Self-Adaptive ERP: Embedding NLP into Petri-Net creation and Model Matching

要約

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、大量のデータを処理し、機能を適応させることで、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果たします。
ただし、このプロセスはリソースを大量に消費し、時間がかかり、ビジネス需要の変化に応じて継続的に調整する必要があります。
この研究では、エンタープライズ プロセス モデルとシステム使用状況分析を使用してカスタマイズを自動化する自己適応型 ERP フレームワークを紹介します。
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、構造的一致と機能的一致の両方に対処します。
このフレームワークは、デザイン サイエンス リサーチ (DSR) と体系的文献レビュー (SLR) を使用して構築されており、手動調整への依存を減らし、コンサルタントの必要性を最小限に抑えながら ERP カスタマイズの効率と精度を向上させます。

要約(オリジナル)

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.

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