Влияние ИИ на ERP

Предисловие

В статье в блоге под заголовком «Корпоративное бизнес-программное обеспечение и проблема запутанного хамелеона» Грег Литтл и Аарон Джаффе из компании Palantir утверждают, что, хотя определенный уровень стандартизации ERP-систем, несомненно, полезен, чрезмерная опора на подход «делать по правилам» может привести к упущенным возможностям, подавлению инноваций в продуктах и разочарованию клиентов.

Согласно прогнозам Palantir, традиционные ERP-системы быстро превращаются в обузу, поскольку их неустанное стремление к стандартизации посредством программного обеспечения может подавлять дифференциацию и инновации, даже несмотря на то, что революция в области искусственного интеллекта ставит эти качества на первое место. Потому что новый, стремительно развивающийся мир бизнеса, в который мы все сейчас вступаем, будет существенно отличаться от того, что происходит вокруг нас сегодня: более интеллектуальные цепочки поставок, сокращение сроков разработки продукции, неограниченный выбор для клиентов и кардинально иные организационные структуры, рабочие процессы, приоритеты и желаемые результаты.

Кроме того, у клиентов, будь то корпоративные клиенты или частные лица, будет больше выбора, возможностей и рычагов влияния, чем когда-либо прежде, — а это ставит во главу угла гибкость, адаптивность, скорость и инновации в бизнесе. Как говорится в блоге Palantir, почти все они в значительной степени несовместимы с традиционными ERP-системами, что приводит к крайне опасным несоответствиям между тем, чего хотят эти клиенты, и тем, что может предложить компания, использующая традиционные ERP-системы.

Ядро ERP-системы было спроектировано как стандартизированное, стабильное и надежное. Оно стало основой для финансов, управления персоналом, закупок и цепочки поставок — местом, где обеспечивались соответствие нормативным требованиям и подотчетность. ERP-система рассматривала каждый бизнес-процесс как нечто, что можно стандартизировать для каждой организации в рамках единой структуры. Если ядро ERP выходит из строя, то рушится все. Но где-то на этом пути защита этого ядра все чаще означала жертвование гораздо более важными вещами: идентичностью организации, ее дифференцированными процессами и способами, которыми она действительно создает ценность. Более глубокая проблема заключается в том, что традиционное корпоративное программное обеспечение было построено на жесткой логике, которая рассматривает каждую организацию как одинаковую. Традиционный подход ERP решал проблему стандартизации, но при этом подавлял уникальность. Именно в этой уникальности — будь то отличительная бизнес-модель, преимущество в цепочке поставок или реальность миссии — и заключается конкурентное преимущество. Уникальность — это не ошибка, которую программное обеспечение должно исправлять; это особенность, которая позволяет вам оставаться впереди.

Поскольку темпы изменений достигают беспрецедентных скоростей, этот важнейший баланс — где следует стандартизировать, а где выделяться заметными и уникальными способами — быстро станет решающим фактором в определении победителей и проигравших в зарождающейся экономике искусственного интеллекта.

Старая поговорка — бизнес должен адаптироваться к программному обеспечению — имела смысл, когда препятствиями были код, масштаб данных и инфраструктура. Жесткое программное обеспечение в сочетании с последовательной реализацией с помощью консультантов и системных интеграторов было залогом успешной цифровизации. Но мы больше не живем в этом мире. Сегодня надежность и адаптивность больше не конкурируют друг с другом; они могут сосуществовать — организации могут быстро и гибко развивать свои возможности, обеспечивая при этом стабильность.

Влияние ИИ на ERP

Вопрос не в том, повлияет ли ИИ на привычную парадигму ERP, а в том, насколько радикально и быстро произойдет этот сдвиг.

Генеративный искусственный интеллект и агентные системы быстро выходят за рамки автоматизации задач в системах планирования ресурсов предприятия (ERP) и начинают реструктуризацию корпоративных операций. Решения, изначально разработанные на основе ИИ и часто создаваемые в виде сетей автономных агентов, работают поверх традиционных корпоративных приложений, автоматизируя принятие решений и координируя процессы от начала до конца.

Компании, первыми внедрившие ERP-системы с поддержкой ИИ, уже получают конкурентное преимущество, сообщая об улучшении показателей EBIT на 5% и более; исследования McKinsey также показывают, что компании, успешно использующие ИИ и реализующие стратегии, ориентированные на рост, с большей вероятностью сообщают об улучшении прибыльности и увеличении доли рынка. В сфере внедрения ERP-систем наши исследования показывают, что агенты на основе искусственного интеллекта потенциально могут сократить трудозатраты на внедрение ERP-систем как минимум на 50% и уменьшить продолжительность программы вдвое. Повышение производительности больше не является линейным процессом и не пропорционально человеческим ресурсам.

Поставщикам ERP-систем, разработчикам инструментов, системным интеграторам, стартапам в области ИИ и клиентам следует задуматься о том, как развиваться, и рассмотреть пять потенциальных способов, с помощью которых ИИ может изменить ERP-системы, чтобы проложить путь к миру ERP, управляемому ИИ.

1. Искусственный интеллект изменит современную архитектуру ERP-систем

В радикальном подходе ERP в том виде, в котором она существует сейчас, перестаёт существовать. Агенты искусственного интеллекта воспроизводят возможности ERP, создавая и оптимизируя процессы на лету. Данные хранятся в микросервисах, а не в больших таблицах, а логика приложений становится товаром, разрабатываемым агентами. Это видение соответствует рыночному сценарию, известному как «SaaSpocalypse».

На другом конце спектра находятся те, кто утверждает о необходимости стабильной базовой инфраструктуры. Хотя агенты ИИ будут выполнять процессы ERP, фундаментальная архитектура ERP — включая ее данные, прикладные уровни и даже интерфейсную часть — остается критически важной для обеспечения надежности, возможности аудита, соответствия требованиям и удобства использования. Без этой базовой инфраструктуры организации рискуют столкнуться с хаотичной ситуацией, когда количество агентов и настроек будет расти, что подорвет масштабируемость.

