Optimizing the Pilot Testing of ERP Systems


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In the creation of ERP systems, it is important to plan the pilot testing. In pilot projects (also known as experimental projects), the main functions of the system are tested by a limited set of advanced users. In planning the pilot testing, the key is to determine its extent. With too little testing, fundamental functions of the system may not be checked, and the probability of detecting significant errors only at complete rollout will be high. With excessive testing, the work required in the pilot project will be considerably increased, and the required speed and flexibility will not be attained in testing the basic functions. The effectiveness of pilot testing will be no better than the effectiveness of full-scale introduction. A mathematical formulation of the determination of the optimal extent of pilot testing is developed on the basis of the generation of a portfolio of IT services and their scheduling in the creation of the ERP system for a large steel company. The solution of this problem takes the form of a set of services that must be verified and the relations between them, within the specified constraint on the resources devoted to testing, such that optimal results are obtained. The solution is obtained by network programming, based on a structurally similar network representation of the relevant criteria and constraints. A solution procedure is outlined, along with an example of its use. In this procedure, dichotomous programming is used to solve individual problems. The approximate solutions obtained may be improved by solving a double network-programming problem. The branch and bound method may be used to find the global optimum of the initial problem. In that approach, the boundaries are values of the target functions for the approximate solutions. Generalization of this problem is based on the preferences of IT-service users regarding the quality of verification of different relations between the services. Those preferences may be taken into account by weighting the corresponding relationships. That leaves the basic solution procedure unchanged.

Об авторах

V. Zimin

Siberian State Industrial University

Автор, ответственный за переписку.
Email: zimin.1945@mail.ru
Россия, Novokuznetsk, 654007

I. Burkova

Institute of Control Problems

Email: zimin.1945@mail.ru
Россия, Moscow, 117997

V. Mit’kov

Siberian State Industrial University

Email: zimin.1945@mail.ru
Россия, Novokuznetsk, 654007

A. Zimin

OOO AuditEnergo Novosibirsk

Email: zimin.1945@mail.ru
Россия, Novosibirsk, 630005

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».