
Ty nepokrývají mnoho dalších okruhů či témat, resp. problémů, vztahů apod., které
vyplynuly z rešerše literatury. Kromě toho i některé výsledky analýzy výstupů z tohoto
kvantitativního empirického výzkumu vedly k otázkám, na kterých odpovědi by mohly
ukázat na další souvislosti, málo, méně nebo nedostatečně obsažené ve stávajících
poznatcích o řízení zpětných toků na straně jedné a provázanosti řízení zpětných toků
mimo jiné s řízením inovací (nejenom produktových) a řízením kvality. Jinými slovy,
tato habilitační práce je prezentována jako část longitudinálního výzkumu, u kterého se
předpokládá pokračování v dalších letech a v rámci budoucího období je možnost
poznatky doplňovat.
Autorka používá pojem „rešerše literatury“. Jak uvádí Maxwell (2013) literární rešerše
je většinou chápána jako přezkoumání, vyhodnocení a sumarizace existujících poznatků.
Maxwell vysvětluje rozdíl mezi teoretickým rámcem a rešerší literatury mimo jiné i tím,
že rešerše literatury shrnuje, co je nalezeno, teoretický rámec má ale tvořivý
konstrukční charakter. V této práci je slouží rešerše literatury jak pro shrnutí poznatků,
tak pro vytvoření teoretického a koncepčního rámce a plní i explorativní cíl.
111
Viz také text v subkap. 5.2 o typech triangulace
155
Jak tedy vyplývá z výše uvedeného textu, vzhledem ke zkoumanému problému a cíli
práce je v habilitační práci aplikovaný smíšený přístup ke zpracování, který využívá do
určité míry stěžejní myšlenku triangulace. Triangulace nicméně není implementována
komplexně ve smyslu, jak je pojímána některými autory, což je pojetí kombinování
kvalitativního a kvantitativního výzkumu a metod a technik, které jsou spojeny
s kvalitativním a kvantitativním výzkumem v jedné konkrétní studii (viz text výše).
Vzhledem k explorativní části zkoumané problematiky je substance triangulace
rozšířena na zkoumání jednoho fenoménu, čímž je právě daná problematika.
Pro zkoumání problematiky je nejvhodnější tzv. mnohočetná triangulace, kdy se
kombinuje triangulace metodologická (nebo metod), teoretická, datová (resp.
zdrojů dat), triangulace analýz a triangulace výzkumníků (Hussein, 2009). Zde je
opětovně nutné upozornit na kontinuitu a relativní dlouhodobost výzkumu, jehož
součástí je i tato práce. Jak v minulém, tak pro budoucí období bylo a bude nutné
aplikovat různé metody, co se týče designu výzkumu i sběru dat. Již v předchozích
letech výzkumu a výrazně v této habilitační práci byla snaha o propojení různých teorií
a jedním ze závěrů této práce je i předpoklad, že tomu tak bude i v dalších letech.
Mnohodimenzionální povaha stěžejní výzkumné otázky této práce triangulaci vyžaduje.
Teoretická triangulace je pro zkoumaný problém velmi významná nejenom kvůli
potenciálu integrování poznatků (ty mohou vést ke generování nové teorie, nových
modelů, nových hypotéz o nových vztazích), ale také i z jiných důvodů, například pro
získání rozporných pohledů, které ovšem mohou být v rozporu zdánlivě. Jak uvádí
Onwuegbuzie a Leech (2006), při interpretaci zjištění a možných implikací
z empirických výzkumů je důležité opírat se o komplexnější teoretický rámec. Výhodou
smíšeného výzkumu je to, že může plnit funkci potvrzovací, doplňující, ověřující,
zjišťující (Sandén, 2007; Hussein, 2009), případně i další v souladu s cíli výzkumu
fenoménu (a samozřejmě v souladu s možnostmi a omezeními výzkumu). Různé
poznatky, teorie, koncepty, konstrukty, metody, nástroje a techniky spojené v jednom
výzkumu napomáhají doplňovat, prohlubovat a rozšiřovat poznatky získané
z individuálně použitých metod a technik (Onwuegbuzie a Leech, 2005) a umožňují tak
získat komplexnější představu o zkoumané problematice, která má charakter fenoménu
s více nebo mnoha aspekty (Erzberger a Prein, 1997; Deren a kol., 2003). Pokud se
použijí poznatky z více oborů, triangulace – získáním rozdílného pohledu i vhledu –
rozšíří spektrum možností nahlížení na zkoumaný fenomén a umožňuje tak generovat
nové poznatky (Foss a Ellefsen, 2002).
Ačkoliv v průzkumu prezentovaném v této práci se pracuje pouze s jedním zdrojem
empirických dat, rámcový výzkumný cíl a výzkumné otázky vyplynuly z výsledků zdrojů
dat získaných a analyzovaných v minulých letech. Na konci roku 2013 výzkumný tým
rozhodl o realizaci hloubkových rozhovorů a u sběru dat v roce 2014 se počítá se
získáním odpovědí z jednoho podniku od minimálně dvou různých informantů.
Triangulace analýz znamená více metod pro analýzu dat u jednoho souboru. Autorka
této práce v roce 2014 využije pro soubor, ze kterého výstupy ze statistické analýzy dat
jsou prezentovány v této práci, tématickou analýzu. Na zkoumané problematice, ovšem
156
v širším kontextu, v rámci longitudinálního výzkumu, spolupracovali nejdříve autorka
této práce a jeden kolega, od roku 2012 se podílí další kolega, který je zároveň
doktorandem a od roku 2013 také další doktorand (oba na Katedře podnikového
hospodářství). První z nich se věnuje otázkám informačních a komunikačních
technologií (tato oblast byla zařazena do dotazníku, z něhož získaná data jsou
analyzována pro potřeby i této práce), druhý se věnuje marketingu a psychologickému
rozměru marketingu. Předpokládá se tedy, že i poznatky a výzkumné potřeby těchto
dvou členů týmu obohatí nejenom celý výzkum, ale i téma a výzkumný problém řešený
v této práci.
Nutné je také zmínit se o významu sekundárních dat. Pro průzkum prezentovaný v této
práci jako sekundární data sloužily zejména výsledky výzkumu zaměřeného na řízení
zpětných toků, který realizoval výzkumný tým v uplynulých letech a také zkušenosti a
poznatky autorky z kurzů, ve kterých učí nebo učila v minulosti. Sekundární data obecně
mimo jiné slouží k: identifikaci problému, lepšímu definování problému, osvojení si
přístupu k řešenému problému, vymezení potřebného výzkumného designu,
zodpovězení některých výzkumných otázek, či k lepší interpretaci dat (Malhotra, 2010).
V předchozí kapitole byl představený koncepční a teoretický rámec zkoumané
problematiky. V práci je zařazený před kapitolou věnující se metodice zpracování práce
(tj. tato kapitola), ačkoliv by pravděpodobně měl být umístěný jako součást této
kapitoly. Je totiž výstupem a zároveň i prvkem procesu průzkumu, jenž je obsažen
v metodice. Autorka se ale rozhodla rámec umístit za rešerši literatury tak, aby zároveň
sloužil i jako celkové shrnutí. Z uvedeného logického důvodu ale bude zmíněný i v této
kapitole. Rámec tedy není v této práci testovaný, je pouze navržený pro další výzkum,
přestože některé elementy z něho testu podrobeny byly.
Na následujícím Obr. č. 34 je znázorněný proces průzkumu, resp. mnohem výstižněji
řečeno zařazení procesu průzkumu, kterého část výstupů je v této práci prezentovaná,
do komplexnějšího metodického rámce minulého i budoucího výzkumu. Z obrázku by
měly vyplývat logické návaznosti fází procesu a vyznačení „pozice“ této habilitační práce
v tomto procesu. Na tomto místě lze doplnit, že u smíšeného výzkumu můžou etapy
probíhat sekvenčně anebo simultánně, případně může docházet ke střídání obou
přístupů mít design výzkumu Creswell (2003).
Pro dále znázorněný proces je důležité zopakovat výzkumný cíl a výzkumné otázky.
Rámcovým výzkumným cílem je získat poznatky o vybraných aspektech řízení a
chování podniků v případě využívání zpětných toků pro tvorbu nových produktů
(produktové inovace) se zohledněním implementace vybraných prvků
managementu kvality.
Rámcové výzkumné otázky zní:
1. Využívají podniky zpětné toky jako inspiraci pro produktové inovace? Pokud ano, jaké
typy zpětných toků pro tento účel využívají?
2. Existují styčné body mezi řízením produktových inovací a řízením zpětných toků?
157
3. Jakou souvislost lze najít mezi řízením zpětných toků a managementem kvality?
4. Existují rozdíly mezi podniky, které zpětné toky využívají jako inspiraci pro produktové
inovace a podniky, které tyto toky jako inspiraci nevyužívají? Pokud ano, v čem?
Obr. č. 34: Proces průzkumu
Všechny čtyři otázky se vztahují ke všem krokům (etapám) označeným písmeny. Zejména
otázky č. 2 a 3. je ale potřebné prozkoumat v dalších fázích výzkumu, nevyhýbajíc se ani
dalšímu zkoumání otázky č. 1 a 4. Opakující se rešerše literatury vede k lepšímu definování
nebo jinému zacílení výzkumného problému, či explanaci zjištěných faktů.
5.3 Charakter a cíl kvantitativního průzkumu
a)Předchozí empirický výzkum řízení zpětných toků
(odpovědi na otázku získání hodnoty ze zpětných toků) a
poznatky autorky (pedagogická a výzkumná praxe)
c)„úvodní“ rešerše literatury
b)Formulace rámcového výzkumného
problému, cíle, otázek a hypotéz
d)začlenění nových otázek do empirického
průzkumu
e)intenzivní rešerše literatury
h)vyhodnocení průzkumu –
závěry, omezení
i)vytvoření koncepčního a
teoretického rámce pro další
zkoumání
g)iniciace hloubkových
rozhovorů v podnicích
k)vytvoření nového
dotazníku pro další výzkum
j)Formulace nových výzkumných
cílů, otázek a hypotéz
l)kvalitativní průzkum
m)kvantitativní průzkum
n)rešerše
literatury
f)sběr
….------
-------
158
Jak již bylo uvedeno, část této práce prezentuje výsledky kvantitativního dotazování,
které bylo realizované jako součást longitudinální výzkumu řízení zpětných toků v České
(a Slovenské) republice. Otázky, zacílené na chování podniků v případě inovací produktů
a využívání zpětných toků jako potenciálních zdrojů nápadů či inspirace pro inovace
produktů byly zařazeny do dotazníku jako nové pro průzkum realizovaný v roce 2012,
resp. na přelomu roku 2012 a 2013, přičemž většina dat byla sesbírána v roce 2012.
Zařazení otázek bylo iniciováno autorkou práce vzhledem k výsledkům analýzy
odpovědí na otevřenou otázku zařazenou taktéž v předchozích letech zkoumání, která se
ptala na hodnotu získanou ze zpětných toků (viz subkap. 5.2). V několika málo
odpovědích respondentů a informantů bylo uvedeno, že zpětné toky jsou pro dané
podniky velmi důležitým impulzem pro změny v produktovém portfoliu, adaptace
produktů, změny části produktů, případně i pro vývoj zcela nových produktů.
Dotazník tak představoval instrument pro tzv. „pilotní průzkum či dotazování“, který
patří mezi nástroje explorativního výzkumu (Malhotra, 2010), jelikož jeho účelem bylo
získat vhled do chování se podniků v souvislosti s rámcovým výzkumným cílem.
Dotazník obsahoval 27 otázek celkem, velká část z nich měla charakter polootevřených
otázek s možností uvést vlastní odpověď (což je typické pro pilotní průzkum, viz mj.
Malhotra, 2010), přičemž většina otázek patřila mezi tzv. dichotomické a menší část
mezi otázky škálové. Účel dichotomických otázek spočíval právě v potřebě zjistit situaci
v podnicích a nikoliv apriori hodnocení či postoje nebo vnímání zástupců podniku.
Naopak, oblasti, pro které bylo důležité zjistit tyto parametry, případně patřily mezi
otázky tzv. „citlivé“, byly zkoumány pomocí škálových otázek. Mezi „citlivé“ otázky
patřila jedna otázka, která se týkala zjišťování finanční situace podniku. Na základě
zkušeností spolupracovníků výzkumného týmu z předchozích výzkumů byla zvolena
právě otázka, zaměřena na odborný odhad finanční situace než na dotazování se na
konkrétní čísla či procenta (Malhotra, 2010).
Data byla sbírána z velké části prostřednictvím osobních rozhovorů se zástupci podniků,
kteří byli zvoleni na základě předchozího zjištění, zda jde o osobu z podniku, která je o
zkoumané problematice nejlépe informována a z části prostřednictvím vyplnění
dotazníku respondentem bez interakce s tazatelem Z tohoto důvodu se v této práci
používá jak pojem respondent, tak informant. Důvod dvou cest získávání dat spočívá ve
způsobu vzorkování, viz text dále. Míra informovanosti osob byla jedním z více omezení
průzkumu (podobně jako celého longitudinálního výzkumu). Komplexnost problematiky
by totiž vyžadovala získat odpovědi – alespoň na část otázek – od vícero
informantů/respondentů.112
Informanti a respondenti tak zastupují jak ředitele, případně i majitele a jednatele
podniků (zejména v případě malých podniků), manažery marketingu, kvality, výroby,
prodeje, logistiky či zásobování v rámci logistiky, v několika případech taktéž manažery
112
Diskuze ohledně možného zkreslení výsledků dotazování v případě získání odpovědí od vrcholového
managementu a specialistů je k dispozici např. v Scharfman, 1998 nebo v Kumar a kol., 1993, případně v Hubert
a Power, 1985 nebo Wagner a kol., 2010)
159
zodpovědné za finanční řízení, případně vedoucí specifických provozů nebo útvarů,
zabývající se například reklamacemi, vztahy se zákazníky, provozem restaurace apod.
Tato „pestrost“ zaměření informantů/respondentů vede jednak opětovně k určitému
omezení (Hair, Bush a Ortinau, 2006), na druhou stranu ale umožňuje do určité míry
zachytit rozmanitost vnímání, reality z chodu podniku a vzhledem k relativně velkému
počtu získaných odpovědí i určitou možnost třídění odpovědí, např. podle toho, zda jde o
vrcholové manažery či pracovníky z provozu (viz také Klapalová a Škapa, 2012). V této
práci pozornost možné souvislosti mezi zkoumanou problematikou a specializací nebo
obsahem práce a mírou zodpovědnosti není věnována.
Výběr vzorku
Samotné podniky byly vybírány s využitím několika přístupů k výběru členů vzorku.
Také v tomto případě byl jeden z důvodů smíšený charakter cílů průzkumu (a celého
výzkumu) a smíšený charakter průzkumu (výzkumu) jako takového. Vzorkování tak
mělo podobu náhodného a nenáhodného výběru, v rámci kterého se členem vzorku staly
podniky na základě jednoduchého náhodného výběru, vzhledem k probíhajícím
předběžným analýzám vybraných dat se postupně přecházelo ke stratifikovanému
náhodnému výběru tak, aby byl dosažený počet podniků služeb a počet podniků
z průmyslu schopný statistické analýzy dat. Zejména pro počáteční fázi výběru bylo
využito i tzv. výběru na základě dostupnosti („convenience sampling“). Jednoduchý
náhodný výběr byl postupně nahrazovaný i tzv. účelovým („purposive“) vzorkováním,
nicméně i v rámci jednoduchého náhodného výběru, resp. v rámci výběru na základě
dostupnosti bylo do určité míry přihlíženo k faktoru „informační bohatosti“, jinými slovy
řečeno, zda informanti/respondenti v nalezených nebo oslovených podnicích přispějí
k získání potřebných poznatků (Onwuegbuzie a Leech, 2007). V tomto případě šlo i o
aplikování tzv. expertního vzorkování a vzorkování na základě posouzení („judgemental
sampling“) vhodnosti, či lépe řečeno znalosti informantů/respondentů. Oba přístupy
patří mezi účelové vzorkování (Kumar, 2010). Nešlo tedy o čistě náhodný výběr v rámci
celého období získávání dat. Ačkoliv vzorkování účelové a na základě dostupnosti
někteří autoři přiřazují pouze ke kvalitativnímu výzkumu (případně uvádí, že jde o
přístupy typické pro kvalitativní výzkum), zatímco prostý náhodný výběr mezi přístupy
typické pro kvalitativní výzkum (např. Marshall, 1996; Teddlie a Yu, 2007 nebo
Malhotra, 2010113), jiní nevidí důvod pro kategorické rozdělení a odvolávají se na cíle
výzkumu (mj. Kumar, 2010, nebo Bryman, 2006).
Velikost vzorku
Celkem byly získány vyplněné dotazníky od 268 podniků, z toho od 244 podniků
českých a 24 podniků slovenských. Pro tuto práci jsou využity všechny dotazníky, jelikož
země původu v tomto případě neovlivní cíle práce114. Mezi českými podniky jsou také i
113
Malhotra uvádí, že vzorkování na základě dostupnosti není vhodné pro deskriptivní ani kauzální výzkum,
zato je naopak vhodný pro výzkum explorativní (2010, s. 377)
114
Pro výstupy členů výzkumného kolektivu, které jsou podpořeny z finančních prostředků GAČR, se pracuje
pouze s odpověďmi od českých podniků
160
pobočky nadnárodních společností, jejich počet je ale pro vyřčení jakýchkoliv do určité
míry zevšeobecňujících závěrů (tj. závěrů naznačujících určitý obecný jev) o dopadu této
skutečnosti na výsledky analýzy, zcela nepodstatný. Přesto se ale určité náznaky malých
rozdílů směrem vyšší míře znalostí řízení zpětných toků zjistily.
Velikost vzorku nebyla určena předem. Vedle dosažení cílů a dále vymezené kritické
hranice tak kolektiv vycházel z jednoho způsobu určování velikost vzorku, kterým dle
Tulla a Hawkinse (1993, uvedeno v Zammitt, 2000, s. 98) je „…všechno, co si můžeme
dovolit“, Jak již bylo uvedeno, cílem u kvantitativní části výzkumu bylo získat data od
takového počtu podniků, které by umožnily využít statistické zpracování, ale zároveň
naplnily cíl pro kvalitativní část výzkumu. Počet 268 splňuje tyto požadavky včetně
možnosti rozdělení podniků podle určitých kritérií, což bylo v případě této práce
rozdělení podle velikost podniků a podle toho, zda podniky patří mezi podniky
poskytující služby nebo podniky průmyslové. Podle Haira a kol. (2010) by měla i pro
tyto účely velikost vzorku být mezi 41 a 245 případy, ale např. Orme (2010) uvádí až
počet 200 případů pro jednu skupinu.
U otázky velikost vzorku nebylo dodrženo jedno z doporučení pro vyřčení všeobecných
závěrů, který se týká poměru počtu sledovaných nezávislých proměnných k počtu
případů. Podle Haira a kol. (2010) je minimální doporučovaná velikost vzorku pět
případů na jednu nezávislou proměnnou. V případě prezentovaného kvantitativního
průzkumu je tento poměr 268 podniků na 77 nezávislých proměnných. Rešerše Hilla
(1998) ale uvádí i jiný poměr.
Pokud případy není potřebné dělit, doporučené minimum je mezi 100 až 200 případy
(Hair a kol., 2010), přestože pro různé účely statistické analýzy existují také další
doporučená čísla (viz také text dále). V případě průzkumu explorativního, který může
vést i k formulaci hypotéz, je doporučená velikost vzorku mezi 30 – 60 respondenty
(Orme, 2010), Hill (1998) ale – citujíc Isaaca a Michaela (1995) - uvádí počet nižší, a to
10-30 případů, což stačí i pro testování nulové hypotézy115. Počet podniků pro potřeby
této habilitační práce se ale právě při rozdělení podniků do skupin u některých otázek
stal nedostatečným z důvodu neznalosti informantů/respondentů, jelikož počet
odpovědí nedosahoval ani hranici 10. Jde tedy o jedno z různých omezení průzkumu.
Velikost vzorku včetně způsobu výběru vedl také k nedodržení podmínek ohledně
externí validity výzkumu, opětovně vzhledem k charakteru výzkumu tento požadavek
není zásadní. Pilotní explorativní charakter průzkumu měl negativní dopad taktéž na
interní validitu, který je ale do určité míry ošetřený návrhy pro další výzkum. Podobně
se lze vyjádřit k reliabilitě. Ačkoliv velkou část otázek, které byly součástí dotazníku,
výzkumný tým již vyzkoušel v předchozích etapách výzkumu, lze předpokládat, že tyto
otázky včetně nově zařazených nemusí samy o sobě a spolu tak, jak jsou seskupeny
v dotazníku, zcela spolehlivě zjišťovat to, co zjišťovat mají, mimo jiné i vzhledem
k měnícím se cílů, resp. částí cílů longitudinálního výzkumu. Tento fakt je ovlivněný
taktéž obsahovou a konstrukční validitou (Hendl, 2004; Pavlica, 2000). I z tohoto
115
Hill ve svém článku prezentuje velmi podnětnou rešerši názorů a zdůvodnění názorů na velikost vzorku
161
důvodu je pro rok 2014 zpracovaný jiný dotazník, u kterého byl – kromě jiných důvodů zvážený
možný negativní dopad výše uvedených otázek validity a reliability. Podobné
úvahy ovšem platí také pro validitu a reliabilitu metod zpracování dat celkově, viz také
text dále.
Z výsledků tedy nelze formulovat závěr, že byly získány charakteristiky chování českých (a
slovenských) podniků ve zkoumaných otázkách (tj. zevšeobecnění výsledků na celou
populaci podniků), nýbrž spíše představu o dané situaci, vnímání problematiky zástupci
podniků v kontextu otázek a hledaných vztahů mezi proměnnými. Cílem ale nebylo získat
výsledky, které by byly vztaženy ke stoprocentnímu splnění požadavků statistické korektnosti
jak postupu analýz, tak i výsledků, přestože u některých výsledků kvantitativního zpracování
dat text může vzbuzovat tento dojem. Formulace textu ale spíše podporuje výše uvedené cíle
průzkumu.
Hypotézy a dotazník
Při navrhování dotazníku pro celý výzkum výzkumný tým a autorka této práce také
specificky při navrhování otázek relevantních pro cíle této práce postupovaly podle
procesu tvorby dotazníku vytvořeného Malhotrou (2010, s. 336). Nejdříve tedy byly
specifikovány potřebné informace, které měly být získány v rámci dotazování. Ty jsou
rámcově obsaženy v základních výzkumných otázkách (viz text výše). Malhotra jako
druhý krok doporučuje specifikovat metodu nebo techniku dotazování. V tomto bodě
došlo k jednomu omezení při konstrukci otázek i celého dotazníku. Dotazník byl
primárně určený pro osobní rozhovory, ve skutečnosti část získaných dotazníků byla
vyplněna bez tohoto přímého kontaktu (jak již bylo uvedeno). Z tohoto důvodu bylo
nutné takto vyplněné dotazníky zkontrolovat z hlediska míry i kvality vyplnění a vyřadit
ty, které nevyhověly požadavku zaznačení alespoň připravených odpovědí. 116 Jako třetí
krok byl zvažovaný obsah jednotlivých otázek a jejich zařazení či nezařazení do
dotazníku z hlediska jejich potřebnosti pro dosažení cíle. Dotazník je poměrně dlouhý a
jedním z rozhodovacích kritérií byl i počet otázek, které se zdánlivě týkají stejné
záležitosti. Z předchozí verze dotazníku tak byly některé otázky vyřazeny. Naopak při
zařazování otázek týkajících se zpětných toků jako typů zdrojů nápadů pro produktové
inovace bylo potřebné vyrovnat se s otázkou, zda použít otevřenou otázku anebo otázku
polootevřenou s výčtem odpovědí. Pretest dotazníku měl za výsledek použití druhé
varianty. Nicméně, při průběžném vyhodnocování výsledků se ukázalo, že ne všichni
respondenti jsou ochotni uvést i jiný zdroj, neuvedený ve výčtu. Jde o další příklad
omezení průzkumu.
Otázky vycházely jednak z rešerše literatury a obsahovaly proměnné, které již byly
zkoumány jinými autory, jednak se stejným cílem, ale i s cíli jinými, nicméně proměnné
byly i pro tento výzkum důležité. Byly ale vytvořeny i zcela nové otázky, konkrétně a
mimo jiné právě ty, které se týkají druhů zpětných toků.
116
U tohoto průzkumu se tak stalo u 5 dotazníků
162
Otázky mají charakter kategorický, dichotomický (možnost odpovědi „ano-ne“), škálový
– intervalové i nominální škály - (s různým počtem bodů ve škále v závislosti na
potenciálu šíře škály korespondovat s možností odpovědí (v tomto případě šlo o
odborný odhad autorky a dalších členů týmu) a jak bylo uvedeno, do dotazníku byly
zařazeny taktéž otevřené otázky. U konstrukce škál ale bylo přihlédnuto na doporučení
Diamantopoulose a Schlegelmilcha (1997) ohledně skutečnosti, že větší počet bodů ve
škále umožňuje lépe vyjádřit vnímání a postoje.
U škálových otázek mj. Hair, Bush a Ortinau (2006) doporučují náhodně změnit formát
škály ve smyslu změny charakteru odpovědí krajních hodnoty škál, tj. např. negativní –
pozitivní na pozitivní-negativní, resp. naopak za účelem odstranění tzv. chyby z haló
efektu, což bylo v této práci učiněno. Podobně tak při konstrukci škálových otázek bylo
zohledněno doporučení těchto autorů ohledně možné matoucí vágnosti pojmů použitých
pro bipolární položky škály a pojmy tak byly rozvedeny jednak s využitím adjektiv
vyjadřující extrémnost pojmů a také s využitím nebipolárních deskriptorů pro krajní
hodnoty (např. ztráta a zisk).
U počtu zaměstnanců, kvality plánování, frekvence produktových inovací a formalizace
řízení zpětných toků došlo k překódování kategorických proměnných na škálu.
Charakter otázky tento krok umožňoval.
U navrhování dotazníku je potřebné otázky formulovat s cílem minimalizace působení
neochoty odpovídat na určité otázky nebo působení neznalosti odpovědi. Tento
požadavek je typický pro deskriptivní výzkum, u explorativního výzkumu je význam
požadavku posunutý. Na druhou stranu i u deskriptivního výzkumu a rovněž tak i u
explorativního výzkumu získání poznatku o neznalosti může být významným
výsledkem. Výzkumný tým a autorka této práce se snažili požadavku vyhovět v souladu
s cíli průzkumu.
Vzhledem k různým oblastem, které bylo potřebné do dotazníku zapracovat, bylo taktéž
náročné vyhovět požadavku správného pořadí otázek. Otázky jsou tak seřazeny
v určitých pomyslných blocích korespondujících právě s různými aspekty řízení
zpětných toků, řízení inovací, získávání nápadů na produktové inovace apod. Otázky
týkající se managementu kvality nebyly v tomto průzkumu do dotazníku zařazeny
v explicitní podobě. Jedním z cílů průzkumu bylo zjistit, zda informanti/respondenti
vnímají a pokud ano, v jaké podobě, souvislost řízení zpětných toků, řízení inovací a
managementu kvality.
Obsah a formát otázek v dotazníku tedy vyplýval z výzkumných otázek a hypotéz
specificky vytvořených jak pro získání dat pro tuto habilitační práci, tak i pro další
analýzy členů týmu. Dále jsou uvedeny hypotézy (výzkumné VH, nulové H0 a alternativní
Ha) ke dvěma výzkumným otázkám (č. 1 a č. 4), resp. pro tu část výzkumné otázky, která
se týkala kvantitativního zpracování dat. Hypotézy (pokud byly potřebné) byly
formulovány taktéž pro zjištění očekávaných rozdílů mezi podniky z různých skupin (dle
163
počtu zaměstnanců a zaměření činnosti).117 Hypotézy byly formulovány pouze pro
bivariační a multivariační analýzu, nikoliv pro analýzu univariační (Zikmund a Babin,
2007).
VO1: 1. Využívají podniky zpětné toky jako inspiraci pro produktové inovace?
Pokud ano, jaké typy zpětných toků pro tento účel využívají?
VH1: Podniky zpětné toky využívají jako inspiraci pro produktové inovace, ale většina
podniků jako inspiraci využívá reklamace a stížnosti, tj. zákazníka a méně již jiné druhy
zpětných toků, zejména hmotného charakteru. Podniky se liší v případě druhů i
v závislosti na velikosti podniků a zaměření činnosti.
H01: Neexistují rozdíly mezi podniky ve využívání typů zpětných toků v závislosti na
velikost podniku a zaměření činnosti.
Ha11: Podniky služeb a podniky malé využívají stížnosti a nápady ze strany zákazníků,
neprodané produkty, konkurenty a zákazníky jako informační zpětný tok více než
podniky průmyslové.
Ha12: Podniky služeb a podniky malé využívají dodavatele, partnery, odpad a formálně
podané reklamace jako informační zpětný tok méně než podniky průmyslové.
Ha13: Podniky služeb a podniky malé využívají kohokoliv v podniku jako informační
(zpětný) tok více než podniky průmyslové.
Ha14: Podniky služeb a podniky malé využívají speciální profesi a specifický útvar jako
informační (zpětný) tok méně než podniky průmyslové.
VO4. Existují rozdíly mezi podniky, které zpětné toky využívají jako inspiraci pro
produktové inovace a podniky, které tyto toky jako inspiraci nevyužívají? Pokud
ano, v čem?
H04: Neexistují žádné rozdíly mezi podniky, které zpětné toky využívají jako inspiraci pro
produktové inovace a podniky, které tyto toky jako inspiraci nevyužívají.
Ha41: Existují rozdíly mezi podniky, které zpětné toky využívají jako inspiraci pro
produktové inovace a podniky, které tyto toky jako inspiraci nevyužívají, a to:
a) v případě působení důvodů vzniku zpětných toků;
b)v případě působení hybných sil na řízení zpětných toků;
c) v případě vnímání různých bariér na řízení zpětných toků;
d) v případě kvality plánování zpětných toků, inovativnosti politiky zpětných toků;
vnímání významu řízení zpětných toků, vnímání dopadu zpětných toků na ziskovost;
e) v případě odhadu dopadu zpětných toků na zvýšení či snížení zisku;
f) v případě měření či neměření nákladů na zpětné toky;
117
Zcela korektně by dále uvedené hypotézy měly být ještě rodzěleny na dílčí tak, aby obsahovaly méně
proměnných v jedné hypotéze, u kterých se očekává určitý vztah. Vzhledem k opakování se znění hypotéz
autorka zvolila na tomto místě zjednodušenou podobu.
164
g) v případě vnímání významu inovace produktů;
h) v případě frekvence inovace produktů;
ch) v případě úrovně znalostí řízení zpětných toků;
i) v případě formalizace řízení zpětných toků.
Ha42: Existují rozdíly ve výše uvedených oblastech také pro podniky, které se liší velikostí
a zaměřením činnosti.
Pro VO4 byla závislou proměnnou v dotazníku otázka zjišťující, zda podniky využívají
zpětné toky jako inspiraci pro inovaci produktů, resp. nabídky. Otázka má dichotomický
charakter, podniky tedy na základě získaných odpovědí mohly být zařazeny pouze do
dvou skupin – využívají, nevyužívají. Další otázky a proměnné byly považovány za
nezávislé.
Konkrétní podoba škálových otázek je tato:
a) velikost podniku (3 bodová škála: 1- malý – do 49 zaměstnanců, 2 střední od 50 do
249 zaměstnanců, 3 – velký – od 250 zaměstnanců výše).
b) hospodářská úspěšnost - vývoj ziskovosti podniku za poslední tři roky (7-mi bodová
škála: 1 = vysoce ztrátový, 7 = vysoce ziskový);
c) kvalita plánování – po překódování dichotomických odpovědí u jednotlivých možností
odpovědí vzniklo 5 kategorií: 1 – řízení zpětných toků se plánuje kromě jiného na
celopodnikové strategické úrovni; 2 – zpětné toky jsou součástí strategických plánů –
kromě jiných nižších stupňů plánů – na úrovni podnikových funkcí, 3. – zpětné toky jsou
plánovány až na taktické úrovni, nikoliv na vyšší; 4. – zpětné toky se plánují pouze na
operativní úrovni; 5. – zpětné toky nejsou vůbec plánovány, jsou řízeny pouze ad hoc;
d) míra inovativnosti politiky zpětných toků (7-mi bodová škála: 1 – velmi konzervativní
politiku a 7 – velmi inovativní politiku řízení zpětných toků);
e) vnímání nezbytnosti řízení zpětných toků (7-mi bodová škála: 1-zpětné toky jsou zbytečné
a obtěžujíící a 7 – nezbytné a nutné se jimi zabývat);
f) vnímání ziskovosti zpětných toků (7-mi bodová škála: 1- zpětné toky jsou vysoce ztrátové a
7- výrazný přínos pro podnik – konkurenční výhoda);
g) význam produktové inovace pro konkurenceschopnost podniků (7-mi bodová škála: 1 –
produktové inovace jsou existenčně nevyhnutné a 7 – velmi okrajové, produkt není potřeba
inovovat);
ch) frekvence inovace (6-ti bodová škála: 1 - několikrát do měsíce, 2 - několikrát do roka,
3 - méně než jednou za rok, 4 - méně než jednou za 3 roky, 5 - méně než jednou za 5 let,
6 – není potřeba inovovat);
i) míra znalosti řízení zpětných toků (7-mi bodová škála: 1 – znalosti řízení zpětných toků
jsou výrazně větší než toků dopředných a 7 - ,,,jsou výrazně menší….);
165
j) míra formalizace řízení zpětných toků (3-bodová škála: 1- nijak formálně upraveno, 2 –
formálně upravena je dílčí část, 3 – formálně upravena je absolutní většina);
k) úroveň kvality sledování výkonů zpětných toků (5-ti bodová škála: 1- výkony nejsou
vůbec sledovány a 5- pro sledování jsou využity různé metody, techniky, nástroje a
přístupy). Tato otázka ale nevstoupila do některých analýz vzhledem k velmi
diskutabilní vypovídací schopnosti.
Dále bylo zjišťováno (vedle možnosti uvést i jinou odpověď) jedenáct důvodů vzniku
zpětných toků, patnáct hybných sil, sedmnáct bariér řízení zpětných toků a dvacet jedna
druhů/typů zpětných toků. Vstupní otázkou v dotazníku bylo také zaměření činnosti
podniku, na základě kterého v případě této práce došlo k rozdělení podniků na podniky
služeb a podniky průmyslové. Mezi otázky, které autorka práce považovala za důležité i
pro prezentovaný výstup, patřily taktéž otázky, zda zpětné toky snižují anebo zvyšují
zisk a zda podniky měří náklady na zpětné toky.
Dotazník obsahoval i další otázky, ty ale nevstupovaly do kvantitativních analýz v rámci
této práce.
5. 3 Metody kvantitativní analýzy dat
Pro analýzu dat byla využita univariační, bivariační a multivariační analýza. Univariační
pro deskripci souhrnných výsledků, bivariační pro zjištění individuálních vzájemných
vztahů a rozdílů mezi sledovanými skupinami podniků na základě individuálních vztahů
a z multivariačních metod byla využita diskriminační analýza a logistická regrese.
Důvodem pro využití obou metod multivariační analýhy, které někteří autoři doporučují
použít alternativně, vzhledem k tomu, že obě pomáhají zjistit, které proměnné mohou
představovat ty skutečnosti, jež oddělují sledované skupiny (mj. Hair a kol., 2010), jsou
pozititva a negativa těchto metod. Pozitivem diskriminační analýzy je, že může přinést
lepší výsledky (Tabachnik a Fidell, 2013), na druhou stranu jde o metodu velmi citlivou
na normalitu rozdělení dat, čemuž tak není u logistické regrese (tato metoda normalitu
rozložení dat nevyžaduje). Výhodou logicistické regrese (na které se ale autoři publikací
týkajících se statistiky ne zcela shodují) je, že v ní lze pracovat i s nemetrickými (tedy
zejména s kategorickými) proměnnými prostřednictvím rekódování na umělé (tzv.
dummy) proměnné, přičemž právě tuto možnost někteří autoři i diskriminační analýzy
neuvádí, či spíše až vylučují (např. Tabachnick a Fidell, 1996; Hair a kol., 2010).