В действительности, взаимодействие внутри предприятия будет смещаться от транзакций, осуществляемых через экраны, к агентам искусственного интеллекта, которые будут выступать посредниками, принимать решения и выполнять действия. В этом сценарии самые большие изменения коснутся видимости и центра управления ERP-системы. Логика приложений по-прежнему будет обеспечивать соблюдение бизнес-правил, структуры данных будут гарантировать согласованность, а системы учета будут обеспечивать возможность аудита, но пользователи не будут напрямую взаимодействовать с ними. ERP-система станет «безголовой», но эта новая архитектура не ограничивается лишь разделением бэкэнда и фронтенда. Она определяется несколькими характеристиками:

• Управление процессом создания ценности: измерение ценности становится ключевой архитектурной возможностью. Автономные решения требуют непрерывной оценки воздействия. Внедрение телеметрии и обратной связи позволяет организациям количественно оценивать ценность и определять, какие агенты и процессы масштабируются.
• Агентная операционная модель: архитектура и операционная модель становятся неразделимыми. Агентная операционная модель станет новым уровнем поверх системной основы, обеспечивающим выполнение рабочих процессов и принятие решений в различных областях и системах.
• Процессы, расширяющие возможности человека: роль конечных пользователей переосмысливается. Вместо выполнения транзакций конечные пользователи будут взаимодействовать с агентами для определения намерений, проверки результатов и вмешательства в случае возникновения исключений. В результате организациям потребуется меньше специалистов по транзакциям, но больше профессионалов, способных сочетать экспертные знания в бизнесе с навыками работы с ИИ, управлять производительностью агентов и постоянно совершенствовать логику принятия решений.
• Корпоративная бизнес-онтология: модели данных эволюционируют от статических схем к динамическим бизнес-онтологиям. Искусственный интеллект обеспечивает семантические слои, кодирующие бизнес-контекст как внутри, так и за пределами баз данных ERP. Операционная система на основе ИИ управляет этими онтологиями, позволяя агентам рассуждать в разных областях и преобразовывать намерения в согласованные действия.
• Чистые базовые приложения и основа данных: ядро ​​ERP-систем остается неизменным. И в будущем они будут оставаться ядром ERP-систем.

Пять уровней современной архитектуры планирования ресурсов предприятия (ERP)

В основании находятся чистое ядро ​​и база данных, которые выступают в качестве надежной системы учета и основы для транзакций.

Далее следует бизнес-онтология, обеспечивающая общий семантический слой для всех областей.

В середине находятся процессы, выполняемые людьми и агентами, где люди задают намерения, а ИИ их реализует.

Выше находится агентная операционная модель, в которой агенты ИИ координируют решения и рабочие процессы.

На самом верху, охватывая все уровни, находится управление созданием ценности, измеряющее и направляющее ценность в режиме реального времени.

Постановка целей, обратная связь и аналитические данные распространяются по всей системе.

Переход к такой архитектуре не произойдет в одночасье. Он требует четкого понимания того, где традиционные процессы ERP-систем как услуги (SaaS) и их пользовательские интерфейсы по-прежнему соответствуют своему назначению, а где подходы, основанные на искусственном интеллекте, уже способны создавать превосходную ценность. Этот гибридный подход не только позволяет организациям немедленно получить выгоду, но и поддерживает более чистое ядро ​​ERP-системы.

Хронология эволюции систем планирования ресурсов предприятия (ERP) от транзакционно-ориентированных систем учета к платформам принятия решений, основанным на искусственном интеллекте и управляемым агентами.

В 1960-х и 1970-х годах существовали системы управления запасами без реальной интеграции данных, а логика была изолирована по функциям.

В 1980-х годах появились системы планирования — такие как планирование материальных потребностей и планирование производственных ресурсов — наряду с первыми шагами в направлении интеграции.

В 1990-х и 2000-х годах интегрированные ERP были созданы как единый источник достоверной информации.

В 2010-х годах появились ERP в реальном времени и облачные ERP с чистым ядром и API, позволяющими создавать лучшие в своем классе экосистемы.

В 2020-х годах наблюдается движение к компонуемым ERP с расширением возможностей ИИ и API-ориентированными, модульными, компонуемыми архитектурами.

В будущем ожидается появление ERP, основанных на искусственном интеллекте и управляемых агентами; ERP-система останется основной системой учета, основанной на бизнес-процессах с использованием искусственного интеллекта, а взаимодействие с системой переместится на семантический уровень и уровень ИИ.

2. Компании продолжат инвестировать в модернизацию ERP-систем

Если агенты станут новым интерфейсом ERP-системы, смогут ли предприятия оставаться на «достаточно хорошей» устаревшей архитектуре и позволить агентам создавать более эффективные бизнес-процессы и аналитику на базе ERP?

Этот сценарий заманчив. Он позволил бы компаниям сэкономить сотни миллионов долларов на трансформации ERP-систем и высвободить ресурсы для сосредоточения инвестиций на наиболее прибыльных областях. Однако такое будущее маловероятно. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) служит предостережением. Внедренная поверх устаревших систем, RPA позволила компаниям быстро добиться результатов на периферии, но структурные проблемы, связанные с процессами и данными, остались в ядре. Агентный ИИ мощнее RPA, но может столкнуться с аналогичным ограничением, когда предприятиям потребуется масштабируемость, контроль и согласованность.

