ERP решения как фактор поддержки предпринимательских структур

Автор: Круглов Д.В., Озолина В.О., Дозмаров А.М.

Журнал: Вестник Алтайской академии экономики и права @vestnik-aael

Рубрика: Экономические науки

Статья в выпуске: 12-2, 2021 года.

Бесплатный доступ

По мере развития предпринимательских структур наблюдаются тенденции цифровизации предприятий посредством внедрения IT-инструментов и корпоративных информационных систем. ERP решения предназначены для автоматизации планирования ресурсов предпринимательских структур. Популярность данных систем растет очень быстро, но вместе с этим отсутствует четкий алгоритм внедрения в структуры малого и среднего бизнеса. ERP система с одной стороны позволяет оперативно собирать аналитические данные и автоматизировать бизнес-процессы, а с другой стороны характеризуется высокой стоимостью внедрения и сопровождения. Сам термин ERP появился в 60-х годах прошлого века. Он использовался для класса систем MRP предназначавшихся для планирования материалов на производстве, а позднее и ресурсов. Компания Gartner в начале 90-х годов искала возможность применить данные подходы и к другим отраслям. Именно в этих работах впервые появился термин ERP.

Еще

Риски внедрения erp, erp система в предпринимательстве, erp-систем по отраслям, темпы внедрения erp систем в России, автоматизация отдельных процессов, цифровизация предприятий, термин erp, цифровая экономика, предпринимательство в России, эффективные управленческие решения

Еще

Короткий адрес: https://sciup.org/142231296

IDR: 142231296   |   DOI: 10.17513/vaael.2000

Текст научной статьи ERP решения как фактор поддержки предпринимательских структур

CRM и ERP системы начали активно внедрять в предпринимательскую деятельность еще в 2017 году [1,2]. К сожалению, общий уровень внедрения систем отстает от стран с развитой рыночной экономикой. Зачастую создаваемые предпринимательские структуры не испытывают сложностей в планировании, управлении и автоматизации отдельных процессов. Изначально, по нашему мнению, достаточно иметь трудолюбивых работников и стандартный набор программ для офиса. В дальнейшем каждый отдел формирует свою собственную базу, которая становится недоступной и непонятной другим сотрудникам. В этой связи происходит резкое снижение эффективности такой деятельности предпринимательской структуры [3]. С укрупнением бизнеса возникает необходимость создания обобщенной системы данных для принятия эффективного управленческого решения [4]. В общем смысле CRM (customer relationship management) расшифровывается как система поддержки и взаимосвязи с клиентами. По сути это программный продукт, позволяющий анализировать массив данных о клиентах, собирать и обрабатывать информацию, а также планировать дела руководства организации. В то же время CRM – это концепция ведения предпринимательской деятельности, направленная на повышение конкурентных преимуществ и установление деловых отношений с клиентами [5].

Исследованием основ применения IT-технологий в предпринимательских структурах содержаться в работах Бочарова Е.П., Карминского А.М., Мишенина А.М. Научная новизна состоит в разработке теоретических и практических положений по управлению развитием предпринимательскими структурами на базе CRM и ERP систем. Целью исследования является повышение уровня конкурентоспособности предпринимательских структур за счет внедрения CRM и ERP систем. Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи:

  • •    Изучить теоретические аспекты влияния IT технологий на малый и средний бизнес в России;

  • •    Исследовать проблемы и перспективы процесса внедрения ERP и CRM систем на предприятиях малого и среднего бизнеса;

  • •    Определить основные направления развития цифровой поддержки предпринимательских структур.

Теоретическая и практическая значимость работы. Результаты проведенного исследования направлены на повышение эффективности функционирования предпринимательских структур в цифровой экономике. Внедрение результатов исследования позволит повысить конкурентоспособность малого и среднего бизнеса, за счет внедрения ERP и CRM систем.