V případě této práce do diskriminační analýzy vstupovaly pouze metrické nezávislé
proměnné, do logistické regrese také nemetrické kategoriální proměnné. U logistické
regrese tak bylo analyzováno výrazně více proměnných.
Všechny statistické testy použité v této práci (pokud to dává smysl) pracují s hladinou
významnosti rozdílů 0,05. Pro analýzy byl využitý statistický software IBM SPSS Statistic
v. 20. Jak u diskriminační analýzy, tak u logistické regrese se využívá tzv. klasifikační
tabulka, která ukazuje, kolik případů bylo podle modelů zařazeno správně (viz i text
dále).
Ačkoliv kvantitativní analýza je v práci dominantní, a jak se ukáže dále, mnohé
z výsledků naznačují, že existují faktory, které by jednak mohly být pro podniky velmi
166
inspirativní pro jejich práci se zpětnými toky a jednak mohou sloužit jako vstup pro další
zkoumání, výsledkům není možné přikládat přehnaný význam vzhledem k četným
omezením (viz poslední kapitola práce). Slouží tedy spíše jako ilustrace a určitá podpora
očekávání, spojená s výzkumným cílem a otázkami.
5.3.1 Univariační a bivariační analýza
U univariační analýzy byly vypočítány pouze četnosti a relativní četnosti, průměry a
standardní odchylky (pokud to charakter proměnné umožnil). Relativní četnosti ukazuje
rozložení podniků u jednotlivých sledovaných proměnných, průměr centrální tendenci,
tedy „typickou hodnotu“ odpovědi. Četnosti a relativní četnosti i průměry byly využity i
u bivariační analýzy, v tomto případě umožnily najít rozdíly mezi skupinami.
Z bivariační analýzy byl využitý χ² test dobré shody, konkrétně pro testování
očekávaných rozdílů naměřených četností nominálních, resp. kategorických
proměnných ve dvou skupinách podniků, t-test pro dva nezávislé soubory a MannWhitney
U test pro zjištění rozdílů u škálových otázek. T-test byl použitý pouze jako
doplňkový vzhledem k nesplnění podmínky normálního rozložení dat (Rabušic a Mareš,
2003). V případě Mann-Whitney U testu jde o neparametrickou metodu, vhodnou pro
analýzu nemetrických dat a to i výběrových souborů s malým rozsahem (menším než
30) (Richterová a kol., 2009). Byl také vypočítán Spearmanův koeficient korelace pro
zjištění možného vztahu mezi škálovými (metrickými) proměnnými. U χ² testu dobré
shody byl zjištěn taktéž koeficient asociace, konkrétně Cramérovo V (Field, 2009).
5.3.2 Diskriminační analýza
Vzhledem k explorativnímu charakteru empirického průzkumu v této habilitační práci,
byla využita jedna z možností využití diskriminační analýzy, a to zjištění, které z tzv.
diskriminátorů se projevují nejvíce v rozdílových profilech dvou skupin podniků ve
zkoumaném souboru, tj. které proměnné nejvíce ovlivňují to, že podniky patří a nepatří do
skupiny, pro kterou jsou zpětné toky využívány jako inspirace pro produktové inovace.
Diskriminační analýza je metodou, která zjišťuje statisticky významné rozdíly mezi
profily tzv. průměrného skóre diskriminátorů, tj. nezávislých proměnných, které
potenciálně mohou působit jako ty, které odlišují zkoumané skupiny (tzv. prediktory)
(Malhotra, 2010). Metoda také napomáhá stanovit počet a složení dimenzí diskriminace
mezi skupinami (Meloun a Militký, 2012). Metoda patří mezi parametrické metody,
předpokládá tedy normální rozdělení dat (Rimarčík, 2007). Vzhledem k tomu, že
základní výzkumná otázka je vztažena ke zjišťování rozdílu mezi dvěma skupinami
podniků, v habilitační práci je využita dvou-skupinová diskriminační analýza (Malhotra,
2010). Jako nezávislé proměnné byly využity vybrané metrické proměnné. Z možných
variant postupů u této analýzy byla standardní metoda, tedy jednorázové zařazení všech
prediktorů do analýzy, bez ohledu na postupné zjiš´tování těch z nich, které mají
nejvyšší diskriminační sílu, tj. nejvíce přispívají k diskriminaci, jinými slovy k odlišení
zkoumaných skupin (Cramer, 2003, Malhotra, 2010).
167
Cramer (2003) doporučuje před samotnou diskriminační analýzu zjistit potenciální
signifikanci rozdílů průměrů a standardní odchylky průměrů u prediktorů. Prediktory
s nejvyšší úrovní statistické významnosti jsou nejlepšími diskriminátory.
Výsledkem diskriminační analýzy – vedle toho nejdůležitějšího, tj. nalezení
diskriminátorů – je i vymezení diskriminační funkce, které tvar je (Hair a kol., 2010, s.
340):
Z = W1X1 + W2X2 + W3X3 + … + WnXn
kde:
Z = diskriminační skóre
Wi = diskriminační váha (koeficient) pro proměnnou i
Xi = nezávislá proměnná i.
5.3.3 Logistická regrese
Logistická regrese plní do značné míry podobný účel jako diskriminační analýza. Pomocí
obou metod lze predikovat členství (anebo zařazení) v určité skupině na základě
určitého souboru proměnných (Tabachnick a Fidell, 2013). Logistická regrese predikuje
pravděpodobnost určité události, která buď nastala, resp. nastane (vyskytne se nebo
bude působit), nebo nenastala (nenastane, nevyskytne se, či nebude působit). Z této
proměnné (y) se odhaduje pravděpodobnost nastání události, přičemž pokud je
predikovaná pravděpodobnost větší než 0.50, událost nastane, pokud je nižší než 0.50,
událost nenastane (Meloun a Militký, 2012). Jde o vysvětlovanou, tj. závislou proměnnou
a v případě této habilitační práce byla využita binární logistická regrese, kdy je závislá
proměnná proměnnou binární, konkrétně pravděpodobnost využívání ZT jako zpětné
vazby pro produktové inovace, která ve sledovaných podnicích buď existuje anebo
neexistuje. Podle Cramera (2003) je logistická regrese vhodnou metodou zejména tehdy,
pokud má závislá proměnná kvalitativní charakter, což je případ zkoumaného jevu.
Nezávislé proměnné (x) mohou mít u logistické regrese jak spojité veličiny (prediktory),
tak diskrétní veličiny (faktory), což je jedna z nejdůležitějších výhod této metody
(Militký a Meloun, 2012) a mohou být jak kvantitativní, tak kvalitativní (Cramer, 2003).
U logistické regrese hraje centrální roli logitová transformace, která vychází z tzv.
poměru šancí pro nastání anebo nenastání události (anebo pro zařazení objektu do
skupiny anebo nezařazení pro sledovanou proměnnou), daný působením nezávisle
proměnných. Logit či logit transformace pravděpodobnosti je termín označující
logaritmus pravděpodobnostního poměru šance nastání události ln(L(1)/L(0)) (Meloun a
Militký, 2012). Pro potřeby habilitační práce to znamená, že logistická regrese umožňuje
ukázat na ty nezávislé proměnné, které se významnou (statisticky) mírou podílí na
skutečnosti, že podniky budou patřit do skupiny, jež zpětné toky jako zdrojů nápadů pro
produktové inovace využívá nebo alternativně do skupiny, která je nevyužívá.
168
Základní rovnice pro model logistické regrese je (Meloun a Militký, 2012, s. 433):
ln(L(1)/L(0)) = b(0) + b(1)x(1) +b(2)x(3) +…b(p)x(p)
kde koeficienty bᵢ lze interpretovat jako regresní koeficienty.
V případě velkých výběrů se u logistické regrese využívá Waldovo testační kritérium
Wₐ,ᵢ, „které vyčísluje statistickou významnost nulové hypotézy pro jednotlivé odhady
regresních koeficientů“ (Meloun a Militký, 2012, s. 436). Při formulování závěrů je
Waldovo kritérium nutné podrobit revizi z hlediska jeho vypovídací schopnosti. Pokud
je totiž veliká jak absolutní hodnota regresního koeficientu bᵢ, tak odhad jeho
směrodatné odchylky s(bᵢ), testační hodnota kritéria je příliš malá a v tomto případě je
potřebné vyšetřit změnu rovnice v logitovém kritériu po vyloučení proměnné (ých)
vedoucí k výše uvedeným problémům s Waldovým kritériem (Meloun a Militký, 2012).
Pro zodpovězení na otázku, zda a která nezávislá proměnná zlepšuje predikční
schopnost modelu, bylo využito dopředné krokové logistické regresní analýzy, která je
postavena na χ² statistice. Hladina statistické významnosti (α) pro nezávislé proměnné
byla určena na 0.05, pokud je p menší, parametr proměnné bᵢ je statisticky významný
(Meloun a Militký, 2012). Dopředná kroková logistická regrese spočívá v postupném
zařazování prediktorů (sledovaných faktorů) podle statistické významnosti skóru.
Nejdříve do analýzy vstupuje prediktor, resp. faktor s nejsignifikantnějším statistickým
skóre, poté prediktory s nižšími skóre. Prediktory a faktory jsou vyřazovány, pokud p
hodnota logit testu převyšuje stanovenou hodnotu (Cramer, 2003). V logistické regresi
se pracuje s obdobou koeficientu determinace R2 z lineární regrese, jehož stonásobek
představuje procento variability v závislé proměnné vysvětlené vstupujícími
nezávislými proměnnými (Řeháková, 2000). R² modelu představuje přibližný odhad R²
pro proložený model danými daty, pokud je pro něj spočtená hladina významnosti
menší než α = 0.05, je model statisticky významný (Meloun a Militký, 2012). Velká
hodnota χ², resp. malá hodnota spočtené hladiny významnosti p ukazují na správnost zařazení
proměnné do souboru nezávislých proměnných a tedy na správnost modelu a predikce vlivu
proměnné (Meloun a Militký, 2012).
U binární logistické regrese tedy existují dvě třídy (událost nastala/nastane – událost
nenastala/nenastane), do kterých jsou sledované objekty zařazené. Jako vizuální
pomůcka slouží histogram anebo rozptylový diagram. Jak již bylo uvedeno výše, prahový
bod pravděpodobnosti je 0.50.
169
6. Výsledky empirického průzkumu
6.1. Výsledky deskriptivní univariační analýzy
Převážnou část podniků ve zkoumaném vzorku podniků (268 podniků celkem)
zastupovaly téměř rovným dílem podniky zařazené do skupiny podniků průmyslových
(98 podniků, tj. 36,6%) a podniky, poskytující služby cestovního ruchu (96, tj. 35.8%) –
cestovní kanceláře, ubytovací zařízení, dopravní služby cestovního ruchu, stravovací
zařízení poskytující služby převážně turistům a další podniky nabízející další služby
cestovního ruchu, 43 podniků (16,0%) patří do odvětví jiných služeb než služeb
cestovního ruchu (opravy, řemeslné práce, finanční služby, mobilní operátoři,
zdravotnické služby nestátní apod.) a 31 podniků (11,6%) patřilo do odvětví obchodu
(maloobchod i velkoobchod), viz graf č. 1. Tato převaha podniků nevýrobních
představovala jedno z omezení průzkumu, na druhou stranu umožnila získat data za
odvětví, kterým stávající teorie reverzní logistiky ani řízení inovací nevěnuje
dostatečnou pozornost.
Dalším omezením, nicméně také umožňujícím získat poznatky o potenciálně odlišných
aspektech chování se různých skupin podniků, byla struktura podniků ve vzorku podle
počtu zaměstnanců, tj. podle velikosti (viz graf č. 2), kdy 185 podniků (69,0%)
představovaly podniky malé, 47 (17,5%) podniky střední a 36 (13,5%) podniky velké. U
podniků služeb celkově (tj. 170 podniků) 81,4% zastupují podniky malé, 12,2% podniky
střední a 6,4% podniky velké. U podniků průmyslových (tj. 98 podniků) je malých
podniků výrazně méně, 46,9%, středních 27,1% a velkých je 26,0%.
Graf č. 1: Struktura podniků podle odvětví Graf č. 2: Struktura podniků podle
velikosti
Většina respondentů (68,1%) hodnotila vývoj ziskovosti podniku za poslední tři roky
jako průměrný, resp. lepší než průměrný (tj. hodnocení 4 a 5 na 7 bodové škále), necelá
čtvrtina (20,4%) jako podprůměrný až ztrátový (body 1,2 a 3 na škále) a 29 podniků, tj.
11,0% hodnotilo vývoj ziskovosti jako nadprůměrný, tj. tyto podniky byly vysoce
ziskové, viz graf č. 3.
170
Graf č. 3: Rozložení ziskovosti podniků
Z 265 podniků, ze kterých respondenti uvedli odpověď, 62 (23,4%) zpětné toky
neplánuje vůbec, to znamená, že jsou řízeny náhodně, ad hoc anebo nejsou v podstatě
nikterak vědomě řízeny. Zbývajících 203 podniků (76,6%) zpětné toky plánuje. Z toho až
112 podniků (42,3%) plánuje také na strategické úrovni, u 23 podniků (8,7%) jsou
zpětné toky součásti strategických plánů, ale nikoliv na celopodnikové úrovni, nýbrž na
úrovni funkcí (útvarů), 24 podniků (9,1%) zakomponovává zpětné toky do taktických
plánů (nikoliv již do plánů na vyšší úrovni hierarchie). 57 podniků (21,5%) řídí zpětné
toky pouze prostřednictvím operativních plánů a 49 podniků (18.5%) uvedlo, že zpětné
toky řídí náhodně, sporadicky, nicméně určité vědomé řídící aktivity realizovány jsou,
V případě rozdělení podniků podle počtu zaměstnanců plánuje zpětné toky na
strategické úrovni nejvíce velkých podniků, nejmenší podíl mají podniky střední.
Náhodně (ad hoc) plánují a řídí zpětné toky nejvíce malé podniky a nejméně opětovně
střední, viz Graf č. 4 a 4a. Počty podniků jsou ale v jednotlivých skupinách velmi nízké
pro vyslovení jednoznačných závěrů.
Podniky služeb více plánují zpětné toky na strategické úrovni (44,7%) oproti podnikům
průmyslovým (37,9%) a naopak podniky služeb méně plánují tyto toky ad hoc (16,5%)
oproti podnikům průmyslovým (22,1%). Na úrovni funkcí-útvarů plánují o něco více
podniky průmyslové (12,6%) než podniky služeb (6,5%). V obou případech ale nejde o
velký rozdíl. U ostatních úrovní plánování jsou rozdíly mezi podniky služeb a podniky
průmyslovými zanedbatelné.
171
Graf č. 4: Hierarchie a kvalita úrovně plánování (řízení) zpětných toků
Graf č. 4a: Hierarchie a kvalita úrovně plánování (řízení) zpětných toků podle
velikosti podniků
Zpětné toky snižují zisk u 73 (39,7%) podniků, naopak nesnižují u 111 (60,3%) podniků,
přičemž na otázku zjišťující danou skutečnost u zpětných toků odpovědělo pouze 184
respondentů. Ostatní buď neuvedli žádnou odpověď anebo uvedli, že odpověď neznají.
O jednu odpověď méně bylo v případě otázky, zda zpětné toky naopak zisk zvyšují.
Kladnou odpověď uvedlo 122 respondentů (66,7%), zápornou 61 respondentů (33,3%).
V obou případech jde ale o odpovědi, které lze označit jako pocitové, protože rozdělení
odpovědí na otázku, zda podniky měří náklady na zpětné toky, ukazuje, že až 187
(71,1%) podniků náklady neměří, zatímco pouze 76 (28,9%) podniků tyto náklady měří.
Výsledky jsou znázorněny na grafu č. 5.
Rozdíly mezi podniky služeb a podniky průmyslovými ukazují, že podniky služeb častěji
uvádí, že zisk zpětné toky nesnižují (66,4%) než podniky průmyslové (49,2%). To, že
zpětné toky zisk snižují si naopak myslí 50,8% respondentů z podniků průmyslových a
33,6% z podniků služeb. Až 74,6% zástupců podniků služeb si myslí, že zpětné toky zisk
zvyšují oproti 52,3% z podniků průmyslových. Více než tři čtvrtina podniků služeb
(77,4%) náklady na zpětné toky neměří oproti 60,0% podniků průmyslových. Zda jde o
vliv neznalosti z důvodu neměření nákladů nelze z odpovědí zjistit.
172
Graf č. 5: Dopad zpětných toků na zisk a měření nákladů na zpětné toky
Graf č. 6 ukazuje, že řízení zpětných toků je ve většině podniků (68,0%) neformalizované
a podobně tak u většiny podniků (69,1%) není podporované informačním systémem
a/nebo prostředky informačních a komunikačních technologií. Po rozdělení souboru
podle velikosti podniků se ukázalo, že tato proměnná výrazně ovlivňuje rozdělení
odpovědí. Řízení zpětných toků není formální u 80,0% malých podniků, u 50,0%
středních podniků a pouze u 15,4% velkých podniků a naopak je podporováno IS/ICT u
23,1% malých podniků, 32,1% středních podniků a až u 81,3% velkých podniků. Co se
týče rozdělení podniků podle odvětví, u podniků služeb je až u 75,6% řízení zpětných
toků neformální oproti 38,0% podniků průmyslových. U využívání prostředků IS/ICT je
tento poměr opačný. Podporu využívá 27,4% podniků služeb a 51,3% podniků
průmyslových.
Graf č. 6: Formalizace řízení zpětných toků a podpora řízení zpětných toků IS/ICT
Tab. č. 5a a b uvádí průměry odpovědí u vybraných škálových otázek, konkrétně těch,
které se týkají již v předchozích výsledcích rozebíraných základních charakteristik
podniků ve vzorku, tj. velikosti podniku, ziskovosti, kvality plánování zpětných toků a
173
míry formalizace řízení zpětných toků, tak i dalších otázek řízení, které se – včetně míry
formalizace řízení zpětných toků – již bezprostředně týkají řízení produktových inovací
na základě zpětné vazby ze zpětných toků. Sem patří: inovativnost politiky zpětných
toků, vnímání nezbytnosti zabývat se zpětnými toky, vnímání dopadu zpětných toků na
ziskovost podniku, význam inovace produktů pro podnik, frekvence produktové inovace
a také míra znalosti zpětných toků. I z těchto výsledků je patrné, že ve vzorku převažují
malé podniky, průměrná ziskovost podniku je o něco vyšší než je střední hodnota,
kvalitu plánování zpětných toků, byť uvádět průměr není zcela korektní, lze považovat
za střední, resp. přes velký podíl podniků plánujících zpětné toky na strategické úrovni,
tato průměrná hodnota ukazuje na váhu podílu podniků, kterých kvalita plánování je
nižší. Jak inovativnost politiky zpětných toků, tak vnímání nezbytnosti řízení zpětných
toků je umístěno směrem k inovativnější politice a vyššímu vnímání nezbytnosti.
Průměr u vnímání dopadu zpětných toků na ziskovost podniku naznačuje, že manažeři
si spíše uvědomují dopad těchto toků. O něco méně, resp. kolem střední hodnoty se
pohybuje vnímání významu inovací, nicméně tomu ne zcela odpovídá i průměr
frekvence inovací, podle kterého podniky inovují relativně často. Znalosti zpětných toků
jsou průměrně o něco menší než dopředných toků (škála je opačná). Průměr míry
formalizace je posunutý ve prospěch formálního řízení. Průměrná kvalita sledování
výkonů a výsledků aktivit v rámci zpětných toků je velmi nízká – 1,86. Podniky se
většinou zaměřují zejména na sledování nákladů na zpětné toky, případně na počet a
vývoj počtu reklamací anebo procento reklamací na počet produktů. Část podniků vedle
sledování těchto ukazatelů určitým způsobem (přímým nebo nepřímým dotazováním)
zjišťuje i další okolnosti spokojenosti nebo nespokojenosti s produktem a pouze
minimum podniků (ve vzorku to byly 3 podniky) se věnuje důvodům vzniku odpadů.
Podobná je situace s obaly – pouze několik málo podniků sleduje kromě nákladů na
obaly (většinou obaly vratné) další ekonomické i jiné souvislosti nakládání s obaly.
Průměrná ziskovost podniků služeb je 4,27, podniků průmyslových je o něco vyšší –
4,43. Naopak inovativnost politiky zpětných toků je o něco vyšší u podniků služeb – 3,83
než podniků průmyslových – 3,75, podobně jako kvalita plánování – u služeb -2,59, u
podniků průmyslových – 2,76. Co se týká vnímání zpětných toků managementem
podniku na škále od zbytečné až obtěžující po nezbytné a nutné se jimi zabývat, jsou to
podniky průmyslové, které vnímají zpětné toky jako nezbytné pro věnování zájmu – 4,79
než podniky služeb – 4,68. Průmyslové podniky ale považují zpětné toky za více ztrátové
– 4,48, zatímco podniky služeb je považují za více přínosné – 4,54. Podniky průmyslové
hodnotí význam inovace produktů pro podnik více existenčně nevyhnutný – 2,31 než
podniky služeb, kdy průměr odpovědí u zjišťování významu inovace je rovný 2,69, tj.
blíže směrem k okrajovosti produktových inovací. Podniky služeb ale inovují častěji –
2,77 než podniky průmyslové – 2,94. Co se týče znalostí řízení zpětných toků, odpovědi
respondentů podniků služeb ukazují, že znalosti byly ohodnoceny jako vyšší u těchto
podniků – 4,25 než u podniků průmyslových – 4,74. Rozdíl mezi podniky v případě
kvality sledování výkonů v podstatě není (představuje pouze 0,1).
174
Výsledky odpovědí v případě jejich analýzy podle velikosti podniků ukazují na určitou
korelaci mezi velikostí a naměřeným průměrem u inovativnosti politiky zpětných toků,
kdy u malých podniků je politika více konzervativní (3,71) než u podniků středních
(3,88) a podniků velkých (4,29). Podobně je tomu tak u vnímání nezbytnosti řízení
zpětných toků – malé podniky zpětné toky považují za méně nezbytné řídit (4,64) než
podniky střední (4,77) a než podniky velké (5,18). Malé podniky ale nepovažují
produktové inovace za tak nevyhnutné (2,64) než podniky střední (2,58), zatímco velké
podniky je považují za více nevyhnutné (2,12). U dalších ukazatelů takováto souvislost
nebyla zjištěna. Nejnižší kvalita sledování výkonnosti je u malých podniků – 1,71, u
středních je to 2,24 a velkých 2,21.
Tab. č. 5a: Průměry odpovědí u škálových proměnných
velikost
podniku
(3-bod. škála)
ziskovost
podniku
(7-bod. škála)
kvalita plánování
ZT
(5-bod. škála)
inovativnost
politiky ZT
(7-bod. škála)
vnímání
nezbytnosti ZT
(7-bod. škála)
průměr 1,44 4,33 2,65 3,81 3,72
Tab. č. 5b: Průměry odpovědí u škálových proměnných
vnímání
ziskovosti
ZT
(7-bod.
škála)
význam
inovace
(5-bod.
škála)
fekvence
inovace
(6-bod.
škála)
míra
znalosti ZT
(7-bod.
škála)
míra
formalizace
řízeníZT
(3-bod.
škála)
kvalita sledování
výkonů
zpětných toků
(5-bod. škála)
průměr 4,50 2,56 2,82 4,27 1,72 1,86
Výsledky prezentované v grafu č. 7 ukazují, že cca 20% podniků má spíše velmi
konzervativní politiku zpětných toků a pouze necelých 14% podniků spíše velmi
inovativní. Ovšem spolu s dalšími 19% podniků, kteří na škále uvedly bod 5, jde o cca
35% podniků, kterých politika je relativně dost inovativní.
Graf č. 7: Rozdělení podniků podle inovativnosti politiky zpětných toků
Pro necelých 10% podniků jsou zpětné toky spíše zbytečné a obtěžující, naopak
respondenti z téměř 35% podniků uvedli, že je spíše nezbytné se jimi zabývat. Opětovně,
175
pokud k tomuto procentu připočítáme dalších cca 28% těch, kteří ze škály vybrali bod 5,
cca 63% podniků vnímá tyto toky za nezbytné pro začlenění do řízení. Blíže viz Graf č. 8.
Graf č. 8: Rozdělení podniků podle vnímání nezbytnosti řízení zpětných toků
Pouze 6,4% podniků představují zpětné toky negativní dopad na zisk, resp. respondenti
takto ohodnotili vnímání zpětných toků managementem podniku. Naopak téměř 22%
hodnotí zpětné toky jako vysoce přínosné pro podnik. U této proměnné značný podíl
odpovědí zastupuje prostřední hodnota – 4 na škále. Blíže viz Graf č. 9.
Graf č. 9: Rozdělení podniků podle vnímání dopadu zpětných toků na finanční
konkurenceschopnost
Rozložení odpovědi na otázku významu produktové inovace pro existenci podniku (viz
Graf č. 10) ukazuje, že téměř stejný podíl podniků považuje za velmi důležité produkt
inovovat (19,4%) a naopak 20,6% podniků uvedlo, že produkt není potřebné inovovat,
resp. význam inovací je velmi nízký (body 5 a 6 na škále). Graf také naznačuje, že tato
otázka rozdělila podniky na téměř přesnou polovinu – jedna polovina se přiklání
k nezbytnosti inovovat, druhá produktovým inovacím nepřikládá až takový význam.
176
Graf č. 10: Rozdělení podniků podle významu produktové inovace
S výše uvedeným rozdělením odpovědí ne zcela koresponduje další rozdělení, které se
vztahuje k frekvenci inovací (viz Graf č. 11). Z rozdělení totiž vyplývá, že většina podniků
– kam spadají i ty, které uvedly i nižší význam produktové inovace na škále 1-6 – inovuje
několikrát do roka a dokonce i do měsíce (52,8%). Jde přitom z větší části o podniky
služeb, které realizují spíše inkrementální inovace.
Graf č. 11: Rozdělení podniků podle frekvence inovace
12,1% respondentů hodnotí znalost řízení zpětných toků jako spíše výrazně větší než
toků dopředných, naopak 23,1%, tj. téměř dvounásobný počet podniků uvádí, že znalost
je spíše výrazně nižší. Také u této otázky relativně velký podíl podniků uvedl v odpovědi
střední hodnotu na škále, přesto 45,5% podniků se svým hodnocením úrovně znalostí
zařazuje do skupiny s menší než střední hodnotou oproti 26,6% ve skupině s větší než
střední hodnotou. Rozložení odpovědí je znázorněno na Grafu č. 12.
177
Graf č. 12: Rozdělení podniků podle úrovně znalosti řízení zpětných toků
Téměř 80% podniků uplatňuje pouze velmi jednoduché způsoby pro sledování výkonů a
výsledků, kam patří zejména sledování nákladů na zpětné toky, sledování reklamací
(zejména počtu reklamací). Pouze 13% podniků vedle toho sleduje i spokojenost
zákazníků určitým způsobem a zbývajících 8,8% podniků aplikuje buď více způsobů,
sledujících jak finanční, tak nefinanční aspekty výkonnosti včetně sofistikovanějších
metod (např. Balanced Scorecard), případně i vlastní metodiky. U této otázky je nutné
uvést, že odpovědělo pouze 136 podniků, tj. 50,7% podniků ze vzorku. Rozložení
odpovědí je uvedeno na Grafu č. 13.
Graf č. 13: Rozdělení podniků podle kvality sledování výkonů a výsledků aktivit u
zpětných toků
Další graf č. 14 znázorňuje relativní četnost odpovědí na otázku zkoumající důvody
vzniku zpětných toků. Tři nejčastěji uváděné důvody jsou: vady produktu (60,4%),
uplatňovaná politika péče o zákazníka (57,1%) a ochrana dobrého jména (56,0%), která
je propojena s předchozí odpovědí. Vady produktu jsou podstatně méně uváděny
podniky služeb (52,9%) než podniky průmyslovými (74,0%), naopak ochrana dobrého
jména častěji podniky služeb (60,5%) než podniky průmyslovými (47,9%). U péče o
zákazníka nebyl nalezený téměř žádný rozdíl. U vad produktu se liší relativní četnost
také v závislosti na velikosti podniků, což ale je způsobeno zastoupením podniků služeb
178
v kategorii malých podniků. U malých podniků totiž tento důvod uvedlo 54,1%, kdežto u
velkých až 80,6% podniků a u středních 70,2%. Struktura vzorku, ve kterém velkou část
podniků zastupovaly ty, kterých produkt se vyznačuje sezónností poptávky, vedla i
k vyššímu počtu odpovědí uvádějící sezónní výkyvy v poptávce za jeden z důvodů –
s relativní četností 44,8%. Podniky služeb je uvedly v 55,2% podílu, podniky průmyslové
pouze ve 26,0%. Výsledky podobné jako u předchozí proměnné v případě rozdílů podle
velikosti podniků jsou zjištěny i v tomto případě.
Relativní četnost dalších důvodů je již nižší. Možnost snížit náklady uvedlo 31,0%
podniků, vysvětlení této ne příliš vysoké četnosti může spočívat jak v charakteru
produktu a nemožnosti nebo omezené možnosti využít zpětné toky pro takovýto účel,
případně v neznalosti či chybějícím potřebným zdrojům. Výrazně častěji tento důvod
uvedly podniky velké (47,2%) oproti podnikům malým (27,6%). Politiku péče o životní
prostředí zmínilo 28,7% podniků, opětovně častěji velkými podniky (38,9%) ve
srovnání s malými (27,6%). Rozdíl mezi malými a velkými podniky byl zjištěn taktéž
v případě legislativních důvodů a opětovně to jsou podniky velké, které tento důvod
zmínily více (38,1%) než podniky malé (21,1%). Ještě jeden významnější rozdíl vyplynul
z analýzy, a to v případě neprodejnosti, kdy je rozdíl v relativní četnosti odpovědí mezi
podniky služeb (19,2%) a podniky průmyslovými (7,3%).
Graf č. 14: Relativní četnosti důvodů vzniku zpětných toků
Vedle důvodů vzniku zpětných toků byly v průzkumu zjišťovány taktéž hybné síly řízení
zpětných toků. Následující graf (č. 15) ukazuje, že nejčastěji uváděnou hybnou sílou je
pro podniky spokojenost zákazníka (87,7%), s tím související nabízení služeb
zákazníkům, které se týkají řešení zpětných toků (78,0%), dále konkurence (77,6%),
možnost snižování nákladů prostřednictvím nakládání se zpětnými toky (75,4%) a nad
70,0% hranici patří také zajištění loajality zákazníka (74,3%). Zpětné toky napomáhají i
k lepšímu image podniku (67,5%) a respondenti se domnívají, že také i k odlišení se od
konkurence (63,1%). Na opačném konci uvedených důvodů je zájem a tlak komunity
(pouze 11,8%), vyhovění vládním požadavkům (18,7%) a otázky společenské
zodpovědnosti (26,5%). Výsledky naznačují, že podniky k zájmu o řízení zpětných toků
179
vedou spíše pragmatické důvody vztažené k poptávce, nákladům a konkurenčnímu
prostředí než hybné síly, které by mohly působit v makroprostředí.
Pravděpodobně i v případě této otázky budou výsledky ovlivněny velkým podílem
malých podniků, které jsou v mnohem intenzivnějším styku se zákazníky, řešíc
problémy se zpětnými toky v přímém kontaktu a zpětné toky, které se týkají právě
zákazníků. Tento závěr podtrhují i výsledky analýzy odpovědí podle velikosti podniků,
ale i podle odvětví. Například hybnou sílu odlišení se uvedlo 69,2% podniků malých a
pouze 41,7% podniků velkých a 72,1% podniků služeb v porovnání d 46,9% podniků
průmyslových Podobně tak u image to bylo 69,7% malých podniků a 58,3% podniků
velkých a 71,5% podniků služeb a 60,4% podniků průmyslových. Naopak společenskou
odpovědnost jako důvod zmínilo 38,9% podniků velkých oproti 21,6% podniků malých,
u životního prostředí je rozdíl ještě vyšší – 50,0% podniků velkých a 28,1% podniků
malých, přičemž podniků služeb 26,7% a podniků průmyslových 43,8%. Zájem/tlak
zákazníka uvedlo také mnohem více velkých podniků (75,0%) ve srovnání s 60,5%
malých podniků. V tomto případě je ale podíl ještě menší u podniků středních – 44,7%.
Loajalitu zákazníků označilo ve větším podílu (78,5%) z řad podniků služeb oproti
66,7% průmyslových podniků. Podniky služeb častěji uvedly také důvod konkurence
(81,4% oproti 70,8%) a naopak podniky průmyslové snížení nákladů (82,3% oproti
71,5%).
Graf č. 15: Relativní četnosti hybných sil řízení zpětných toků
Mezi nejčastěji uváděnými bariérami řízení zpětných toků (viz Graf. č. 16) podniky
uváděly nedostatečné znalosti řízení zpětných toků (38,1%), nedostatek finančních
zdrojů a systematického řízení (35,8%) a nedostatečné sledování výkonnosti,
nepociťování významu zpětných toků a nedostatek personálních zdrojů (35,4%). Větší
rozdíly byly nalezeny právě u prvních dvou bariér, a to mezi malými a velkými podniky –
znalost zpětných toků – malé podniky 41,1% a velké podniky 27,8%, finanční zdroje –
malé podniky 43,2% a velké podniky 11,8% a dále také v případě personálních zdrojů,
kdy relativní četnost u malých podniků představuje 37,8%, zatímco u velkých 22,2%.
180
Rozdíl u odpovědí v souvislosti s velikostí podniků byl také zjištěn u chybějící
strategie/politiky zpětných toků – malé podniky tuto skutečnost zmiňují ve 22,7% a
velké podniky pouze v 8,3% odpovědí. Pokud porovnáme relativní četnosti odpovědí u
podniků služeb a podniků průmyslových, největší rozdíly jsou v případě nedostatku
personálních zdrojů – podniky služeb – 40,1% a podniky průmyslové 26,0% a dále u síly
zákazníků – podniky služeb 30,2% a podniky průmyslové – 14,6%.
Graf č. 16: Relativní četnosti ve vnímaných bariérách řízení zpětných toků
Využívání zpětných toků jako inspirace pro produktové inovace
Výsledky analýzy taktéž ukázaly, že pro převážnou většinu podniků zpětné toky slouží
jako určitá inspirace pro inovace produktů (205 podniků, tj. 82,3% ano a 44 podniků, tj.
17,7% ne; 19 podniků neuvedlo odpověď) a nebyly zjištěny ani rozdíly v tomto poměru
v případě rozdělení podniků podle charakteru produktu (služby, průmysl) a podle počtu
zaměstnanců, viz graf č. 17. Pokud podniky tyto toky nevyužívají, dle odpovědí
respondentů v těchto případech jde většinou o produkty na zakázku. Jiné důvody jsou
například nemožnost rozhodovat o inovacích produktů (pobočky nadnárodních
společností), nezájem managementu, resp. top managementu tyto toky tímto způsobem
využívat, příliš málo zpětných toků na to, aby bylo důležité je zohlednit v rámci inovací
produktů. Byly ale uvedeny taktéž odpovědi, které zmínily jako důvod nehmotnost
produktu.