Агентный ИИ существенно расширяет возможности наложений, поскольку он может быстрее, чем более ранние инструменты автоматизации, выводить, генерировать и адаптировать бизнес-логику. Однако компании, вероятно, не захотят использовать отдельные решения, созданные ИИ, для процессов, которые в значительной степени являются стандартными, потенциально с отсутствием отслеживаемости, в отличие от проверяемой системы учета. Они также не захотят управлять критически важной инфраструктурой без поддержки поставщика. А разработчики ERP-систем, скорее всего, предпочтут создать «чистую» ERP-систему, изначально разработанную с использованием ИИ, чем использовать устаревшие ERP-системы в качестве основы и оптимизировать их для множества сценариев интеграции (например, несколько экземпляров ERP от разных поставщиков в одной компании).

На данный момент имеет смысл продолжать обдуманно инвестировать в модернизацию ERP-систем. Инвестиции в улучшенную базу данных всегда будут способствовать масштабированию ИИ в будущем. Но этот сценарий усиливает давление на поставщиков и интеграторов ERP-систем с целью резкого сокращения стоимости и продолжительности трансформаций ERP.

3. Внедрение ERP-систем будет в два раза быстрее и дешевле

Долгое время экономические аспекты масштабных модернизаций ERP-систем представляли собой сложную задачу. Согласно данным McKinsey о стоимости ERP-систем, большинство крупных предприятий тратят от 100 миллионов до 1 миллиарда долларов на миграцию своих ERP-систем. Основную часть составляют единовременные затраты на внедрение, обычно достигающие многократной величины по сравнению со стоимостью подписки. Стремясь сбалансировать затраты и ценность, клиенты ERP-систем выбирают один из двух путей миграции. В одном случае они используют миграцию ERP в качестве катализатора трансформации бизнеса, перестраивая бизнес-процессы и свою операционную модель, чтобы сосредоточиться на бизнес-ценности. По нашему опыту, период окупаемости часто составляет от четырех до пяти лет. В другом случае они решают осуществить перенос системы — если поставщики предлагают такой путь миграции — соглашаясь на более скромную первоначальную модернизацию за счет меньшей бизнес-ценности. Некоторые сочетают оба подхода.

Искусственный интеллект кардинально меняет экономику программ ERP, позволяя компаниям лучше выявлять и отслеживать возможности получения выгоды, одновременно сокращая стоимость и продолжительность программ как минимум в два раза.

Агентный ИИ может сократить ручной труд в программах планирования ресурсов предприятия тремя способами:

• агентное проектирование и разработка,
• агентное тестирование,
• подготовка к агентному обучению.

Каждому способу присущи:

• необходимые входные данные для фабрики ИИ,
• выходные данные агентного ИИ,
• способы вовлечения людей,
• воздействие ИИ.

Для агентного проектирования и разработки компания вводит существующие процессы, стандартные лучшие практики разработки программного обеспечения и бенчмарки. Агентный ИИ создает целевое состояние и автоматически настраивает систему за несколько дней, перестраивая рабочие процессы и внедряя логику ценности по умолчанию. Люди, тем временем, определяют направление работы ИИ, проверяют результаты и управляют изменениями. Этот процесс сокращает время проектирования и разработки с шести-девяти месяцев до двух-трех месяцев.

Для агентного тестирования компания вводит целевые процессы, документацию и пользовательский код. Затем агентный ИИ непрерывно генерирует, выполняет и проверяет тестовые примеры в масштабе и автоматически обнаруживает, диагностирует и устраняет проблемы. Люди контролируют качество и обрабатывают нестандартные ситуации, что приводит к сокращению трудозатрат примерно на 80%.

Для подготовки к обучению агентов компании вводят целевые процессы, оценки возможностей и конфигурацию системы, а в ответ получают обучение на основе ролей и автоматические внутрисистемные инструкции. Искусственный интеллект также постоянно улучшает контент на основе поведения пользователей, в то время как люди утверждают контент, созданный ИИ, и контролируют его внедрение. Этот процесс может сократить необходимые трудозатраты на 90%.

Первые экспериментальные исследования показывают, что системы искусственного интеллекта на основе агентов смогут с высокой точностью рекомендовать целевые процессы и проектные решения в течение нескольких дней. Эти рекомендации могут быть внедрены в ERP-системы посредством автоматической настройки, что снова обеспечит участие человека в обеспечении качества. Миграция данных, тестирование, документирование, обучение — все эти традиционно выполняемые вручную задачи будут в значительной степени автоматизированы с помощью агентов. В этой среде управление изменениями станет основным ограничивающим фактором в планах трансформации ERP-систем в будущем, поскольку пользователей ERP-систем по-прежнему необходимо вовлекать в этот процесс.

4. Поставщики ERP-систем могут восстановить контроль над экосистемой ERP

Поскольку ИИ берет на себя все больше задач, клиенты ERP-систем будут ожидать, что эффективность будет передана им. Эта тенденция уже наблюдается в сфере сопровождения приложений, где, согласно анализу McKinsey, ожидания клиентов относительно ежегодного повышения эффективности работы поставщиков примерно удвоились. В крупных ERP-программах предприятия находятся в затруднительном положении: конечно, они хотели бы сократить затраты за счет ИИ, но большинство воздерживаются от масштабных экспериментов из-за связанных с этим рисков и вероятного сопротивления изменениям. Большинство больше заинтересованы в проверенных решениях.

В результате системные интеграторы в основном по-прежнему применяют проверенную модель внедрения, выборочно дополняя ее сценариями использования ИИ, а не стремясь к радикальному пересмотру подхода. Однако появляющиеся стартапы, ориентированные на ИИ, предлагают возможности внедрения ERP-систем с использованием ИИ: сопоставление существующих процессов с целевыми моделями, чтение пользовательского кода и его сопоставление с новым стандартом ERP, а также создание в рамках проекта ERP офиса управления проектами с использованием ИИ, который фокусируется на улучшении функционирования инструментов ИИ. Некоторые из этих стартапов, вероятно, быстро масштабируются. Однако они сосредоточены на отдельных сценариях использования в цикле разработки ERP-системы, оставляя возможность для интеграции различных возможностей.

