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Enregistrement W1987581148 · doi:10.1108/14637150910960620

ERP implementation through critical success factors' management

2009· article· en· W1987581148 sur OpenAlexaff
Olivier Françoise, Mario Bourgault, Pellerin Robert

Notice bibliographique

RevueBusiness Process Management Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplementationComputer scienceScope (computer science)GRASPCritical success factorDelphi methodEnterprise resource planningProcess managementKnowledge managementOriginalityWork (physics)Management scienceBusinessSoftware engineeringQualitative researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to identify practical activities that are essential for managing enterprise resource planning (ERP) implementation projects and that answer to the expectations of the widely recognized critical success factors (CSFs). Design/methodology/approach This work is based on an extensive literature review on CSF, which has been followed by a Delphi survey with a panel of ERP experts. For each CSF, it obtained a range, validated by experts, of practical actions to perform, supported by the resolution of the problems usually encountered in these areas. Findings The work carried out has a practical scope: the principles of the proposed method directly affect all actors in ERP projects and gives them practical results that they can apply immediately. When applied in the framework of the methodology the paper suggests, these actions will result in better oversight over the requirements of each area of expertise. In this way, overall grasp of the project is facilitated, reducing the inherent uncertainties. Research limitations/implications Findings may be limited by the small number of respondents, but each one had participated in several implementations. Moreover, no industry sector was specifically targeted; thus, the results apply a priori to most implementations. Originality/value This research helps to draw the academic and professional domains together by proposing, for the first time, a way for theoretical findings to be translated into practical actions. These results will allow all actors in an ERP implementation to understand the project imperatives faster and more accurately.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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