181
Graf č. 17: Využívání zpětných toků jako nápadů pro produktové inovace podle
velikosti podniků a odvětví
Následující graf a tabulky ukazují, které z druhů/typů zpětných toků podniky využívají a
četnost odpovědí u jednotlivých druhů/typů. V grafu i tabulkách jsou uvedeny jak
jednotlivé druhy, tak i sumy jednotlivých skupin - v grafu (označené zelenou barvou),
které byly vytvořeny jako součty odpovědí nikoliv na jednotlivé druhy v dané skupině,
ale jako součet odpovědí v této skupině, pokud respondent uvedl alespoň jeden druh
jako využívaný. V tabulkách, které porovnávají rozdíly mezi podniky služeb (Tab. č. 6) a
rozdíly mezi podniky podle počtu zaměstnanců (Tab. č. 7), jsou uvedeny relativní
četnosti souhlasné odpovědi u daného typu z odpovědí uvedených u daného typu
celkem.
Z grafu je zřejmé, že dominují druhy zařazené mezi externí zdroje nápadů (166 případů),
z nichž nejvíce (a nejvíce za všechny druhy celkem) představují toky od zákazníků (125
případů). Část těchto toků tvoří informace, stížnost, nápady a část i reklamované
produkty. Právě reklamace a konkrétně oprávněné reklamace jsou druhým
nejpočetnějším druhem zpětného toku (93 případů), což znamená převahu aktivity ze
strany zákazníků, nikoliv proaktivní přístup podniků, přestože toto tvrzení nemusí být
zcela pravdivé. Převahu impulzů z tržního prostředí potvrzuje i třetí nejpočetnější druh,
kterým jsou konkurenti (89).
Ačkoliv interní zdroje celkem jsou druhou nejvíce zastoupenou skupinou (137),
z výsledků četností odpovědí je zřejmé, že část těchto zdrojů vystupuje jako určitá média
pro získávání nápadů z externích zdrojů. Specifická profese v podniku je co do počtu
odpovědí umístěna na čtvrtém místě (76 případů). Z doplňujících odpovědí respondentů
a informantů vyplývá, že jde většinou o pracovní pozici, která má také blízko
k zákazníkovi a konkurenci (tvůrce produktu, který ale zároveň má možnost přímo
sbírat nápady), pouze ojediněle jde o pracovníka specializovaného pouze na tvorbu
nových produktů (např. v útvaru výzkumu a vývoje). Zde se ale projevil dopad struktury
vzorku a převaha malých podniků, jak ukazují i výsledky v Tab. č. 7.
Pokud byla výše poněkud negativně hodnocena pasivita či reaktivní chování ze strany
podniku na impulzy trhu, bylo to myšleno pouze v daném kontextu. Ukázalo se totiž, že
relativně velká část podniků stížnosti a nápady od zákazníků získává cíleně, ale také
182
náhodně, nicméně z těchto odpovědí se lze domnívat, že management i daní pracovníci
si jsou vědomi významu i tohoto způsobu získávání nápadů.
Nejméně zastoupenou skupinou druhů zdrojů nápadů je odpad celkově a následně tak i
v případě jednotlivých typů. Pokud jde o jednotlivé typy zdrojů nápadů, pouze v jednom
případě byla označena i „banka nápadů“, což znamená, že tento částečně formalizovaný
způsob sběru podniky ve vzorku zcela opomíjejí. Pouze ve 13 případech v podniku
existují kroužky kvality, které přispívají i nápady pro produktové inovace. I v těchto
případech jsou výsledky s velkou pravděpodobností zkresleny strukturou vzorku. Také
neprodané produkty byly označeny respondenty pouze v několika málo případech, což
ale také může být důsledek zaměření činnosti podniků respondentů.
Graf. č. 18: Typy zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace
Z Tab. č. 6 je zřejmé, že mezi podniky služeb a podniky průmyslovými existují značné
rozdíly ve využívání některých druhů zpětných toků pro inspiraci směrem k inovacím
produktů. Některé z těchto rozdílů jsou ovšem způsobeny do určité míry i vlivem
velikosti podniků. Toto je případ rozdílu u druhu „speciální útvar“ a „kdokoliv
v podniku“, kdy u malých podniků nelze předpokládat, že by pro tento účel byl zřízený
speciální útvar a malé podniky ve vzorku převládaly. U druhého případu je tomu naopak.
Podniky služeb více „naslouchají“ externímu prostředí, kromě partnerů, kdy je relativní
četnost stejná. Naopak mnohem více je u podniků služeb využívaný sběr stížností
183
jakýmkoliv způsobem a také neprodaný produkt. Vzhledem k charakteru činnosti – i
přes velmi malou četnost odpovědí – je rozdíl také i u odpadu ze surovin, kdy to jsou
opětovně podniky služeb (zejména restaurace), které ve větší míře tento zdroj uvedly.
Tab. č. 6: Typy zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace –
rozdíly mezi podniky služeb a podniky průmyslovými
služby průmysl
speciální útvar 10,7% 25,9%
kroužky kvality 8,50% 7,40%
specifická profese 43,80% 50,00%
kdokoliv v podniku 53,60% 27,80%
interní zdroje celkem 83,90% 79,60%
konkurenti 60,70% 38,90%
zákazníci 79,50% 66,70%
dodavatelé 50,90% 40,70%
partneři 31,30% 31,50%
externí zdroje celkem 92,90% 92,60%
oprávněné reklamace 54,50% 59,30%
neoprávněné reklamace 19,60% 27,80%
reklamace celkem 66,10% 63,00%
stížnosti sbírány cíleně 50,00% 35,20%
stížnosti sbírány náhodně 41,10% 25,90%
stížnosti a nápady (WOM) 78,60% 13,00%
stížnosti a nápady celkem 83,00% 59,30%
neprodaný produkt 15,20% 1,90%
odpad - suroviny 17,90% 5,60%
odpad – součásti/polotovary 2,70% 7,40%
odpad - materiál 7,10% 11,10%
odpad - obaly 9,80% 5,60%
odpad – nakupované produkty 8,90% 9,30%
odpad – vlastní produkty 4,50% 7,40%
odpad celkem 31,30% 25,90%
Kromě již výše zmiňovaného dopadu vlivu velikosti podniku v souvislosti s typem zpětných
toků využívaných jako inspirace pro produktové inovace (speciální útvar a kdokoliv v
podniku) byly zjištěny taktéž rozdíly u dalších typů). Mimo jiné malé i střední podniky
využívají mnohem více konkurenty, naopak střední a malé o něco méně než velké podniky
dodavatele jako tento zdroj. Velké podniky se zase více inspirují oprávněnými reklamacemi
než další dvě skupiny podniků, což může být vysvětleno například i formálním postupem a
možná i určitou vyšší mírou profesionality, nicméně toto vysvětlení je pouze domněnka.
Střední podniky výrazně méně využívají jako inspiraci neoprávněné reklamace než podniky
184
velké. Střední podniky ale také nejvíce sbírají cíleně stížnosti a nápady a tyto potom využívají
jako zdroj nápadů ve srovnání se zejména malými podniky. Malé podniky výrazně více sbírají
nápady včetně nápadů ze stížností náhodně (obě možnosti) – zejména oproti podnikům
velkým. Co se týče odpadu, rozdíl byl nalezený pouze u odpadu surovin, a jak již bylo
uvedeno, častěji ho využívají podniky malé. U jiných typů odpadů velké podniky neuvedly
odpovědi.
Tab. č. 7: Typy zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace –
rozdíly mezi podniky podle počtu zaměstnanců
malý střední velký
speciální útvar 9,20% 20,7% 52,9%
kroužky kvality 7,50% 6,90% 11,80%
specifická profese 45,80% 48,30% 41,20%
kdokoliv v podniku 50,80% 27,60% 35,30%
interní zdroje celkem 82,50% 89,70% 70,60%
konkurenti 56,70% 55,20% 29,40%
zákazníci 77,50% 69,00% 70,60%
dodavatelé 49,20% 34,50% 58,80%
partneři 33,30% 20,70% 35,30%
externí zdroje celkem 92,50% 93,10% 94,10%
oprávněné reklamace 55,00% 57,70% 70,60%
neoprávněné reklamace 22,50% 13,80% 35,30%
reklamace celkem 65,80% 58,60% 70,60%
stížnosti sbírány cíleně 43,30% 51,70% 47,10%
stížnosti sbírány náhodně 43,30% 20,70% 11,80%
stížnosti a nápady (WOM) 26,70% 20,70% 5,90%
stížnosti a nápady celkem 77,50% 75,90% 58,80%
neprodaný produkt 11,70% 6,90% 11,80%
odpad - suroviny 15,80% 13,80% 5,9%
odpad – součásti/polotovary 5,70% 3,40% odpad
- materiál 10,10% 3,40% odpad
- obaly 8,30% 13,80% odpad
– nakupované produkty 9,20% 13,80% odpad
– vlastní produkty 6,70% 3,40% odpad
celkem 33,30% 27,60% 5,9%
6.2 Výsledky bivariační analýzy
Test normálního rozložení dat
Statistické testy, které jsou aplikovány pro analýzu získaných dat, vyžadují jejich normální
rozdělení. Z tohoto důvodu byla distribuce získaných dat zkoumána pomocí Kolmogorov-
185
Smirnovova a Shapiro-Wilkova testu pro obě zkoumané skupiny podniků, tj. pro podniky,
které zpětné toky inspirují pro produktové inovace a pro podniky, které je jako inspiraci
nevyužívají. Výsledky obou testů jsou v tab. č. 8 a ukazují na nedodržení tohoto předpokladu
(až na některé výjimky). Tato skutečnost byla jednou z příčin, proč kromě diskriminační
analýzy byla využita také logistická regrese a také proč byl vedle t-testu využit taktéž MannWhitney
U test. Nedodržení předpokladu ale neznamená, že musí být zcela odmítnuty některé
statistické testy, zejména pokud velikost zkoumaného vzorku je vyšší než 200 (Hair a kol.,
2010), jejich výsledky je nicméně nutné podrobit posouzení zvážením jejich vypovídací
schopnosti (Field, 2009), jak bude uvedeno v konkrétních případech dále.
Tab. č. 8: Výsledky testu normality rozložení dat
nezávislá proměnná
ZT jako
inspirace
pro
inovace
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk
Statistika df Sig. Statistika df Sig.
velikost podniku
ne 0,470 19 0,000 0,536 19 0,000
ano 0,423 88 0,000 0,625 88 0,000
ziskovost podniku
ne 0,274 19 0,001 0,867 19 0,013
ano 0,240 88 0,000 0,903 88 0,000
kvalita plánovaní ZT
ne 0,360 19 0,000 0,757 19 0,000
ano 0,306 88 0,000 0,785 88 0,000
inovativnost politiky ZT
ne 0,175 19 0,129 0,936 19 0,225
ano 0,132 88 0,001 0,951 88 0,002
vnímání nezbytnosti ZT
ne 0,133 19 0,200* 0,949 19 0,376
ano 0,170 88 0,000 0,925 88 0,000
vnímání ziskovosti ZT
ne 0,214 19 0,022 0,890 19 0,032
ano 0,163 88 0,000 0,940 88 0,001
význam inovace
produktů
ne 0,204 19 0,036 0,908 19 0,067
ano 0,203 88 0,000 0,898 88 0,000
frekvence inovace
ne 0,266 19 0,001 0,821 19 0,002
ano 0,283 88 0,000 0,824 88 0,000
úroveň znalostí ZP
ne 0,171 19 0,147 0,913 19 0,085
ano 0,150 88 0,000 0,935 88 0,000
míra formalizace řízení
ZT
ne 0,359 19 0,000 0,700 19 0,000
ano 0,335 88 0,000 0,732 88 0,000
Výsledky analýzy pro ordinální nezávislé proměnné
V Tab. č. 9 a grafu č. 19 jsou uvedeny výsledky testování rozdílů dvou nezávislých
výběrů, které představuje skupina podniků, jenž zpětné toky nevyužívá jako inspiraci
pro produktové inovace (ne) a skupina podniků, která je naopak využívá (ano).
V tabulce je pro lepší vyjadřovací schopnost využitý výsledek t-testu (průměr) a nikoliv
medián, který je vypočítávaný v rámci neparametrického Mann-Whitney U testu při
porušení normálního rozložení dat. P hodnota je ale kvůli statistické korektnosti
převzata z výsledků Mann-Whitney U testu.
Dvě skupiny se od sebe liší zejména v případě vnímání nezbytnosti řízení zpětných toků
(p=0,002) a v případě frekvence inovace (p=0,003). Zatímco u druhého je statistická
signifikance rozdílu zkreslena malým počtem podniků ve skupině „ne“, výsledek u první
proměnné lze považovat za relevantní. Dalšími proměnnými, které podniky odlišují, jsou
186
míra ziskovosti podniku (p=0,006), míra vnímání dopadu zpětných toků na finanční
výkonnost podniků (na kontinuu ztrátovost - ziskovost) (p=0,019) a kvalita plánování
(p=0,033). Na hranici statistické významnosti je výsledek u proměnné inovativnost
politiky zpětných toků (p=0,050). Vzhledem k tomu, že test Mann-Whitney U počítá
pouze dvoustrannou signifikanci (Rabušic a Mareš, 2003), po vydělení výsledné phodnoty
dvěma mezi statisticky významné výsledky patří také míra znalostí zpětných
toků (p=0,079 – děleno 2 = 0,037). I zde je ale malý počet podniků.
Souhrnně výsledky znamenají (jednostranná hypotéza), že podniky, které zpětné toky
využívají jako zdroje nápadů pro produktové inovace, vnímají tyto toky jako mnohem
více nezbytné pro řízení, jde o podniky, které častěji inovují (opačná škála), jsou více
ziskové a také vnímají dopad zpětných toků více směrem ke kladným hodnotám
(ziskovosti) a plánují zpětné toky na vyšší hierarchické úrovni – více strategicky (opačná
škála) a politika zpětných toků je inovativnější než je tomu tak u podniků, které zpětné
toky jako zdroje nápadů pro produktové inovace nevyužívají. Naopak, míra formalizace
řízení zpětných toků a velikost podniku pravděpodobně nesehrává žádnou roli při
rozdělení podniků do zkoumaných skupin. Otázkou je míra vnímání významu inovace a
míra znalostí, kdy nebyl zjištěný statistický význam, ale p - hodnota i průměry naznačují,
že možná asociace by mohla existovat, pokud by do vzorku bylo zahrnuto více podniků.
Můžeme tedy zamítnout nulové hypotézy o neexistenci rozdílů mezi skupinami č. H04
(dvoustranná hypotéza) až na výše uvedené případy a naopak přijmout hypotézu č. Ha41
kromě g) a i) týkající se významu inovace a dopadu míry formalizace řízení zpětných
toků na rozdíly mezi podniky. V rámci analýzy byla testovaná i asociace s velikostí
podniku, jak ukazuje výsledek, u velikosti podniku v tomto případě není statisticky
významná. Na druhou stranu, pokud se podíváme na výsledek průměrů, určitý rozdíl
mezi podniky je – zpětné toky uvedeným způsobem využívají (anebo se respondenti
domnívají) spíše větší podniky.
Po druhostupňovém roztřídění podniků podle odvětví výsledky ukázaly, že statisticky
významné rozdíly existují i v tomto případě, přičemž se tyto dvě skupiny podniků
„nechovají“ stejně. U podniků průmyslových byl nalezený statisticky signifikantní rozdíl
u ziskovosti podniků (p=0,050 dvoustr.), kvalitě plánování (p=0,004, dvoustr.) a
inovativnosti politiky zpětných toků (p=0,030, jednostr. – podniky, které zpětné toky
využívají, mají více inovativní politiku). U podniků služeb je to frekvence inovace
(p=0,001, dvoustr.), vnímání nezbytnosti řízení zpětných toků (p=0,003, dvoustr.),
ziskovost podniků (p=0,026, jednostr.) a vnímání vlivu zpětných toků na ziskovost
(p=0,034, jednostr.) – v obou případech opětovně podniky, které toky využívají jako
inspiraci, jsou více ziskové a vnímají pozitivněji dopad zpětných toků a jejich řízení na
ziskovost. U frekvence inovace a vnímání dopadu na ziskovost ale ve skupině, která toky
nevyužívá jako nápady, odpovědělo pouze 15 podniků. Z výsledků je patrné, že pouze
míra ziskovosti je faktor, který působí v obou skupinách, jinak se podniky služeb a
podniky průmyslové liší.
187
Tab. č. 9: Výsledky parametrického a neparametrického testu střední hodnoty
nezávislé proměnné ZT jako
zdroj
nápadu
N průměr st. odch. MannWhitney
U
p
velikost podniku ne 44 1,26 0,562 4494,00 0,964
ano 205 1,44 0,725
ziskovost podniku ne 44 3.63 1,012 3337,00 0,006
ano 201 4,48 1,028
kvalita plánování ZT ne 44 3,53 1,504 3598,50 0,033
ano 203 2,41 1,483
inovativnost politiky ZT ne 44 3,37 1,461 3660,00 0,050
ano 204 3,81 1,453
vnímání nezbytnosti ZT ne 43 3,74 1,790 3087,00 0,002
ano 203 5,00 1,313
vnímání dopadu ZT na
ziskovost
ne 43 4,37 1,065 3416,00 0,019
ano 204 4,67 1,302
význam inovace ne 22 2,89 1,286 1057,00 0,112
ano 121 2,44 1,015
frekvence inovace ne 22 3,79 1,619 808,50 0,003
ano 119 2,43 1,059
míra znalosti ZT ne 23 5,11 1,329 1103,50 0,079
ano 124 4,28 1,373
míra formalizace řízení ne 19 1,68 0,885 853,00 0,856
ano 92 1,69 0,822
Graf č. 19: Výsledky parametrického a neparametrického testu střední hodnoty
Pro ordinální proměnné byly zjištěny taktéž hodnoty Spearmanovy korelace pro
jednotlivé dvojice proměnných, které jsou uvedeny v Tab. č. 10 a č. 11. U skupiny
podniků, která zpětné toky nevyužívá, nebyl nalezený žádný vztah s jinou proměnnou u
proměnné velikost podniku a míra formalizace řízení zpětných toků, výsledky tedy
nejsou uvedeny (Tab. č. 11). Korelační koeficienty vyšší než 0,400 jsou označeny
tmavou šedou, další statisticky významné výsledky, ale s nízkou hodnotou korelačního
koeficientu, světlou šedou barvou.
188
Z hodnot korelačních koeficientů vyplývá, že k výraznějším rozdílům mezi oběma
skupinami podniků v případě závislosti sledovaných proměnných nedochází. Rozdíl je
v zcela absentující souvislosti proměnné velikost podniku a míra formalizace řízení
zpětných toků s jakoukoliv jinou proměnnou u podniků zpětné toky nevyužívajících a
pouze nízké hodnoty korelace u proměnné znalost řízení zpětných toků ve vztahu
s jinými proměnnými u skupiny podniků, která tyto toky využívá, přestože statistická
významnost zjištěna byla podobně jako u skupiny zpětné toky nevyužívající s kvalitou
plánování zpětných toků a vnímáním nezbytnosti řízení zpětných toků.
Výraznější vztah je mezi proměnnými kvalita plánování, inovativnost politiky zpětných
toků, vnímání nezbytnosti řízení toků a vnímání dopadu toků na ziskovost podniku.
Tab. č. 10: Spearmanova korelace závislosti proměnných – podniky využívající
zpětné toky jako zdroje nápadů pro produktové inovace
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
1.
velikost
podniku
1,000
.
0,261
**
0,000
-0,166
*
0,018
0,254
**
0,000
0,181
**
0,010
0,058
0,410
-
0,232
*
0,010
-
0,005
0,955
0,080
0,379
0,520
*
*
0,000
2.
ziskov.
podniku
0,261
*
-0,000
1,000
.
-0,152
*
0,032
0,240
**
0,001
0,214
**
0,002
0,135
0,055
-
0,083
0,367
-
0,079
0,392
0,115
0,202
0,296
*
*
0,004
3.
kvalita
plánová
ní
ZT
-0,166
*
0,018
-0,152
*
0,032
1,000
.
-0,429
**
0,000
-0,395
**
0,000
-
0,424
**
0,000
0,132
0,150
0,062
0,506
0,199
*
0,027
-0,075
0,478
4.
inovativ.
politiky
ZT
0,254
-*
0,000
0,240
**
0,001
-
0,429
**
0,000
1,000
.
0,633
**
0,000
0,562
**
0,000
-
0,343
**
0,000
-
0,268
**
0,003
-0,155
0,086
0,208
*
0,047
5.
vnímání
nezbytn
osti ZT
0,181
**
0,010
0,214
**
0,002
-
0,395
**
0,000
0,633
**
0,000
1,000
.
0,606
**
0,000
0,299
**
0,001
-
0,196
*
0,033
-
0,197
*
0,028
0,107
0,312
6.
vnímání
dopadu
ZT
na zisk.
0,058
0,410
0,135
0,055
-
0,424
**
0,000
0,562
**
0,000
0,606
**
0,000
1,000
.
0,256
**
0,005
-
0,069
0,458
-0,113
0,213
0,100
0,346
7.
význam
inovace
-0,232
*
0,010
-0,083
0,367
0,132
0,150
-0,343
**
0,000
-0,299
**
0,001
-
0,256
**
0,005
1,000
.
0,412
**
0,000
0,090
0,327
-0,191
0,070
8. frekv.
inovace -0,005
0,955
-0,079
0,392
0,062
0,506
-0,268
**
0,003
-0,196
*
0,033
-0,069
0,458
0,412
**
0,000
1,000
.
0,062
0,508
0,041
0,698
9. míra
znalosti
ZT
0,080
0,379
0,115
0,202
0,199
*
0,027
-0,155
0,086
-0,197
*
0,028
-0,113
0,213
0,090
0,327
0,062
0,508
1,000
.
0,264
*
0,011
10. míra
formal..
řízení
ZT
0,520
**
0,000
0,296
**
0,004
-0,075
0,478
0,208
*
0,047
0,107
0,312
0,100
0,346
-
0,191
0,070
0,041
0,698
0,264
*
0,011
1,000
.
189
Tab. č. 11: Spearmanova korelace závislosti proměnných – podniky nevyužívající
zpětné toky jako zdroje nápadů pro produktové inovace
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
2. ziskovost
podniku
1,000
.
-0,101
0,514
0,093
0,547
0,087
0,580
0,071
0,649
0,496
*
0,019
0,179
0,425
-0,060
0,786
3. kvalita
plánování ZT
-0,101
0,514
1,000
.
-0,603
**
0,000
-0,349
*
0,022
-0,268
0,082
-0,015
0,948
0,230
0,303
0,461
*
0,027
4. inovativnost
politiky ZT
0,093
0,547
-0,603
**
0,000
1,000
.
0,692
**
0,000
0,654
**
0,000
0,198
0,377
-0,069
0,760
-0,510
*
0,013
5. vnímání
nezbytnosti ZT
0,087
0,580
-0,349
*
0,022
0,692
**
0,000
1,000
.
0,609
**
0,000
-0,044
0,847
-0,307
0,164
-0,528
**
0,010
6. vnímání
dopadu ZT
na ziskovost
0,071
0,649
-0,268
0,082
0,654
**
0,000
0,609
**
0,000
1,000
.
0,062
0,783
-0,167
0,457
-0,376
0,077
7. význam
inovace
0,496
*
0,019
-0,015
0,948
0,198
0,377
-0,044
0,847
0,062
0,783
1,000
.
0,689
**
0,000
0,276
0,213
8. frekvence
inovace
0,179
0,425
0,230
0,303
-0,069
0,760
-0,307
0,164
-0,167
0,457
0,689
**
0,000
1,000
.
0,555
**
0,007
9. míra
znalosti ZT
-0,060
0,786
0,461
*
0,027
-0,510
*
0,013
-0,528
**
0,010
-0,376
0,077
0,276
0,213
0,555
**
0,007
1,000
.
Výsledky analýzy pro kategorické proměnné
Tab. č. 12 prezentuje výsledky testu dobré shody pro obě skupiny podniků na základě
analýzy dat týkajících se důvodů vzniku zpětných toků. Výsledky testu neobjevily
žádnou statistickou významnost rozdílu, tj. je tedy nutné přijmout nulovou hypotézu o
nezávislosti vztahu mezi využíváním zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové
inovace a jednotlivými důvody vzniku zpětných toků. Pokud se ale podíváme na relativní
četnosti, je zřejmé, že určité rozdíly mezi skupinami podniku jsou, například v případě
neprodejnosti produktů, legislativních požadavků (v obou případech tento důvod
uváděly více podniky, které zpětné toky jako zdroje nápadů nevyužívají) a politiky péče
o životní prostředí (zde je tomu naopak). Zatímco tento poslední rozdíl má oporu
v existujících poznatcích, předchozí dva nikoliv. Lze opětovně vznést pouze domněnku
vhodnou dalšího zkoumání včetně statistické analýzy dalších souvisejících dat, zda
neprodejnost produktů, která vede ke vzniku zpětných toků, souvisí například s nižší
znalostí řízení zpětných toků, různými bariérami, nepociťováním významu zpětných
toků a dalšími faktory, které nebyly do průzkumu zahrnuty. U legislativních požadavků
může jít skutečně o negativní dopad specifického právního předpisu a zároveň i o
neschopnost a/nebo nemožnost vyrovnat se s vlivem této skutečnosti například i
prostřednictvím práce s produktovým portfoliem.
Je také potřebné uvést, že v jednom případě nebyl dodržený předpoklad hodnoty
očekávané četnosti = 5 (u charakteru produktu) (Hendl, 2004; Field, 2009), s výsledkem
u tohoto výstupu je potřebné zacházet obezřetně. V souladu s výslednými p – hodnotami
190
ani výsledky Cramérova V nepoukázaly na žádné asociace mezi sledovanými
proměnnými.
Tab. č. 12: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a důvody vzniku zpětných
toků
důvody vzniku
zpětných toků
zpětné toky využívány jako inspirace
pro produktové inovace
p –
hodnota
χ²důvod
celkem
(N)
ano (N) ano (%) ne (N) ne (%)
nekvalitní smluvní a
dodací podmínky
61 52 25,4 9 20,5 0,492
nadbytečné zásoby 40 31 15,1 9 20,5 0,382
sezónní výkyvy
v poptávce
111 89 43,4 22 50,0 0,425
neprodejnost produktu 39 29 14,1 10 22,7 0,155
vady produktu 157 129 62,9 28 63,6 0,929
charakter produkce 24 21 10,2 3 6,8 0,485
legislativní požadavky 60 46 22,4 14 31,8 0,187
politika péče
o zákazníka
149 124 60,5 25 56,8 0,652
politika péče o životní
prostředí
73 63 30,7 10 22,7 0,290
možnost snížit náklady 79 66 32,2 13 29,5 0,732
ochrana dobrého jména 249 205 56,6 44 61,4 0,561
Graf. č. 20: Rozdíly mezi skupinami podniků a důvody vzniku zpětných toků
Žádné statisticky významné výsledky nebyly nalezeny ani při analýze potenciální
souvislosti zkoumaného problému se získanými daty zjištujícími dopad zpětných toků
na zisk a odpovědí podniků, zda měří náklady na zpětné toky, přestože – podobně jako u
důvodů vzniku zpětných toků – rozdíly nalezeny byly, viz Tab. č. 13 a graf č. 21. Bez
191
ohledu na statistickou významnost výsledku jsou v souladu s nenulovou hypotézou o
existenci souvislosti mezi dopadem řízení zpětných toků na zisk podniku a využíváním
zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace (podniky, které tak činí,
častěji uvedly, že zpětné toky zisk zvyšují a naopak méně často uvedly, že zpětné toky
zisk snižují, než podniky, jenž tak nečiní. Podobně tak podniky, které měří náklady na
zpětné toky, spíše toky využívají i jako inspiraci ve srovnání s podniky, jež tuto možnost
nevyužívají.
Tab. č. 13: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a dopady zpětných toků
na ziskovost podniku a měření nákladů na zpětné toky
dopad ZT
na ziskovost
a měření nákladů
na ZT
zpětné toky využívány jako inspirace
pro produktové inovace
p –
hodnota
χ²celkem (N) ano (N) ano (%) ne (N) ne (%)
ZT snižují zisk 71 56 39,4 15 46,9 0,439
ZT zvyšují zisk 115 97 68,8 18 56,2 0,175
měření nákladů
na ZT
75 64 31,8 11 25,6 0,419
Graf. č. 21: Rozdíly mezi skupinami podniků a důvody vzniku zpětných toků
dopady zpětných toků na ziskovost podniku a měření nákladů na zpětné toky
U pěti hybných sil řízení zpětných toků byly zjištěny statisticky významné rozdíly mezi
skupinami podniků u pěti zkoumaných proměnných: dosahování vyšší spokojenosti
zákazníka (p=0,000, Cramérovo V – 0,235, Sig. 0,000); poskytování služeb zákazníkům
(p=0,000, Cramérovo V – 0,234, Sig. 0,000); naplňování politiky společenské
zodpovědnosti (p=0,010, Cramérovo V – 0,162, Sig. 0,010); zvýšení produktivity
(p=0,018, Cramérovo V – 0,149, Sig. 0,018) a sledování zájmů komunity (p=0,028,
Cramérovo V - 0,138, Sig. 0,128). Nulová hypotéza tedy nemůže být přijata, a přestože
hodnoty asociace mezi proměnnými jsou nízké (viz Cramérovo V), jsou statisticky
významné a lze tedy konstatovat, že pokud podniky řídí zpětné toky v souladu
s vnímáním uvedených hybných sil, je mezi nimi více těch, které zároveň zpětné toky
využívají jako zdroj nápadů pro produktové inovace. Na hranici dosažení statistické
významnosti je také hybná síla odlišení se od konkurence. Z těchto výsledků lze
usuzovat, že alespoň u podniků ve zkoumaném vzorku odlišují skupiny podniků jak
finančně ekonomické hybné síly (zvýšení produktivity), tak i síly, které mohou být
192
vnímány jako podporující dosažení a udržení konkurenceschopnosti s významnou rolí
zákazníka, tak i tzv. „měkké faktory“ řízení. Proměnné „komunita“ i „společenská
zodpovědnost“ jsou těmi faktory, které stávající poznatky reverzní logistiky zkoumají,
ale zatím jde spíše o několik málo existujících příkladů, teorie managementu kvality a
řízení inovací. Ve všech případech byla dodržena podmínka očekávané četnosti = 5.
Tab. č. 14: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a hybné síly řízení
zpětných toků
hybné síly řízení
zpětných toků
zpětné toky využívány jako inspirace
pro produktové inovace
p –
hodnota
χ²síla
celkem
(N)
ano (N) ano (%) ne (N) ne (%)
konkurenční důvody 196 165 80,5 31 70,5 0,140
získání hodnoty 144 121 59,0 23 52,3 0,411
snížení nákladů 189 156 76,1 33 75,0 0,977
zvýšení produktivity 125 110 53,7 15 34,1 0,018
spokojenost zákazníka 221 189 92,2 32 72,7 0,000
loajalita zákazníka 192 160 78,0 32 72,7 0,446
zájem/tlak zákazníků 155 129 62,9 26 59,1 0,634
zájem/tlak dodavatelů 80 66 32,2 14 31,8 0,961
služby zákazníkům 198 172 83,9 26 59,1 0,000
vyhovění požadavků
vlády
46 37 18,0 9 20,5 0,709
zájem manažerů
o životní prostředí
80 71 34,6 9 20,5 0,068
zájem/tlak komunity 30 29 14,1 1 2,3 0,028
zlepšení image podniku 169 141 68,8 28 63,6 0,507
odlišení se
od konkurence
157 134 65,4 23 52,3 0,103
politika společenské
odpovědnosti
67 62 30,2 5 11,4 0,010
193
Graf. č. 22: Rozdíly mezi skupinami podniků a hybné síly řízení zpětných toků
Test dobré shody aplikovaný pro zjištění možného působení bariér řízení zpětných toků
jako faktorů, které by mohly ukázat na rozdíly mezi sledovanými skupinami podniků,
poukázal na jediný statisticky významný rozdíl, a to u nejasné politiky vůči zpětným
tokům (p=0,018). Nicméně asociace podle Cramérova V je velmi nízká, hodnota
koeficientu je 0,151, statistická významnost je taktéž 0,018. V Tab. č. 15 jsou ale
označeny světle šedou barvou i další bariéry, které by mohly, například v případě
většího vzorku, resp. jiné struktury vzorku a dalších příznivějších podmínek, být těmi,
které podniky rozdělují i v případě toho, zda toky využívají jako stimul pro produktovou
inovaci. Jde o nepociťování významu zpětných toků a jejich řízení, nedostatečné
systematické řízení zpětných toků, nedostatek potřebných zařízení/strojů pro nakládání
se zpětnými toky, které potom mohou bránit některým inovacím produktů, nevyhovující
podpora podnikového informačního systému, kdy se můžou ztrácet nebo nebýt
zachytávány a uchovávány potřebné data a informace i pro inovace produktů, charakter
produktů (zde může působit mimo jiné produkce na zakázku, specifické vlastnosti
produktu, které neposkytují prostor pro inovace apod.) a nezájem managementu
o environmentální aspekty podnikání. Hodnoty relativních četností u těchto bariéry totiž
ukazují, že je ve větším počtu uváděly právě ty podniky, které zpětné toky jako nápady
pro produktové inovace nevyužívají.
Tab. č. 15: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a bariéry řízení zpětných
toků
bariéry řízení
zpětných toků
zpětné toky využívány jako inspirace
pro produktové inovace
p –
hodnota
χ²bariéry
celkem
(N)
ano (N) ano (%) ne (N) ne (%)
nepociťování
významu ZT
84 64 31,2 20 43,5 0,070
strategie/politika
podniku
51 42 20,5 9 20,5 0,996
restriktivní politika
vůči ZT
14 14 6,8 0 0,0 0,074
194
nejasná politika
vůči ZT
71 52 25,4 19 43,2 0,018
nedostatečné
systematické řízení ZT
85 65 31,7 20 45,5 0,081
nedostatek personálních
zdrojů
86 71 34,6 15 34,1 0,945
nedostatečné znalosti
řízení ZT
95 82 40,0 13 29,5 0,195
nedostatek finančních
zdrojů
89 76 37,1 13 29,5 0,344
nedostatek potřebných
zařízení/strojů
39 28 13,7 11 25,0 0,060
nevyhovující podpora
podnikového IS
41 30 14,6 11 25,0 0,093
nedostatečné sledování
výkonnosti ZT
90 71 34,6 19 43,2 0,284
charakter produktu 76 58 28,3 18 40,9 0,099
legislativa 50 43 21,0 7 15,9 0,447
nezájem
o environmentální
aspekty podnikání
31 22 10,7 9 20,5 0,076
vyjednávací síla
zákazníků
62 54 26,3 8 18,2 0,256
charakter trhu 20 16 7,8 4 9,1 0,776
charakter dodav.odběrat.
řetězce
33 30 14,6 3 6,8 0,165
Graf. č. 23: Rozdíly mezi skupinami podniků a bariéry řízení zpětných toků
195
Poslední výstup bivariační analýzy se vztahuje k cíli nalézt rozdíly mezi podniky také i
podle toho, zda využívají pro inspiraci konkrétní typy/druhy zpětných toků. Pouze u
dvou typů zpětných toků byly nalezeny statisticky významné rozdíly, konkrétně u:
kdokoliv (p=0,004, Cramérovo V – 0,235, Sig. 0,004) a zákazníci (p=0,035, Cramérovo V -
0,173, Sig. 0,035). Druh „stížnosti a nápady sbírány cíleně“ se blíží hranici statistické
významnosti rozdílu při stanovené hladině významu (p=0,067).
Analýza byla ovlivněna i četností odpovědí. U několika typů zdrojů totiž nebyl dodržený
předpoklad očekávané četnosti = 5 (speciální útvar, kroužky kvality, suma interních
zdrojů, suma externích zdrojů, neprodané produkty a všechny druhy odpadů kromě
sumy odpadů), a ačkoliv jsou výsledky analýzy zajímavé, nelze je demonstrovat jako
podpořené statistickou analýzou.
Přesto jsou výsledky vhodné zamyšlení. Při bližším pohledu na Tab. č. 16 a Grafy pod č.
