Critical challenges in ERP implementation: A qualitative case study in the Canadian oil and gas industry
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory qualitative single-case study examines critical challenges encountered during ERP implementation based on individual perspectives in four project roles: senior leaders, project managers, project team members, and business users, all specifically in Canadian oil and gas industry. Data was collected by interviewing participants belonging to these categories, and by analyzing project documentation about ERP implementation. The organization for the case study was a leading multinational oil and gas company having a substantial presence in the energy sector in Canada. The study results were aligned with the six management questions regarding critical challenges in ERP: (a) circumstances to implement ERP, (b) benefits and process improvements achieved, (c) best practices implemented, (d) critical challenges encountered, (e) strategies and mitigating actions used, and (f) recommendations to improve future ERP implementations. The study results highlight six key findings. First, the study provided valid circumstances for implementing ERP systems. Second, the study underscored the importance of benefits and process improvements in ERP implementation. Third, the study highlighted that adoption of best practices is crucial for ERP Implementation. Fourth, the study found that critical challenges are encountered in ERP Implementation and are significant during ERP implementation. Fifth, the study found that strategies and mitigating actions can overcome challenges in ERP implementation. Finally, the study provided ten major recommendations on how to improve future ERP implementations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».