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Enregistrement W2133072277 · doi:10.1109/picmet.2008.4599779

Technology diffusion planning for ERP in aircraft manufacturing industry

2008· article· en· W2133072277 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueERP Systems Implementation and Impact
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterprise resource planningResource (disambiguation)Computer scienceManufacturing resource planningManufacturing engineeringEngineering managementKnowledge managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Enterprise resource planning ( <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">ERP</i> ) and material requirement planning ( <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MRP</i> / <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MRP</i> - <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">II</i> ) are few of the key considerations in any complex manufacturing industry. The requirement of ERP and MRP for aircraft industry is growing at a phenomenal rate. The advancement in material and manufacturing management systems has changed the dynamics of shop-floor scene. The induction of smart materials and nano-technology, ultra-high speed machining technologies and psychometric testing of highly skilled labor in a target focused team environment has tremendously enhanced the performance expectation from Man, Machine and Resources. The resource-management and supply-chain-management is becoming extremely complex and require dedicated ERP modules for better management and effective control over the industrial and financial activities through integrated business intelligence (BI) software. The implementation of ERP in industry is a cumbersome process and takes years before it yields and reveals its effectiveness. Research in all these areas is making a phenomenal addition to the volume of knowledge in limited time. The concept of competitiveness demands that the integrated framework for ERP adoption be planned for aircraft industry prior to its deployment. So as to minimize its deployment-span in terms of time and to curtail financial overheads. A number of working principles and guidelines have already been developed in other industries and can be employed in a variety of ways in aircraft industry for optimum performance and to earn competitiveness through ERP suites. This paper provides guidelines for planning ERP and detailed mapping of all activities for ERP in aerospace-industry for effective production planning and control.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,247 · 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

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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