24 a, b, c podniky, které zpětné toky jako inspiraci pro inovace produktů využívají, jsou
zastoupeny vyšším podílem u 15 druhů, které využívají, kdežto podniky, které nikoliv,
pouze u deseti. V tomto případě jde o postižení i těch nejmenších rozdílů, pokud bychom
vynechali rozdíly do cca 3%, je tomu tak pouze u sedmi druhů. Výpočet také ukázal, že
průměrný počet druhů, které uvedly podniky, nenechávajíc se inspirovat zpětnými
toky, je 2,5 s maximálním počtem druhů = 8 (st. odchylka je 3,084), zatímco průměrný
počet druhů u podniků zpětné toky jako nápady využívající je 3,86, s maximálním
počtem 14 (st. odchylka je 3,655). Standardní odchylka je sice o něco větší, ale nikoliv
výrazně vzhledem k rozdílům minimálního (u obou skupin je to 0) a maximálního počtu.
Jinými slovy, podniky, které zpětné toky jako zdroj nápadů využívají, sbírají nebo hledají
nápady u více zdrojů než podniky, které se tímto způsobem ke zpětným tokům nestaví,
což je důležité zjištění. Kromě toho lze usuzovat, že podniky z první skupiny se nechávají
inspirovat možná méně formálními způsoby zpětné vazby (spíše stížnosti a nápady než
formálně podané reklamace a také více konkurenti než dodavatelé a partneři) a co je
také důležité zjištění, je pro ně zřejmě i důležitější odpad, přestože míry důležitosti
sledovány nebyly a lze takto usuzovat pouze z rozdílů odpovědí.
Zároveň je ale nutné uvést, že tyto výsledky mohou být opětovně ovlivněny jak
strukturou vzorku, tak i úrovní znalostí respondentů.
Tab. č. 16: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a druhy/typy zpětných
toků využívaných jako zdroje nápadů pro produktové inovace
zdroje inspirace včetně
zpětných toků pro
produktové inovace
zpětné toky využívány jako inspirace
pro produktové inovace
p –
hodnota
χ²zdroj
celkem
(N)
ano (N) ano (%) ne (N) ne (%)
speciální útvar 23 22 95,7 1 100,0 0,831
kroužky kvality 11 9 90,0 2 100,0 0,640
banka nápadů 0 n n n n n
specifická profese 70 58 46,4 12 52,2 0,610
kdokoliv v podniku 66 62 49,6 4 17,4 0,004
196
interní zdroje celkem 123 106 84,8 17 73,9 0,200
konkurenti 81 70 56,0 11 47,8 0,469
zákazníci 115 101 80,8 14 60,9 0,035
dodavatelé 74 61 48,8 13 56,5 0,496
partneři 50 41 32,8 9 39,1 0,555
externí zdroje celkem 138 118 94,4 20 87,0 0,191
oprávněné reklamace 87 74 56,5 13 59,2 0,810
neoprávněné reklamace 35 32 13,0 3 25,6 0,193
reklamace celkem 101 87 60,9 14 69,6 0,408
stížnosti sbírány cíleně 71 64 51,2 7 30,4 0,067
stížnosti sbírány náhodně 53 46 36,8 7 30,4 0,558
stížnosti a nápady (WOM) 35 29 23,2 6 26,1 0,765
stížnosti a nápady
celkem
115 100 80,0 15 65,2 0,118
neprodaný
(nespotřebovaný)
produkt
17 14 11,2 3 13,0 0,799
odpad - suroviny 19 17 13,6 2 8,7 0,518
odpad –
součásti/polotovary
7 7 5,6 0 0,0 0,245
odpad - materiál 12 12 9,6 0 0,0 0,121
odpad - obaly 14 12 9,6 2 8,7 0,892
odpad – nakupované
produkty (vstupy)
14 13 10,4 1 4,3 0,362
odpad – vlastní produkty 8 8 6,4 0 0,0 0,212
odpad celkem 43 39 31,2 4 17,4 0,180
Graf. č. 24a: Rozdíly mezi skupinami podniků a druhy/typy zdrojů nápadů pro
produktové inovace
197
Graf. č. 24b: Rozdíly mezi skupinami podniků a druhy/typy zdrojů nápadů pro
produktové inovace (pokrač.)
Graf. č. 24c: Rozdíly mezi skupinami podniků a druhy/typy zdrojů nápadů pro
produktové inovace (pokrač.)
6.3.Výsledky diskriminační analýzy
Do diskriminační analýzy vstoupilo pouze 107 podniků z celého vzorku z důvodu
chybějících proměnných, tj. 39,9% podniků. Doporučovaná minimální hranice pro
použití této analýzy je 100 případů (Hair a kol., 2010), což znamená, že analýzu bylo
možné provést a získat smysluplné výsledky. U diskriminační analýzy by měl být
splněný další předpoklad a tím je shoda kovariančních matic mezi skupinami, který se
provádí pomocí Box M testu. Pokud jsou matice stejné, test by neměl být signifikantní
(Field, 2011), navíc se doporučuje použít „velmi konzervativní úroveň signifikantních
rozdílů“ (Hair a kol., 2010, s. 459) (tj. 0,01 než 0,05). V našem případě je signifikance =
0,051, což vyhovuje daným podmínkám. V souladu se zdroji byly pro diskriminační
analýzu jako nezávislé proměnné využity pouze metrické proměnné.
Výsledky z diskriminační analýzy nejdříve ukazují na rozdíly v průměrech u
proměnných a standardní odchylky průměrů. Malhotra (2010) doporučuje využít i tyto
výsledky pro intuitivní posouzení proměnných, které se mohou dále ukázat jako
198
diskriminátory. Vzhledem k velikosti vzorku (těsně nad doporučenou minimální hranicí)
a vzhledem ke značným rozdílům v počtu podniků v obou skupinách (počet podniků ve
skupině, nevyužívající zpětné toky jako inspiraci pro produktové inovace je 19. I v tomto
případě byla splněna podmínka, která říká, že i když počet v menší skupině nedosahuje
minimálně doporučený počet 20 případů, musí být alespoň dodrženo, že počet případů
přesáhne počet nezávislých proměnných (Tabachnick a Fidell, 2013). Na základě
intuitivního posouzení docházíme již k prezentovaným výsledkům, uvedeným v subkap.
6.2. Největší rozdíly jsou u proměnné ziskovost podniku, kvalita plánování zpětných
toků, vnímání nezbytnosti zpětných toků, frekvence inovace produktů v podnicích a u
úrovně znalostí zpětných toků, viz blíže Tab. č. 17 a a b.
Tab. č. 17a: Výchozí výsledky diskriminančí analýzy
ZT jako inspirace
pro inovace
velikost
podniku
ziskovost
podniku
kvalita
plánování ZT
inovativnost
politiky ZT
vnímání
nezbytnosti
ZT
Mean
ne (N=19) 1,26 3,63 3,53 3,37 3,74
ano (N=88) 1,44 4,48 2,41 3,81 5,00
celkem (N=107) 1,41 4,33 2,61 3,73 4,78
stand. odchylka
ne (N=19) 0,562 1,012 1,504 1,461 1,790
ano (N=88) 0,725 1,028 1,483 1,433 1,313
celkem (N=107) 0,700 1,071 1,540 1,457 1,481
Tab. č. 17b: Výchozí výsledky diskriminančí analýzy (pokrač.)
ZT jako inspirace
pro
inovace
vnímání
ziskovosti
ZT
význam inovace
produktů
frekvence
inovace
úroveň
znalostí ZT
míra
formalizace
řízení ZT
Mean
ne (N=19) 4,37 2,89 3,79 5,11 1,68
ano (N=88) 4,67 2,44 2,43 4,28 1,69
celkem (N=107) 4,62 2,52 2,67 4,43 1,69
stand. odchylka
ne (N=19) 1,065 1,286 1,619 1,329 0,885
ano (N=88) 1,302 1,015 1,659 0,373 0,822
celkem (N=107) 1,264 1,076 1,280 1,395 0,829
199
V rámci diskriminační analýzy byla využita standardní jednorázová metoda výběru
diskriminátorů, tak kroková dopředná, na tomto místě jsou uvedeny – až na text
v odstavci níže – výsledky jednorázové metody (Hair a kol., 2010). Důvodem je
skutečnost, že kroková analýza byla využita taktéž u logistické regrese dále a pro tuto
práci jsou důležité více finální výsledky, nikoliv výsledky „meziprocesu“, které jsou
navíc do určité míry podobné vzhledem k podobnosti obou metod.
V příloze č. 4 je uvedena kovarianční matice vztahů proměnných vstupujících do
diskriminační analýzy u krokové metody, která naznačuje, jak se vztah mezi
proměnnými mění ze skupiny do skupiny (Field, 2011). Výsledky nejsou pro zjištění
diskriminátorů stěžejní, přesto může být podnětné se nad rozdíly zamyslet. Ukazuje se
totiž, že těsnější vztah mezi některými proměnnými (ziskovost podniku a kvalita
plánování zpětných toků, kvalita plánování zpětných toků a inovativnost politiky
zpětných toků, jako i vnímání nezbytnosti zpětných toků, vnímání jejich dopadu na
ziskovost a míra znalostí, dále inovativnost politiky zpětných toků a vnímání jejich
dopadu na ziskovost a inovativnost politiky a míra znalostí, nebo například význam
inovace a frekvence inovace, jako i frekvence inovace a míra znalostí zpětných toků je u
skupiny podniků, které zpětné toky nevyužívají jako zdroj nápadů pro produktové
inovace. Naopak těsnější vztah u druhé skupiny podniků, tj. těch, co tyto toky využívají
jako inspiraci, byl zjištěný u proměnné inovativnost politiky zpětných toků a jak
vnímání nezbytnosti řízení zpětných toků, tak význam inovace. Nicméně, pojem
„těsnost“ není korektně použitý a navíc, tyto výsledky by bylo potřebné doplnit dalšími
analýzami a i průzkumem.
Vzhledem k tomu, že v rámci diskriminační analýzy byly hledány diskriminátory pro
dvě skupiny, byla získána pouze jedna diskriminační funkce. Vlastní číslo asociované
s touto funkcí je 0,446 a vysvětluje 100% variance mezi sledovanými skupinami
podniků. Kanonická korelace je 0,555, jejíž umocnění = 0,308, což naznačuje, že 30,8%
rozdílu u závislé proměnné „nevyužívá – využívá zpětné toky jako inspiraci pro
produktové inovace“ lze vysvětlit modelem diskriminační funkce, jinými slovy
působením sledovaných nezávislých proměnných. Vzhledem k explorativnímu
charakteru výzkumu, do kterého byly zařazeny pouze některé z mnoha dalších
potenciálních proměnných, majících vliv na dané chování, jde o poměrně vysoké
procento. Další hodnota v tabulce č. 18 je Wilkovo λ, které pokud ≈ 0, jsou všechny
sledované průměry shodné, pokud ≈ 1, většinu celkové variability modelu lze vysvětlit
rozdíly mezi průměry (Meloun a Militký, 2012). Wilkovo λ jako výsledek analýzy je
bližší předpokladu ≈ 1, lze tedy s určitým omezením konstatovat, že většinu celkové
variability modelu lze vysvětlit rozdíly mezi průměry. Vedle samotné hodnoty je nutné
uvést také statistickou významnost, která je v případě této analýzy = 0,000, což
znamená, že diskriminační analýza je statisticky významná.
200
Tab. č. 18: Vlastní číslo a Wilkovo λ
f. vlastní
číslo
%
varian
- ce
kumul.
%
kanon
korelace
test
fun.
Wilks'
Lamb-
da
χ² df Sig.
1 0,446 100,0 100,0 0,555 1 0,692 36,878 10 0,000
Tabulka č. 19 prezentuje koeficienty diskriminační funkce. Výsledná podoba je tedy:
Z = -0,052‫٭‬VEL - 0,431‫٭‬ZISKPO + 0,280‫٭‬QPL +0,398 ‫٭‬INPOL - 0,567‫٭‬NEZB +
0,241‫٭‬ZISKZT - 0,201‫٭‬INPRO + 0,712‫٭‬FREIN + 0,136‫٭‬ZNAL - 0,002‫٭‬FORM
Tab. č. 19: Koeficienty diskriminační funkce
nezávislé proměnné vstupující do
diskriminační funkce (diskriminátory)
kódy diskriminátorů
pro diskriminační
funkci
koeficienty
velikost podniku VEL -0,052
ziskovost podniku ZISKPO -0,431
kvalita plánováni ZT QPL 0,280
inovativnost politiky ZT INPOL 0,398
vnímáni nezbytnosti ZT NEZB -0,567
vnímání ziskovosti ZT ZISKZT 0,241
význam inovace produktů INPRO -0,201
frekvence inovace FREIN 0,712
úroveň znalostí ZT ZNAL 0,136
míra formalizace řízení ZT FORM -0,002
Již z těchto koeficientů je zřejmé, že jejich váha pro postižení rozdílů mezi oběma
skupinami bude různá. Nejsilnějším diskriminátorem je frekvence inovace (0,712), dále
vnímání nezbytnosti zpětných toků managementem podniku (-0,567) a ziskovost
podniku (-0,431). Určitý vliv může mít také inovativnost politiky zpětných toků (0,398),
případně i kvalita plánování zpětných toků (0,280), vnímání dopadů řízení zpětných
toků na ziskovost podniku (0,241) a vnímání významu inovace produktů pro
konkurenceschopnost podniku (-0,201). Hodnoty koeficientů jsou nízké, nicméně jde o
dopad velikost vzorku, jako i počtu případů v obou skupinách a dopad má samozřejmě i
výše uvedená cca 30% vysvětlitelnost rozdílů danými proměnnými. Naopak, téměř
žádnou diskriminační sílu nemá míra formalizace řízení zpětných toků (-0,002), velikost
podniku (-0,052) a otázkou je úroveň znalostí zpětných toků (0,136).
Výstupy z diskriminační analýzy nabízí také hodnotu centroidů pro obě ze skupin, což
jsou průměry diskriminačního skóre. Centroidy při jejich vizualizaci na grafu ve
dvourozměrném prostoru naznačují nejtypičtější umístění každého člena z určité
skupiny a vzdálenost mezi skupinami (Hair a kol., 2010). Pro skupinu podniků, která
zpětné toky nevyužívá jako zdroje nápadů pro produktové inovace je hodnota centroidu
rovná 1,424, pro druhou skupinu je to -0,307. Rozdíl mezi centroidy je relativně velký.
Poslední tabulka č. 20 uvádí tzv. klasifikaci výsledků (resp. klasifikační výsledky), tj.
ukazuje na míru správnosti zařazení sledovaných případů do skupin. Celkově bylo
201
zařazeno podle modelu (tedy diskriminační funkce) správně 80,4% podniků, které
vstoupily do analýzy, z toho 73,7% je zařazeno správně v případě skupiny podniků,
které zpětné toky jako inspiraci nevyužívají a 81,8% v případě skupiny podniků, které
zpětné toky jako inspiraci využívají.
Tab. č. 20: Klasifikační tabulka
ZT jako inspirace
pro inovace
ZT jako inspirace pro inovace celkem
ne ano
počet ne 14 5 19
ano 16 72 88
nezařazené podniky 7 5 12
% ne 73,7 26,3 100,0
ano 18,2 81,8 100,0
nezařazené podniky 58,3 41,7 100,0
6.4 Výsledky logistické regrese
Jako nezávislé proměnné byly pro logistickou regresi využity všechny proměnné, které
jsou již prezentovány ve výsledcích univariační a bivariační analýzy. Jinými slovy, ty
ukazatele, u kterých lze předpokládat, že mohou působit jako faktory, jež odliší obě
sledované skupiny podniků a mohou mít důležitou manažerskou implikaci (kromě
jiného). Kategorické proměnné byly u této analýzy kódovány jako kategorické, což je
krok doporučovaný v rámci využití statistických softwarů (Field, 2009). Toto kódování
má význam pro výsledky, které jsou takto jasně rozčleněné.
V dalším textu je většina výstupů ze statistického softwaru SPSS ponechána bez
překladu do českého jazyka.
Do analýzy vstoupilo 134 podniků, tj. 50% z celého souboru, což je více než u
diskriminační analýzy. Na druhou stranu problémem, který snižuje věrohodnost
výsledků, je poměr počtu nezávislých proměnných na počet případů. Počet proměnných,
které vstoupily do analýzy, je až 77, což je na 134 případů velmi vysoké číslo. Tabachnik
a Fidell (2013) doporučují buď vyloučit některé problémové proměnné (s malou nebo
nedostatečnou četností) nebo vzít tento problém do úvahy, s tím, že výsledky jsou
zkreslené. V případě prezentovaného průzkumu není cílem statistická přesnost, nýbrž
spíše zjištění, zda i přes daný nepoměr nebudou nalezeny významné prediktory a také
ověřit výsledky binární a částečně i diskriminační analýzy.
Jak bylo uvedeno v subkap. 6.2.3, byla využita postupná dopředná kroková metoda, tj.
postup kdy se od modelu konstanty (bez nezávislých proměnných) přechází k
"optimálnímu" modelu postupným zařazováním proměnných, a to konkrétně (ze 3
základních možností) s využitím kritéria LR (likelihood-ratio - kritérium maximální
věrohodnosti), kdy jsou zařazovány ty proměnné, které nejvíce zlepší (zvětší) maximální
věrohodnost modelu.
202
U logistické regrese je vhodné začít s výstupy v bodě 0, tj. v bodě, kdy se nepracuje s
proměnnými v predikovaném modelu, ale pouze s konstantou. Nejdůležitějšími výstupy
z tohoto kroku jsou proměnné, konkrétně hodnota skóre proměnných a jejich statistická
signifikance, které by měly sloužit jako prediktory pro zařazování do skupin, ale do
nultého kroku zařazeny nebyly. Celková statistika těchto proměnných není statisticky
signifikantní (p=0,106), je ale nutné zohlednit množství proměnných, které byly
vyhodnocovány a hodnotit individuální hodnoty a jejich významnost. Potenciálními
prediktory by tak mohly být: ziskovost podniku, kvalita plánování zpětných toků,
vnímání nezbytnosti řídit zpětné toky, z hybných sil řízení zpětných toků konkurenční
důvody, sledování vyšší spokojenosti a loajality zákazníka a poskytování služeb
zákazníkům, z bariér řízení zpětných toků managementem nepociťovaná významnost
zpětných toků, nezájem o environmentální otázky, dále frekvence inovace produktů,
pokud v podniku je zdrojem pro produktové inovace kdokoliv a pokud sbírá stížnosti
zákazníků vědomě a nakonec úroveň znalostí řízení zpětných toků. Je potřebné
poznamenat, že tento výstup nemusí korespondovat s konečnými výsledky analýzy po
provedení následných kroků, jak se ukáže i v případě této práce. Dalším výstupem
z nultého kroku je také klasifikační tabulka, z níž vyplynulo, že i bez vlivu prediktorů je
pravděpodobnost, že podniky budou zatříděny do skupiny, jež využívá zpětné toky jako
inspiraci pro produktové inovace ve 84,3% případech (Sig. 0,000). Takto vysoké
procento znamená, že vliv prediktorů na zatřídění není velký. Jde ale opětovně o
důsledek relativně nízké četnosti a velmi vysokého počtu prediktorů.
V Tab. č. 21 jsou uvedeny výsledky tzv. Omnibus testu, který lze interpretovat v případě
krokové dopředné metody také jako soubor testů změny v signifikanci modelu po
přidávání proměnných. Z testu rovněž vyplývá, že v rámci analýzy bylo uskutečněno 7
kroků, tj. do modelu bylo ze všech proměnných vybráno sedm těch, kterých vliv je
statisticky významný (hodnota testu dobré shody je p<0.001) na predikci začlenění
podniků do jedné z obou skupin, jak bude uvedeno dále. U kroku 7 byla analýza
zastavena, protože přidání jakékoliv jiné proměnné by model již nezlepšilo a navíc,
žádná z nich již neměla dostatečně silnou schopnost predikce fungování modelu.
Znamená to i skutečnost, že nulová hypotéza (pokud by byla vyslovena) o neexistenci
rozdílu mezi modelem pouze s konstantou a kontrolními proměnnými a modelem s
nezávislými proměnnými jako prediktory může být zamítnuta a tedy že existuje vztah mezi
závislou proměnnou a prediktory a to těmi, které vstoupily do sedmého kroku analýzy..
Tab. č. 21: Omnibus testy koeficientů modelu
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 19,718 1 0,000
Block 19,718 1 0,000
Model 19,718 1 0,000
Step 2
Step 7,661 1 0,006
Block 27,379 2 0,000
203
Model 27,379 2 0,000
Step 3
Step 6,328 1 0,012
Block 33,706 3 0,000
Model 33,706 3 0,000
Step 4
Step 5,126 1 0,024
Block 38,832 4 0,000
Model 38,832 4 0,000
Step 5
Step 4,107 1 0,043
Block 42,939 5 0,000
Model 42,939 5 0,000
Step 6
Step 8,442 1 0,004
Block 51,381 6 0,000
Model 51,381 6 0,000
Step 7
Step 6,552 1 0,010
Block 57,932 7 0,000
Model 57,932 7 0,000
Následujícím výstupem z analýzy jsou hodnoty R2 statistiky, uvedené v Tab. č. 22. Pro
model se doporučuje převzít hodnoty R2 Nagelkerka (viz např. Řeháková, 2000 nebo
Tabachnik a Fidell, 2013). Tyto hodnoty nám říkají, že model po zařazení sedmé
proměnné vysvětluje 60,5 % „variability“ v závislé proměnné, na rozdíl od zařazení
proměnných v předchozích krocích u jejich postupného začleňování, kdy u působení
pouze jednoho prediktora byl tento koeficient pouze 23,6%. Tabulka také uvádí
hodnoty dvojnásobného záporného logaritmu maximální věrohodnosti, které by měly
být co nejmenší, resp. pokud jsou nižší než 100, existuje dobrá shoda mezi modelem a
daty, pokud jsou nižší než 20, shoda je vynikající. Pro výsledek analýzy lze konstatovat,
že shoda je uspokojivá.
Tab. č. 22: Sumární model
Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 96,644a 0,137 0,236
2 88,983b 0,185 0,318
3 82,655b 0,222 0,383
4 77,529b 0,252 0,433
5 73,422b 0,274 0,472
6 64,981c 0,318 0,549
7 58,429c 0,351 0,605
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed
by less than ,001.
204
b. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed
by less than ,001.
c. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed
by less than ,001.
Výsledky testu dobré shody u logistické regrese jsou prezentovány v další tabulce. Pro
dobrou shodu by testy měly být nesignifikantní, což v tomto případě tak je ve všech
sedmi krocích, tj. po zařazení každé z vybraných nezávislých proměnných, přestože
hodnota statistické signifikance je u kroku čtyři dost nízká. Zařazení čtvrté proměnné je
tedy spojeno s otázkou správnosti působení proměnné spolu s dalšími třemi. Na druhou
stranu v dalších krocích, tj. ve vztahu s dalšími proměnnými je výsledek lepší.
Tab. č. 23: Test Hosmera a Lemeshowa
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 2,214 4 0,697
2 7,411 8 0,493
3 5,561 8 0,696
4 14,942 8 0,060
5 11,439 8 0,178
6 11,409 8 0,180
7 7,698 8 0,463
Svým způsobem doplňující informaci k Hosmerovu a Lemeshowu testu je model, který
pracuje s individuálními proměnnými v jednotlivých krocích a ukazuje statistickou
signifikanci změny modelu, pokud by jednotlivá proměnná v daném kroku byla z modelu
odstraněna – viz Tab. č. 24. V prezentovaném modelu jsou všechny hodnoty u
proměnných signifikantní – pokud tedy budeme tvrdit, že model je správný, žádná
z proměnných by neměla být odstraněna. Opětovně je ale potřebné upozornit na vliv
počtu podniků, četností odpovědí a poměru mezi případy a nezávislými proměnnými.
Z modelu je zároveň i zřejmé, které proměnné stupovaly postupně do modelu.
Tab. č. 24: Model po odstranění proměnných
Model if Term Removed
nezávislá proměnná
Model Log
Likelihood
Change in
-2 Log
Likelihoo
d
df Sig. of the
Change
krok 1 vnímáni nezbytnosti řízení ZT -58,181 19,718 1 0,000
krok 2
ziskovost podniků -48,322 7,661 1 0,006
vnímaní nezbytnosti řízení ZT -51,095 13,207 1 0,000
krok 3 ziskovost podniků -45,726 8,797 1 0,003
205
vnímáni nezbytnosti řízení ZT -45,199 7,743 1 0,005
frekvence inovace -44,491 6,328 1 0,012
krok 4
ziskovost podniků -43,446 9,362 1 0,002
vnímáni nezbytnosti řízení ZT -42,545 7,561 1 0,006
frekvence inovace -41,028 4,527 1 0,033
sběr stížností na produkt – kdokoliv
v podniku
-41,328 5,126 1 0,024
krok 5
ziskovost podniků -40,953 8,484 1 0,004
vnímáni nezbytnosti řízení ZT -40,266 7,110 1 0,008
chybějící zařízeni a stroje jako bariéra -38,765 4,107 1 0,043
frekvence inovace -39,553 5,683 1 0,017
sběr stížností na produkt – kdokoliv
v podniku
-39,449 5,475 1 0,019
krok 6
ziskovost podniků -38,966 12,951 1 0,000
vnímáni nezbytnosti řízení ZT -35,863 6,745 1 0,009
nedostatečné znalost řízení ZT -36,711 8,442 1 0,004
chybějící zařízeni a stroje jako bariéra -36,627 8,274 1 0,004
frekvence inovace -35,953 6,925 1 0,008
sběr stížností na produkt – kdokoliv
v podniku
-35,259 5,537 1 0,019
krok 7
ziskovost podniků -36,371 14,314 1 0,000
vnímáni nezbytnosti řízení ZT -34,739 11,049 1 0,001
odlišeni jako hybná síla -32,490 6,552 1 0,010
nedostatečná znalost řízení ZT -35,945 13,462 1 0,000
chybějící zařízeni a stroje jako bariéra -34,528 10,627 1 0,001
frekvence inovace -34,987 11,546 1 0,001
sběr stížností na produkt – kdokoliv
v podniku
-32,437 6,444 1 0,011
Předposlední tabulka znázorňuje parametry jednotlivých modelů, tj. hodnoty parametrů
b v modelech, které jsou zastoupeny jednotlivými kroky analýzy. Ačkoliv lze
interpretovat všechny modely, podstatný je zejména poslední model, tedy ten, ve kterém
je zahrnuto všech sedm proměnných. Do modelu tak vstupují hodnoty ze sloupečku B –
jde o b - hodnoty proměnných a hodnotu konstanty. Z Waldovy statistiky je zřejmé, že
všechny prediktory jsou statisticky významné. Hodnoty Exp(B) vyjadřují poměr šance, o
kolik se změní pravděpodobnost, že podnik bude patřit do jedné ze dvou skupin
podniků na základě toho, zda anebo nevyužívají využívající zpětné toky jako nápad pro
produktové inovace na základě jednoprocentní změny prediktorů. Z tabulky je vidět, že
hodnota je nejvyšší pro nedostatečnou znalost řízení zpětných toků. Tento prediktor je
proměnnou ze skupiny bariér řízení výsledek vypovídá, že šance se týká podniků, které
tuto bariéru uvedly a nevyužívají zpětné toky jako inspiraci. Detailní analýza výsledků
206
z této tabulky ale není pro tuto práci významná, důležité je nalezení proměnných, které
soubor podniků, které vstoupily do analýzy, určitým způsobem oddělují.
Tab. č. 25: Modely závislosti využívání zpětných toků pro produtkové inovace na
vybraných prediktorech
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper
krok 1a
vnimáni
nezbytnosti
řízení ZT
0,755 0,189 15,914 1 0,000 2,127 1,468 3,081
konstanta -1,545 0,777 3,954 1 0,047 0,213
krok 2b
ziskovost podniku 0,709 0,273 6,766 1 0,009 2,032 1,191 3,466
vnímáni
nezbytnosti
řízení ZT
0,656 0,195 11,319 1 0,001 1,927 1,315 2,824
konstanta -3,940 1,253 9,888 1 0,002 0,019
krok 3c
ziskovost podniku 0,813 0,295 7,565 1 0,006 2,254 1,263 4,021
vnímáni
nezbytnosti
řízení ZT
0,532 0,202 6,900 1 0,009 1,702 1,145 2,531
frekvence inovace -0,468 0,188 6,225 1 0,013 0,626 0,433 0,904
konstanta -2,315 1,404 2,718 1 0,099 0,099
krok 4d
ziskovost podniku 0,894 0,318 7,917 1 0,005 2,445 1,312 4,559
vnímáni
nezbytnosti
řízení ZT
0,532 0,205 6,716 1 0,010 1,702 1,138 2,546
frekvence inovace -0,399 0,189 4,463 1 0,035 0,671 0,464 0,972
sběr stížností
na produkt –
kdokoliv
v podniku (1)
-1,438 0,679 4,492 1 0,034 0,237 0,063 0,897
konstanta -1,915 1,479 1,676 1 0,195 0,147
krok 5e
ziskovost podniku 0,891 0,331 7,227 1 0,007 2,438 1,273 4,669
vnímáni
nezbytnosti
řízení ZT
0,528 0,210 6,300 1 0,012 1,695 1,123 2,560
chybějící zařízení
a stroje jako
bariéra (1)
-1,518 0,750 4,097 1 0,043 0,219 0,050 0,953
frekvence inovace -0,468 0,200 5,486 1 0,019 0,626 0,423 0,926
207
sběr stížností
na produkt –
kdokoliv
v podniku (1)
-1,531 0,703 4,743 1 0,029 0,216 0,055 0,858
konstanta -1,277 1,525 0,702 1 0,402 0,279
krok 6f
ziskovost podniku 1,342 0,448 8,955 1 0,003 3,825 1,589 9,211
vnímáni
nezbytnosti
řízení ZT
0,554 0,230 5,802 1 0,016 1,740 1,109 2,731
nedostatečná
znalost
řízení ZT (1)
2,234 0,869 6,604 1 0,010 9,340 1,699 51,337
chybějící zařízení
a stroje jako
bariéra (1)
-2,452 0,897 7,473 1 0,006 0,086 0,015 0,500
frekvence inovace -0,573 0,226 6,447 1 0,011 0,564 0,362 0,878
sběr stížností
na produkt –
kdokoliv
v podniku (1)
-1,619 0,736 4,839 1 0,028 0,198 0,047 0,838
konstanta -3,228 1,816 3,157 1 0,076 0,040
krok 7g
ziskovost podniku 1,466 0,481 9,273 1 0,002 4,331 1,686 11,127
vnímáni
nezbytnosti
-řízení ZT
0,823 0,282 8,536 1 0,003 2,276 1,311 3,953
odlišení jako
hybná síla (1)
2,147 0,922 5,427 1 0,020 8,563 1,406 52,154
nedostatečná
znalost
řízení ZT (1)
3,326 1,126 8,735 1 0,003 27,840 3,066 252,766
chybějící zařízení
a stroje jako bariéra
(1)
-2,992 0,989 9,155 1 0,002 0,050 0,007 0,349
frekvence inovace -0,852 0,276 9,509 1 0,002 0,427 0,248 0,733
sběr stížností
na produkt –
kdokoliv
v podniku (1)
-1,861 0,793 5,506 1 0,019 0,156 0,033 0,736
konstanta -4,890 2,258 4,690 1 0,030 0,008
a. Variable(s) entered on step 1: @7a_vnimani_zbytecne_nezbytne.
b. Variable(s) entered on step 2: @1a_ziskovost.
c. Variable(s) entered on step 3: @19_frekvence_inovace.
208
d. Variable(s) entered on step 4: @21Ie_kdokoliv.
e. Variable(s) entered on step 5: @15i_zarizeni_stroje.
f. Variable(s) entered on step 6: @15g_znalost.
g. Variable(s) entered on step 7: @8n_odliseni.
(1) u kódované kategorické proměnné znamená, že
Klasifikační tabulka je posledním výstupem analýzy118 a udává, kolik procent objektů
se podařilo správně zařadit z hlediska odhadu hodnoty závislé proměnné. Vyplývá z ní,
že v posledním kroku se celkově podařilo správně zařadit 90,3% podniků, přičemž až
96,5% z těch, které zpětné toky jako inspiraci pro produktové inovace využívají, ale
pouze 57,1% podniků, které tak nečiní. I v tomto případě může být výsledek zkreslený
počtem podniků a také jejich podílem, kromě dalších faktorů.
Tab. č. 25: Výsledná klasifikační tabulka
118
Ve skutečnosti statistický software a tedy i SPSS vytvoří více výstupů, které slouží pro intepretaci. Na tomto
místě jsou uvedeny nejdůležitější výstupy.
Klasifikační tabulkaa
zjištěné Predikované
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
Procento
správného
zařazení0 1
krok 1
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
0 5 16 23,8
1 5 108 95,6
celkové procento 84,3
krok 2
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
0 4 17 19,0
1 2 111 98,2
celkové procento 85,8
krok 3
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
0 8 13 38,1
1 7 106 93,8
celkové procento 85,1
krok 4
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
0 8 13 38,1
1 4 109 96,5
celkové procento 87,3
krok 5
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
0 9 12 42,9
1 4 109 96,5
celkové procento 88,1
krok 6
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
0 12 9 57,1
1 6 107 94,7
celkové procento 88,8
krok 7
ZT jako zdroj nápadů:
1=ano, 0=ne
0 12 9 57,1
1 4 109 96,5
celkové procento 90,3
a. hodnota prahového bodu je 0,500
209
Diskuze, omezení, implikace a návrhy pro další
výzkum a závěry
Diskuze
Pokud shrneme výsledky z provedených analýz, lze konstatovat, že podniky, které
zpětné toky využívají jako zdroje nápadů pro produktové inovace, vnímají tyto toky jako
mnohem více nezbytné pro řízení, jde o podniky, které častěji inovují, jsou více
ziskové a také vnímají dopad zpětných toků více směrem ke kladným hodnotám
(ziskovosti) a plánují zpětné toky na vyšší hierarchické úrovni, tj. více strategicky
a jejich politika zpětných toků je inovativnější než je tomu tak u podniků, které
zpětné toky jako zdroje nápadů pro produktové inovace nevyužívají. Naopak, míra
formalizace řízení zpětných toků a velikost podniku pravděpodobně nesehrává žádnou
roli při rozdělení podniků do zkoumaných skupin. Otázkou je míra vnímání významu
inovace a míra kvality znalostí řízení zpětných toků, kdy u bivariační analýzy nebyl
zjištěný statistický význam, ale p - hodnota i průměry naznačují, že možná asociace by
mohla existovat, pokud by do vzorku bylo zahrnuto více podniků a s velkým omezením
lze takto usuzovat i z výsledku diskriminační analýzy, nikoliv ovšem z výsledku
logistické regrese. Znalosti ale byly nalezeny jako statisticky významný prediktor u
logistické regrese, konkrétně jako vnímaná bariéra řízení zpětných toků a to právě u
těch podniků, které toky nevyužívají jako zdroje nápadů pro produktové inovace.
Mezi skupiny faktorů, které vstupovaly do srovnávací analýzy dvou skupin podniků
v závislosti na tom, zda zpětné toky jsou či nejsou zdroji inspirace pro produktové
inovace, byly pro tuto práci zařazeny důvody vzniku zpětných toků, hybné síly řízení a
bariéry řízení zpětných toků a dále to, zda podniky měří náklady na zpětné toky a to, zda
zpětné toky snižují nebo zvyšují zisk podniku. V případě důvodů vzniku zpětných toků
nebyly zjištěny statisticky významné rozdíly, nicméně určité náznaky odlišností jsou
například v případě neprodejnosti produktů, legislativních požadavků (v obou
případech tento důvod uváděly více podniky, které zpětné toky jako zdroje nápadů
nevyužívají) a politiky péče o životní prostředí (zde je tomu naopak). Zatímco
poslední rozdíl má oporu v existujících poznatcích, předchozí dva nikoliv. Lze ale
předpokládat na základě logické úvahy, že jde o příklady pasivního a reaktivního
chování podniků, které nakonec zařadily podniky do dané skupiny. Bylo by tedy vhodné
získat odpovědi od většího počtu podniků, kdy by bylo možné vznést odpověď na
otázku, zda neprodejnost produktů, která vede ke vzniku zpětných toků, souvisí
například s nižší znalostí řízení zpětných toků, různými bariérami, nepociťováním
významu zpětných toků a dalšími faktory, které nebyly do průzkumu zahrnuty. U
legislativních požadavků může jít skutečně o negativní dopad specifického právního
předpisu a zároveň i o neschopnost a/nebo nemožnost vyrovnat se s vlivem této
skutečnosti například i prostřednictvím práce s produktovým portfoliem.
