Análise qualitativa dos textos de correções de erro de um erp e distribuição automática das tarefas
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Resumen
Um sistema integrado de gestão ou ERP (Enterprise Resource Plain) é um pacote de software de negócio que compreende a gestão de várias áreas de uma empresa, centralizado em uma única base de dados. A construção de um software tão versátil requer equipes multidisciplinares respectivamente responsáveis por cada módulo do ERP. Este trabalho abordará o fluxo de tarefas no processo de manutenção de um sistema de gestão integrado de grande porte, tendo por objetivo, viabilizar e minimizar os erros no processo de classificação destas tarefas, propondo que a interpretação dos textos seja feita por um algoritmo em detrimento à interpretação dos funcionários inerentes ao processo de manutenção do ERP. Foram analisados os algoritmos "Support Vector Classifier; "Multinomial Naive Bayes" e a implementação de uma rede neural Perceptron para interpretar as tarefas e distribuí-las entre as equipes. Detalhamos o processo de preparação dos dados e a definição do algoritmo mais efetivo para a solução.
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Anvik, J., Hiew, L., & Murphy, G. C. (2006). Who should fix this bug? Proceeding of the 28th International Conference on Software Engineering - ICSE 06. doi: 10.1145/1134285.1134336
Gopal, M. (2019). Applied machine learning. New York: McGraw-Hill Education.
Harmon, P. (2019). Business process change: a business process management guide for managers and process professionals. Morgan Kaufmann.
Herzig, K., Just, S., & Zeller, A. (2013). It’s not a bug, it’s a feature: How misclassification impacts bug prediction. 2013 35th International Conference on Software Engineering (ICSE). doi: 10.1109/icse.2013.6606585
Johnston, B., & Mathur, I. (2019). Applied supervised learning with Python: use scikit-learn to build predictive models from real-world datasets and prepare yourself for the future of machine learning. Birmingham: Packt Publishing.
Mills, K. A. (2018). What are the threats and potentials of big data for qualitative research?. Qualitative Research, 18(6), 591-603.
Passalis, N., & Tefas, A. (2018). Learning bag-of-embedded-words representations for textual information retrieval. Pattern Recognition, 81, 254-267.
Patan, K. (2019). Robust and Fault-Tolerant Control: Neural-Network-Based Solutions. Springer.