Поставщики ERP-систем находятся в наилучшем положении для того, чтобы заполнить этот пробел комплексными решениями. В предыдущих поколениях ERP-систем они в основном фокусировались на программном обеспечении и механизмах миграции, в то время как партнерская экосистема создавала инструменты миграции, подробные руководства и даже отраслевые шаблоны. Хотя это, безусловно, расширило охват ERP-решений среди клиентов по всему миру, это также привело к значительной разнице в качестве предоставления услуг. Только 25–35% крупных технологических программ достигают целевого показателя EBITDA и денежного потока, в то время как 65–80% превышают запланированный бюджет или сроки. Поставщики ERP-систем заинтересованы в более дешевой, быстрой и качественной доставке. Теперь у них есть возможность предложить клиентам и партнерам комплексное решение для развертывания и миграции, поддерживаемое искусственным интеллектом, что позволяет им восстановить контроль над качеством предоставляемых услуг.

В перспективе поставщики ERP-систем, вероятно, увеличат инвестиции в модернизацию своих подходов к внедрению и инструментов с использованием ИИ. Они могут приобретать и интегрировать наиболее перспективные стартапы, что позволит им контролировать агентский уровень над цепочками инструментов и сквозную интеграцию, сохраняя при этом партнерские отношения с избранными ведущими поставщиками инструментов. В долгосрочной перспективе наибольшую конкуренцию будут представлять поставщики агентских решений, которые стремятся работать на протяжении всего жизненного цикла трансформации и на платформах разных поставщиков.

5. В сфере ERP-систем подход к созданию ценности сместится от разработки собственных решений к их приобретению

Как только возможности искусственного интеллекта стали очевидны, предприятия начали гонку за внедрением сценариев использования. Они также столкнулись с проблемами, связанными с неопределенностью пилотных проектов, и ограничениями подхода, основанного на сценариях использования, по сравнению с трансформацией предметной области. Поставщики ERP-систем также стремились выйти на рынок со сценариями использования, но зачастую их масштабы были слишком малы, чтобы оказать измеримое влияние на прибыль. В результате клиенты ERP-систем продолжали создавать собственные решения, часто при поддержке поставщиков услуг и платформ, которые предоставляют свои собственные агентские или информационные платформы и модель проектирования с опережающим развертыванием.

Такой подход обеспечивает большую гибкость: компании могут выбрать любую задачу и применить к ней ИИ. Для дифференциации процессов — например, в коммерческой сфере — они могут получить конкурентное преимущество на рынке. Однако в масштабах ERP-систем, где целевой функцией большинства процессов является стандартизация, а не дифференциация, такой подход нежизнеспособен.

Задача поставщиков ERP-систем и их партнеров по решениям — значительно ускорить вывод на рынок комплексных решений на основе встроенного искусственного интеллекта. Для успешного выполнения этой задачи необходимо несколько предварительных условий:

• Применение подхода «с чистого листа». Вместо автоматизации отдельных этапов существующих сквозных процессов, поставщикам ERP-систем следует переосмыслить процессы и целые области с помощью агентного ИИ. Базовая структура данных и бизнес-логика могут быть в значительной степени повторно используемыми, но поток процессов полностью изменится. Например, многократные итерации согласования сверху вниз и снизу вверх в процессах планирования можно заменить механизмом ИИ, который предоставляет усовершенствованную версию планов, учитывающую исторические данные, стратегию компании и отраслевые показатели.
• Обеспечение четкой измеримости влияния на прибыль и убытки для клиентов. С помощью контроля за выполнением управленческих задач устанавливаются базовые показатели и целевые значения, а также отслеживается влияние операционных улучшений на прибыль и убытки.
• Внедрение решения на основе ИИ в полном объеме. Обеспечение простого развертывания ИИ и интегрированного пользовательского опыты, охватывающего как функции ИИ, так и традиционные функции.
• Обеспечение простоты коммерческой модели использования возможностей ИИ. Клиенты должны иметь возможность легко оценивать и отслеживать стоимость потребляемых ИИ-решений.
• Обеспечение возможности взаимодействия агентов в ERP-системе с агентами за пределами экосистемы ERP-системы конкретного поставщика. Такой открытый подход будет более привлекательным для клиентов, которые не захотят делать ставку на изолированные системы искусственного интеллекта.

Для поставщиков ERP-систем стратегически важно предоставлять решения, интегрированные с искусственным интеллектом. Работая вместе с клиентами и партнерами, они могут внедрять инновации в следующее поколение ERP-систем, усовершенствованных с помощью ИИ. Это позволит клиентам сосредоточить разработку решений на основе ИИ на тех бизнес-возможностях, где они действительно смогут выделиться.

Хотя масштабы изменений сложно предсказать, очевидно, что участникам экосистемы ERP необходимо переосмыслить свои модели предоставления услуг и решения, чтобы оставаться конкурентоспособными. Клиенты ERP, в свою очередь, должны быть в курсе последних тенденций, экспериментировать с новыми возможностями искусственного интеллекта и быть открытыми к переосмыслению устоявшихся подходов к ERP.

Идет гонка за совершенствованием возможностей искусственного интеллекта и расширением перспектив создания ценности — до тех пор, пока не произойдет следующее прорывное технологическое достижение.

Источник

Конец ERP в том виде, в каком мы его знаем? Пять способов, которыми ИИ меняет ERP-системы. 11 мая 2026 г. Статья. Бьёрнар Йенсен; Дарвин Дино; Флориан Бауэр; Джо Боден.