Žádné statisticky významné výsledky nebyly nalezeny ani při analýze potenciální
souvislosti zkoumaného problému se získanými daty zjištujícími dopad zpětných toků
210
na zisk a odpovědí podniků, zda měří náklady na zpětné toky, přestože – podobně jako u
důvodů vzniku zpětných toků – rozdíly nalezeny byly. Konkrétně podniky, které zpětné
toky jako nápady využívají, častěji uvedly, že zpětné toky zisk zvyšují a naopak méně
často uvedly, že zpětné toky zisk snižují, než podniky, jenž tak nečiní. Podobně tak
podniky, které měří náklady na zpětné toky, spíše toky využívají i jako inspiraci ve
srovnání s podniky, jež tuto možnost nevyužívají.
U hybných sil řízení zpětných toků byly zjištěny statisticky významné rozdíly mezi
skupinami podniků u pěti zkoumaných proměnných: dosahování vyšší spokojenosti
zákazníka; poskytování služeb zákazníkům; naplňování politiky společenské
zodpovědnosti; zvýšení produktivity a sledování zájmů komunity. Přestože jsou hodnoty
asociace mezi proměnnými nízké, jsou statisticky významné a lze tedy konstatovat, že
pokud podniky řídí zpětné toky v souladu s vnímáním uvedených hybných sil, je mezi
nimi více těch, které zároveň zpětné toky využívají jako zdroj nápadů pro produktové
inovace. Na hranici dosažení statistické významnosti je také hybná síla odlišení se od
konkurence. Z těchto výsledků lze usuzovat, že alespoň u podniků ve zkoumaném
vzorku odlišují skupiny podniků jak finančně ekonomické hybné síly (zvýšení
produktivity), tak i síly, které mohou být vnímány jako podporující dosažení a udržení
konkurenceschopnosti s významnou rolí zákazníka, tak i tzv. „měkké faktory“ řízení.
Proměnné „komunita“ i „společenská zodpovědnost“ jsou těmi faktory, které stávající
poznatky reverzní logistiky zkoumají, ale zatím jde spíše o několik málo existujících
příkladů, podobně jako v teorii managementu kvality a zcela ojediněle u řízení inovací.
Nejasná politika zpětných toků je jediným statisticky významným faktorem z bariér
řízení zpětných toků, který odděluje skupiny podniků a byl nalezený využitím testu
dobré shody. Některé další bariéry sice mohou potenciálně takto působit, test
signifikance toto ale nezjistil. Nicméně mezi ně patří nepociťování významu zpětných
toků, nedostatečné systematické řízení, nedostatek potřebných strojů a zařízení pro
nakládání se zpětnými toky, nevyhovující podpora podnikového informačního systému,
nezájem o environmentální aspekty podnikání a charakter produktu. Bariéry byly častěji
uváděny podniky, které zpětné toky nevyužívají jako zdroj inspirace pro produktové
inovace. Bylo by zajímavé zjistit, o jakou kauzalitu jde, pokud ovšem kauzalita existuje.
Mezi druhy/typy zpětných toků dominují druhy zařazené mezi externí zdroje nápadů,
z nichž nejvíce, a to i nejvíce za všechny druhy celkem, představují toky od zákazníků.
Část těchto toků tvoří informace, stížnost, nápady a část i reklamované produkty. Právě
reklamace a konkrétně oprávněné reklamace jsou druhým nejpočetnějším druhem
zpětného toku, což znamená převahu aktivity ze strany zákazníků, nikoliv proaktivní
přístup podniků, přestože toto tvrzení nemusí být zcela pravdivé. Relativně velký počet
podniků je ale i proaktivních ve smyslu cíleného sběru stížností i nápadů. Pokud bychom
ale vyhodnotili uvedené komentáře u otevřené odpovědi, většina podniků využívá
dotazník (standardizovaný), což je způsob patřící mezi velmi jednoduché nástroje
zpětné vazby. Tyto závěry týkající se zákazníků korespondují i se závěry jiných
průzkumů. Jelikož část podniků je ze Slovenské republiky, na tomto místě lze uvést
211
například výsledky průzkumu prezentované Majtánem (2010). Převahu impulzů
z tržního prostředí potvrzuje i třetí nejpočetnější druh, kterým jsou konkurenti.
Ačkoliv interní zdroje celkem jsou druhou nejvíce zastoupenou skupin, z výsledků
četností odpovědí je zřejmé, že část těchto zdrojů vystupuje jako určitá média pro
získávání nápadů z externích zdrojů. Specifická profese v podniku je co do počtu
odpovědí umístěna na čtvrtém místě. Z doplňujících odpovědí respondentů a informantů
vyplývá, že jde většinou o pracovní pozici, která má také blízko k zákazníkovi a
konkurenci (tvůrce produktu, který ale zároveň má možnost přímo sbírat nápady),
pouze ojediněle jde o pracovníka specializovaného pouze na tvorbu nových produktů
(např. v útvaru výzkumu a vývoje). Zde se ale projevil dopad struktury vzorku a převaha
malých podniků. Důležitým zjištěním bylo í náhodné získávání informací či stížností
směrem od zákazníků, které nebyly formálně podávány, ani sdělovány přímo podniku.
Jde ale zejména o podniky malé a podniky služeb, které tento zdroj zpětných toků zajímá
a posléze inspiruje v rámci inovací.
Kromě tohoto rozdílu mezi podniky v souvislosti s jejich zaměřením existují další značné
rozdíly ve využívání některých druhů zpětných toků pro inspiraci směrem k inovacím
produktů. Některé z těchto rozdílů jsou ovšem způsobeny do určité míry právě i vlivem
velikosti podniků. Toto je případ rozdílu u druhu „speciální útvar“ a „kdokoliv
v podniku“, kdy u malých podniků nelze předpokládat, že by pro tento účel byl zřízený
speciální útvar a malé podniky ve vzorku převládaly. U druhého případu je tomu naopak.
Podniky služeb více „naslouchají“ externímu prostředí (myšleno i mimo výše uvedené
stížnosti a nápady), kromě partnerů, kdy je relativní četnost stejná. Naopak mnohem
více je u podniků služeb využívaný sběr stížností jakýmkoliv způsobem a také
neprodaný produkt. Vzhledem k charakteru činnosti – i přes velmi malou četnost
odpovědí – je rozdíl také i u odpadu ze surovin, kdy to jsou opětovně podniky služeb
(zejména restaurace), které ve větší míře tento zdroj uvedly.
Problémy s četností odpovědí se nejvíce dotkly bivariační analýzy zacílené na nalezení
rozdílů mezi podniky také i podle toho, zda využívají pro inspiraci konkrétní typy/druhy
zpětných toků. Pouze u dvou typů zpětných toků byly nalezeny statisticky významné
rozdíly, konkrétně u: kdokoliv a zákazníci. Druh „stížnosti a nápady sbírány cíleně“ se
blíží hranici statistické významnosti rozdílu při stanovené hladině významu. Ve všech
těchto případech jde o podniky, které zpětné toky využívají jako inspiraci pro
produktové inovace, kterých relativní četnost byla větší.
Přesto jsou výsledky vhodné zamyšlení. Výpočty ukázaly, že průměrný počet druhů,
které uvedly podniky, nenechávajíc se inspirovat zpětnými toky, je 2,5 s maximálním
počtem druhů = 8, zatímco průměrný počet druhů u podniků zpětné toky jako nápady
využívající je 3,86, s maximálním počtem 14. Jinými slovy, podniky, které zpětné
toky jako zdroj nápadů využívají, sbírají nebo hledají nápady u více zdrojů než
podniky, které se tímto způsobem ke zpětným tokům nestaví, což je důležité
zjištění. Kromě toho lze usuzovat, že podniky z první skupiny se nechávají inspirovat
možná méně formálními způsoby zpětné vazby (spíše stížnosti a nápady než
212
formálně podané reklamace a také více konkurenti než dodavatelé a partneři) a co
je také důležité zjištění, je pro ně zřejmě i důležitější odpad, přestože míry důležitosti
sledovány nebyly a lze takto usuzovat pouze z rozdílů odpovědí.
Z výsledků diskriminační analýzy, do které byly jako nezávislé proměnné zařazeny
pouze metrické proměnné, vyplynulo, že nejsilnějším diskriminátorem je frekvence
inovace, dále vnímání nezbytnosti zpětných toků managementem podniku a ziskovost
podniku. Již menší diskriminační síla byla zjištěna u inovativnosti politiky zpětných toků,
kvality plánování zpětných toků, u vnímání dopadů řízení zpětných toků na ziskovost
podniku a vnímání významu inovace produktů pro konkurenceschopnost podniku.
Téměř žádnou diskriminační sílu nemá míra formalizace řízení zpětných toků, velikost
podniku a úroveň (kvalita) znalostí zpětných toků. Jak ale bylo již několikrát uvedeno,
ačkoliv právě u diskriminační analýzy jsou hodnoty velké části koeficientů nízké,
s velkou pravděpodobností jde o dopad velikost vzorku, jako i počtu případů v obou
skupinách včetně výše uvedené cca 30% vysvětlitelnosti rozdílů danými proměnnými.
Diskriminační analýza tak potvrdila výsledky bivariační analýzy, v tomto případě ovšem
ve vzájemném působení.
Logistická regrese na jednu stranu také potvrdila působení některých proměnných
(frekvence inovace, vnímání nezbytnosti řízení zpětných toků a ziskovost podniku),
poukázala ale i na možný vliv jiných proměnných. Jedna z nich byla nalezena jako
statisticky významná také u bivariační analýzy (jde o „kdokoliv“ jako interního zdroje
sběru nápadů ze zpětných toků), Jako další prediktory byly odhaleny: působení hybné
síly „odlišení se“ a dvou bariér, a to nedostatečné znalost řízení zpětných toků a
chybějících stroje a zařízení pro nakládání se zpětnými toky. Tato poslední proměnná
má určitou oporu ve výsledcích bivariační analýzy, dvě předchozí nikoliv. Působení
všech lze logicky vysvětlit, ovšem jejich nalezení statistickou analýzou v dané podobě by
vyžadovalo mnohem větší vzorek.
Otazníkem je proměnná „ziskovost podniků“. Z analýzy nelze zjistit, zda jde o příčinu
anebo důsledek určitého chování podniků, podobně jako kauzalitu u bariér.
Celkově lze konstatovat, že podniky zpětné toky jako zdroje inspirace využívají, rozdílné
jsou ale četnosti jednotlivých druhů zpětných toků, kdy vliv má jednak velikost podniku,
charakter činnosti, ale s velkou pravděpodobností řada dalších vlivů, které analýzou
nebyly odhaleny. Některé faktory ovšem zjištěny byly a patří mezi ně ty, které jsou
uvedeny v předchozích řádcích.
Omezení práce
Tato habilitační práce, jako většina prací podobného charakteru, má několik omezení,
které je nutné uvést jak pro vysvětlení některých výsledků této práce, tak pro
vyvarování se možných negativních následků v případě pokračování výzkumu. Prvním
omezením, týkajícím se rešerše teoretických poznatků, je, že přes snahu autorky provést
rešerši důkladně a sesbírat a analyzovat poznatky vztažené k tématu a cílům práce v co
největším množství, některé zdroje, o kterých autorka ví, byly pro ni nedostupné
213
vzhledem k ceně, za kterou byly poznatky k dispozici nebo vzhledem k pouhému faktu,
že autoři těchto zdrojů je veřejnosti nezpřístupnili, pouze informovali určitým
způsobem, že daný poznatek existuje. Samozřejmě, existují i zdroje, o kterých autorka
práce neví. Je tedy možné, byť spíše velmi málo pravděpodobné, že se již někdo jiný
problematikou zabýval.
Druhým omezením je výchozí situace, na které autorka postavila práci a jíž je několik let
probíhající empirický výzkum zaměřený na poznání různých aspektů řízení zpětných
toků českých (a slovenských) podniků. Vzhledem ke značně omezeným finančním a
časovým zdrojům, které tento výzkum provázely – přestože je výzkumný tým nesmírně
vděčný poskytovatelům finančních prostředků za ochotu a svým způsobem i důvěru v
relevantní výsledky výzkumu – nebylo doposud možné výzkum realizovat v celé
potřebné hloubce a šíři a proto i vstupní poznatky a také i data využita pro tuto práci
sebou nesou značné limity. Jedním z příkladů je, že do parciálního průzkumu
z longitudinálního výzkumu, ze kterého data byly analyzována, nebyly zahrnuty některé
otázky, mapující více aspektů managementu kvality i řízení inovací. V dotazníku,
vytvořeného autorkou práce pro rok 2014 by mělo být toto omezení odstraněno.
Třetím omezením je vzorek podniků, a to na prvním místě jeho velikost, která je sice
dostatečná pro získání poznatků a umožňuje alespoň poukázat na pravděpodobnou
obecnou situaci ohledně řízení zpětných toků v České (a do menší míry také Slovenské)
republice, na druhou stranu zcela určitě neumožňuje generalizaci výsledků. Další
omezení související se vzorkem podniků představuje jeho struktura. Ta má několik
podob. Jednou je odvětvová a oborová struktura, u které nebylo dosaženo
rovnoměrného rozložení - převaha podniků služeb nad podniky, které byly zařazeny
pod jednu kategorii podniků průmyslových - a v obou případech navíc s velmi
heterogenním charakterem činností, které mohou ovlivnit řízení podniků jako takové a
samozřejmě mít dopad na řízení těch dílčích oblastí, kterým je věnovaný výzkum.
Druhým je velikostní struktura, kde převládají malé podniky (až mikropodniky) nad
podniky velkými. Právě velké podniky přitom mohou přinést více poznatků do
zkoumané problematiky, jelikož znalosti a zkušenosti, jednoduše know-how, může (ale
samozřejmě nemusí) být vyšší. V některých případech se tato skutečnost projevila i
v prezentovaném průzkumu (například měření výkonnosti).
Čtvrtým omezením jsou respondenti a informanti. Odpovědi na otázky byly získány vždy
od jednoho zástupce jednoho podniku, což sebou nese zúžené znalosti dění napříč
podnikem, a to i v případě menších podniků. Jednoduše, přestože respondenti a
informanti byli vybráni jako ti, co by měli vědět o zkoumané problematice nejvíce,
nevěděli vždy všechno do potřebné hloubky. I tato skutečnost by v průzkumu v roce
2014 měla být lépe ošetřena tím, že v podnicích bude snaha získat odpovědi od
minimálně dvou různých osob.
Pátým omezením, které souvisí s předchozími dvěma, je úroveň znalostí informantů a
respondentů celkově, týkající se řízení zpětných toků. Ta je spíše méně než dostatečná,
což se odrazilo i v samotném průběhu dotazování, které bylo často spojeno
214
s vysvětlováním kontextu a smyslu. V tomto případě jde ovšem jak o omezení, tak i o
výsledek výzkumu i parciálních průzkumů a vlastně o splnění jednoho z cílů výzkumu.
Nicméně nedostatečná znalost mohla vést k tomu, že nebyly získány všechny informace
reflektující realitu života podniků v rámci řízení zpětných toků a řízení produktových
inovací a managementu kvality.
Implikace a návrhy pro další výzkum a závěry práce
Tato habilitační práce nabízí výsledky výzkumu i parciálního průzkumu jedné z mnoha
oblastí řízení podniku, jedné z mnoha oblastí řízení zpětných toků, a to nejenom v rámci
reverzní logistiky, resp. to, co je většinou chápáno pod řízení reverzní logistiky, jedné
z mnoha oblastí managementu kvality a nakonec v tomto výčtu jedné z mnoha oblastí
řízení inovací. Ambicí této práce nebylo poskytnout jednoznačné tvrzení, závěry,
dokonce ani výsledky, které by šlo charakterizovat jako normativní. Autorka se snažila
spíše poukázat na – jak se zdá, či spíše jak i vyplynulo z rešerše stávajících poznatků – na
bílá místa v poznatkové bázi o tom, co se v podnicích zcela určitě děje. Z rešerše
literatury také vyplývá, že pravděpodobných důvodů je několik. Jedním z nich je
dominance spíše technické stránky teorie revezní logistiky, kdy – až na výjimky – se
pozornost nevěnuje dalších aspektům řízení. U tohoto důvodu může být ovšem ještě jiný
související faktor, kterým je relativní „mladost“ reverzní logistiky oproti jiným oblastem.
Dalším důvodem je narůstající fragmentace poznatků spojena i s růstem objemu
poznatků – opětovně v různých oblastech. Mezi důvody ovšem může patřit i to, co
Levinthal a March (1993) označují jako „myopii učení“. Ta se týká nejenom lidí z ppraxe,
ale i teoretiků.
Snahou práce bylo najít a seskupit to, co je relevantní pro nakládání se zpětnými toky a
úzce souvisí s tím, jak je nebo není řízena kvalita v podnicích. I v tomto případě se
autorka snažila zdůraznit, že kvalita není pouze dodržení technických parametrů
produktu, ale má i jinou podobu, schovanou v měkkých faktorech. V tomto případě se
jeví jako nanejvýš vhodné inspirovat se ze znalostí, jež nabízí teorie služeb – jak
management obecně, tak marketingový management a samozřejmě i management
kvality. Zde jde o první teoretickou implikaci této práce. Další implikací pro teorii je
navázat na seminální práci (přestože ji její autoři takto nenazvali) Nikolaidese a kol.
(2013) – viz blíže subkap. 2.5 – na jedné straně snažící se osvětlené role managementu
kvality v reverzní logistice (včetně náznaků spojení s inovacemi produktů i procesů) –
na druhé straně ovšem odhalující velkou mezeru v poznání. Třetí teoretickou implikací,
či spíše skupinou implikací, je zkoumání aplikace –i vzájemné – různých dílčích teorií,
které se ve třech oblastech, na které tato práce soustředila pozornost, nabízí. Jenom pro
ukázku. Přehled velkého množství různých teorií, které se již nějakým způsobem i
v reverzní logistice, a jak autor velmi opatrně naznačil i pro inovace produktů využily a
návrh dalších pro budoucí výzkum i vyzkoušení v praxi, rozvádí například Stock (1997)
a Defee a kol. (2010). Mimochodem Stock pracuje s pojmem difzce inovací, tj.
rozšiřování, pronikání – ve smyslu vnímání, pochopení smyslu…jiných teorií pro
obohacení logistiky. O něco užší nabídku, zacílenou v jednom případě na recyklování, ve
druhém případě na zelený dodavatelský řetězec a různé teorie pro rozvoj poznání,
215
prezentuje Omm do Valle a kol. (2005) a Sarkis a kol. (2011). Jde tedy o poměrně nové
práce, z textu kterých také plyne výzva po integraci poznání. Oom do Valle a kol.
rozebírá skupinu behaviorálních teorií, Sarkis některé teorie organizace (včetně
zmiňovaných teorií založených na zdrojích, viz subkap. 1.6.
Další výzkum by měl také najít odpověď na otázku, JAK podniky využívají zpětné toky
jako inspiraci pro produktové inovace, PROČ tyto toky využívají a další zdánlivě široké
otázky řízení podniků, které ale mohou jít dovnitř velmi specifických sfér. Zpětné toky
z velké části vznikají mimo hranice podniku, prozkoumat by se tedy mohl i aspekty
otevřené inovace (viz. kap. 3). Nejde přitom pouze o teoretickou implikaci, nýbrž i
manažerskou. V tomto bodu lze zmínit výrok, jež cituje Reiter (2013, s. 4)… „We simply
do not see those things we do not understand.“ A lze i dodat, že nejenom „nevidíme“, ale
následně i neděláme“. Možná právě zde je pojítko s praxí části těch podniků, které buď
zpěné toky vůbec jako inspiraci pro produktové inovace nevyužívají, nebo k této
záležitosti přistupují „velmi opatrně“.
K tomuto můžeme připojit další jak teoretickou, tak manažerskou implikaci, která
zároveň vychází z odpovědí na jednu z otevřených otázek v průzkumu. Podniky
nejčastěji za zpětné toky považují reklamace, spojené s hmotným produktem, případně
s atributy kvality služby, poté stížnosti a pouze několik informantů v této otevřené
otázce bylo schopno uvést i některé jiné druhy zpětných toků (viz subkap. 1.1). V této
kapitole bylo taktéž zmíněno, že informace jako zpětný tok není uváděná ve všech
definicích. Co všechno tedy tvoří zpětný tok informací je další zcela nedostatečně
prozkoumanou oblastí.
Stěžejním faktorem, který také vyplývá i uvedený výrok je otázka znalostního
managementu, měření výkonů reverzní logistiky ve spojení s řízením jiných procesů
v podniku (v intencích této práce procesů řízení produktových inovací a managementu
kvality). Otázky znalostního managementu včetně využívání prostředků ICT pro řešenou
problematiku jsou součásti dotazníku pro průzkum v roce 2014.
Proaktivní kroky zaměřené na získání potenciální hodnoty ze zpětných toků, Total
Quality Management i řízení inovací včetně uchopení principů řízení
podniku/organizace zacíleného na udržitelný rozvoj se netýkají a priori operativního ani
taktického řízení, nýbrž řízení strategického. Podle závěrů výzkumu poradenské
společnosti Mc Kinsey (2011), který již byl také prezentovaný, pro další období bude
existenčně nutné věnovat větší pozornost otázkám vztaženým k řízení zdrojů a
„…začlenit je do strategií včetně přijetí více propojeného myšlení směrem pochopení, jak
zdroje a související faktory mohou ovlivnit budoucí zisky (či příjmy), napomáhat k novým
růstovým a zlomovým inovačním příležitostem, ale i vytvářet nová rizika, generovat
konkurenční asymetrii a měnit regulační kontext…“ (Mc Kinsey, 2011).
Na opomíjení věnování se strategickým implikacím reverzní logistiky u teoretiků i
praktiků upozorňují mj. například Rubio a kol. (2008) anebo Prahinski a Kocabasoglu
(2006). Prvky strategického managementu se týkají například formulace politik
zaměřených na různé oblasti fungování a rozvoje podniku/organizace, například na
216
formulování finančních cílů ohledně zpětných toků a jejich řízení, eliminace a řešení
odpadů, na získávání finančních prostředků a jejich přiřazování k daným cílům, na
získávání potřebných znalostí a dovedností, tedy získávání a rozvoje lidských zdrojů, na
řízení strategických cílů v oblasti dodavatelsko-odběratelských vztahů, na vytvoření
distribuční sítě pro toky produktů a odpadu. V rámci strategického řízení se získávají a
alokují další zdroje. Na úrovni strategického řízení by mělo také docházet k integraci cílů
a úkolů z jednotlivých funkčních oblastí, což je zejména u zpětných toků včetně odpadů
velmi důležité (mimo jiné kvůli specifikům, které byly rozvedeny v první části textu). Na
strategické úrovni jsou řešeny cesty jak získat a udržet konkurenční výhodu, a to i
prostřednictvím adekvátního řízení zpětných toků. Také tato skutečnost je zcela
nedostatečně prozkoumána. Lze využít například kategorizaci strategického chování,
kterou vymezuje Sristava (na podkladech doporučení Kopicki et al, 1993 a van Hoeka,
1999) na příkladu zeleného dodavatelského řetězce (2007). Podniky a organizace se
mohou chovat reaktivně (alokace minimálních zdrojů a realizace málo náročných aktivit,
jako například povinné označování produktů informacemi o recyklaci po spotřebě, či
připojení se k iniciativám na konci kanálu, které snižují environmentální zátěž produkce
– například povinný sběr a hlášení o odpadech); proaktivně (předcházení vzniku
očekávaných legislativních opatření, například prostřednictvím iniciování recyklace
produktů, zakomponováním eko-rozměru do provozních aktivit) a jako hodnotuhledající
(zapracování ekologického myšlení do strategického řízení – například zelené
nakupování, eko-design produktů apod.).
V rámci zkoumání kvality, struktury, charakteru strategického řízení zpětných toků
s optikou ochrany životního prostředí je dalším možným tématem zájem, hodnoty,
preference, míra nasazení, znalosti a zkušenosti manažerů. Práce Daugherty a kol.
(2001, 2005), Richeyho a kol. (2005), Skinnera a kol (2008) a Prahinskiho a
Kocabasoglua (2006), Hsiao (2010) anebo Jacka a kol. (2010) patří mezi existující
výjimky, věnující se této problematice, ovšem neřešící environmentální otázky. Jiným
příkladem je otázka organizace a přiřazování úkolů vzhledem k vysoké nejistotě a
proměnlivosti zpětných toků a jejich případného dopadu na životní prostředí.
V rámci této problematiky lze využít například poznatky ze strategického řízení
společenské zodpovědnosti (CSR) a teorie stakeholderského managementu. Také
v těchto dvou případech chybí zejména případové studie ukazující na důvody, způsoby
řešení a překážky (kromě jiných faktorů) a kvantitativní generalizující průzkumy. Sarkis
et al (2010) například upozorňuje na opomíjenou společenskou udržitelnost, na rozdíl
od relativně prozkoumané ekonomické a environmentální, přestože v problematice
řízení zpětných toků lze s tímto názorem diskutovat. V logistice (tedy nikoliv primárně
reverzní) se společenskou zodpovědností zabývají například práce Cilibertiho et al
(2008) (empirický průzkum a návrh taxonomie vhodných praktik) anebo Álvareza Gila
et al (2005 (teoretická práce) a velmi okrajově taktéž práce Gevaerse et al (2010).
Ciliberti et al (2005) také na základě kvantitativní analýzy nefinančních zpráv ukazují, že
neproporčně více je v rámci spojení CSR a logistiky prozkoumaný ekologický rozměr
(zejména v problematice zeleného dodavatelského řetězce i reverzní logistiky), ale již
217
výrazně méně další oblasti společenské zodpovědnosti. Přesto řada témat ze
strategického řízení prozkoumána dostatečně není.
Ještě jednou bude zmíněna práce Sarkise a kol.(2011). Autoři na základě integrace
poznatků z literární rešerše organizačních teorií uplatnitelných v tzv. „zeleném
dodavatelském řetězci“ nabízí prostor pro další zkoumání vývoje těchto řetězců. Jde o
ojedinělý výstup, který a priori spojuje reverzní logistiku s některými poznatky řízení
inovací, lze ho ale označit za téměř iniciační explorativní studii. Chybí tedy výzkumy,
které by měly charakter kvalitativních studií i kvantitativních průzkumů, ukazujících
možnosti generalizace výsledků a to jak v případě zkoumání okolností iniciace
inovačních procesů, tak v případě tzv. inovační difuze a přijetí inovací, tedy
implementace do řídících a provozních procesů podniků/organizací. K tomuto je ale
potřebné dodat, že tato bílá místa v poznání se týkají i samotného managementu inovací
(viz blíže např. Makkonen, 2008). Další výzvy ohledně spojení řízení zpětných toků a
odpadů se vztahují například k prohloubení poznatků o fázích životního cyklu produktu
na procesy reverzní logistiky a na dopad marketingových aktivit na tyto procesy
(Tibben-Lembke, 2002), inovačnímu potenciálu podniků a organizací ve vztahu k řízení
zpětných toků a specificky odpadů (mj. Genchev, 2007), k propojení řízení inovací a
closed-suply chain loop (Gevaers a kol., 2010), návrhy pro další výzkum bez spojení se
zpětnými toky a odpady, ale s doporučeními pro výzkum, která jsou relevantní také pro
tuto oblast zájmu, se týkají zkoumání kontextuálních a strukturálních hybných sil
inovací a organizačních rozhodování v případě řízení inovací (Hauser a kol., 2006),
případně spojení organizačních teorií s řízením inovací a měřením výkonnosti. Podstatu,
specifika a vhodnost několika vybraných teorií nabízí například Greve (2003), tyto
teorie ae nejsou dostatečně empiricky ověřeny.
Na závěr lze uvést návrhy pro další výzkum, které uvedl ve svém článku věnovaném
zelenému Supply Chain Managementu Sristava (2007, doplněno autorkou této
habilitační práce), které mohou být taktéž inspirativní:
 více integrativní příspěvky (multiproblémové řešení a témata)
 integrující strategie podniků (a organizací, případně v rámci PPP) – případové
studie
 nejlepší praktiky popisující intra a inter-organizační přístupy
 transfery zelených technologií
 environmentální měření výkonnosti
 komplexnost environmentálních otázek – stakeholderovský přístup, implikace
pro konkurenceschopnost, mezinárodní význam a dopad
 praktiky charakterizující evoluci směrem k zelenému řízení podél celého
dodavatelského řetězce a neustálé zlepšování a učení se
 podrobné případové studie zacílené na postoje a angažovanost manažerů i
pracovníků
 vliv marketingu, kvality služeb a strategií týkajících se získávání hodnoty ze
zpětných toků na chování zákazníků a spotřebitelů…
218
219
Zdroje
1 Aberdeen Group. (2006). Revisiting Reverse Logistics in the Customer-Centric Service
Chain. Benchmark report. pp. 1-29. [online]. (cit. 2013-7-11). Dostupné z www:
http://aberdeen.com/Aberdeen-Library/3475/RA_RevLogReport_RG_3475.aspx
2 Abernathy, W. J. a Clark, K. B. (1985). Innovation: mapping the winds of creative
destruction. Research Policy, No. 14, pp. 3-22.
3 Abdulrahman, M. D. a N. Subramanian (2012). Barriers in implementing reverse
logistics in chinese manufacturing sectors: an empirical analysis. In: 23rd Annual
POMS Conference 2012. pp. 1-17. [online]. (cit. 2013-8-19). Dostupné z www:
http://www.pomsmeetings.org/confproceedings/025/FullPapers/FullPaper_files/025-
0259.pdf
4 Acedo, F. J. Barroso, C. a J. L. Galan (2006). The resource-based theory: dissemination
and main trends. Strategic Management Journal., No. 27, pp. 621–636.
5 Adner, R. a C. E. Helfat (2003). Corporate effects and dynamic managerial
capabilities. Strategic Management Journal, No. 24, pp. 1011–1025.
6 Alam, I. a C. Perry (2002). A customer oriented new service development process.
Journal of Services Marketing, Vol. 16, No. 6, pp. 515-534.
7 Alegre, A. a R. Chiva (2008). Assessing the impact of organizational learning
capability on product innovation performance: An empirical test. Technovation, No.
28, pp. 315–326.
8 Alicia M. Alvero, A. M., Bucklin, B. R. a J. Austin (2001). An Objective Review of the
Effectiveness and Essential Characteristics of Performance Feedback in
Organizational Settings (1985-1998). Journal of Organizational Behavior
Management, Vol. 21, No. 1, pp. 3 – 29.
9 Álvarez-Gil, M. J, Berrone, P., Husillos, F. J. a N. Lado (2007). Reverse logistics,
stakeholders´ influence, organizational slack, and managers´ posture. Journal of
Business Research, Vol. 60, No. 5, pp. 463–473.
10 Alvero, A. M., Bucklin, B. R. a J. Austin (2001). An Objective Review of the
Effectiveness and Essential Characteristics of Performance Feedback in
Organizational Settings (1985-1998). Journal of Organizational Behavior
Management, Vol. 21, No. 1, pp. 3 – 29.
11 Amini, M. M. a D. Retzlaff-Roberts (1999). A Reverse Logistics Process
Reengineering: Improving Customer Service Duality. Cycle Time Research Journal,
Vol. 5, No. 1, pp. 131-42.
12 Andersson, R., Eriksson, H. a H. Torstensson (2006). Similarities and differences
between TQM, six sigma and lean. The TQM Magazine, Vol. 18, No. 3, pp. 282-296.
13 Amit, R. a P. Schoemaker (1993). Strategic assets and organizational rents. Strategic
Management Journal, Vol. 14, pp. 36-46.
220
14 Ar, I. M. a B. Baki (2011). Antecedents and performance impacts of product versus
process innovation. European Journal of Innovation Management, Vol. 14, No. 2, pp.
172-206.
15 Argyris, Ch. (2002). Double-loop learning, teaching, and research. Academy of
Management Learning & Education, Vol. 1, No. 2, pp. 206-218.
16 Artigo, B. (2013). Barriers and drivers on product return: a case study in a reverse
logistics provider in Brazil. In 22nd International Conference on Production Research.
[online]. (cit. 2013-8-14). Dostupné z www:
http://www.peteps.com.br/arquivos/9833_Artigo_ICPR_22_-_Br.pdf
17 Ashford, S. J. a L. L. Cummings (1981). Strategies for knowing: When and from where
do individuals seek feedback? In K. H. Chung (Ed.), Academy of Management best
papers proceedings, 1981. pp. 161-165. Wichita, KS: Wichita State University.
18 Ashford, S. J. a L. L. Cummings (1983). Feedback as an individual resource: Personal
strategies of creating information. Organizational Behavior and Human Performance,
No. 32, pp. 370-398.
19 Ashford, S. J. (1986). Feedback-seeking in individual adaptation: A resource
perspective. Academy of Management Journal, No. 29, pp. 465-487.
20 Atuahene-Gima, K. (2005). Resolving the Capability-Rigidity Paradox in New Product
Innovation. Journal of Marketing, Vol. 69, No. 4, pp. 61–83.
21 Autry, Ch. W. (2005). Formalization of reverse logistics programs: A strategy for
managing liberalized returns. Industrial Marketing Management, Vol. 34 No. 7, pp.
749-757.
22 Badenhorst, R. (2010). Reverse logistics – the future; backwards or green management
at work, White paper, OPS Logistics Consultancy Ltd., pp. 1-16.
23 Baldwin, J. R. a J. Johnson (1996). Business strategies in more- and less-innovative
firms in Canada. Research Policy, Vol. 25, No. 5, pp. 785-804.
24 Baltacioglu, T., Ada, E., Kaplan, M. D., Yurt, O. a Y. C. Kaplan (2007). A New
Framework for Service Supply Chains. The Service Industries Journal, Vol. 27, No. 2,
pp. 105-124.
25 Barbieri, J. C. a A. C. Teixeira Álvarez (2004). The Return of Suggestion Systems
Approaches, Objectives and a Case Study. [online]. (cit. 2013-8-19). Dostupné z www:
http://www.brasilata.com.br/en/imgs/The%20Return%20of%20Suggestion%20Systems.p
df
26 Barbieri, J. C., A. C. Teixeira Álvarez a J. E. Reis Cajazeira (2008). Generation of ideas
for contunuous innovation: Case studies and new approaches. [online]. (cit. 2013-8-
19). Dostupné z www:
http://www.brasilata.com.br/en/imgs/Generation%20of%20Ideas%20for%20Continous%
20Innovation.pdf
221
27 Bardoloi, S. (2004). Outsourcing + Insourcing Key to Smartsourcing. Pinnacle
Research Group. A-1 Technology [online]. [cit. 2012-10-04]. Dostupné z:
http://blog.a1technology.com/2004/03/outsourcing-insourcing-key-to.htm
28 Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of
Management, Vol. 17 No. 1, pp. 99-120.
29 Barney, J. B. a W. S. Hesterly (2006). Strategic Management and Competitive
Advantage: Concepts and Cases. Upper Saddle River: Pearson Education.
30 Bartes, F. (2005). Inovace v podniku. Brno: Cerm.
31 Bartes, F. (2012). Increasing the competitiveness of company by competitive
intelligence. In 7th International Scientific Conference “Business and Management
2012”, Vilnius, Lithuania, Vilnius Gediminas Technical University, pp. 808-814.