Материалы и методы исследования

Методологическую базу исследования составили научные работы отечественных и зарубежных авторов по экономике предпринимательства, посвященные современным подходам к управлению и цифровизации отдельных процессов. Необходимо отметить, что вопросы внедрения ERP и CRM систем в предпринимательские структуры находятся не на должном уровне. Эти обстоятельства, определяют необходимость проведения научных исследований в данной области. При проведении были использованы методы обобщения научной литературы и периодических изданий, сравнений, аналогий, ситуационного, системного анализа, графического представления данных и т.д.

Результаты исследования и их обсуждение

Автоматизация рутинных процессов

С помощью современных CRM-систем в настоящее время также возможна автоматизация рутинных процессов предприятия. В качестве примера можно привести автоматизацию формирования документов на основе данных из CRM [12]. Также с помощью этого программного продукта можно стандартизировать работу сотрудников с клиентами. В том случае если CRM система отсутствует на предприятии, каждый работник самостоятельно ведет базу клиентов [11]. Она может находиться как на бумажном носителе, так и в обычном телефоне. Такие способы ведения базы клиентов не всегда эффективны. Проблема заключается в том, что если сам сотрудник эффективен, эффективна и его база. Если работник реально после обращения занесет в свою базу и не забудет ему перезвонить [6]. Внедрение CRM системы в предпринимательские структуры – сложный процесс, однако вложенные средства оправдывают ожидания.

Использование ERP-систем в странах ЕС и России

Для сравнения данных были выбраны государства, в которых превышал уровень внедрения ERP систем над российским (рисунок 1). Составлено авторами по материалам [7,13].

Необходимо подчеркнуть, что темпы внедрения ERP систем в России достаточно высокие по сравнению с другими странами. Однако, как показано на рисунке 1, Россия начала с очень низкой отметки 6% и поэтому отстала от стран ЕС и Великобритании [10]. Если рассматривать внедрение ERP систем в период принятия программы по цифровизации отечественной экономики, то с 2017 года Россия сделал рывок в данной сфере.

Рынок ERP-систем в период пандемии коронавируса

В первом полугодии 2020 года рост рынка ERP значительно снизился из-за коронавирусной инфекции, повлиявшей на мировой рынок в общем и на российский в частности. Эффектом от данного негативного фактора стало смещение акцентов в задачах компании на снижение затрат. В этой связи стало актуальным сокращение самих проектов с 531 с 2013 году, до 250 в 2019 году из-за высоких цен на программные продукты. Среди самых крупных поставщиков ERP систем для отечественного рынка (рисунок 2) можно выделить следующих: 1С – около 45% рынка, Microsoft – 14,5% рынка, Галактика – 12% рынка. Компания SAP, к сожалению, даже не вошла в тройку лидеров. Рисунок 2 составлен авторами по материалам [8,14].

Как видно на рисунке 2, в число наиболее популярных отечественных поставщиков входят 1С и Галактика, а среди зарубежных Microsoft и SAP. Если остановиться на использовании ERP-систем по отраслям, то по итогам 2020 года они больше всего востребованы в сфере производства (33,66%), затем информационные технологии (14,85%), финансовые услуги (13,86%) (рисунок 3).

На отечественном рынке ERP лидируют пять ключевых вендоров: SAP, Microsoft, 1С, Директум и Бизнес-автоматика. У каждой из перечисленных выше систем есть и преимущества, и недостатки.

Риски при внедрении ERP

При внедрении в предпринимательские структуры ERP решений риски несут как собственники предприятия, так и сотрудники [9]. В первую очередь риски связаны с финансовыми и организационными аспектами. Иногда случается, что детально проработанный проект внедрения не укладывается в установленные сроки и это влечет за собой финансовые затраты. Если срок окупаемости проекта превышает 4 года, то организации зачастую отказываются от него. Поддавшись влиянию длительности срока окупаемости, предприятия могут проиграть в конкурентной борьбе в среднесрочной перспективе. Риск появляется в том случае, если организация пытается осуществить внедрение ERP систем собственными силами. Исключить такой риск можно с помощью привлечения внешних консультантов.

Рис. 1. Использование ERP-систем на предприятиях России и ЕС (в % от общего числа предпринимательских структур 2015-2019 гг.)