The end of ERP as we know it? Five ways AI is disrupting ERP. May 11, 2026 Article

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-technology/our-insights/the-end-of-erp-as-we-know-it-five-ways-ai-is-disrupting-erp

Перспективы российского рынка ERP плюс про ответственность в гибридном предприятии

Перспективы российского облачного рынка: гибридные архитектуры и конкуренция за качество

Ключевые мысли статьи (https://kodeks.ru/news/read/perspektivy-rossiiskogo-oblacnogo-rynka-gibridnye-arxitektury-i-konkurenciia-za-kacestvo) относительно ERP:

1. ERP — в авангарде критически важных облачных нагрузок

Предприятия, особенно в промышленности и крупном корпоративном сегменте, начали активно переносить в облачную инфраструктуру свои самые чувствительные системы. ERP-системы прямо названы в числе первых в этом списке.

«…предприятия активно переводят в облако критически важные системы — ERP, аналитические платформы, цифровые производственные сервисы. Такой подход требует от инфраструктуры высокой отказоустойчивости, зрелых механизмов информационной безопасности и управления».

2. Гибридная архитектура — безальтернативная модель для ERP

Ключевой вывод статьи о гибридных облаках имеет прямое отношение к ERP. Крупные компании не уходят в чистое публичное облако, а строят гибридные ландшафты, чтобы совместить требования безопасности, экономики и законодательства. Для ERP это означает, что наиболее критичные модули могут оставаться on-premise, а связанные с ними аналитические сервисы, песочницы или фронт-офисные блоки — выноситься в облако.

«Большинство крупных компаний не пойдут в чистый public cloud. Они строят и будут строить гибридные архитектуры — не из стратегических соображений, а из необходимости одновременно учитывать безопасность, экономику, производительность и соответствие законодательству».

3. Переход от «облака как хостинга» к готовым бизнес-сценариям

Для ERP-систем это означает, что заказчику всё чаще нужен не просто виртуальный сервер для 1С или SAP, а комплексное решение: среда для разработки доработок, резервная площадка для аварийного восстановления, аттестованный контур безопасности и т.д. Конкуренция за ERP-клиентов будет идти на уровне этих готовых сценариев, а не цены за vCPU.

«Выигрышную позицию займут поставщики, предлагающие готовый бизнес-сценарий: не просто виртуальные машины, а среду разработки, резервную площадку, защищённый контур, платформу для работы с данными…»

4. Приоритеты заказчика: контроль и возможность доработки (особенно важно для ERP)

В условиях импортозамещения и унаследованных сильно кастомизированных систем, для заказчиков ERP критична возможность глубокой доработки и контроля над системой. Статья подчеркивает, что российские облачные провайдеры и вендоры способны обеспечить более высокую скорость адаптации под локальные требования, чем глобальные гиганты. Для ERP, где каждая компания десятилетиями дописывает уникальную логику, это сильный аргумент в пользу локальных игроков.

«…для многих заказчиков приоритетом являются контроль, возможность доработки, сопровождение и практическая полезность… Локальная адаптация под локальные требования — сильная сторона российского рынка».

5. Инфраструктурный фундамент для ERP-революции

Статья напоминает, что развитие облачных ERP и загрузка их ИИ-инструментами упирается в физическую ёмкость ЦОДов. Перенос тяжелых ERP-систем требует значительных вычислительных ресурсов и энергомощностей, рост спроса на которые пока опережает предложение. Это сдерживающий фактор, который напрямую затрагивает темпы миграции ERP в облако.

«Спрос на облака и ИИ растёт намного быстрее, чем ёмкость ЦОДов. … Именно в инфраструктуру упирается развитие облачного рынка в России».

Резюме по ERP: Статья видит будущее ERP в облаке как неотъемлемую часть гибридной ИТ-инфраструктуры крупного бизнеса. Это уже не вопрос «переносить или нет», а задача выбора провайдера, который обеспечит не просто вычислительные мощности, а целостную, безопасную и адаптируемую платформу для работы критически важных систем предприятия. Ключевым полем конкуренции за ERP-ландшафты становится качество сервиса, экспертиза и способность закрывать сложные бизнес-сценарии «под ключ».

https://kodeks.ru/news/read/perspektivy-rossiiskogo-oblacnogo-rynka-gibridnye-arxitektury-i-konkurenciia-za-kacestvo

* * *

Кому принадлежит результат? Ответственность в гибридном предприятии

https://www.techtarget.com/searcherp/feature/Who-owns-the-outcome-Accountability-in-the-hybrid-enterprise

ERP-системы в статье показаны не как решение проблемы, а как часть парадокса: они одновременно и помогают отслеживать работу, и создают иллюзию контроля, не решая вопрос реальной ответственности.

1. ERP создаёт «галочную ответственность» (checkbox ownership)

ERP-системы отлично справляются с отслеживанием формальных состояний задач (начато, в работе, завершено). Но они жестко следуют предопределённым «счастливым путям» (happy paths). В реальности 70-80% процессов имеют отклонения, которые ERP не учитывает. В итоге сотрудник формально «поставил галочку» в ERP, но реальная логика решения осталась за бортом системы, не управляема и не видна.

2. ERP не фиксирует «соединительную ткань» работы

Главная проблема с точки зрения ERP: она является системой учёта (system of record), но фиксирует только то, что в неё явно внесли. Реальная работа, распределение ответственности и ключевые решения часто происходят вне ERP:

* Обсуждения в Slack / Teams
* Правки в Excel-файлах
* Электронные письма с уточнениями
* Заметки в блокнотах

В результате, когда происходит сбой, ERP покажет, кто закрыл наряд-заказ, но не покажет, кто принял ошибочное решение в чате. Человек становится «API» между несвязанными системами.

3. Связность ≠ подотчётность (Connectivity is not accountability)

Современные ERP развёрнуты в гибридной среде, охватывают подразделения, страны и облака. Они созданы для связывания рабочих процессов, но не для назначения владения результатом. Вы можете иметь единую ERP, но ответственность за исполнение будет размыта между отделами, временными зонами и системами. ERP фиксирует факт передачи данных, но не факт принятия решения.