32 Bateson, J. E. G. (1979). Why we need service marketing. In Ferrell, O. C., Brown, S. W.
a C. W. Lamb Jr (eds.). Conceptual and Theoretical Developments in Marketing.
Chicago: American Marketing Association, pp. 131-46.
33 Baxter, R. (2007). Intangible Resource Flow as an Antecedent of New Product
Development Success in Buyer-Seller Relationships. In PICMET 2007 Conference
„Management of Engineering and Technology“, Portland International Center (pp.
1944-1949). [online]. (cit. 2013-8-19). Dostupné z www:
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=4349521&url=http%3A%2F%2Fi
eeexplore.ieee.org%2Fiel5%2F4349300%2F4349301%2F04349521.pdf%3Farnumber%3
D4349521
34 Bedrnová, E. a I. Nový (2004). Psychologie a sociologie v řízení firmy. Praha:
Prospektrum.
35 Beullens, P. (2004). Reverse logistics in effective recovery of products from waste
materials. Reviews in Environmental Science and Bio/Technology, Vol. 3, No. 4, pp.
283-306.
36 Benner, M. J. a M. Tushman (2003). Exploitation, Exploration, and Process
Management: The Productivity Dilemma Revisited. Academy of Management Review,
Vol. 28, No. 2, pp. 238–252.
37 Bergfors, M. E. a A. Larsson (2009). Product and process innovation in process
industry: a new perspective on development. Journal of Strategy and Management,
Vol. 2, No. 3, pp. 261-276.
38 Berkley, B. J. a A. Gupta (1995). Identifying the information requirements to deliver
quality service. International Journal of Service Industry Management, Vol. 6, No. 5,
pp. 16-35.
39 Bernon, M., Rossi, S., Cullen, J., Bernon, M. a S. Rossi (2011). Retail reverse logistics: a
call and grounding framework for research. International Journal of Physical
Distribution and Logistics Management, Vol. 41, No. 5, pp. 484-510.
222
40 Bessant, J. (2003). Challenges in Innovation Management. In: (Shavinina, L. ed.).
International Handbook on Innovation. Elsevier Ltd.
41 Bessant, J. a J. Tidd (2007). Innovation and Entrepreneurship. Chichester: John
Wiley&Sons Ltd.
42 Bhattacharya, C. B., Sen, S., a D. Korschun (2008). Corporate social responsibility as
an internal marketing strategy. Sloan Management Review, Vol. 49, No. 2, pp. 1-29.
43 Bhuiyan, N. a A. Baghel (2005). An overview of continuous improvement: from the
past to the present. Management Decision, Vol. 43, No. 5, 2005, pp. 761-771.
44 Bigliardi, B. a A. I. Dormio (2009). An empirical investigation of innovation
determinants in food machinery enterprises. European Journal of Innovation
Management, Vol. 12 No. 2, pp. 223-242.
45 Birkinshaw, J., Hamel, G. a M. J. Mol (2008). Management innovation. Academy of
management Review, Vol. 33, No. 4, pp. 825-845.
46 Bitner, M. J., Ostrom, A. L. a F. N. Morgan (2008). Service blueprinting: A practical
technique for service innovation. California Management Review, Vol. 50, No. 3, pp.
66-94.
47 Blackburn, J. D., Guide, V. D. R., Souza, G. C. a L. N. Van Wassenhove (2004). Reverse
Supply Chains for Commercial Returns. California Management Review, Vol. 46, No. 2,
pp. 6-22.
48 Bless, C., Higson-Smith, C. a K. Ashraf (2006). Fundamentals of Social Research
Methods: An African Perspective. Cape Town: Juta and Company Ltd
49 Blumberg, D. F. (2005). Introduction to Management of Reverse Logistics and Closed
Loop Supply Chain Processes. Florida: CRC Press.
50 Bohdanowicz, P. (2006). Responsible resource management in hotels - attitudes,
indicators, tools and strategies. Doctoral thesis. Royal Institute of Technology
Stockholm.
51 Bontoux, L. a F. Leone (1997). The legal definition of waste and its impact on waste
management in Europe. Office for Official Publications of the European Communities,
EUR 17716 EN, November, Luxembourg.
52 Bossink, B. A. G. (2002). The strategic function of quality in the management of
innovation. Total Quality Management, Vol. 13, No. 2, pp. 195- 205.
53 Brax, S. (2013). The process based nature of services. Studies in management of
industrial and business-to-business services. Doctoral dissertation. Aalto University,
School of Science, Department of Industrial Engineering and Management.
54 Breen, L. (2006). Give me back my empties or else! A preliminary analysis of
customer compliance in reverse logistics practices (UK). Management Research News,
Vol. 29, No. 9, pp. 532-551.
223
55 Brown, M. (1994). Introduction to Innovation - Managing Ideas into Action. Henley
Management Centre/ Price Waterhouse.
56 Brown, S., Blackmon, K., Cousins, P. a H. Maylor (2001). Operation management.
Policy, practice and performance improvement. Woburn: Butterworth-Heinemann.
57 Bryman, A. (2004). Triangulation and measurement. Department of Social Sciences,
Loughborough University Loughborough, Leicestershire. [online]. (cit. 2013-9-29).
Dostupné z www: www.referenceworld.com/ sage/socialscience/triangulation.pdf
58 Calingo, L. M. R. (1996). The evolution of strategic quality management, International
Journal of Quality and Reliability Management, 13, No. 9, pp. 19- 37.
59 Camisón C. a A. Villar-López (2011). Non-technical innovation: Organizational
memory and learning capabilities as antecedent factors with effects on sustained
competitive advantage. Industrial Marketing Management, Vol. 40, No. 8, pp. 1294-
1304.
60 Campanella, J. (1999). Principles of Quality Costs. Principles, Implementation and Use.
3rd Edition. Milwaukee: ASQC.
61 Carlsson, M. a D. Carlsson (1994). Experiences of implementing ISO 9000 in Swedish
Industry. International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 13, No. 7, pp.
36-47.
62 Carr, L. P. (1992). Applying cost of quality to a service business. Sloan Management
Reviews. [online]. (cit. 2013-10-2). Dostupné z www:
http://sloanreview.mit.edu/article/applying-cost-of-quality-to-a-service-business/
63 Carter, C. R. a L. M. Ellram (1998). Reverse Logistics: A review of the literature and
framework for future investigation. Journal of Business Logistics, Vol. 19, No. 1, pp.
85-102.
64 Casadesus-Masanell, R. a J. E. Ricart (2010). Competitiveness: business model
reconfiguration for innovation and internationalization. Management Research: The
Journal of the Iberoamerican Academy of Management, Vol. 8, No. 2, pp. 123 – 149.
65 Caves, R. E. (1980). Industrial Organization, Corporate Strategy and Structure.
Journal of Economic Literature, Vol. 18, No. 1, pp. 64-92.
66 Cawsey, T. a G. Deszca (2007). Toolkit for organizational change. Los Angeles, CA:
Sage.
67 Chase, R. B. a Stewart, D. M. (1994). Make your service fail-safe. Sloan Management
Review, Vol. 35, No 3. [online]. (cit. 2013-9-29). Dostupné z www:
http://sloanreview.mit.edu/article/make-your-service-failsafe/
68 Cheng, Y.-H. a F. Lee (2010). Outsourcing reverse logistics of high-tech manufacturing
firms by using a systematic decision-making approach: TFT-LCD sector in Taiwan,
Industrial Marketing Management, Vol. 39, No. 7, pp. 1111–1119.
224
69 Chung, C. - J. a H. – M. Wee (2008). Green-component life-cycle value on design and
reverse manufacturing in semi-closed supply chain. International Journal of
Production Economics, No. 113, pp. 528–545.
70 Cole, R. E. a T. Matsumiya (2007). Too much of a good thing? Quality as an
impediment to innovation. California Management Review, Vol. 50, pp. 77-93.
71 Collier, D. A. a S. M. Meyer (1998). A service positioning matrix. International Journal
of Operations & Production Management, Vol. 18, No. 12, pp.1223-1244.
72 Cooper, J. R. (2011). Winning at new products. Creating value through innovation.
New York: Basic Books.
73 Creswell, J. W. (2003). Research design: Quantitative, qualitative, and mixed methods
approaches. 2nd ed. Thousand Oaks, CA: Sage.
74 Cousins, P. D. (2006). Developing Collaboratively Competitive Inter-Firm Business
Relationships. White paper.The University of Manchester, Manchester Business
School, The Chartered Institue of Purchase and Supply. pp. 1-27.
75 Cozzarin, B. (2004). Innovation quality and manufacturing firms’ performance in
Canada. Economics of Innovation and New Technology, Vol. 13, No. 3, pp. 199-216.
76 Cramer, D. (2003). Advanced quantiative data analysis. Maaidenhead: Open
University Press.
77 Crosby, L. A., Evans, K. R. a D. Cowles (1990). Relationship quality in services selling:
an interpersonal influence perspective (1). Journal of Marketing, Vol. 54, No. 3, pp.
68-81.
78 Cullen, J., Bernon, M. a J. Grost (2010). Tools to manage reverse logistics. Research
executive summaries series, Vol. 6, No. 3, pp. 1-8. [online]. (cit. 2013-3-1). Dostupné
z www:
http://www.cimaglobal.com/Documents/Thought_leadership_docs/cid_ressum_tool
s_manage_reverse_logistics_apr2010.pdf
79 Cushman, M., Venters, W., Cornford, T. a N. Mitev (2002). Understanding
Sustainability as Knowledge Practice. In British Academy of Management Conference:
Fast-Tracking Performance through Partnerships. London.
80 Čeněk, J. (2011). Metodika výběru a hodnocení obchodních zástupců v Plzeňském
Prazdroji a. s. Diplomová práce. Brno: Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní
fakulta.
81 Dai, Z. (2012). Toward a learning-based view of innovation. Competitiveness Review:
An International Business Journal incorporating Journal of Global Competitiveness, Vol.
22, No. 1, pp. 18 – 27.
82 Dale, B. G. (ed.) (2003). Managing Quality. Malden, Ma: Blackwell Publishing Ltd.
83 Dale, B. G., van der Wiele, T. a J. van Iwaarden (2007). Managing Quality. 5th ed.
Oxford: Blackwell Publishing Ltd.
225
84 Dalota, M.-D. (2011). Market-orientation and innovation in small and medium enterprises.
Holistic Marketing Management, Vol. 1, No. 1, pp. 12-19.
85 Damanpour, F. (1991). Organizational Innovation: A Meta-Analysis of Effects of
Determinants and Moderators. Academy of Management Journal, Vol. 34, No. 3, pp.
555-590.
86 Damanpour, F. a M. Schneider (2008). Characteristics of Innovation and Innovation
Adoption in Public Organizations: Assessing the Role of Managers. Journal of Public
Administration Research and Theory, No. 19, pp. 495–522.
87 Daugherty, P. J., Autry, Ch. W. a A. E. Ellinger (2001). Reverse Logistics: The
relationship between resource commitments and program performance. Journal of
Business Logistics, Vol. 22, No. 1, pp. 107-123.
88 Daugherty, P. J., Richey, R. G., Genchev, S. E. a H. Chen (2005). Reverse logistics:
superior performance through focused resource commitments to information
technology. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol.
41, No. 2, pp. 77-92.
89 Day, G. S. (1994). The capabilities of market-driven organizations. The Journal of
Marketing, pp. 37-52.
90 De Brito, M. P. a R. Dekker (2002). Reverse Logistics-a framework, Econometric
Institute Report EI 2002-38, Erasmus University, Rotterdam, 10 October 2002.
91 De Brito, M. P. (2003a). Managing reverse logistics or reversing logistics management,
ERIM Ph.D. Series Research in Management, 35, Erasmus University Rotterdam.
92 De Brito, M. P. (2003b). Promising Areas for Future Research on Reverse Logistics: an
exploratory study. ERIM report series, ERS-2003-061-LIS. [online]. (cit. 2013-7-1).
Dostupné z www: http://repub.eur.nl/pub/926/
93 De Brito, M. P., Dekker, R. a S. D. P. Flapper (2004). Reverse Logistics: A Review of
Case Studies. In: Distribution Logistics Advanced Solutions to Practical Problems. Berlin,
Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 243-281.
94 De Brito, M. P. a E. A. van der Laan (2009). Inventory control with product returns:
The impact of imperfect information. European Journal of Operational Research, No.
194, pp. 85–101.
95 Defee, C. C., Williams, B. a W. S. Randall (2010). An inventory of theory in logistics
and SCM research. The International Journal of Logistics Management, Vol. 21, No. 3,
pp. 404-489.
96 Dekker, R., Inderfurth, K., van Wassenhove, L., a M. Fleischmann (2004). Reverse
Logistics. Quantitative Models for Closed-Loop Supply Chains. Berlin: Springer-
Verlag.
226
97 de Jong, J. P. J. (2003). Innovation in service firms explored: what, how and why? EIM
business & policy research. [online]. (cit. 2013-8-1). Dostupné z www:
http://www.ondernemerschap.nl/pdf-ez/B200205.pdf
98 de Jong, J. P. J. a Vermeulen, P. A. M. (2003). Organizing Successful New Service
Development: A Literature Review. Management Decision, Vol. 41, No. 9, pp. 844-858.
99 Deming, E. (1986). Out of the Crisis. Cambridge, MA: Massachusetts Institute of
Technology Center for Advanced Engineering Study.
100 Demirbag, M., Sahadev, S., Kaynak, K. a A. Akgul (2012). Modeling quality
commitment in service organizations: an empirical study. European Journal of
Marketing, Vol. 46, No. 6, pp. 790 – 810.
101 de Ron, A. a F. W. Melissen (2001). Tools for closed-loop manufacturing. Greener
Manufacturing and Operations: From Design to Delivery and Back, Vol. 1, No. 34, pp.
243-255.
102 Deshpande, R., Farley, J. U. a J. Webster (1993). Corporate culture, customer
orientation and innovativeness in Japanese firms: a quadrad analysis. Journal of
Marketing, Vol. 57 No. 1, pp. 22-7.
103 den Hertog, P. (2000). Knowledge-intensive business services as coproducers of
innovation." International Journal of Innovation Management, Vol. 4, No. 4, pp. 491-
528.
104 Denzin, N. K. (1978). The research act: A theoretical introduction to sociological
methods. New York: McGraw-Hill.
105 Deren, S., Oliver-Verez, D., Finlinson, A., Robels, R., Andia, J., Colon, H., Kong, S. a
M. Shdlin (2003). Integrating qualitative and quantitative methods: comparing HIVrelated
risk behaviours among Puerto Rico and New York. Substance Use and Misuse,
Vol. 38, No. 1, pp. 1-24.
106 Dowlatshahi, S. (2000). An effective implementation of reverse logistics. Interfaces,
Vol. 30, No. 3, pp. 146 – 155.
107 Drucker, P. F. (1985). Innovation and Entrepreneurship: Practice and Principles.
New York: HarperBusiness, New York.
108 Drucker, P. F. (1985, edice z r. 2002). The discipline of innovation. Harvard
Business Review, Best of HBR (2002), August, pp. 1-7.
109 Drzymalski, J. (2012). Supply Chain Frameworks for the Service Industry: A
Review of the Literature. European International Journal of Science and Technology,
Vol. 1, No. 3, pp. 31 – 42.
110 Dudek-Burlikowska, M. a D. Szewieczek (2009). The Poka-Yoke method as an
improving quality tool of operations in the process. Journal of Achievements in
Materials and Manufacturing Engineering, Vol. 36, No. 1, pp. 95-102
227
111 Dutta, J. (2012). Effective Product Returns using PLM. [online]. (cit. 2013-3-1).
Dostupné z www: http://www10.mcadcafe.com/blogs/plm/2012/05/13/effective-
product-returns-using-plm/
112 Edgett, S. a S. Parkinson, S. (1993). Marketing for service industries-a review. The
Service Industries Journal, Vol. 13, July, pp. 19-39.
113 Edvardsson, B. a J. Olsson (1996). Key concepts for new service development.
The Service Industries Journal, No. 16, pp. 140–164.
114 Edvardsson, B. (1997). Quality in new service development – key concepts and a
frame of reference. International Journal of Production Economics, Vol. 52, No. ½, pp.
31-46.
115 Edvardsson, B. a I. Roos (2001). Critical incident techniques: Towards a
framework for analysing the criticality of critical incidents. International Journal of
Service Industry Management, Vol. 12, No. 3, pp. 251-268.
116 EEA Report No 3 (2011). Waste opportunities. Past and future climate benefits
from better municipal waste management in Europe. Copenhagen: European
Environment Agency. [online]. (cit. 2013-7-1). Dostupné z www:
http://www.eea.europa.eu
117 EEA Report No 5 (2011). Resource efficiency in Europe Policies and approaches in
31 EEA member and cooperating countries. Copenhagen: European Environment
Agency. [online]. (cit. 2013-7-1). Dostupné z www: http://www.eea.europa.eu
118 Ellram, L. M., Tate, W. L. a C. Billington (2004). Understanding and managing the
services supply chain. Journal of Supply Chain Management: A Global Review of
Purchasing and Supply, Vol. 40, No. 4, pp. 17–32.
119 Erol I., Nurtaniş Velioglu, M., Sivrikaya Serifoglu, F. G., Büyüközkan, Aras, N.,
Demircan Cakar, N. a A. Korugan (2010). Exploring Reverse Supply Chain
Management Practices In Turkey. Supply Chain Management: An International
Journal, Vol. 15, No. 1, pp. 43–54.
120 Erzberger, Ch. a G. Prein (1997). Triangulation: Validity and empirically-based
hypothesis construction. Quality and Quantity, Vol. 31, No. 2, pp. 141-54.
121 Eurobarometer (2012). SMEs, Resource efficinency and green markets. Report.
Flash Eurobarometer 342. European Commission.
122 Escribano, A., Fosfuri, A. a J. A. Tribó (2009). Managing External Knowledge
Flows: The moderating role of absorptive capacity. Research Policy, Vol. 38, pp. 96-
105.
123 Espino-Rodríguez, T a V. Padrón-Robaina (2004). Outsourcing and its impact on
operational objectives andperformance: a study of hotels in the Canary Islands.
Hospitality management, No. 24, pp. 287-306.
228
124 Evitt, F. (2007). Modelling the Innovation Process: A Multi-CaseComparison.
Thesis. Unitec New Zealand.
125 Fagerberg, J. (2005). Innovation. A guide to the literature. In J. Fagerberg , D. C.
Mowery a R. R. Nelson (Eds.). (2005). The Oxford Handbook of Innovation. Oxford:
Oxford University Press. pp. 1-26.
126 Fawcett, S. E a G. M. Magnan (2001). Achieving World-Class Supply Chain
Alignment: Benefits, Barriers, and Bridges. Center for Advanced Purchasing Studies.
127 Freel, M. S. a P. J. A. Robson (2004). Small firm innovation, growth and
performance. International Small Business Journal, Vol. 22, No. 6, pp. 561-75.
128 Franková, E. (2011). Kreativita a inovace v organizaci. Praha: Grada Publishing,
a.s.
129 Freel, M. S. a P. J. A. Robson (2004). Small firm innovation, growth and
performance”, International Small Business Journal, Vol. 22 No. 6, pp. 561-75.
130 Fernández, I. (2004) Reverse logistics implementation in manufacturing
companies. Ph.D. thesis. Acta Wasaensia, No. 127, Universitas Wasaensis
131 Fernández Quesada, I. F. (2003). The concept of reverse logistics: A review of
literature. In Annual Conference for Nordic Researchers in Logistics (NOFOMA 03),
pp. 1-15.
132 Ferrer, G. a D. C. Whybark (2000). From gargabe to goods: successful
remanufacturing and systems and skills. Business Horizons, November – December,
pp. 55-64.
133 Filippetti, A. (2011). Innovation modes and design as a source of innovation: a
firm-level analysis. European Journal of Innovation Management, Vol. 14 No. 1, pp. 5-
26.
134 Fischer, Ch., Bakas, I., Bjørn, A., Tojo, N. a Ch. Löwe (2011). Green economy and
recycling in Europe, ETC/SCP working paper 5/2011, European Topic Centre on
Sustainable Consumption and Production.
135 Fitzsimmons, J. A. a M. J. Fitzsimmons (2000). Service Management: Operations,
Strategy and Information Technology, 3rd ed. New York: McGraw-Hill/Irwin.
136 Fleischmann, M. (2000). Quantitative models for Reverse Logistics. Springer
Verlag.
137 Fleischman M., Krikke H. R., Dekker R. a S. D. P. Flapper (2000). A characterization
of logistics networks for product recovery. Omega, The International Journal of
Management Science, Vol. 28, No 6, pp. 653- 666.
138 Fliess, S. a M. Kleinaltenkamp (2004). Blueprinting the service company:
managing service processes efficiently. Journal of Business Research, No. 57, pp. 392 –
404.
229
139 Florida, R. a D. Davison (2001). Gaining from green management: environmental
management systems inside and outside the company.
140 Flynn, M., Dooley, L., D. O´Sullivan a K. Cormican (2003). Idea management for
organisational innovation. International Journal of Innovation Management, Vol. 7,
No. 4, pp. 417–442.
141 Foss, N. J. (1997). Resources and strategy: problems, open issues, and ways ahead.
In Foss, N. J. (Ed.). Resources, Firms and Strategies: A Reader in the Resource-based
Perspective, Oxford University Press, Oxford, pp. 345-365.
142 Foss, C. a B. Ellefsen (2002). The value of combining qualitative and quantitative
approaches in nursing research by means of method triangulation. Journal of
Advanced Nursing, Vol. 40, No. 2, pp. 242-248.
143 Frishammar, J. (2005). Towards a theory of managing information in new product
development. Dissertation. Luleå: Luleå University of Technology.
144 Furrer, O., Sudharshan, D. Thomas, H. a M. T. Alexandre (2008). Resource
configurations, generic strategies, and firm performance. Exploring the parallels
between resource-based and competitive strategy theories in a new industry. Journal
of Strategy and Management, Vol. 1, No. 1, pp. 15-40.
145 Gallouj, F. a O. Weistein (1997). Innovation in services. Research Policy, Vol. 26,
No. 4/5, pp. 537-556.
146 Gallouj, F. (1998). Innovating in reverse: services and the reverse product cycle.
European Journal of Innovation Management, Vol. 1, No. 3, pp. 123-138.
147 Gallouj, F. (2002). Innovation in services and the attendant old and new myths.
Journal of Socio-Economics, No. 31, pp. 137–154.
148 Gallouj, F. a M. Toivonen (2011). Elaborating the characteristics-based approach
to service innovation: making the service process visible. Journal of Innovation
Economics, No. 2, pp. 33-58.
149 Galunic, D. C. a S. Rodan (1998). Resource recombinations in the firm: Knowledge
structures and the potential for Schumpeterian innovation. Strategic Management
Journal, Vol. 19, pp. 1193–1201.
150 Garcia, R. a R. Calantone (2002). A critical look at technological innovation
typology and innovativeness terminology: a literature review. The Journal of Product
Innovation Management, No. 19, pp. 110-132.
151 García-Murillo, M. A. a H. Annabi (2002). Customer Knowledge Management.
Journal of the Operational Research Society, Vol. 53, pp. 875-884.
152 Garvin, D. A. (1984). What does product quality really mean. Sloan Management
Review, Vol. 26, No. 1, pp. 25-43.
153 Garvin, D. A. (1987). Competing on the eight dimensions of quality. Harvard
Business Review, No. 65, pp. 202–209.
230
154 Gatignon, H. a T. S. Robertson (1989). Technology Diffusion: An Empirical Test of
Competitive Effects. Journal of Marketing, Vol. 53, No. 1, pp. 35–49.
155 Genchev, S. E, Landry, T. D., Daugherty, P. J. a A. S. Roath (2010). Developing
reverse logistics programs: a resource based view. Journal of Transportation
Management, Vol. 21, No. 1, pp. 7-26.
156 Gevaers, R., Van de Voorde, E. a T. Vanelslander (2010). Assessing characteristics
of waste logistics from an innovation perspective, Association for European Transport
and contributors.
157 Giannakis, M. (2011). Conceptualizing and managing service supply chains. The
Service Industries Journal, Vol. 31, No. 11, pp. 1809-1823.
158 Gibbert, M. Leibold a G. Probst (2002). Five Styles of Customer Knowledge
Management, and How Smart Companies Use Them to Create Value. European
Management Journal, Vol. 20, No. 5, pp. 459-469.
159 Gibson, R. (2011). Turning waste into value, Innovation excellence. [online]. (cit.
2013-3-1). Dostupné z www:
http://www.innovationexcellence.com/blog/2011/11/02/turning-waste-into-
value.html
160 Girard, R. (1990). Innovation and Repetition. SubStance, Vol. 19, No. 2/3, Special
Issue: Thought and Novation, pp. 7-20.
161 Giuntini, R a T. Andel. (1995). Advance with Reverse Logistics: Part 1.
Transportation & Distribution, Vol. 36, No 2, pp. 73-75.
162 Glantschnig, W. J. (1994). Green Design: An Introduction to Issues and Challenges.
IEEE Trans. Compon., Packag. and Technol. Part A, Vol. 17, No. 4, pp. 508-513.
163 Gobbi, C. (2011). Designing the reverse supply chain: the impact of the product
residual value. International Journal of Physical Distribution & Logistics
Management, Vol. 41, No. 8, pp. 768-796.
164 Godin, B. (2008). In the shadow of Schumpeter: W. Rupert Maclaurin and the
study of technological innovation. Minerva, Vol. 46, No. 3, pp. 343-360.
165 Goldsby, T. J. a D. J. Closs (2000). Using activity-based costing to reengineer the
reverse logistics channel. International Journal of Physical Distribution & Logistics
Management, Vol. 30, No. 6, pp. 500 – 514.
166 Goldstein, S. M., Johnston, R., Duffy A. a J. Rao (2002). The service concept: the
missing link in service design research? Journal of Operations Management, No. 20,
pp. 121–134.
167 Golueke, C. G, a L. F. Diaz (1991). Potential Useful Products From Solid Wastes.
Waste Management Research, No. 9, pp. 415 – 423.
168 Gonçalves-Dias, S.L.F., Souza, P.F.A. a M. C. L. Santos (2006). Reflections on design,
sustainablity and reverse logistics: PET packaging recycling in Brazil. In: 1st
231
International Design Management Symposium – Design to Business, Shanghai,
March.
169 González-Torre P., Álvarez M., Sarkis J. a B. Adenso-Díaz (2010). Barriers to the
implementation of environmentally oriented reverse logistics: evidence from the
automotive industry sector. British Journal of Management, No. 21, pp. 889-904.
170 Gopalakrishnan, S. a F. Damanpour (1997). A review economics of innovation
research in sociology and technology management. Omega, Vol. 25, No. 1, pp. 15-28.
171 Gottschalk, P. G. a J. R. Dunn, J. R. (2005). The five-parameter logistic: a
characterization and comparison with the four-parameter logistic. Analytical
biochemistry, Vol. 343, No. 1, pp. 54-65.
172 Graf, A. a P. Maas (2008). Customer value from a customer perspective: a
comprehensive view. Working paper on risk management and insurance No. 52.
University of St. Gallen.
173 Grant, R. M. (1991). The resource-based theory of competitive advantage:
implications for strategy formulation. California Management Review, Vol. 33, No. 3,
pp. 114-135.
174 Greenhalgh, C. a M. Rogers (2010). Innovation, intellectual property, and economic
growth. Princeton: Princeton University Press.
175 Greve, H. R. (2003). Organizational learnign from performance feedback.
Cambridge, Ma: Cambridge University Press.
176 Grimley, J. (1986). Critical educational policy analysis: A discussion of
perspectives. Australian Journal of Teacher Education, Vol. 11, No. 2, pp. 19‒25.
177 Gronhaug, K. a R. Stone (2012). The learning organization: An historical
perspective, the learning process, and its influence on competitiveness.
Competitiveness Review: An International Business Journal Incorporating Journal of
Global Competitiveness, Vol. 22, No. 3, pp. 261 – 275.
178 Grönroos, C. (1988). Service quality: the six criterions of good perceived service
quality. Review of Business, Vol. 9, No. 3, pp. 10 - 13.
179 Grönroos, CH. (2007). Service Management and Marketing: A Customer
Relationship Management Approach. Chichester: John Wiley & Sons Ltd.
180 Gryna, F., Chua, R. C. H. a J. A. DeFeo (2007). Juran´s quality planning and analysis
for enterprise quality. Fifth ed. New York: McGraw-Hill.
181 Guide, D. R. V., Jr. a L. N. Van Wassenhove (2002). The Reverse Supply Chain.
Harvard Business Review, Vol. 80, No. 2, pp. 25-26.
182 Guide, D. R. a L. N. Van Wassenhove (2009). The Evolution of Closed-Loop Supply
Chain Research. Operations Research, Vol. 57, No. 1, pp. 10–18.
232
183 Gummesson, E. (1994). Service management: an evaluation and the future.
International Journal of Service Industry Management, Vol. 5, No. 1, pp. 77-96.
184 Gummesson, E. (2000). Qualitative Methods in Management Research. London:
Sage Publications.
185 Gupta, S. M. a S. Nukala (2006). A Single Phase Unified Approach for Designing
a Closed-Loop Supply Chain Network. In Proceedings of the Seventeenth Annual
Conference of Production and Operations Management Society. Baltimore, Maryland,
pp. 742-747.
186 Ha, N. T. V. (2012). Development of Reverse Logistics – Adaptability and
Transferability. Doctoral thesis. Darmstadt: Technische Universität Darmstadt.
187 Haden, S. S. P., Oyler, J. D. a J. H. Humphreys (2009). Historical, practical, and
theoretical perspectives on green management. An exploratory analysis,
Management Decisions, Vol. 47, No. 7, pp. 1041-1055.
188 Hague, B. a M. James-Moore (2004). Applying lean thinking to new product
introduction. Journal of Engineering Design, Vol. 15, No, 1, pp. 1-31.
189 Hair, J. F. Jr., Black, W. C., Babin, B. J. a R. E. Anderson (2010). Multivariate data
analysis. A global perspective. Upper Saddle River: Prentice Hall, Pearson Education
Inc.
190 Hair, J. F. Jr., Bush, R. P. a D. J. Ortinau (2006). Marketing research.: within a
changing information environment. New York: McGraw-Hill/Irwin.
191 Hais, K. a B. Hodek (1984). Velký anglicko-český slovník. Praha: Academia,
nakladatelství Československé akademie věd.
192 Hans, C., Hribernik, K. A. a K. D. Thoben (2010). Improving reverse logistics
processes using item-level product life cycle management. International Journal of
Product Lifecycle Management, Vol. 4, No. 4, pp. 338-359.
193 Hansemark, O. C. a M. Albinsson (2004). Customer satisfaction and retention: the
experiences of individual employees. Managing Service Quality, Vol. 14, No. 1, pp. 40-
57.
194 Harland, C, Knight, L., Lamming, R. a H. Walker (2005). Outsourcing: assessing the
risks and benefits for organisations, sectors and nations. International Journal of
Operations, Vol. 25, No. 9, pp. 831-850.
195 Hatcher, G. D., Ijomah, W. L. aj. F. C. Windmill (2011). Design for remanufacture: a
literature review and future research needs. Journal of Cleaner Production, Vol. 19,
No. 17, pp. 2004-2014.
196 Hauser, J. R. a D. Clausing (1988). The house of quality. Harvard Business Review,
Vol. 66, No. 3, pp. 63-73.
197 Hauser, J., Tellis, G. J. a A. Griffin, A. (2006). Research on innovation: a review and
agenda for Marketing Science. Marketing Science, Vol. 25, No. 6, pp. 687-717.
233
198 Hätönen, J. a T. Eriksson (2009). 30 years of research and practice of outsourcing.
Exploring the past and anticipating the future. Journal of International Management,
Vol. 15, No. 2, pp. 142-155.
199 Heidrich, O., Harvey, J. a N. Tollin (2009). Stakeholder analysis for industrial
waste management systems. Waste Management, No. 29, pp. 965–973.
200 Hendl, J. (2006). Přehled statistických metod zpracování dat. Praha: Portál.
201 Hendl, J. 2008). Kvalitativní výzkum: Základní teorie, metody a aplikace. 2., aktualiz.
vyd. Praha: Portál.
202 Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G. a D. D. Gremler (2004). Electronic
word-of-mouth via consumer-opinion platforms: what motivates consumers to
articulate themselves on the internet? Journal of Interactive Marketing, Vol. 18, 1, pp.
38-52.
203 Herrmann, A., Huber, F. a Ch. Braunstein (2000). Market-driven product and
service design: Bridging the gap between customer needs, quality management, and
customer Satisfaction. International Journal of Production Economics, No. 66, pp. 77-
96.
204 Hervani, A. A., Helms, M. M. a J. Sarkis (2005). Performance measurement for
green supply chain management. Benchmarking, Vol, 12, No, 4, p. 330-353.
205 Hill, R. (1998). What sample size is „enoughů in internet survey research?
Interpersonal Computing and Technology: An Electronic Journal for the 21st
Century, Vol. 6, No. 3-4, pp. 1-10.
206 Hill, W. L., Jones, G. R., Galvin, P. a A. Haidar (2007). Strategic Management: An
Integrated Approach. Sydney: John Wiley and Sons.
207 Hines, P. Francis, M. P. Found (2006). Towards lean product lifecycle
management. A framework for new product development. Journal of Manufacturing
Technology Management, Vol. 17, No. 7, pp. 866-887.
208 Hines, P., Found, P. Griffith, G. a R. Harrison (2008). Staying lean. Thriving not just
surviving. Cardiff: Cardiff University, lean Enterprise research Centre.
209 Ho, H.-S. a Wang, L.-H. (2012). Application of service bluepring and FMEA in
security management. International Journal of Innovative Computing, Information and
Control, Vol. 8, No. 10(B), pp. 7467 – 7485.
210 Ho, G. T. S., Choy K. L., Lam C. H. Y. a D. W. C. Wong (2012). Factors influencing
implementation of reverse logistics: A survey among Hong Kong businesses.
Measuring Business Excellence, No. 16, pp. 29-46.
211 Hoang, D. T., Igel, B. a T. Laosirihongthong (2006). The impact of total quality
management on innovation: Findings from a developing country. International
Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 23, pp. 1092-1117.
234
212 Hoholm, T. a F. H. Strønen (2011). Innovation, strategy and identity: a case study
from the food industry. European Journal of Innovation Management, Vol. 14, No. 3,
pp. 345 – 363.
213 Howells, J. (2002). Tacit Knowledge, Innovation and Economic Geography. Urban
Studies, Vol. 39, No. 5-6, pp. 871-884.
214 Hsiao, J. M.-M. (2010). Building Competitive Advantage Through Innovative
Reverse Logistics Capabilities, Operations And Supply Chain Management, Vol. 3, No.
2, pp. 70-82.
215 Huber, G. P. a D. J. Power (1985). Research Notes and Communications.
Retrospective Reports of Strategic-level Managers: Guidelines for Increasing their
Accuracy. Strategic Management Journal, Vol. 6, pp. 171-180.
216 Hunt a Morgan (1996). Hunt, S. D. a R. M. Morgan (1996). The resource-advantage
theory of competition: dynamics, path dependencies, and evolutionary dimensions.
Journal of Marketing, Vol. 60, No. 4, pp. 107-14.
217 Hunt, S. D. (2000). A General Theory of Competition. Thousand Oaks, CA: Sage
Publications Inc.
218 Hurley, R. a T. Hult (1998). Innovation, Market Orientation, and Organizational
Learning: An Integration and Empirical Examination. Journal of Marketing, No. 62,
pp. 42-54.
219 Cheung, M. F. a W. M. To (2010). Management commitment to service quality and
organizational outcomes. Managing Service Quality, Vol. 20, No. 3, pp. 259 – 272.
220 Chiu, H. N. (1995). The integrated logistics management system: a framework and
case study. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol.
25, No. 6, pp. 4-22.
