A Framework proposal for monitoring and evaluating training in ERP implementation project

During the last years some researchers have studied the topic of critical success factors in ERP implementations, out of which 'training' is cited as one of the most ones. Up to this moment, there is not enough research on the management and operationalization of critical success factors within ERP implementation projects.Postprint (published version

A goals/questions/metrics plan for monitoring user involvement and participation in ERP (...)

ERP implementation success is influenced by a large number of factors. User involvement and participation is one of the most cited critical success factors in ERP implementation projects, and one of the most critical ones for their satisfactory outcome. This study attempts to define a set of metrics for monitoring user involvement and participation within ERP implementation projects by using the Goals/Questions/Metrics method. First, a literature review is presented. Second, a framework for monitoring user involvement and participation in ERP implementation projects is proposed. And third, a Goals/Questions/Metrics preliminary plan is proposed to monitor and control user involvement.ERP, Involvement, Participation, Metrics, Goals, Questions

MEASURING SUSTAINED MANAGEMENT SUPPORT IN ERP IMPLEMENTATION PROJECTS: A GQM APPROACH

Some researchers have studied the critical success factors in ERP implementations, out of which sustained management support is cited as the most one. Up to this moment, there is not enough research on the management and operationalization of critical success factors within ERP implementation projects. This paper presents a proposal for monitoring sustained management support in ERP implementations. In order to develop a set of metrics for such a monitoring task, we have used the goals/questions/metrics approach. As a result, we propose a GQM preliminary plan with different metrics to monitor and control sustained management support while implementing an ERP system

Definición de métricas para la complejidad de expresiones OCL de forma metodológica

Dado que los diagramas de clases constituyen ”la columna vertebral” del desarrollo de software orientado a objetos (OO), han surgido muchas propuestas de métricas para medir atributos internos de su calidad como la complejidad estructural, el acoplamiento, el tamaño, etc. Pero ninguna de las propuestas existentes considera la complejidad añadida a los diagramas de clases UML al incorporarles expresiones escritas en el “Object Constraint Language” (OCL). Es bien sabido que el lenguaje OCL realmente enriquece a los diagramas de clases ya que los complementa a través de expresiones que especifican propiedades semánticas del modelo, mejorando la precisión del sistema, su documentación, y su comprensibilidad en etapas iniciales del desarrollo. Esto es lo que nos llevó a definir un conjunto de métricas para la complejidad estructural de las expresiones OCL considerando sólo aquellos elementos de OCL que se ven implicados en técnicas de “tracing”. Consideramos que las técnicas de “tracing” afectan en gran medida a la complejidad cognitiva y a la comprensibilidad de las expresiones OCL, lo que afectará al mantenimiento de los diagramas de clases UML. El principal objetivo de este artículo es presentar el estado de trabajo de investigación que se está desarrollando como parte de una tesis doctoral, poniendo especial énfasis en el proceso metodológico utilizado para la obtención de métricas válidas.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Canny Edge Detection in Cross-Spectral Fused Images

Considering that the images of different spectra provide an ample information that helps a lo in the process of identification and distinction of objects that have unique spectral signatures. In this paper, the use of cross-spectral images in the process of edge detection is evaluated. This study aims to assess the Canny edge detector with two variants. The first relates to the use of merged cross-spectral images and the second the inclusion of morphological filters. To ensure the quality of the data used in this study the GQM (Goal-Question- Metrics), framework, was applied to reduce noise and increase the entropy on images. The metrics obtained in the experiments confirm that the quantity and quality of the detected edges increases significantly after the inclusion of a morphological filter and a channel of near infrared spectrum in the merged images

Métricas para propiedades estructurales de expresiones OCL relacionadas con la técnica de chunking

La literatura sobre métricas incluye numerosas métricas orientadas a objetos (OO), algunas de las cuales se pueden aplicar a atributos internos de calidad de los diagramas de clases. Esta métricas se definieron con el objeto de poder estimar atributos de calidad externos, poder tomar mejores decisiones de diseño, y evitar, en etapas tardías, que el mantenimiento sea más caro en términos de costo y esfuerzo. OCL (Object Constraint Language) permite expresar, de forma más precisa, el conocimiento acerca del sistema a modelar. Sus expresiones declaran la semántica de diferentes atributos de los diagramas de clase, asociando expresiones del lenguaje a los elementos básicos del diagrama (esto es, clases y operaciones). Sin embargo, no existen en la literatura, métricas que tengan en cuenta la complejidad añadida por el uso de expresiones OCL. Por este motivo, presentamos en este artículo un conjunto de métricas para expresiones OCL que están relacionadas con el proceso cognitivo de “chunking”. Nuestra hipótesis es que las propiedades estructurales de expresiones OCL inciden en su complejidad cognitiva, y esta última, incide en atributos de calidad externos como la entendibilidad, la mantenibilidad, etc. En este trabajo mostramos la definición del conjunto de métricas (junto con los conceptos de OCL involucrados en tales métricas), y su validación teórica de acuerdo al marco basado en propiedades de Briand et al.Eje: Ingeniería de Software y Bases de Datos (ISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Métricas para propiedades estructurales de expresiones OCL relacionadas con la técnica de chunking