4. Парадокс видимости в ERP

ERP создаёт иллюзию полной видимости: менеджер видит статусы, отчёты и дашборды. Однако эта видимость обманчива, потому что ERP показывает лишь то, что было залогировано, а не то, что человек реально сделал. Это порождает ложное чувство контроля у руководства.

5. Слабое место ERP — точки передачи (handoff points)

Статья прямо указывает: когда инцидент в системе CRM (например, жалоба клиента) требует действия в SAP (отгрузка, пересчёт), а владельца процесса чётко не назначено, ответственность исчезает. ERP не умеет управлять такими межсистемными стыками. В офисе эти стыки сглаживались «быстрым разговором у кулера»; в гибридной среде с ERP этого нет.

6. ERP подменяет собой менеджмент, но не заменяет владельца решения

ERP всё чаще берёт на себя функции, которые раньше выполняли менеджеры: принуждение к workflow, назначение задач (автоматически), создание аудиторского следа. Это полезно, но риск в том, что ERP начинает диктовать структуру ответственности, и люди следуют системе, а не логике бизнеса. В результате появляется «владелец задачи в ERP», но нет владельца решения (decision owner) — человека с реальными полномочиями сказать «да» или «нет».

Главный вывод для ERP-специалистов:

Внедрение ERP само по себе не решает проблему подотчётности в гибридном предприятии. Более того, ERP может маскировать отсутствие реальной ответственности за «галочками» в системе. Для реального исправления ситуации нужно не настраивать ERP дальше, а явно определять права принятия решений на стыках и дополнять ERP аудитом «невидимой» работы, которая происходит вне её.

Как регулировать доступ ИИ к ERP-системам и финансовым системам

Основная проблема

ИИ-агенты и копилоты получают беспрецедентный доступ к данным ERP и финансовых систем, действуя с «машинной скоростью». Традиционные модели контроля, рассчитанные на людей, не работают.

Отсутствие управления создает риски: непрозрачные потоки данных, скрытые нарушения разделения обязанностей (SoD) и появление «призрачных» машинных идентификаторов, которые не отслеживаются и живут дольше проектов или сотрудников.

Три пути проникновения ИИ в ERP

• Встроенные копилоты ERP (например, от SAP или Oracle). Риск: они часто наделяются избыточными правами, а их активность не отделяется в логах от действий человека.
• Внешние ИИ-агенты через API. Риск: используют долгоживущие ключи и общие служебные учетные записи, что не позволяет атрибутировать действия и соблюдать SoD.
• Теневой ИИ (Shadow AI). Риск: выгрузка данных в Excel или BI-инструменты с последующим использованием в неконтролируемых ИИ-сервисах, что обходит все официальные каналы мониторинга.

Общий корень проблемы

Все три сводятся к неуправляемым идентификациям (identity), имеющим мощный доступ к чувствительным финансовым данным. Неизвестно: какие именно идентификаторы существуют, к каким данным они обращаются и какие действия могут выполнять.

Три принципа правильного управления (что такое «хорошо»)

• ИИ-агенты как полноценные идентификаторы (first-class identities). У каждого должен быть владелец, бизнес-цель и профиль риска, а не общая техническая учетка.
• Доступ на основе политик, а не разовых заявок. Выдача прав должна проходить через стандартные рабочие процессы с проверкой SoD.
• Сквозные, готовые к аудиту треки. Возможность в любой момент показать, где живет ИИ, к чему имеет доступ, кто одобрил и когда проводился последний обзор.

Жизненный цикл ИИ (JML — Joiner, Mover, Leaver)

• Joiner (Присоединение). Новый ИИ-кейс проходит предсказуемый путь: сбор требований, назначение ответственного владельца и классификация риска, выдача доступа строго по политике.
• Mover (Изменение). Любое расширение прав (новые коды компаний, доступ к проводкам) автоматически запускает переоценку рисков и новые согласования, не позволяя правам накапливаться.
• Leaver (Увольнение). При завершении проекта или истечении срока контракта все учетные данные ИИ (ключи, токены, роли) должны автоматически отзываться, а доказательства активности — сохраняться для аудита.

Практические шаги: чек-лист из 10 пунктов (краткое резюме для руководителей CISO, CFO)

• Создать единый реестр всех ИИ-идентификаторов.
• Назначить каждому владельца и категорию риска.
• Встроить ИИ в стандартные процессы JML.
• Определить политики доступа и правила SoD для ИИ.
• Заменить общие служебные аккаунты на управляемые ИИ-идентичности.
• Требовать согласования доступа ИИ к чувствительным данным по политике.
• Включить ИИ в регулярные кампании по ресертификации доступов.
• Включить непрерывный мониторинг активности ИИ и аномалий.
• Автоматически отзывать доступ при завершении проектов.
• Регулярно отчитываться перед комитетами по аудиту о метриках доступа ИИ.

Ключевая мысль: Управление доступом ИИ к ERP должно рассматриваться не как техническая проблема безопасности, а как проблема управления идентификациями (identity governance). Решение — распространить дисциплину, применяемую к привилегированным пользователям, на мир нечеловеческих и ИИ-идентичностей.

Источник - телеграмм-канал Data secrets

ИИ и ERP

Перевод статьи (с некоторыми поправками):
"Преодоление значительного разрыва между агентами искусственного интеллекта и ERP-системами для раскрытия потенциала в масштабах предприятия". 9 января 2026 г. Бьёрнар Йенсен, Дарвин Дино, Майкл Эллисон, Тальха бин Асад.

Ресурсы, направленные на развитие ИИ, выделяются в ущерб обеспечению ERP-систем необходимыми для их процветания возможностями.

Инвестиции в ИИ достигают беспрецедентных масштабов. В заголовках новостей сообщается о колоссальных инвестициях в ИИ и смежные с ним компании. Такие темпы активности проявляются и на уровне бизнеса, поскольку компании перенаправляют бюджеты с ИТ-подразделений на ИИ. Наше последнее исследование показывает, что почти половина всех опрошенных ИТ-организаций планируют инвестировать в инициативы по созданию искусственного интеллекта, при этом уровень инвестиций в основные ИТ-возможности, такие как инфраструктура и архитектура, значительно снижается.