221 Christensen, C. M. (1997). The innovator's dilemma: when new technologies cause
great firms to fail. Boston, Massachusetts, USA: Harvard Business School Press.
222 Irianto, D. (2005). Quality management implementation. A multiple case study in
Indonesian manufacturing firms. Thesis. Twente: University of Twente.
223 Ishi, K. a B. Lee (1996). Reverse fishbone diagram: a tool in aid of design for
product retirement. In Proceedings of the ASME Design Technical Conference.
224 Ishikawa (1976). Guide to Quality Control. Tokyo: Asian Productivity
Organization.
225 Ittner, CH. D., Larcker, D. F. a T. Randall (2003). Performance implications of
strategic performance measurement in financial services firms. Accounting,
Organizations and Society, No. 28, pp. 715–741.
226 Jack, E.P, Powers, T. L. a L. Sinner (2010). Reverse logistics capabilities:
antecedents and cost savings, International Journal of Physical Distribution &
Logistics Management, Vol. 40, No. 3, pp. 228-246.
235
227 Jackson, G. C. a F. W. Morgan (1988). Responding to Recall Requests: A Strategy
for Managing Goods Withdrawal. Journal of Public Policy & Marketing, pp. 152-165.
228 Jalil, M. N. (2011). Customer Information Driven After Sales ServiceManagement.
Lessons from Spare Parts Logistics. Ph.D. thesis. ERIM PhD. Series Research in
Management. Rotterdam: Erasmus University Rotterdam. [online]. (cit. 2013-3-1).
Dostupné z www: repub.eur.nl/pub/22156/EPS2011222LIS9789058922649.pdf
229 Janse, B. (2008). Exploiting improvement potential in managing reverse logistics.
Trends and management practices in the European consumer electronics industry.
Thesis. University of Twente, Faculty Management and Governance, Enschede.
230 Janse, B., Schurr, P. a M. P. de Brito (2009). A reverse logistics diagnostic tool: the
case of the consumer electronics industry. International Journal of Advanced
Manufacturing Technology, Vol. 47, No. 5–8, pp. 495– 514.
231 Jarzabkowski, P. a D. D. Wilson (2006). Actionable strategy knowledge: a practice
perspective, European Management Journal, Vol. 24, No. 5, pp. 348-67.
232 Jayraman, V. a Y. Luo (2007). Creating competitive advantages through new value
creation: a reverse logistics perspective. Perspectives - Academy of Management.
Academy Of Management, Vol. 21, No. 2, pp. 56-73.
233 Ji, G.-J. (2008). Reverse Logistics Operation Management Based on Virtual
Enterprises and Complaint Service Management J. Serv. Sci. & Management, No. 1, pp.
51-65.
234 Jimenez-Jimenéz, D. a J. Cegarra-Navarro (2007). The performance effects of
organizational learning and market orientation. Industrial Marketing Management,
Vol. 36, No. 6. pp. 694–708.
235 Jiménez-Zarco, A. I., Martínez-Ruíz, M. P. a O. González-Benito (2006).
Performance Measurement System Integration into new product innovation: a
literature view and conceptual framework. Academy of Marketing Science Review, No.
9, pp. 1-16.
236 Johannessen, J.-A., Olsen, B. a G. T. Lumpkin (2001). Innovation as newness:What
is new, how new and new to whom?," European Journal of Innovation Management,
Vol. 4, pp. 20-31.
237 Johne, A. a Ch. Storey (1998). New service development: a review of the literature
and annotated bibliography. European Journal of Marketing, Vol. 32, No. 3/4, pp. 184
– 251.
238 Johnson, P. F. (1998). Managing value in reverse logistics systems. Logistics and
Transportation Review, Vol. 34, No. 3, pp. 217-227.
239 Johnson, R. B. a L. B. Christensen (2004). Educational research: Quantitative,
qualitative, and mixed approaches. Boston: Allyn and Bacon.
236
240 Johnson, M. a C. Mena, C. (2008). Supply chain management for servitised
products: A multi-industry case study. International Journal of Production Economics,
Vol. 114, No. 1, pp.27-39.
241 Joshi, A. W. a S. Sharma (2004). Customer Knowledge Development: Antecedents
and Impact on New Product Performance. The Journal of Marketing, Vol. 68, No. 4,
pp. 47-59.
242 Jun, H. B., Kiritsis, D. a P. Xirouchakis (2007). Research issues on closed-loop PLM.
Computers in Industry, No. 58, pp. 855–868.
243 Jun, H. B. a P. Kiritsis (2012). Several Aspects of Information Flows in PLM
Product Lifecycle Management. Towards Knowledge-Rich Enterprises. IFIP Advances
in Information and Communication Technology, Vol. 388, pp. 14-24.
244 Juran, J., Godfrey, A. B., Hoogstoel, R. E. a E. G. Schilling (1998). Juran´s quality
handbook. 5th. ed. New York: McGraw-Hill.
245 Jusas, R. (2012). Generic Life Cycle Cost Model and Cost-effective Solutions. Thesis.
Lappeenranta: Lappeenranta University of Technology.
246 Juwah, C., Macfarlane-Dick, D., Matthew, B., Nicol, D. a B. Smith (2004). Enhancing
Student Learning though Effective Formative Feedback. The Higher Education
Academy. [online]. (cit. 2013-3-1). Dostupné z www:
http://www.heacademy.ac.uk/assets/York/documents/resources/resourcedatabas
e/id353_senlef_guide.pdf
247 Kanji, G. K. (1996) Can Total Quality Management help innovation? Total
QualityManagement, Vol. 7, pp. 3-9.
248 Kaplan, R. a D. Norton (1992). The balanced scorecard: measures that drive
performance. Harvard Business Review, Vol, 14, pp. 71–80.
249 Karlsson, C. a O. Olsson (1998). Product Innovation in Small and Large Enterprises.
Small Business Economics, No. 10, pp. 31-46.
250 Kasanava, M. (2008). Green hospitality. Hospitality Upgrade, No. 8, pp. 140-148.
251 Kasim, A., Ismail, A. (2012). Environmentally friendly practices among
restaurants: drivers and barriers to change, Journal of Sustainable Tourism, Vol. 20,
No. 4, pp. 551-570.
252 Kent, R. (2007). Marketing Research: Approaches, Methods and Applications in
Europe. London: Thomson Llearning.
253 Kersten, W., Blecker, T a C. Herstatt, C. (Eds.). (2007). Innovative Logistics
Management: Competitive Advantages Through New Processes and Services (Vol. 4).
Erich Schmidt Verlag GmbH &.
254 Kimberly, J. R. a M. J. Evanisko (1981). Organizational innovation: the influence of
individual, organizational, and contextual factors on hospital adoption of
237
technological and administrative innovations. Academy of Management Journal, Vol.
24, pp. 689-713.
255 Kislingerová, E. (2008). Inovace nástrojů ekonomiky a managementu organizací.
Praha: C. H. Beck.
256 Kislingerová, E. a kol. (2010). Manažerské finance. Praha: C. H. Beck.
257 Kislingerová, E., Nový, U. a kol. (2011). Nová ekonomika: nové příležitosti? Praha:
C. H. Beck.
258 Khorakian, A. (2011). Developing a conceptual Framework for integrating risk
management in the innovation project. Doctoral thesis. Stirling Management School,
Stirling Management School, University of Stirling.
259 Klapalová, A. (2009). Tvorba hodnoty ve zpětných tocích na B2B trzích. In
Vývojové tendence podniků V, Brno, Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní
fakulta, pp. 497-522.
260 Klapalová, A. (2011). Hodnota a e-business. Brno: Masarykova univerzita.
261 Klapalová, A. a R. Škapa (2012). Exploratory study on reverse flow management
in the Czech Republic. In: RIRL 2012 The 9th International Conference on Logistics and
SCM Research, Montreal, HEC Montreal, pp. 22-42.
262 Klapalová, A., Škapa, R. a M. Krčál (2013). Specifika řízení zpětných toků. Brno:
Masarykova univerzita.
263 Klapalová, A. (2013). Reverse logistics policy – differences between conservative
and innovative reverse logistics management. Acta Universitatis Agriculturae et
Silviculturae Mendelianae, No. 7, pp. 2285-2294.
264 Knott, P. (2009). Integrating resource-based theory in a practice-relevant form.
Journal of Strategy and Management, Vol. 2, No. 2, pp. 163-174.
265 Kohli, A. K. a B. J. Jaworski (1990). Market Orientation: the Construct, Research
Propositions, and Managerial Implications. The Journal of Marketing, Vol. 54, No. 2,
pp. 1-18.
266 Kokkinaki, A., Zuidwijk, R. van Nunen, J. a R. Dekker. Information and
Communication Technology enabling Reverse Logistics. In: Dekker, R. a kol. Reverse
logistics: quantitative models for closed-loop supply chains. New York: Springer,
2004, s. 381-405.
267 Kollár, V. (1999). Systém a špecifiká produktovej politiky. Bratislava: Sprint.
268 Konečný, M. (1998) Management. Vývoj teorie a praxe řízení. Karviná: Slezská
univerzita Opava.
269 Kopicki, R. R. J., Berg, M. J., Legg, L., Dasappa, V. a C. Maggioni (1993). Reuse and
recycling: reverse logistics opportunities. Council of Logistics Management, Oak Brook,
IL.
238
270 Koscioukiewicz, M. J. (2007). What are the challenges and opportunities facing
Asda in dealing with returns of electrical goods. Dissertation. Nottingham [online].
(cit. 2013-8-13). Dostupné z www:
http://edissertations.nottingham.ac.uk/1084/1/07MSclixmk14.pdf
271 Košturiak, J. a Z. Frolík (2006). Štíhlý a inovativní podnik. 1. vyd. Praha: Alfa
Publishing s.r.o.
272 Kotler, P. a G. Armstrong (2004). Marketing. Praha: Grada Publishing, a.s.
273 Krin (2008). The 5 "R's. [online]. [diskusní fórum], 13. ledna 2008. [cit. 2012-09-
26]. ISBN. Dostupné z:
http://greeneverett.wikispaces.com/message/view/Recycling-ReUsing/2306715
274 Kriwet, A., Zussman, E. a G. Seliger (1995). Systematic Integration of Design-forRecycling
into Product Design. International Journal of Production Economics, No. 38,
pp. 15-22.
275 Kroon L. a G. Vrijens (1995). Returnable containers: an example of Reverse
Logistics Returnable containers: An example of reverse logistics. International
Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 25, No. 2, pp. 56–68.
276 Kulhavý, V. (2012). Zlepšování a environmentální inovace v podniku. Brno:
Masarykova univerzita.
277 Kumar, R. (2010). Research methodology: A step-by-step guide for beginners.
Thousand Oaks: Sage Publications.
278 Kumar, S. a V. Putnam (2008). Cradle to cradle: Reverse logistics strategies and
opportunities across three industry sectors. International Journal of Production
Economics, No. 115, pp. 305-315.
279 Kumar, S., Dieveney, E. a A. Dieveney (2009). Reverse logistic process control
measures for the pharmaceutical industry supply chain. International Journal of
Productivity and Performance Management, Vol. 58, No. 2, pp. 188-204.
280 Lambert, D. M. a T. L. Pohlen (2001). Supply Chain Metrics. International Journal Of
Logistics Management, Vol. 12, No. 1, pp. 1-19.
281 Lambert, S., Riopel, D. a W. Abdul-Kader (2011). A reverse logistics decisions
conceptual framework. Computers, Vol. 61, No. 3, pp. 561-581.
282 Lamming, R. (1996). Squaring lean supply with supply chain management.
International Journal of Operations & Production Management, Vol. 16, No. 2, pp. 183-
196.
283 Lane, J. E. Salk a M. A. Lyles (2001). Absorptive Capacity, Learning, and
Performance in International Joint Ventures. Strategic Management Journal, Vol. 22,
No. 12, pp. 1139-1161.
239
284 Lapré, M. A., Mukherjee, A.S.a L. N. Van Wassenhove ( 2000). Behind the learning
curve: linking learning activities to waste reduction. Management Science, Vol. 46,
No. 5, pp. 597–611.
285 Lau, H. C. W., Lee, C. K. M., Choy, K. L. a W. H. Ip (2004). Implementation of
logistics information system to support reverse logistics: a case study. International
Journal of Logistics Systems and Management, Vol. 1, No. 1, pp. 112-126.
286 Leavengood, S. A. (2011). Identifying Best Quality Management Practices for
Achieving Quality and Innovation Performance in the Forest Products Industry.
Dissertation. Portland State University.
287 Lee, T.-Y. (2009). Using Data Mining for Inverse Process of QFD to Analyse
Product Reuse Satisfaction in Reverse Logistics. Proceedings of the 8th WSEAS
International Conference on Applied Computer and Applied Computational Science,
pp. 221-224. [online]. (cit. 2013-3-1). Dostupné z www: http://www.wseas.us/e-
library/conferences/2009/hangzhou/ACACOS/ACACOS35.pdf
288 Lehmann, D. R. a R. S. Winer (2005). Product management. New York: McGrawHill
Companies, Inc.
289 Lehtinen, U. a J. Lehtinen (1991). Two Approaches to Service Quality Dimensions.
The Service Industries Journal, Vol. 11, No. 3, pp. 287-303.
290 Leiponen, A. a C. Helfat, (2010). Research notes and commentaries. Innovation
objectives, knowledge sources and the benefits of breadth. Strategic Management
Journal, No. 31, pp. 224–236.
291 Levinthal, D. A. a J. G. March (1993). The Myopia of Learning. Strategic
Management Journal, No. 14, pp. 95–112.
292 Levitt, T. (1960). Marketing myopia. Journal of Library Administration, Vol. 4, No.
4, pp. 59-80.
293 Levitt, T. (1972). Production line approach to service. Harvard Business Review,
Vol. 50, No. 5, pp 41-52, 1972.
294 Linderman, K., Schroeder, R. G., Zaheer, S., Liedtke, Ch. a A. S. Choo (2004).
Integrating quality management practices with knowledge creation processes.
Journal of Operations Management, No. 22, pp. 589–607.
295 Logožar, K. (2008). Outsourcing Reverse Logistics. Zagreb International Review of
Economics and Business. 2008, Vol. 11, No. 2, pp. 35-45.
296 London, M. a J. W. Smither (2002). Feedback orientation, feedback culture, and
the longitudinal performance management proces. Human Resource Management
Review, No. 12, pp. 81–100.
297 Lovelock, CH. H. (1991). Services marketing. 2nd ed. London: Prentice-Hall.
298 Luthra, S., Kumar, V., Kumar, S. a A. Haleem (2011). Barriers to implement green
supply chain management in automobile industry using interpretive structural
240
modeling technique - An Indian perspective. Journal of Industrial Engineering and
Management, Vol. 4, No. 2, pp. 231-257.
299 Madu, C. N., Aheto, J., Kuei, C.-H. a D. Winokur (1996). Adoption of strategic total
quality management philosophies. International Journal of Quality and Reliability
Management, Vol. 13, No. 3, pp. 57- 72.
300 Maguad, B. A. (2006). The modern Quality Movement: Origins, Development and
Trends, Total Quality Management, Vol. 17, No. 2, March 2006, pp. 179-203.
301 Magnusson, P. R. (2003). Customer-Oriented Product Development Experiments
Involving Users in Service Innovation. Dissertation. EFI, the Economic Research
Institute, Stockholm School of Economics.
302 Mahoney, J. T. (1995). The Management of Resources and the Resource of
Management. Journal of Business Research, No. 33, pp. 91-101.
303 Majtán, Š. (2010). Výlsedky výskumu diagnostikovania hodnotových vzťahov a
trhových aktivít v podniku. In Aktuálne pohľady na konkurencieschopnosť a podnikanie 2010.
Bratislava: Ekonomická univerzita, Fakulta podnikového manažmentu. pp. 124-130
304 Malhotra, N. M. (2010). Marketing research. An applied orientation. 6th ed. Upper
Saddle River: Prentice Hall, Pearson Education Inc.
305 March, J. J. (1991). Exploration and Exploitation in Organizational Learning.
Organization Science, Vol. 2, No. 1, pp. 71–87.
306 Marradi A. (1990). Classification, typology, taxonomy. Quality & Quantity, No. 24,
pp. 129–57.
307 Marien, E. D. (1998). Reverse logistics as competitive strategy. Supply Chain
Management Review, Vol 2, No. 1, pp. 43-52.
308 Marshall, M. N. (1996). Sampling for qualitative research. Family practice, Vol. 13,
No. 6, pp. 522-525.
309 Mason, S. (2002). Backward progress. Turning the negative perception of reverse
logistics into happy returns. IIE Solutions, Vo. 34, No. 8, pp. 42-46
310 Martin, A. P. (2010). What Is Policy? Strategic and Operational Policies and Good
Governance. [online]. (cit. 2013-3-1). Dostupné z www:
http://harvardplanner.com/bibliography/Policy.pdf.
311 Martínez-Lorente, A. R., Dewhurst, F. a B. G. Dale, (1998). Total quality
management: origins and evolution of the term. The TQM Magazine, Vol. 10, No. 5, pp.
378 – 386.
312 Massa, S. a S. Testa (2008). Innovation and SMEs: Misaligned perspectives and
goals among entrepreneurs, academics, and policy makers. Technovation, Vol. 28, No.
7, pp. 393-407.
313 Mateides, A. a kol. (2006). Manažérstvo kvality. Bratislava: EPOS.
241
314 Maxwell, J. A. (2013). Qualitative research design. An interactive approach.
Thousand Oaks: Sage Publications, Inc.
315 McAdam, R., Armstrong, G. a B. Kelly (1998). Investigation of the relationship
between total quality and innovation: A research study involving small
organisations. European Journal of Innovation Management, Vol. 1, pp. 139- 147.
316 McKerlie, K., Knight, N. a B. Thorpe (2006). Advancing extended producer
responsibility in Canada. Journal of Cleaner Production, Vol. 14, pp. 616-62.
317 McKinsey & Company (2011). Resource Revolution: Meeting the world’s energy,
materials, food, and water needs, McKinsey Global Institute November 2011. [online].
(cit. 2013-10-10). Dostupné z www: http://www.mckinsey.com/mgi
318 Meloun, M. a Militký, J. (2012). Interaktivní statistická analýza dat. Praha:
Karolinum.
319 Menor, L. J., Tatikonda, M. V. a S. E. Sampson (2002). New service development:
Areas for exploitation and exploration. Journal of Operations Management, Vol. 20,
No. 2, pp. 135-157.
320 Mentzer, J.T., DeWitt, W., Keebler, J.S., Min, S., Nix, N.W., Smith, C.D. a Z. G. Zacharia
(2001). Defining supply chain management. Journal of Business Logistics, Vol. 22 No.
2, pp. 1-25.
321 Meredith, J. R., a R. McTavish (1992). Organized manufacturing for superior
market performance. Long Range Planning, Vol. 25, No. 6, pp. 63-71.
322 Merriam Webster online: heslo „definition“. Encyclopaedia Britannica. [online].
(cit. 2013-10-10). Dostupné z www:http//www.merriam-
webster.com/dictionary/definition
323 Miguel, P. A. C. (2013). Benchmarking QFD application for developing packaging
products: A comparison between a company in Italy and one in Brazil.
Benchmarking: An International Journal, Vol. 20, No. 3, pp. 419 – 433.
324 Mihi-Ramírez, A. a J. Arteaga-Ortiz (2007). Reverse Logistics as Source of
Competitive Advantages and its Relationship with Total Quality Management.
Economics and Applied Informatics (The Annals of “Dunarea de Jos University of
Galati), Vol. 13, No. 1., pp. 99 – 106.
325 Michel, S. (2001). Analyzing service failures and recoveries: a process
approach. International Journal of Service Industry Management, Vol. 12, No. 1, pp.
20-33.
326 Miller, D. a J. Shamsie (1996). The Resource-Based View of the Firm in Two
Environments: The Hollywood Film Studios from 1936 to 1965. The Academy of
Management Journal, Vol. 39, No. 3, pp. 519-543.
327 Miles, M. B. a A. M. Huberrnan (1984). Qualitative data analysis. Beverly Hills:
Sage.
242
328 Miles, I. (2008). Patterns of innovation in services. IBM Systems Journal, Vol. 47,
No. 1, pp. 115-128.
329 Mintzberg, H. (2004). The fall and rise of strategic planning. Harvard Business
Review, January-February, pp. 107-114.
330 Mitchell, R. K., Agle, B. R. a D. J. Wood (1997). Toward a theory of stakeholder
identification and salience: Defining the principle of who and what really counts.
Academic Management Review, No. 22, pp. 853-886.
331 Modarres, B. a A. Ansari (1987). Two new dimensions in the cost of quality.
International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 4, No. 4, pp. 9-20.
332 Mollenkopf D. A. a D. J. Closs (2005). The hidden value in reverse logistics, Supply
Chain Management Review, Vol. 5, No. 7/8, pp. 34-43.
333 Mollenkopf, D. A., Gibson, A. a L. Ozanne (2000). The integration of marketing and
logistics functions: an empirical examination of New Zealand firms. Journal of
Business Logistics, Vol. 21, No. 2, pp. 89-112.
334 Mollenkopf, D. A., Frankel, R. a I. Russo (2011). Creating value through returns
management: Exploring the marketing – operations interface. Journal of Operations
Management, Vol. 29, No. 5, pp. 391-403.
335 Moore R. (2005). Reverse Logistics – the least used differentiator. A UPS Supply
Chain Solutions White Paper, Alpharetta. [online]. (cit. 2013-9-3). Dostupné z www:
http://www.ups-scs.com/solutions/white_papers/wp_reverse_logistics.pdf
336 Morana, R, a S. Seuring (2007). End-of-life returns of long-lived products from
end customer - insights from an ideally set up closed-loop supply chain.
International Journal of Production Research, Vol. 45, No. 18–19, pp. 4423–4437.
337 Moreno-Luzon, M. D., Gil-Marques, M. a J. Valls-Pasola (2013). TQM, innovation
and the role of cultural change. Industrial Management & Data Systems, Vol. 113, No.
8, pp. 1149 – 1168.
338 Mossman, A. (2009). Creating value: a sufficient way to eliminate waste in lean
design and lean production. Lean Construction Journal, No. 5, pp. 13 – 23.
339 Nam, K. a N. H. Lee (2010). Typology of Service Innovation from ServiceDominant
Logic Perspective. Journal of Universal Computer Science, Vol. 16, No. 13,
pp. 1761-1775.
340 Narver, J. C. a S. F. Slater (1990). The Effect of Market Orientation on Business
Profitability. The Journal of Marketing, Vol. 54, No. 4, pp. 20-35.
341 Naudé, L. (2010). The Wider Application of Poka Yokes (Mistake Proofing) in the
Mining Industry, pp. 1-20. [online]. (cit. 2013-9-12). Dostupné z www:
http://www.ncm.co.za/pdf/4701_Poka_Yoke_Document.pdf
342 Neely, A. (ed.) (2004). Business performance measurement. Theory and practice.
Cambridge: Cambridge University Press.
243
343 Newman, I., Ridenour, C. S., Newman, C. a G. M. P. DeMarco (2003). A typology of
research purposes and its relationship to mixed methods. In: Tashakkori, A. a C.
Teddlie (eds.). Handbook of mixed methods in social and behavioral research.
Thousand Oaks, CA: Sage. (pp. 167-188).
344 Nikolaidis, Y. (ed.) (2013). Quality management in reverse logistics. A broad look
on quality issues and their interaction with Closed-loop Supply Chains. London:
Springer-Verlag.
345 Niranjan, T. T. a M. Weaver (2011). A unifying view of goods and services supply
chain management, The Service Industries Journal, Vol. 31, No. 14, pp. 2391-2410.
346 Nohria, N. a R. Gulati (1996). Is slack good or bad for innovation? Academy of
Management Journal, Vol. 39, No. 5, pp. 1245-64.
347 Nonaka, I. a H. Takeuchi (1995). The Knowledge-creating Company: How Japanese
Companies Create the Dynamics of Innovation. New York: Oxford University Press.
348 Nunes, B. a D. Bennet (2010). Green operations initiatives in the automotive
industry. An environmental reports analysis and benchmarking study.
Benchmarking: An International Journal, Vol. 17 No. 3, pp. 396-420.
349 Oduori, F. N. (2010). New service development: strategy and process in the
hospitality sector in Kenya. In: 19th EDAMBA Summer Academy Soreze, France
350 OECD (2011). Fostering Innovation for Green Growth. OECD Publishing. [online].
(cit. 2013-6-1). Dostupné z www: http://www.oecd.org/sti/inno/48663228.pdf
351 Oliveira, P. a E. von Hippel (2009). Users as Service Innovators: The Case of
Banking Services. MIT Sloan School of Management working paper # 4748-09. Pp. 1-
30.
352 Onwuegbuzie, A. J. a N. L. Leech (2006). Linking Research Questions to Mixed
Methods Data Analysis Procedures. Qualitative Report, Vol. 11, No. 3, pp. 474–498.
353 Onwuegbuzie, A. J. a N. L. Leech (2007). A Call for Qualitative Power Analyses.
Quality & Quantity, No. 41, pp. 105–121
354 Oom Do Valle, P., Rebelo, E., Reis, E. a J. Menezes (2005). Combining Behavioral
Theories to Predict Recycling Involvement. Environment and Behavior, No. 37, pp.
364-378.
355 Ordoobadi, M. (2009). Outsourcing reverse logistics and remanufacturing
functions: a conceptual strategic model. Management Research News, Vol. 32, No. 9,
pp. 831-845.
356 Orme, B.(2010). Getting started with conjoint analysis: Strategies for product
design and pricing research. 2nd ed. Madison: Research Publishers LLC.
357 Orsato, R. J., von Zuben, W. a L. van Wasenhove (2007). Turning waste into
wealth, International Commerce Review, Vol. 7, No 2, pp. 116–123.
244
358 Oslo manual. Guideliness for collecting and interpreteing innovation data. 3rd
edition (2005). OECD and Eurostat [online]. (cit. 2013-6-1). Dostupné z www:
<http://epp.eurostat.cec.eu.int/cache/ITY_PUBLIC/OSLO/EN/OSLO-EN.PDF
359 Othman, R. a N. T. Sheehan (2011). Value creation logics and resource
management: a review. Journal of Strategy and Management, Vol. 4, No. 1, pp. 5-24.
360 Ottenbacher, M. a J. R. Harrington (2007). The innovation development process of
Michelin-starred chefs. International Journal of Contemporary Hospitality
Management, Vol. 19, No. 6, pp. 444-460.
361 Parasuraman, A., Zeithaml, V. a L. Berry (1985). A conceptual model of service
quality and its implications for future research. Journal of Marketing, No. 49, pp. 41-
50.
362 Parasuraman, A., Grewal, D. a Krishnan, R. (2007). Marketing research. 2nd ed.
Boston: Houghton Mifflin Company.
363 Parlikad, A., K. a D. McFarlane (2007). RFID-based product information in end-oflife
decision making. Control Engineering Practice, Vol. 15, pp. 1348-1363.
364 Pavlica, K. a kol. (2000). Sociální výzkum, podnik a management. Praha: Ekopress,
s.r.o.
365 Pernica, P. (2005). Logistika (supply chain management) pro 21. století. Praha:
Radix.
366 Pernica, P. (2007). Quo vadis, logistica? Acta Oeconomica Pragensia, roč. 15, č. 2, s.
91-105.
367 Perdomo-Ortiz, J., Gonzalez-Benito, J. a J. Galende (2009). The intervening effect
of business innovation capability on the relationship between Total Quality
Management and technological innovation. International Journal of Production
Research, Vol. 47, No. 18, pp. 5087-5107.
368 Petiot, J.-F. a B. Yannou (2004). Measuring consumer perceptions for the
development of product Semantics. International Journal of Industrial Ergonomics,
Vol. 33, No. 6, 507-525.
369 Pine, J. B. II a J. H. Gilmore (1998). Welcome to the Experience Economy. Harvard
Business Review, July- August, pp. 97 – 105.
370 Plunkett, J. J. a B. G. Dale, B. G. (1987). A review of the literature on quality-related
cosi. International Journal of Quality and Reliability Management, Vol. 4, No. 1, pp. 40-
52.
371 Plura, J. (2001). Plánování a neustálé zlepšování jakosti. Praha: Computer Press.
372 Pearce, J. A. a Robinson, R. B. (1995). The impact of grand strategy and planning
on financial performance. Strategic Management Journal, Vol. 8, No. 2, pp. 125-34.
245
373 Pearce, D. (2005). Does European Union Waste Policy Pass A Cost Benefit Test? In:
Rasmussen, C. a Vigsø, D. (eds.) Rethinking the Waste Hierarchy. Copenhagen.
Environmental Assessment Institute, pp. 6o- 77·
374 Pohlen, T. a M. T. Farris (1992). Reverse logisticsin plastic recycling. International
Journal of Physical Distribution & LogisticsManagement, Vol. 22 No. 7, pp. 35-47.
375 Pochampally, K. K., Gupta, S. M. a K. Govindan (2009). Metrics for performance
measurement of a reverse/closed-loop supply chain. International Journal of Business
Performance and Supply Chain Modelling, Vol. 1, No.1, pp. 8-32.
376 Porter, M. (1991). Towards a dynamic perspective of strategy. Strategic
Management Journal, Vol. 12, pp. 95-117.
377 Powell, T. C. (1995). Total Quality Management as competitive advantage: a
review and empirical study. Strategic Management Journal, Vol. 16, No. 1, pp. 15-38.
378 Prahalad, C. K. a Hamel, G. (1990). The core competence of the corporation.
Harvard Business Review, Vol. 68, No. 3, pp. 79-91.
379 Prahalad, C. K. a V. Ramaswamy (2000). Co-opting Customer Competence.
Harvard Business Review, Vol. 78, No. January-February, pp. 79-87.
380 Prahinski, C. a C. Kocabasoglu (2006). Empirical research opportunities in
reverse supply chains Omega, Vol. 34, No. 6, pp. 519-532.
381 Prendergast, P. G. a L. Pitt (1996). Packaging, marketing, logistics and the
environment: are there trade-offs?, International Journal of Physical Distribution &
Logistics Management, Vol. 26 No. 6, pp. 60-72.
382 Presley, A., Meade, L. a J. Sarkis (2007). A Strategic Sustainability Justification
Methodology for Organisational Decisions: A Reverse Logistics Illustration.
International Journal of Production Research, Vol. 45, No. 18-19, pp. 4595-4620.
383 Priem, R. L. a J. E. Butler (2001). Is the Resource-Based "View" a Useful
Perspective for Strategic Management Research? The Academy of Management
Review, Vol. 26, No. 1, pp. 22-40.
384 Provazník, V. a R. Komárková (1996). Motivace pracovního jednání. Praha: Vysoká
škola ekonomická.
385 Předpis č. 381/2001 Sb. Vyhláška Ministerstva životního prostředí, kterou se
stanoví Katalog odpadů, Seznam nebezpečných odpadů a seznamy odpadů a států pro
účely vývozu, dovozu a tranzitu odpadů a postup při udělování souhlasu k vývozu,
dovozu a tranzitu odpadů (Katalog odpadů)
386 Puglieri, N., Ometto, A. a P. A. C. Miguel (2011). Eco-design methods for developing
new products based on QFD: a literature analysis. Product: Management &
Development, No. 9, pp. 23-29.
387 Rabušic, L. a P. Mareš (2003). Statistická analýza dat. Interní podkladové materiály
ke kurzu SOC 108. Brno: Masarykova univerzita.
246
388 Ravet, D. (2012). Lean production and agile organization: the link between supply
chain and sustainable development. [online]. (cit. 2013-3-1). Dostupné z www:
http://hal.archives-
ouvertes.fr/docs/00/69/16/94/PDF/Denise_Ravet_Dorich_House_Group_2011.pdf
389 Ravi, V., Shankar, R. a M. K. Tiwari, (2005). Productivity improvement of a
computer hardware supply chain. International Journal of Productivity and
Performance Management, Vol. 54, No. 4, pp. 239 – 255.
390 Ravi, V. a R. Shankar (2005). Analysis of Interactions among the barriers of
reverse logistics. Technological Forecasting and Social Change., Vol. 72, No. 8,
pp.1011–1029.
391 Readman, J. a A. Grantham (2004). Strategy Frameworks and the Positioning of
UK Electronic Games Super Developers. CENTRIM Working Paper 01/04. [online].
(cit. 2013-8-1). Dostupné z www:
http://centrim.bus.brighton.ac.uk/publications/papers/CENTRIMwp_01_04.pdf#sea
rch=%22readman%20grantham%202004%22
392 Reid, I. a J. Smyth-Renshaw (2012). Exploring the Fundamentals of Root Cause
Analysis: Are We Asking the Right Questions in Defining the Problem? Quality and
Reliability Engineering International, Vol. 28, No. 5, pp. 535-545.
393 Reiter, B. (2013). The Epistemology and Methodology of Exploratory Social Science
Research: Crossing Popper with Marcuse T. Government and International Affairs
Faculty Publications. Paper 99. [online]. (cit. 2013-9-12). Dostupné z www:
http://scholarcommons.usf.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1099&context=gia_facpub
394 Richey, R.G., Genchev, S.E. a P. J. Daugherty (2005). The role of resource
commitment and innovation in reverse logistics performance. International Journal
of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 35, No. 4, pp. 233-58.
395 Richterová, K., Labská, H., Klepochová, D., Kopaničová, J., Vokounová, D. a Š. Žák
(2009). Prieskumy pre marketingový manažment. Bratislava: Sofa.
396 Rimarčík, M. (2007). Štatistika pre prax. Marián Rimarčík. [online]. (cit. 2013-11-
1). Dostupné z www: http://rimarcik.com/Statistika_pre_prax.pdf
397 Roberts, E. B. (1988). What we've learned - managing invention and innovation.
Research Technology Management, No. January- February, pp. 11-29.
398 Rogers, D. S. a R. S. Tibben-Lembke (1999). Going backwards: Reverse Logistics
trends and practices. Reverse Logistics Executive Council, Pittsburgh, P. A.
399 Rogers, D. S. a R. S. Tibben-Lembke (2001). An Examination of Reverse Logistics
Practices. Journal of Business Logistics, Vol. 22, No. 2, pp. 129-148.
400 Rogers, D. S., D M. Lambert, K. L. Croxton a S. J. García-Dastugue (2002). The
Returns Management Process. The International Journal of Logistics Management,
Vol. 13, No. 2, pp. 1-18.
247
401 Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations. 5th ed. New York: The Free Press.
402 Rogers, D. S., R. S. Tibben-Lembke, K. Banasiak, K. Brokmann a T. Johnson (2004).
Reverse logistics challenges. In Council of logistics management annual conference
proceedings. Oak Brook, IL: Council of Logistics Management.
403 Rogers, D. S., Tibben-Lembke, R. S. a J. Bernardino (2013). Why Reverse Logistics
Needs to Become a Core Competency Inside Your Supply Chain. Transportation. In
RLCON 2013: Advanced Reverse Logistics Strategies. (cit. 2013-8-1). Dostupné z www:
http://www.supplychain247.com/article/why_reverse_logistics_needs_to_become_a
_core_competency
404 Roth, K. Schweiger, D. M. a A. J. Morrison (1991). Global Strategy Implementation
at the Business Unit Level: Operational Capabilities and Administrative Mechanisms.
Journal of International Business Studies, Vol. 22, No. 3, pp. 369-402.
405 Roth, A. V. a L. J. Menor (2003). Insights into service operation management: a
research agenda. Production and Operations Management, Vol. 12, No. 2, pp. 145-164.
406 Rossman, G. B. a S. F. Rallis (2012). Learning in the field. An introduction to
qualitative research. 3rd ed. Thousand Oaks: Sage Publications, Inc.
407 Russo, I. a S. Cardinali (2012). Product Returns and Customer Value: A Footware
Industry Case. Modelling Value Contributions to Management Science. (pp. 79-97). In:
Jodlbauer, Herbert Olhager (Eds). Jan, Schonberger, Richard J. Physica-Verlag HD – A
Springer Company.
