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ERP 軟體 PTT的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦施政源寫的 軟體專案管理的7道難題：新創時代下的策略思維 可以從中找到所需的評價。
國立中正大學 資訊管理學系碩士在職專班 吳英隆所指導 李易軒的 探討製造執行系統在組織之採用意圖：整合資訊系統成功模型、任務科技配適與組織支持度 （2019），提出ERP 軟體 PTT關鍵因素是什麼，來自於製造執行系統、使用滿意度、使用意圖、資訊品質。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 （2019），提出因為有 電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習的重點而找出了 ERP 軟體 PTT的解答。
軟體專案管理的7道難題：新創時代下的策略思維
為了解決ERP 軟體 PTT 的問題，作者施政源 這樣論述：
「替人著想，又要為大局考量！」是我終身奉行的一句話。——寓意科技執行長 施政源 軟體的產線與「人」息息相關！客戶是人，開發者是人，業務、客服都是人……以前硬體公司思考的是賣量，現今軟體的銷售模式著重在終端服務，因此替每個人的需求服務絕對是優先考量點！ 近幾年，網頁框架的更新速度超快，軟體創造的生態系與硬體相較，恐怕有過之而無不及；而早期的PM知識在軟體世界已經大幅改變了，這也是我們需要研究怎麼管理的原因之所在！但市面上針對「軟體專案管理」為主題書寫的專書不多；即使有，也像教科書硬式教條般讓人不想翻閱，遑論對此領域產生興趣想進一步熱情投入。 本書作者以7年級資訊新秀之姿
，投入軟體技術開發新創產業行列。創業近10年以來，他以資訊管理學為基礎，結合資訊人及文人書寫特質，樂於將自身所見所聞所經歷、化為文字與同行業界分享。2012年，他與好友創立寓意科技至今，以外包方式輔以系統化管理，長期與上百位工程師合作，並專擅培養直接與客戶溝通的PM。書中從7道軟體專案管理的難題切入，精心提煉出一道道新創時代的策略思維，不僅是一本菜鳥PM的入門教戰守則，也是一部資深PM進階思考的啟蒙書！ 本書特色 看完本書，你可以： ◎釐清產品與專案經理有何不同 ◎練就專案管理見招拆招的心法 ◎洞悉軟體世界的人性管理模式 ◎了解潛在風險與成本營收比例 名人推薦
Ben Cheng 香港知名技術研發公司Oursky創辦人 游舒帆 商業思維傳教士 黃文怡 PTT創業板板主 (依姓氏筆畫順序排列)
探討製造執行系統在組織之採用意圖：整合資訊系統成功模型、任務科技配適與組織支持度
為了解決ERP 軟體 PTT 的問題，作者李易軒 這樣論述：
隨著市場競爭的日趨越來越激烈，其中對於處於上層的企業資源計劃管理（ERP）的影響越來越大，逐漸出現了一些問題，ERP與底層的過程式控制制系統（PCS）之間的資料不共用的矛盾，MES的出現恰好能填補這一空白及相關缺點。而國內目前大部份關於MES的討論，皆是以企業整體或生產作業和其相關技術、績效或關鍵因素為考量觀點，且這都是以單一觀點研究為出發點，無法全面探討影響企業導入MES影響使用意圖因素。本研究將以資訊系統成功模型做為研究模型之基礎架構，取高階主管支持為組織觀點、任務與科技配適度模型之工作觀點的模型構面來加以結合，並且進一步將技術觀點如系統穩定度或整合上下流資訊能力等等納進一起探討，藉由以
組織、技術及工作等三方進行探討研究影響滿意度與使用意圖。本研究使用SurveyCake建構電子問卷，透過社群網站Facebook的業界相關自動化社團及批踢踢實業紡(PTT)收集問卷。正式問卷206份，刪除無效問卷30份，有效樣本共176份。問卷收集整理後，透過結構化方程式分析，並以SmartPLS 3.0及SPSS進行統計分析。本研究共九個研究假說，根據分析結果，有八個研究假說是成立的，一個假說不成立即研究結果顯示，MES的系統穩定對系統使用者滿意度無顯著影響。供應商協助、公司IT協助、流程整合、資料整合、資料容易取得、高階主管支持會正向相助影響使用者滿意度。使用者滿意度會進一步顯著影響採用意
圖。本研究最後可知，當使用者在使用製造執行系統過程中感受到技術、工作、組織三個觀點，可提高使用者和企業對系統的滿意度，進而會繼續使用該系統。因此建議使用MES系統的企業，可針對MES系統的服務品質、資訊品質、系統品質、任務科技配適度、高階主管支持方面設置相應的評估指標，藉此降低導入後影響使用意圖降低的風險。
客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例
為了解決ERP 軟體 PTT 的問題，作者林怡如 這樣論述：
網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。 電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶
對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。