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Enregistrement W3121683183 · doi:10.46532/jsm.20200901

An analysis on E-Business in Manufacturing Logistics

2020· article· en· W3121683183 sur OpenAlexaff
Jain Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlexible and Reconfigurable Manufacturing Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterprise resource planningBusinessProcess managementSupply chainSupply chain managementCloud computingInformation technologyBusiness processKnowledge managementComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In manufacturing logistics, the selected software products and organizational processes provide reliable and suitable applications in Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs). Nonetheless, because of the sudden change and enhancement of Information Systems (IS), some potential remedies are outdated and have to be reviewed and replaced with modern IS. As such, the Enterprise Resource Planning (ERP) frameworks can be considered as well. This paper evaluates E-Business in manufacturing logistics while reflecting advanced Supply Chain management (SCM) frameworks for SMEs, data mining and cloud computing. After evaluating the elements and issues of the change management in enterprises, this contribution focusses on Dynamic AX and Systeme Anwendungen Produkte (SAP) which is the ERP systems with reference to manufacturing logistics. In this business segment, the requirement for long-lasting and supporting remedies with technological application is fundamental. Currently, there is just a slight variation in technological application, but there is a significant change in how business flows in SMEs.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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