408 Řeháková, B. (2000). Nebojte se logistické regrese. Sociologický časopis, Vol. 36,
No. 4, pp. 475-492.
409 Saccani, N., Songini, L. a P. Gaiardelli (2006). The role and performance
measurement of after-sales in the durable consumer goods industries: an empirical
study. International Journal of Productivity and Performance Management, Vol. 55,
No. 3/4, pp. 259-283.
410 Saibani, N. (2010). Performance measurement for reverse and closed-loop supply
chains. Doctoral thesis. Nottingham: The University of Nottingham.
411 Salojärvi, H. a Sainio, L. M. (2006). Applying absorptive capacity construct to
customer-related knowledge processing. [online]. (cit. 2013-6-1). Dostupné z www:
http://iceb.nccu.edu.tw/proceedings/2006/defevent/papers/cr1027.pdf
412 Salo, M. (2013). Explaining Users’ Critical Incidents of Physical Mobile Interactions.
Dissertation. Faculty of Information Technology of the University of Jyväskylä.
413 Sampson, S. E. (2000). Customer–supplier duality and bidirectional supply chains
in service organizations. International Journal of Service Industry Management, No.
11, pp.348–64.
248
414 Sandén, B. (2007). The customer's role in new service development. Doctoral
dissertation. Karlstad University Studies 2007:14. Karlstad: Karlstad University,
Faculty of Economic Sciences, Communication and IT.
415 Sandoval-Chavez, D. A. M. G. Beruvides (1998). Using opportunity costs to
determine the cost of quality: A case study in a continuous-process industry”,
Engineering Economist, Vol. 43, No. 2, p. 107-124.
416 Sandvik, I. L. a K. Sandvik (2003). The impact of market orientation on product
innovativeness and business performance. International Journal of Research in
Marketing, Vol. 20, pp. 355-76.
417 Sara, R. (1990). Packaging as a Retail Marketing Tool. International Journal of
Physical Distribution and Logistics Management, Vol. 20, No. 8, pp. 10–21.
418 Sarkis, J. (2003). A strategic decision framework for green supply chain
management. Journal of Cleaner Production, No. 11, pp. 397–409.
419 Sarkis, J., Helms, M. M. a A. A. Hervani (2010). Reverse Logistics and Social
Sustainability, Corporate Social Responsibility and Environmental Management, No.
17, pp. 337–354.
420 Sarkis J., Gonzalez-Torre P. a B. Adenso-Diaz B. (2010). Stakeholder pressure and
the adoption of environmental practices: The mediating effect of training. Journal of
Operations Management, No. 28, pp. 163-176.
421 Sarkis, J., Zhou, Q. a K. Lai, K. (2011). An organizational theoretic review of green
supply chain management literature. International Journal of Production Economics,
No. 130, pp. 1–15.
422 Sarkis, J. (2012). A boundaries and flows perspective of green supply chain
management. Supply Chain Management: An International Journal, Vol. 17, No. 2, pp.
202–216.
423 Saunders, M., Lewis, P., a A. Thornhill (2007). Research Method for Business
Students. 4th ed. Harlow: Prentice Hall.
424 Sekhar, G. V. S. (2010). Business policy and strategic management. 1st ed. New
Delhi: I. K. International Publishing House.
425 Scharfman, M. (1998). On the advisability of using CEOs as the sole informant in
strategy research, Journal of Managerial Issues, Fall, pp. 1-13.
426 Schiffauerova, A. a V. Thomson (2006). A review of research on cost of quality
models and best practices. International Journal of Quality & Reliability Management,
Vol. 23, pp. 647-669.
427 Schilling, A. a A. Werr (2009). Managing and Organizing for Innovation in Service
Firms. A literature review with annotated bibliography. Vinnova Report VR 2009:06,
Stockholm: VINNOVA - Swedish Governmental Agency for Innovation Systems /
Verket för Innovationssystem.
249
428 Schmidt, J. B. a R. J. Calantone (1998). Are really new product development
projects harder to shut down? Journal of Product Innovation Management, Vol. 15,
No. 2, pp.111–23.
429 Schneider, J. a M Stickdorn (2011). This is service design thinking: basics, tools,
cases. Hoboken, N. J.: Wiley.
430 Scholz-Reiter, B. a Morosini Frazzon, E. (2007). Logistic processes and
innovation: systemic challenges for a bioethanol supply chain. In: Innovative logistics
management: competitive advantages through new processes and services. Berlin:
Schmidt, pp. 66-83.
431 Schumpeter, J. (1964). Business Cycles: A Theoretical, Historical and Statistical
Analysis of the Capitalist Process. New York: McGraw-Hill.
432 Schumpeter, J. (2005). Development. (Translated by Becker, Marcus C. and
Thorbjørn Knudsen). Journal of Economic Literature, Vol. 43, No. 1, 112-120.
433 Scott, J. T. (2009). Managing the New Frontiers: An Introduction to the
Fundamentals. Panama City, Fl: Management Education Services.
434 Sengupta , A. a Ch. S. Dev (2011). Service Innovation: Applying the 7-I Model to
Improve Brand Positioning at the Taj Holiday Village Goa, India. Cornell Hospitality
Quarterly, February, Vol. 52, No. 1, pp. 11-19.
435 Sethi, R. a A. Sethi (2009). Can quality-oriented firms develop innovative new
products? Journal of Product Innovation Management, Vol. 26, pp. 206-221.
436 Shankar, V. a G. S. Carpenter (eds.) (2012). Handbook of marketing strategy.
Cheltenham: Edard Edgar Publishing Limited.
437 Shannon, C. E. (1949). Communication in the presence of noise. Proceedings of the
IRE, Vol. 37, No. 1, pp. 10-21.
438 Sheehan, J. (2006). Understanding service sector innovation. Communications of
the ACM, Vol. 49, No. 7, pp. 42-47.
439 Sherrer, A. (2010). Poka Yoke: a technique for quality assurance, continual
improvement; and enhancing the customer´s experience. [online]. (cit. 2013-8-22).
Dostupné z www: http://www.jalexsherrer.com/SiteAssets/resources/10003_PokaYoke.pdf
440 Shostack, L. G. (1977). Breaking free from product marketing. Journal of
Marketing, Vol. 41, No. 2, pp. 73 - 80.
441 Shostack, L. G. (1984). Designing services that deliver. Harvard Business Review,
January-February, pp. 133-139.
442 Shulman, J. D., A. T. Coughlan a R. C. Savaskan (2009). Optimal Restocking Fees
and Information Provision in an Integrated Demand-Supply Model of Product
Returns. Manufacturing & Service Operations Management, Vol. 11, No. 4, pp. 577-
594.
250
443 Shulman, J. D., A. T. Coughlan a R. C. Savaskan (2009). Optimal Restocking Fees
and Information Provision in an Integrated Demand-Supply Model of Product
Returns. Manufacturing & Service Operations Management, Vol. 11, No. 4, pp. 577-
594.
444 Sinclair, M. (2007). Editorial: A guide to understanding theoretical and
conceptual frameworks. Evidence Based Midwifery, Vol. 5, No. 2, p. 39.
445 Silvestro, R. (1998). The manufacturing TQM and service quality literatures:
synergistic or conflicting paradigms? International Journal of Quality & Reliability
Management, Vol. 15 No. 3, 1998, pp. 303-328.
446 Simms, Ch. D. a P. Trott (2010). Packaging development: A conceptual framework
for identifying new product opportunities. Marketing Theory, Vol. 10, No. 4, pp. 397-
415.
447 Smith, S. M. a G. S. Albaum (2012). An Introduction to Marketing Research.
Qualtrics.
448 Sitkin, S. B., Sutcliffe, K. M. a R. G. Schroeder (1994). Distinguishing control from
learning in Total Quality Management: A contingency perspective. Academy of
Management Review, Vol. 19, pp. 537-564.
449 Skinner, W. (1986). The productivity paradox. Harvard Business Review, No. 4, pp.
55-59.
450 Söderlund, M. (1998). Customer satisfaction and its consequences on customer
behaviour revisited: The impact of different levels of satisfaction on word-of-mouth,
feedback to the supplier and loyalty. International Journal of Service Industry
Management, Vol. 9, No. 2, pp. 169-188.
451 Sohail, M. S. a A. S. Sohal (2003). The Use of Third Party Logistics Services: A
Malaysian Perspective. Technovation, Vol. 23, No. 5, pp. 401-408.
452 Sousa, R. a C. Voss (2002). Quality management re-visited: a reflective review and
agenda for future research. Journal of Operations Management, Vol. 20, No. 1, pp. 91-
109.
453 Sower, V. E., Quarles, R. a E. Broussard (2007). Cost of quality usage and its
relationship to quality system maturity. International Journal of Quality & Reliability
Management, Vol. 24 No. 2, pp. 121-140.
454 Sristava, S. K. (2007). Green supply-chain management: A state-of-the-art
literature review. International Journal of Management Reviews, Vol. 9, No. 1, pp. 53-
80.
455 Steiner, G. A. (1979). Strategic planning. What every manager must know. 1st ed.
New York: Free Press.
456 Sterman, J. D. (2000). Business Dynamics Systems Thinking and Modeling for a
Complex World. Boston, MA: Irwin/ McGraw-Hill.
251
457 Stock, J. R. (1997). Applying theories from other disciplines to logistics.
International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 27, No. 9,
pp. 515 – 539.
458 Stock, J. R. (1998). Development and Implementation of Reverse Logistics
Programs. Council of Logistics Management.
459 Stock, J. R., Speh, T. W. a L. H. Shear (2002). Many happy (product) returns.
Harvard Business Review, Vol. 80 No. 7, pp. 16-17.
460 Stock, J. R. a J. P. Mulki (2009). Product returns processing: an examination of
practices of manufacturers, wholesalers/distributors, and retailers. Journal of
Business Logistics, Vol. 30, No. 1, pp. 33-63.
461 Suchánek, P., Sedláček, M., Špalek, J. a P. Štamfestová (2011). Kvalita jako faktor
konkurenceschopnosti podniku. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita. Ekonomickosprávní
fakulta.
462 Sundbo, J. (1997). Management of innovation in Services. The Service Industries
Journal, Vol. 17, No. 3, pp. 432-455.
463 Suthicham, P. (2008). Logistics management and barriers to implement
integrated logistics management in Thai automotive parts manucfacturing
companies, Doctoral thesis. University of South Australia.
464 Sutrisno, A. a Lee T. J. (2011). Service reliability assessment using failure mode
and effect analysis (FMEA): survey and opportunity roadmap. International Journal
of Engineering, Science and Technology, Vol. 3, No. 7, pp. 25-38.
465 Škapa, R. (2005). Reverzní logistika. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita v Brně.
466 Škapa, R. a A. Klapalová (2011). Řízení zpětných toků. Brno: Masarykova
univerzita.
467 Škapa, R. (2013). Reklamační politika a její ekonomické souvislosti. Brno:
Masarykova univerzita.
468 Šmajs, J., B. Binka a I. Rolný (2012). Etika, ekonomika, příroda. Praha: Grada
Publishing, a. s.
469 Suaréz, J. G. (1992). Three experts on quality management. Total Quality
leadership Office, TQLO Publication No. 92-02.
470 Tabachnik, B. G. a L. S. Fidell (2013). Using mulltivariate statistics, 5th ed. Harlow:
Pearson Education Limited.
471 Tangen, S. (2004). Performance measurement: from philosophy to practice.
International Journal of Productivity and Performance Management, Vol. 53 No. 8, pp.
726-737.
472 Tatikonda, L. U. a R. J. Tatikonda (1996). Measuring and reporting the cost of
quality. Production and Inventory Management Journal, Vol. 37, No. 1, pp. 1-7.
252
473 Teddlie, Ch. a F. Yu (2007). Mixed Methods Sampling A Typology With Examples.
Journal of Mixed Methods Research, Vol. 1, No. 1, pp. 77-100.
474 Teece, D. J., Pisano, G. a A. Shuen (1997). Dynamic capabilities and strategic
management. Strategic Management Journal, Vol. 18 No. 7, pp. 509-33.
475 Teng, S. G., Ho, S. M. a D. Shumar (2006). Enhancing supply chain operations
through effective classification of warranty returns. International Journal of Quality
& Reliability Management, Vol. 22, No. 2, pp. 137-148.
476 Terreri, A. (2010). Reverse Logistics Moves Forward. Food Logistics, No. 119, pp.
20-25.
477 Terzi, S., Bouras, A., Dutta, D., Garetti, M. a D. Kiritsis (2010). Product lifecycle
management – from its history to its new role. International Journal of Product Lifecycle
Management, Vol. 4, No. 4, pp. 360-389.
478 Thierry, M., Salomon, M., Nunnen, J. a L. van Wassenhove (1995). Strategic issues
in Product Recovery Management. California Management Review. Vol. 37, No 2, pp.
114-135.
479 Thomond, P. a F. Lettice (2002). Disruptive Innovation Explored. In: 9th IPSE
International Conference on Concurrent Engineering: Research and Applications
(CE2002) Proceedings. [online]. (cit. 2013-8-16). Dostupné z www:
http://www.insightcentre.com/resources/DIExplored-CEConf2002final.pdf
480 Tibben-Lembke, R. S. (2002). Life after death: Reverse logistics and the product
life cycle, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol.
32, No. 3/4, pp. 223-244.
481 Tidd, J., Bessant, J. a K. Pavitt (2005). Managing Innovation: Integrating
Technological, Market and Organizational Change. 3rd ed. Chichester: John Wiley &
Sons Ltd.
482 Tidd, J., Bessant, J. a K. Pavitt (1998). Managing Innovation: Integrating
Technological, Market and Organisational Change. Chichester: John Wiley&Sons Ltd.
483 Tidd, J. a J. Bessant (2009). Managing innovation. Integrating Technological,
Market and Organisational Change. 4th ed. Chichester: John Wiley&Sons Ltd.
484 Tomek, G a V. Vávrová (2009). Jak zvýšit konkurencní schopnost firmy. 1.vyd.
Praha: C. H. Beck.
485 Toni, A. a S. Tonchia (2001). Performance measurement systems – models,
characteristics and measures. International Journal of Operations & Production
Management, Vol. 21, No. 1/2, pp. 46-70.
486 Toivonen, M. a T. Tuominen (2009). Emergence of innovations in Services. The
Service Industries Journal, Vol. 29, No. 7, pp. 887-902.
487 Trebilcock, B. (2001). Why are returns so tough?. Modern Materials Handling, Vol.
56, No. 11, pp. 45-51.
253
488 Tsai, W. H. (1998). Quality cost measurement under activity-based costing.
International Journal of Quality & Reliability Management, Vol. 15, pp. 719-752.
489 Tsai, W. (2001). Knowledge Transfer in Intraorganizational Networks: Effects of
Network Position and Absorptive Capacity on Business Unit Innovation and
Performance. Academy of Management Journal, Vol. 44, No. 5, pp. 996-1004.
490 Tushman, M. a D. Nadler, D. (1986). Organising for Innovation. California
Management Review, Vol. 28, No. 3, pp. 74-92.
491 Tzschentke, N., Kirk, D. a A. Lynch (2008). Going green: Decisional factors in small
hospitality operators. International Journal of Hospitality Management, No. 27, pp.
126-133.
492 Underwood, R., Klein, N. a Burke, R. (2001). Packaging Communication:
Attentional Effects of Product Imagery. Journal of Product & Brand Management, Vol.
10, No. 7, pp. 403–422.
493 Uppvall, L. (2009). The Collaborative Challenge of Product Development Exploring
Sustainable Work Systems Through Critical Incidents in R&D Alliances. Doctoral thesis.
Stockholm: Department of Industrial Economics and Management Royal Institute of
Technology.
494 Vandermerwe, S. a J. Rada (1988). Servitization of business: Adding value by
adding services. European Management Journal, Vol. 6, No. 4, pp.314–324.
495 Van de Ven, A. A. (1986). Central problems in the management of innovation.
Management Science, Vol. 32, No. 5, pp. 590-607.
496 Van De Ven, A. H., Angle, H. L. a M. S. Poole (2000) Research on the management of
innovation: the Minnesota studies. Oxford: Oxford University Press.
497 VandeWalle D., Ganesan, S., Challagalla, G. N., & Brown, S. P. (2000). An integrated
model of feedback-seeking behavior: disposition, context, and cognition. Journal of
Applied Psychology, Vol. 85, No. 6, pp. 996.
498 Van der Aa, W. a T. Elfring (2002). Realizing innovation in services. Scandinavian
Journal of Management, Vol. 18 No. 2, pp. 155-171.
499 Van Iwaarden, J. (2006). Changing Quality Controls. The effects of increasing
product variety and shortening product life cycles. Ph.D. thesis. Rotterdam: Erasmus
University, ERIM.
500 Vargo, S. L. a R. F. Lusch (2004). Evolving to a new dominant logic for marketing.
Journal of Marketing, Vol. 68, pp. 1−17.
501 Vargo, S. L. a R. F. Lusch (2008a). From goods to service(s): Divergences and
convergences of logics. Industrial Marketing Management, No. 37, pp. 254–259.
502 Vargo, S. L. a R. F. Lusch (2008b). Service-dominant logic: further evolution.
Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 36, No 1, pp. 1−10.
254
503 Vargo, S. L. a M. A. Akaka (2009). Service-dominant logic as a foundation for
service science: clarifications. Service Science, Vol. 1, No. 1, pp. 32-41.
504 Varis, M. a H. Littunen (2010). Types of innovation, sources of information and
performance in entrepreneurial SMEs. European Journal of Innovation Management,
Vol. 13, No. 2, pp. 128-154.
505 Vaxevanidis, N. M., Petropoulos, G., Avakumovic, J. a A. Mourlas (2009). Cost Of
Quality Models And Their Implementation In Manufacturing Firms. International
Journal for Quality research, Vol. 3, No. 1, pp. 27 – 36.
506 Veber, J. a kol. (2006). Management kvality, environmentu a bezpečnosti práce.
Praha: Management Press.
507 Vernuccio, M., Cozzolino, A. a L. Michelini (2010). An exploratory study of
marketing, logistics, and ethics in packaging innovation. European Journal of
Innovation Management, Vol. 13, No. 3, pp. 333-354.
508 Verstrepen, S. F., Crujssen, F., de Brito, M. P. a W. Dullaert (2007). An Exploratory
Analysis of Reverse Logistics in Flanders. European Journal of Transport and
Infrastructure Research, No. 4, pp. 301-316.
509 Veryzer, R. W. (1998). Key factors affecting customer evaluation of discontinuous
new products. Journal of Product Innovation Management, Vol. 15, No. 2, pp. 136–50.
510 Vlček, R. (2011). Strategie hodnotových inovací. Praha: Kamil Mařík – Professional
Publishing.
511 Vogt, J., Pienaar, W. a P. De With (Eds.) (2006). Business Logistics Management:
Theory and Practice, Oxford University Press, Oxford.
512 Von Hippel, E. (1977). A customer-active paradigm for industrial product idea
generation. WP 935-77. M.I.T. Innovation Center.
513 Von Hippel, E. (1986). Lead Users: A Source of Novel Product Concepts.
Management Science, Vol. 32, No. 7, pp. 791-805.
514 Von Hippel, E. (2007). The sources of innovation (pp. 111-120). Gabler
515 Von Stamm, B. (2008). Managing innovation, design and creativity. Chichester:
John Wiley&Sons Ltd.
516 Voss, Ch. a L. Zomerdijk (2007). Innovation in Experential services – an empirical
view. In: Innovation in services. DTI occasional paper No. 9. Department of Trade and
Industry, UK. pp. 97 – 134.
517 Wadhwa, S. a Madaan, J. (2008). Decision making framework for modelling an
integrated reverse logistics system. [online]. (cit. 2013-3-1). Dostupné z www:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.107.2516&rep=rep1&ty
pe=pdf
518 Wadhwa, S., Rakheja, S. B. a J. Madaan (2006). Innovation Management:
Developing Framework for Reverse Logistics Systems. Management of Innovation,
255
Technology, Transfer & Flexibility for Competitiveness in the Globalized World [online].
(cit. 2013-3-1). Dostupné z www:
http://www.indianjournals.com/ijor.aspx?target=ijor:glogift2k6&volume=1&issue=
1&type=toc
519 Wagner, S. M, Rau, Ch. a E. Lindemann (2010). Multiple informant methodology:
a critical review and recommendations. Sociological Methods & Research, Vol. 38, No.
4, pp. 582 -618.
520 Walker (2004). Innovation and Organisational Performance: Evidence and a
Research Agenda. Advanced Institute of Management Research Paper, (002). [online]. (cit.
2013-3-1). Dostupné z www:
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1306909
521 Walker, H. Di Sisto, H. a D. McBain (2008). Drivers and barriers to environmental
supply chain management practices: Lessons from the public and private sectors.
Journal of Purchasing and Supply Management, Vol. 14, No. 1, pp. 69-85.
522 Walters, D. (2006). Effectiveness and efficiency: the role of demand chain
management. The International Journal of Logistics Management, Vol. 17 No. 1, pp.
75-94.
523 Wang, Z. Y. (2008). Integration of reverse logistics with in new product design: the
cases study in Chinese electric and electronic equipment (EEE) industry. Dissertation.
University of Nottingham.
524 Wells, L. E., Farley, H. a G. A. Armstrong (2007). The Importance of Packaging
Design for Own-label Food Brands. International Journal of Retail and Distribution
Management, Vol. 35, No. 8, pp. 677–90.
525 Wernerfelt, B. (1984). A resource-based view of the firm. Strategic Management
Journal, No. 5, pp. 171-180.
526 West, M. A. a J. L. Farr (1989). Innovation at work: Psychological perspectives.
Social Behavior, Vol. 4, No. 1, pp. 15-30.
527 Wiess, R. (1994). Policy Definition and Classification: Aspects, Criteria, and
Examples. In: Proceeding of the IFIP/IEEE International Workshop on Distributed
Systems: Operations & Management, Toulouse, France, 10–12 October 1994.
Toulouse. pp. 1-12.
528 White, Ch. D. (2003). Product recovery with some byte: an overview of
management challenges and environmental consequences in reverse manufacturing
for the computer industry. Journal of Cleaner Production, No. 11, 445–458.
529 Wilkinson, G. a B. G. Dale (2002). An examination of the ISO 9001:2000 standard
and its influence on the integration of management systems. Production Planning &
Control, Vol. 13, No. 3, pp 284-297.
530 Williams, C. (2007). Research methods. Journal of Business & Economic Research,
Vol. 5, No. 3, pp. 65-72.
256
531 Wirtz, J., Tambyah, S. K. a A. S. Mattila (2010). Organizational learning from
customer feedback received by service employees: A social capital perspective.
Journal of Service Management, Vol. 21, No. 3, pp. 363-387.
532 Womack, J. a D. Jones (1996). Lean thinking: banish waste and create wealth in
your corporation. New York, Simon and Schuster.
533 Yan, B. (2010). An approach to new product development management in SMEs.
In International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management ,
pp. 1072-1076.
534 Yellepeddi, S. S. (2006). A methodology for evaluating the performance of reverse
supply chains in consumer electronics. Ph.D. thesis. Arlington: University of Texas at
Arlington.
535 Yoghi, D. S. (2010). A Customised Scale for Measuring Retail Service Quality in a
College Shop: A Context Specific Approach. Thesis. Newcastle Business School.
536 Zahra, S. A. a G. George (2002). Absorptive Capacity: A Review,
Reconceptualization, and Extension. Academy of Management Review, Vol. 27, No. 2,
pp. 185-203.
537 Zákon č. 185/2001 Sb., o odpadech a o změně některých dalších zákonů.
538 Zammitt, J. A. (2000). Antecedents to service loyalty: A theoretical and empirical
investigation. Ph.D. thesis. Surrey University.
539 Zeithaml, V. A., Berry, L. L. a A. Parasuraman (1996). The Behavioral
Consequences of Service Quality. Journal of Marketing, Vol. 60, No. 2, pp. 31-46.
540 Zeithaml, V. A., Bitner, M. J. a D. D. Gremler (2013). Services marketing.
Integrating customer focus across the firm. 6th ed. New York: McGraw-Hill
Companies, Inc.
541 Zheng, W, Yang, B. a G. N. McLean (2010). Linking organizational culture,
structure, strategy, and organizational effectiveness: Mediating role of knowledge
management. Journal of Business Research. No. 63, pp. 763–771.
542 Zhu, Q. a J. Sarkis (2006) An Inter-sectoral Comparison of Green Supply Chain
Management in China: Drivers and Practices. Journal of Cleaner Production, Vol. 14,
No. 5, pp. 472-486.
543 Zikmund, W. G. a B. J. Babin (2007). Exploring marketing research. Mason:
Thomson Learning, Inc.
257
Seznam obrázků, grafů, tabulek a příloh
Seznam obrázků
Obr. č. 1: GSCF model
Obr. č. 1a: SCOR model
Obr. č. 2: Benefity řízení zpětných toků
Obr. č. 3: Model následků a souvislostí existence a působení bariér řízení zpětných toků
Obr. č. 4: Pyramida nakládání se zpětnými toky v kontextu řízení inovací a managementu
kvality
Obr. č. 5: Smyčka zásobování (dodávání)
Obr. č. 6: Cesta angažovanosti
Obr. č. 7: Interní faktory ovlivňující výkonnost reverzní logistiky
Obr. č. 8: Kompletní nelineární životní cyklus obalů
Obr. č. 9: Model na feedback orientované kultury organizace
Obr. č. 10: Matice měření výkonnosti
Obr. č. 11: Model 7 kritérií výkonnosti
Obr. č. 12: Pyramida výkonnosti
Obr. č. 13: Skupiny měřítek pro výkonnost reverzní logistiky
Obr. č. 14: Čtyři úrovně v evoluci TQM
Obr. č. 15: Gumessonův model „4Q“
Obr. č. 16: Spirála vývoje v kvalitě
Obr. č. 17: Generický model TQM
Obr. č. 18: Typy inovace zdrojů
Obr. č. 19: Základní rámec spojující zdroje a znalosti
Obr. č. 20: Typy produktových inovací
Obr. č. 21: 4-dimenzionální model inovace služeb
Obr. č. 22: a)Typologie inovace služeb b) metody v rámci typů inovace
Obr. č. 23: Faktory ovlivňující inovační proces
Obr. č. 24: Inovační rozhodovací proces
Obr. č. 25: Dvou-fázový proces hodnocení nápadů pro inovace
Obr. č. 26: Paralelní proces vývoje nového produktu
Obr. č. 27: „7I“ inovační proces
Obr. č. 28: Fáze životního cyklu produktu včetně fáze vzniku a řešení zpětných toků
Obr. č. 29: Model štíhlého vývoje produktu
Obr. č. 30: Model otevřené inovace
258
Obr. č. 31: Zdroje nápadů pro inovace
Obr. č. 32: Zdroje nápadů pro inovace
Obr. č. 33: Koncepční a teoretický rámec předpokladů využívání zpětných toků jako
zpětné vazby pro produktové inovace
Obr. č. 34: Proces průzkumu
Seznam grafů
Graf č. 1: Struktura podniků podle odvětví
Graf č. 2: Struktura podniků podle velikosti
Graf č. 3: Rozložení ziskovosti podniků
Graf č. 4: Hierarchie a kvalita úrovně plánování (řízení) zpětných toků
Graf č. 4a: Hierarchie a kvalita úrovně plánování (řízení) zpětných toků podle velikosti
podniků
Graf č. 5: Dopad zpětných toků na zisk a měření nákladů na zpětné toky
Graf č. 6: Formalizace řízení zpětných toků a podpora řízení zpětných toků IS/ICT
Graf č. 7: Rozdělení podniků podle inovativnosti politiky zpětných toků
Graf č. 8: Rozdělení podniků podle vnímání nezbytnosti řízení zpětných toků
Graf č. 9: Rozdělení podniků podle vnímání dopadu zpětných toků na finanční
konkurenceschopnost
Graf č. 10: Rozdělení podniků podle významu produktové inovace
Graf č. 11: Rozdělení podniků podle frekvence inovace
Graf č. 12: Rozdělení podniků podle úrovně znalosti řízení zpětných toků
Graf č. 13: Rozdělení podniků podle kvality sledování výkonů a výsledků aktivit u
zpětných toků
Graf č. 14: Relativní četnosti důvodů vzniku zpětných toků
Graf č. 15: Relativní četnosti hybných sil řízení zpětných toků
Graf č. 16: Relativní četnosti ve vnímaných bariérách řízení zpětných toků
Graf č. 17: Využívání zpětných toků jako nápadů pro produktové inovace podle velikosti
podniků a odvětví
Graf. č. 18: Typy zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace
Graf č. 19: Výsledky parametrického a neparametrického testu střední hodnoty
Graf. č. 20: Rozdíly mezi skupinami podniků a důvody vzniku zpětných toků
Graf. č. 21: Rozdíly mezi skupinami podniků a důvody vzniku zpětných toků dopady
zpětných toků na ziskovost podniku a měření nákladů na zpětné toky
Graf. č. 22: Rozdíly mezi skupinami podniků a hybné síly řízení zpětných toků
Graf. č. 23: Rozdíly mezi skupinami podniků a bariéry řízení zpětných toků
259
Graf. č. 24a: Rozdíly mezi skupinami podniků a druhy/typy zdrojů nápadů pro
produktové inovace
Graf. č. 24b: Rozdíly mezi skupinami podniků a druhy/typy zdrojů nápadů pro
produktové inovace (pokrač.)
Graf. č. 24c: Rozdíly mezi skupinami podniků a druhy/typy zdrojů nápadů pro
produktové inovace (pokrač.)
Seznam tabulek
Tab. č. 1: Řízení zpětných toků ve službách - porovnání modelů
Tab. č. 2: Nejčastěji uváděné důvody zpětných toků spotřební elektroniky
Tab. č. 3: Bariéry řízení zpětných toků a reverzní logistiky
Tab. č. 4: Přehled modelů lineárních inovačních procesů
Tab. č. 5a: Průměry odpovědí u škálových proměnných
Tab. č. 5b: Průměry odpovědí u škálových proměnných
Tab. č. 6: Typy zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace – rozdíly mezi
podniky služeb a podniky průmyslovými
Tab. č. 7: Typy zpětných toků jako zdrojů nápadů pro produktové inovace – rozdíly mezi
podniky podle počtu zaměstnanců
Tab. č. 8: Výsledky testu normality rozložení dat
Tab. č. 9: Výsledky parametrického a neparametrického testu střední hodnoty
Tab. č. 10: Spearmanova korelace závislosti proměnných – podniky využívající zpětné
toky jako zdroje nápadů pro produktové inovace
Tab. č. 11: Spearmanova korelace závislosti proměnných – podniky nevyužívající zpětné
toky jako zdroje nápadů pro produktové inovace
Tab. č. 12: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a důvody vzniku zpětných toků
Tab. č. 13: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a dopady zpětných toků na
ziskovost podniku a měření nákladů na zpětné toky
Tab. č. 14: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a hybné síly řízení zpětných
toků
Tab. č. 15: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a bariéry řízení zpětných toků
Tab. č. 16: χ²-test dobré shody mezi skupinami podniků a druhy/typy zpětných toků
využívaných jako zdroje nápadů pro produktové inovace
Tab. č. 17a: Výchozí výsledky diskriminančí analýzy
Tab. č. 17b: Výchozí výsledky diskriminančí analýzy (pokrač.)
Tab. č. 18: Vlastní číslo a Wilkovo λ
Tab. č. 19: Koeficienty diskriminační funkce
260
Tab. č. 20: Klasifikační tabulka
Tab. č. 21: Omnibus testy koeficientů modelu
Tab. č. 22: Sumární model
Tab. č. 23: Test Hosmera a Lemeshowa
Tab. č. 24: Model po odstranění proměnných
Tab. č. 25: Modely závislosti využívání zpětných toků pro produtkové inovace na
vybraných prediktorech
Tab. č. 25: Výsledná klasifikační tabulka
Seznam příloh
Příloha č. 1: Ishikawův diagram na příkladu maloobchodního řetězce Asda
Příloha č. 2: Dvě dimenze kvality
Příloha č. 3: Rozdíly v dimenzích mezi „big Q“ a „little Q“
Příloha č. 4: Kovarianční matice diskriminační analýzy
261
Přílohy
Příloha č. 1: Ishikawův diagram na příkladu maloobchodního řetězce Asda
Zdroj: Koscioukiewicz, 2007, s. 38
262
Příloha č. 2: Dvě dimenze kvality
Two dimensions of quality
Manufacturing industries Service industires
Features
Performance Accuracy
Reliability Timeliness
Durability Completeness
Ease of use Friendliness and courtessy
Serviceability Anticipating customer needs
Esthetics Knowledge of server
Availability of options and expandability Appearance of facilities and personnel
Reputation Reputation
Freedom from deficiciencies
Product free of defects and errors at delivery,
during use, and during servicing
Service free of errors during ooriginal and
future service transactions
All processes free of rework loops,
redundancy, and other waste
All processes free of rework loops,
redundancy, and other waste
Zdroj: Gryna, Chua a DeFeo, s. 13
263
Příloha č. 3: Rozdíly v dimenzích mezi „big Q“ a „little Q“
Zdroj: Juran a kol. eds., 1998, s. 2.4
Příloha č. 4: Kovarianční matice diskriminační analýzy
Kovarianční matice
velikost
podniku
ziskovost
podniku
kvalita
plánovaní
inovativnost
politiky
vnímání
nezbytnosti
vnímaní
ziskovosti
význam
inovace
frekvence
inovace
míra
znalostí
míra form.
řízeni
0
velikost podniku ,316 ,213 ,076 -,213 -,205 -,102 ,140 ,170 ,026 ,199
ziskovost ,213 1,023 -,518 ,199 ,175 ,199 ,681 ,251 -,348 ,266
kvalita plánovaní ZT ,076 -,518 2,263 -1,538 -1,576 -,927 -,108 ,450 1,219 -,213
inovativnost politiky ZT -,213 ,199 -1,538 2,135 2,269 1,357 ,263 -,196 -1,096 ,401
vnímaní nezbytnosti ZT -,205 ,175 -1,576 2,269 3,205 1,547 -,140 -,836 -1,415 ,523
vnímaní ziskovosti ZT -,102 ,199 -,927 1,357 1,547 1,135 ,041 -,363 -,930 ,289
význam inovace ,140 ,681 -,108 ,263 -,140 ,041 1,655 1,532 ,456 ,020
frekvence inovace ,170 ,251 ,450 -,196 -,836 -,363 1,532 2,620 ,912 ,152
znalosti ZT ,026 -,348 1,219 -1,096 -1,415 -,930 ,456 ,912 1,766 -,298
míra formalizace řízení ZT ,199 ,266 -,213 ,401 ,523 ,289 ,020 ,152 -,298 ,784
1
velikost podniku ,525 ,223 -,218 ,190 ,161 ,148 -,222 -,021 ,080 ,264
ziskovost podniku ,223 1,057 -,381 ,323 ,218 ,194 -,237 -,059 ,081 ,240
kvalita plánovaní ZT -,218 -,381 2,199 -,794 -,701 -,760 ,345 ,132 ,273 -,034
inovativnost politiky ZT ,190 ,323 -,794 2,112 1,069 ,993 -,649 -,467 -,335 ,227
vnímání nezbytnosti ZT ,161 ,218 -,701 1,069 1,724 1,011 -,379 -,299 -,448 ,046
vnímání ziskovosti ZT ,148 ,194 -,760 ,993 1,011 1,695 -,484 -,166 -,262 ,116
význam inovace -,222 -,237 ,345 -,649 -,379 -,484 1,031 ,519 ,298 -,127
frekvence inovace -,021 -,059 ,132 -,467 -,299 -,166 ,519 1,122 ,267 ,065
míra znalostí ZT ,080 ,081 ,273 -,335 -,448 -,262 ,298 ,267 1,884 ,261
mira formalizace řízeni ,264 ,240 -,034 ,227 ,046 ,116 -,127 ,065 ,261 ,675
265