TACIT KNOWLEDGE SHARING IN DESIGNING, CONSTRUCTING, AND TESTING OF ERP SYSTEMS: AN EXPLORATORY MULTI-SITE CASE
Notice bibliographique
Résumé
This study examines tacit knowledge sharing in designing, constructing, and testing of ERP Systems in a geographically distributed environment. To mitigate the risks in implementing ERP systems, a knowledge based approach is followed. The ERP implementation team depends upon knowledge to understand the business rules and processes required for the ERP systems. The value of ERP implementation is increased when tacit knowledge has been integrated into ERP systems. This paper attempts to understand how Canadian organizations are sharing the tacit knowledge in geographically distributed ERP implementation environment. A case study methodology is followed to accomplish the research objective. Three organizations from telecommunication, government, and retail sectors participated in the study. For data collection, semi-structured interviews were conducted with four to six respondents from each firm. The findings about tacit knowledge sharing in three firms that have implemented ERP systems are presented. The findings are categorized into three phases: tacit knowledge sharing in design, construction and testing of ERP systems. The lessons learned are given by presenting a cross-comparison of the three case studies. Based on the case analysis, the activities for tacit knowledge sharing in geographically distributed ERP implementation environment are given. Key words: Enterprise Resources Planning, Geographically Distributed environment, tacit knowledge sharing, ERP design,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».