Key user ERP capability maintaining ERP sustainability through effective design of business process and integration data management
Notice bibliographique
Résumé
Business competition is increasingly complex, and there are no clear boundaries between products, so company operational processes are needed efficiently and effectively. The performance achieved is obtained through the implementation of an integrated information technology known as ERP. ERP implementation requires a person in charge of a business function called a key user who understands business processes and collaborates with ERP system vendors. The study obtained data that can further process from 77 manufacturing companies in East Java by purchasing an ERP or self-development package. Data processing uses PLS to answer all research hypotheses. The results show that key user capability was able to have a direct effect on the effective design of business processes of 0.643 and integration data management of 0.373. In contrast, it had no direct impact on ERP suitability. Effective Design of Business Processes has an immediate effect on Integration Data Management of 0.338 and ERP suitability of 0.395. The results also show that Integration Data Management has a direct effect on ERP suitability of 0.462. The data processing results for the indirect effect showed that key user capability influenced ERP suitability through the effective design of business processes of 0.507. Key user capability affects ERP suitability through Integration Data Management, and it is obtained as much as 0.254. The last hypothesis, key user capability, influences ERP suitability through effective Design of Business Processes and Integration Data Management of 0.182. The study results provide theoretical contributions to ERP implementation success factors, while practical gifts give key users a good understanding of the company's business processes and ERP systems.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».