Рис. 2. Поставщики ERP-систем на российском рынке в 2020 году

  •    Транспорт

  •    Образование

  •    Строительство

  •    Коммунальные службы

  •    Горно-добывающая промышленность

  •    Розничная торговля

  •    Здравоохранение

  •    НКО

  •    Оптовая торговля

  •    Профессиональные и финансовые службы

  •    Сельское хозяйство

Международная торговля

  •    Производство

Информационные технологии

Рис. 3. Распределение ERP решений по отраслям экономики в 2020 году

Теоретическая значимость работы заключается в следующем. На основе исследования процесса цифровизации малого и среднего бизнеса, расширено теоретическое представление об информационной поддержке бизнес процессов , что позволяет аргументировать влияния цифровых технологий на процессы управления предпринимательскими структурами. Научно-практическая значимость заключается в возможности применения результатов исследования предпринимательскими структурами в условиях цифровой экономики.

Заключение

Таким образом по результатам исследований можно сделать вывод о том, что ERP системам в предпринимательских структурах уделяется недолжное внимание. Каждая предпринимательская структура желает получить максимальную отдачу от своей работы. Однако без внедрения современных цифровых решений и инновационных тех- нологий рано или поздно можно потерпеть фиаско [15]. Цифровые технологии требуют новых компетенций от работников, и без них в будущем нет перспектив. Риски внедрения ERP систем существую, но если их вовремя идентифицировать, то вполне можно локализовать или избежать. В этой области накоплен большой отечественный и зарубежный опыт.

Список литературы ERP решения как фактор поддержки предпринимательских структур

  • Цифровая экономика: 2020: краткий статистический сборник. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/323871553 (дата обращения: 15.10.2021).
  • Цифровая экономика:2021: краткий статистический сборник. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/news/420475066.html (дата обращения: 15.10.2021).
  • Размочаев Н.С., Сафарли М.С. Автоматизация бизнеса: эффективность, умноженная на прибыль // Актуальные вопросы гуманитарных и общественных наук: сборник научных трудов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2019. С. 246-254.
  • Дубровина С.А., Дубровин А.Ю. Совершенствование бизнес-процессов с применением ERP и CRM систем. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23255731 (дата обращения: 15.10.2021).
  • Вылегжанина А.О. CRM-системы: учебное пособие. Москва, Берлин: Директ-Медиа, 2016. 99 с.
  • Стандартизация бизнес процессов компании – назначение и применение / под ред. В.В. Льва. [Электронный ресурс]. URL: https://bank-explorer.ru/optimizaciya-processov/standartizaciya-processov.html (дата обращения: 24.10.2021).
  • Евростат. [Электронный ресурс]. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/web/digital-economy-and-society/overview (дата обращения: 24.10.2021).
  • Тараканов Д. Обзор российского рынка ERP систем [Электронный ресурс]. URL: https://wiseadviceit.ru/o-kompanii/blog/articles/obzor-rossiiskogo-rynka-erp-sistem/ (дата обращения: 24.10.2021).
  • Jae K.K., Kyung S.P. Modeling a class of decision problems using artificial.
  • Cyman D., Gromova E., Juchnevicius E. Regulation of artificial intelligence in BRICS and the European union // Brics law journal. 2021. № 1 (8). C. 86–115.
  • Tumsa S. Application of artificial neural networks for detecting malicious embedded codes in word processing documents // International journal of wireless and microwave technologies. 2020. № 5 (10). C. 35–40.
  • Semenkina M. A self-configuring genetic algorithm for the automated design of semi-supervised artificial neural networks. // International journal on information technologies and security. 2018. № 2 (10). C. 111–118.
  • Rezaev A. V. Twelve theses on artificial intelligence and artificial sociality // Monitoring of public opinion: economic and social changes. 2021. № 1. C. 20–30.
  • Eremeev A. P., Kozhukhov A. A. Implementation of reinforcement learning tools for real-time intelligent decision support systems // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. 2017. № 7. C. 183–186.
  • Min L., Zhengkun Y. Image monitoring and recognition processing based on neural network // Научная визуализация. 2020. № 3 (12). C. 89–99.
Еще
Статья научная