С одной стороны, этот сдвиг логичен, поскольку компании перенаправляют ресурсы на ИИ, чтобы воспользоваться невероятными возможностями, которые он открывает. Но с другой стороны, этот шаг создает «большой разрыв», в котором компании сосредотачиваются на ИИ в ущерб возможностям вспомогательных систем планирования ресурсов предприятия (ERP), многие из которых имеют решающее значение для внедрения ИИ.

Этот возникающий разрыв имеет негативные последствия. Эксперименты с ИИ (и, в частности, с искусственным интеллектом) привели к распространению вариантов использования и экспериментов, которые не поддерживаются базовыми сквозными процессами, данными, людьми и технологиями, позволяющими масштабировать эти варианты. Цифры это подтверждают: только около 40% компаний сообщают о каком-либо влиянии своих инициатив в области ИИ на прибыль до вычета процентов и налогов на уровне предприятия.

На фоне продолжающегося ажиотажа вокруг агентов ИИ, приложения ERP часто рассматриваются как второстепенные и считаются громоздкой устаревшей технологией. Такое отношение к ERP как к «нелюбимому пасынку» опасно недооценивает его важность в дискуссии об ИИ. Сценарии использования ИИ не только зависят от данных и многих приложений, размещенных в системах ERP, но и сквозной характер преобразования рабочих процессов, который определяет большую часть потенциальной ценности агентов ИИ, требует продуманной интеграции с экосистемой возможностей ERP.

Перечислим различные бизнес-области и их роль в системе планирования ресурсов предприятия (ERP). К основным системам относятся: 

• финансы и бухгалтерский учет, 
• цепочка поставок и логистика, 
• операционная деятельность, 
• обслуживание и поддержка клиентов, 
• развитие бизнеса, 
• закупки и снабжение, 
• управление персоналом, 
• управление проектами, 
• управление качеством, 
• обучение и развитие,
• охрана труда, техника безопасности,
• охрана окружающей среды. 

К основным системам относятся: 

• ИТ, 
• управление продуктами и НИОКР, 
• продажи, 
• маркетинг, 
• юридические вопросы и соответствие нормативным требованиям, 
• данные и аналитика, 
• бизнес-аналитика, 
• отношения с инвесторами, 
• корпоративная стратегия и планирование, 
• управление рисками и внутренний аудит, 
• устойчивое развитие и экологическое, социальное и управленческое управление,
• управление изменениями и организационное развитие, 
• инновации и цифровая трансформация, 
• корпоративные коммуникации и PR, 
• корпоративная социальная ответственность.

Ценность ERP как ключевого инструмента масштабирования агентов особенно проявляется в крупномасштабных транзакциях, в которых логика рабочих процессов четко определена. Агенты на основе ИИ становятся расширением ERP, особенно в случаях с «длинным хвостом» и в исключительных случаях, когда требуется значительный ручной труд.

Это не означает, что системы ERP могут развиваться традиционным, привычным путем. Хотя маловероятно, что агенты ИИ заменят ERP в ближайшей или среднесрочной перспективе из-за сложности системы, компаниям следует учитывать не только то, как агенты ИИ изменят работу ERP, но и то, как они обеспечат мощные возможности для развития и модернизации самой ERP.

По прогнозам, ИИ окажет глобальное экономическое воздействие в размере от 17 до 26 триллионов долларов. Большинство генеральных директоров и руководителей признают этот потенциальный потенциал — около 80% компаний сообщают об использовании искусственного интеллекта как минимум в одной из своих функций. Наше последнее глобальное исследование в области ИИ показывает, что около 40% организаций сообщают об увеличении прибыли до вычета процентов и налогов (EBIT) за счет ИИ, хотя большинство приписывают это увеличение менее чем на 5%. Те, кто добился увеличения EBIT на 5% и более за счет ИИ, сообщают о стремлении к перепроектированию рабочих процессов, более быстрому масштабированию и более агрессивным инвестициям в трансформационный ИИ. Потенциал искусственного интеллекта огромен, но большинству компаний сложно преобразовать его в ощутимые бизнес-результаты.

Бизнес-домены объединяют людей, процессы и данные в потоках, определяющих фактическое функционирование компании. Эти домены не могут функционировать или трансформироваться без ERP-системы, которая определяет, как ценность перемещается внутри бизнеса: она структурирует данные, устанавливает правила и организует рабочие процессы, обеспечивающие повседневную деятельность.

Многие руководители сосредотачиваются только на техническом долге ERP-системы, забывая о ее «ценности» — глубоких знаниях процессов, чистых структурах данных и встроенной бизнес-логике, которые представляют собой операционную ДНК компании. Именно эти возможности являются топливом для искусственного интеллекта в бизнесе.

Роль ERP-систем в обеспечении трансформации с помощью ИИ будет варьироваться в зависимости от компании и ее стратегии, что вполне ожидаемо. Успешные примеры в целом следуют одному и тому же сценарию.

Уточнение на уровне рабочего процесса.

Определите наиболее важные проблемы в той или иной сфере бизнеса и свяжите их с четкими, измеримыми результатами, такими как маржа, затраты, уровень обслуживания или оборотный капитал. Для реализации этих возможностей ИИ необходимо детально проработать весь рабочий процесс, а не отдельные сценарии использования или инструменты. Для каждого приоритетного рабочего процесса ИИ (например, динамическое распределение запасов, интеллектуальное снабжение или планирование производства с помощью ИИ) необходимо отталкиваться от решения, которое должен принять ИИ, и перечислить конкретные элементы ERP-системы, от которых он зависит: какие основные данные (материалы, заводы, клиенты, поставщики), какие транзакции (заказы, поставки, заказы на закупку, производственные заказы), какие события (изменения запасов, задержки, подтверждения) и какие правила конфигурации или бизнес-правила (сроки выполнения, размеры партий, лимиты утверждения).

