The Implementation of Enterprise Resource Planning Systems for Roads and Infrastructure Construction Companies in Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Construction Enterprise Resource Planning (CERP) systems started to infiltrate the construction world after ERPs became crucial in modern enterprises. In simple terms, CERP integrate and keep track of the various processes within construction companies. As a minimum, these possess include management of general contractors, subcontractors, financial work, accounting, payroll, logistics, workflow processes ... data related to different processes are stored within one unique database. Despite this intuitive objective, developing and standardizing CERP systems to fit the needs of all construction companies is not a straightforward course. This research focuses on the development of a framework that integrates the minimum required modules to be included within a CERP, specifically for road and infrastructure construction companies. This objective is achieved based on literature review on CERP despite its shortage, in-depth interviews with construction professionals requiring CERP, and the results of a structured questionnaire filled by CERP users and developers. The developed framework identifies the procurement module linked to the on-site deliveries as the first stone that should be developed and implemented. Then, budgeting and work progress modules must be added. After that, timesheet and equipment follow-up modules need to be implemented. Limitations encountered highlighted the main considerations to be considered in future work such as the cost, the company's size, development and implementation period, and type of work.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».