La literatura sobre métricas incluye numerosas métricas orientadas a objetos (OO), algunas de las cuales se pueden aplicar a atributos internos de calidad de los diagramas de clases. Esta métricas se definieron con el objeto de poder estimar atributos de calidad externos, poder tomar mejores decisiones de diseño, y evitar, en etapas tardías, que el mantenimiento sea más caro en términos de costo y esfuerzo. OCL (Object Constraint Language) permite expresar, de forma más precisa, el conocimiento acerca del sistema a modelar. Sus expresiones declaran la semántica de diferentes atributos de los diagramas de clase, asociando expresiones del lenguaje a los elementos básicos del diagrama (esto es, clases y operaciones). Sin embargo, no existen en la literatura, métricas que tengan en cuenta la complejidad añadida por el uso de expresiones OCL. Por este motivo, presentamos en este artículo un conjunto de métricas para expresiones OCL que están relacionadas con el proceso cognitivo de “chunking”. Nuestra hipótesis es que las propiedades estructurales de expresiones OCL inciden en su complejidad cognitiva, y esta última, incide en atributos de calidad externos como la entendibilidad, la mantenibilidad, etc. En este trabajo mostramos la definición del conjunto de métricas (junto con los conceptos de OCL involucrados en tales métricas), y su validación teórica de acuerdo al marco basado en propiedades de Briand et al.Eje: Ingeniería de Software y Bases de Datos (ISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Métricas para propiedades estructurales de expresiones OCL relacionadas con la técnica de chunking

La literatura sobre métricas incluye numerosas métricas orientadas a objetos (OO), algunas de las cuales se pueden aplicar a atributos internos de calidad de los diagramas de clases. Esta métricas se definieron con el objeto de poder estimar atributos de calidad externos, poder tomar mejores decisiones de diseño, y evitar, en etapas tardías, que el mantenimiento sea más caro en términos de costo y esfuerzo. OCL (Object Constraint Language) permite expresar, de forma más precisa, el conocimiento acerca del sistema a modelar. Sus expresiones declaran la semántica de diferentes atributos de los diagramas de clase, asociando expresiones del lenguaje a los elementos básicos del diagrama (esto es, clases y operaciones). Sin embargo, no existen en la literatura, métricas que tengan en cuenta la complejidad añadida por el uso de expresiones OCL. Por este motivo, presentamos en este artículo un conjunto de métricas para expresiones OCL que están relacionadas con el proceso cognitivo de “chunking”. Nuestra hipótesis es que las propiedades estructurales de expresiones OCL inciden en su complejidad cognitiva, y esta última, incide en atributos de calidad externos como la entendibilidad, la mantenibilidad, etc. En este trabajo mostramos la definición del conjunto de métricas (junto con los conceptos de OCL involucrados en tales métricas), y su validación teórica de acuerdo al marco basado en propiedades de Briand et al.Eje: Ingeniería de Software y Bases de Datos (ISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Canny Edge Detection in Cross-Spectral Fused Images

Considering that the images of different spectra provide an ample information that helps a lo in the process of identification and distinction of objects that have unique spectral signatures. In this paper, the use of cross-spectral images in the process of edge detection is evaluated. This study aims to assess the Canny edge detector with two variants. The first relates to the use of merged cross-spectral images and the second the inclusion of morphological filters. To ensure the quality of the data used in this study the GQM (Goal-Question- Metrics), framework, was applied to reduce noise and increase the entropy on images. The metrics obtained in the experiments confirm that the quantity and quality of the detected edges increases significantly after the inclusion of a morphological filter and a channel of near infrared spectrum in the merged images

Towards a metric suite for OCL expressions expressed within UML/OCL models

UML models quality is clearly a crucial issue that must be evaluated at the initial stages of object-oriented software development, in order to get software products with better quality. This fact is corroborated by the huge amount of metrics that have appeared in the literature related to the measurement of UML diagrams at a high level design stage. Most of these metrics are focused on the measurement of internal quality attributes such as structural complexity, coupling, size, etc. However, none of the proposed metrics take into account the added complexity involved when a UML model are complemented by expressions written in Object Constraint Language (OCL), that is a UML/OCL model. Due OCL is essential in building consistent and coherent platform-independent models we propose a metric suite for structural properties of OCL expressions. These metrics were proposed considering OCL concepts related to the "chunking" and "tracing" cognitive techniques. We believe that cognitive techniques affect the cognitive complexity, and by consequence the understandability and maintainability of expression of UML/OCL models. Therefore, the goal of this paper is to show how we defined these metrics in a methodological way, assuring thus their validity.Facultad de Informátic