論文の概要: Self-Adaptive ERP: Embedding NLP into Petri-Net creation and Model Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03795v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 14:01:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:52.213990
• Title: Self-Adaptive ERP: Embedding NLP into Petri-Net creation and Model Matching
• Title（参考訳）: 自己適応ERP:NLPをペトリネットに埋め込み、モデルマッチング
• Authors: Ahmed Maged, Gamal Kassem,
• Abstract要約: 本研究では,企業プロセスモデルとシステム利用分析を用いたカスタマイズを自動化する自己適応ERPフレームワークを提案する。 このフレームワークは、Design Science Research (DSR) と Systematic Literature Review (SLR) を使って構築され、手動による調整への依存を減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Enterprise Resource Planning (ERP) consultants play a vital role in customizing systems to meet specific business needs by processing large amounts of data and adapting functionalities. However, the process is resource-intensive, time-consuming, and requires continuous adjustments as business demands evolve. This research introduces a Self-Adaptive ERP Framework that automates customization using enterprise process models and system usage analysis. It leverages Artificial Intelligence (AI) & Natural Language Processing (NLP) for Petri nets to transform business processes into adaptable models, addressing both structural and functional matching. The framework, built using Design Science Research (DSR) and a Systematic Literature Review (SLR), reduces reliance on manual adjustments, improving ERP customization efficiency and accuracy while minimizing the need for consultants.
• Abstract（参考訳）: エンタープライズリソースプランニング(ERP)コンサルタントは、大量のデータ処理と機能の適用によって、特定のビジネスニーズを満たすようにシステムをカスタマイズする上で重要な役割を担います。 しかし、プロセスはリソース集約的で時間がかかり、ビジネス要求が進化するにつれて継続的な調整を必要とします。 本研究では,企業プロセスモデルとシステム利用分析を用いたカスタマイズを自動化する自己適応ERPフレームワークを提案する。 ペトリネットの人工知能(AI)と自然言語処理(NLP)を活用して、ビジネスプロセスを適応可能なモデルに変換し、構造的および機能的マッチングの両方に対処する。 DSR(Design Science Research)とSLR(Systematic Literature Review)を使用して構築されたこのフレームワークは、手動調整への依存を減らすとともに、コンサルタントの必要性を最小限にしつつ、ERPのカスタマイズ効率と精度を向上させる。

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