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.
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
Короткий адрес: https://sciup.org/142231296
IDR: 142231296 | DOI: 10.17513/vaael.2000
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.