Наиболее эффективный способ сделать это — объединить экспертов в предметной области, функциональных экспертов ERP-систем и специалистов по ИИ на коротких, структурированных рабочих сессиях. Эти сессии носят практический и конкретный характер; команда шаг за шагом «проходит» целевой рабочий процесс ИИ и четко отмечает, какие таблицы, поля и процессы ERP должны быть точными, доступными и открытыми для ИИ, чтобы работать и масштабироваться.

Уточнение терминологии для обеспечения точности.

Единая онтология (по сути, общая карта того, как ваш бизнес определяет технологии), основанная на ERP-системе, имеет важное значение, поскольку она предоставляет ИИ единый согласованный набор определений данных, логики процессов и бизнес-правил для работы. Это гарантирует точность решений ИИ, их соответствие бизнес-процессам и масштабируемость в масштабах всего предприятия. Вместо создания каждого компонента этой онтологии с нуля, предприятия могут использовать существующие, хорошо определенные продукты данных ERP с пользовательскими расширениями, которые могут ускорить разработку онтологии (например, платформа SAP Business Data Cloud). Сосредоточение внимания на онтологии также подразумевает меньшее внимание к традиционным хранилищам данных ERP и репликации данных, что является одним из способов, с помощью которого ИИ будет способствовать эволюции ERP-систем.

Внедрение возможности агентного управления в рабочие процессы.

Внедрение ИИ непосредственно в этапы выполнения работы — утверждения, планирование, рекомендации, прогнозирование и обработка исключений — имеет решающее значение для его использования. Это также помогает агентам ИИ работать быстрее, умнее и надежнее, поскольку ИИ применяется именно там, где принимаются решения и выполняется работа, а не является отдельным инструментом.

Современные ERP-платформы упрощают этот процесс: например, SAP предоставляет готовых агентов на основе ИИ, которые могут интегрироваться в кросс-функциональные «группы агентов». Благодаря интеграции ИИ и ERP, ваши рабочие процессы с участием агентов основываются на передовых методах обработки процессов и данных, эффективно обеспечивая целостность процессов и данных, одновременно раскрывая потенциал агентов. В то же время, интеграция ИИ представляет собой отход от традиционного подхода к ERP-решениям типа «программное обеспечение как услуга» (SaaS).

В архитектуре необходимо найти баланс между гибкостью и стабильностью.

Цель состоит в том, чтобы сбалансировать гибкость и стабильность. Используйте открытые компоненты там, где необходима настройка или инновации, и используйте свои ERP-системы и облачные платформы там, где масштабируемость, надежность и безопасность имеют первостепенное значение. Продуманная архитектура предотвращает фрагментацию, одну из наиболее распространенных причин замедления работы программ искусственного интеллекта.

Для подключения ERP-систем к рабочим процессам с поддержкой ИИ необходимо сначала убедиться, что ИИ может получить доступ к нужным данным и процессам в нужный момент. Это означает предоставление доступа к чистым, структурированным данным ERP — таким как заказы, запасы, информация о поставщиках или производственные графики — через стандартные сервисы данных или API. Это также означает предоставление ИИ контролируемого способа передачи решений обратно в ERP с использованием существующих интерфейсов действий или триггеров рабочих процессов. Таким образом, когда ИИ рекомендует изменение, он может напрямую и безопасно обновлять операционную систему.

Важно объединить все этапы процесса в единый рабочий процесс, связывающий события ERP, логику ИИ и бизнес-действия. Уровень оркестровки упорядочивает поток — получение данных из ERP, отправка их в ИИ, получение рекомендаций и запись результата обратно в ERP, — а триггеры событий из ERP гарантируют, что ИИ запускается только тогда, когда происходит что-то значимое, например, изменение запасов или задержка со стороны поставщика. Вместе это создает плавный и отзывчивый рабочий процесс, в котором ERP и ИИ работают как единая система, а интеллект применяется именно там, где происходит работа.

Ключевым моментом является решение о том, нужна ли вам отдельная платформа данных или вы можете использовать существующую. Многие ERP-системы и облачные платформы теперь предлагают встроенные сервисы данных и интеграционные платформы, что может упростить интеграцию с крупными облачными провайдерами и часто снизить затраты и сложность.

Измерение и усовершенствование системы.

Организациям необходим способ непрерывного измерения и совершенствования системы. Рассмотрите возможность создания «центра управления эффективностью» — небольшой команды и системы мониторинга, которая будет постоянно отслеживать производительность рабочих процессов с использованием ИИ, связывать показатели процессов с бизнес-ценностью и быстро выявлять области, требующие доработки или исправления, чтобы эффект от внедрения постоянно нарастал, а не ослабевал.

Многие платформы для анализа бизнес-процессов и ERP-систем предлагают каталоги показателей операционной эффективности, которые помогают сопоставить их с более высокими уровнями ценности. Они могут служить отправной точкой для построения системы отслеживания ценности, если организации адаптируют их к конкретным показателям и результатам, которые для них важны (например, SAP Signavio или Celonis). Такой подход позволяет организациям поддерживать темп в быстро меняющейся среде, начиная с обоснования ценности и закрепляя инициативы в области ИИ в бизнес-логике и измеримых результатах, а не в изолированных экспериментальных проектах.

Ключевые моменты для дальнейших действий

Целенаправленная модернизация ERP-системы для поддержки преобразований с использованием искусственного интеллекта — сложный процесс, и поэтому руководителям следует предпринять следующие шаги:

Сделайте ERP-систему ключевым элементом обсуждения вопросов, связанных с ИИ. Если управление ERP-системой для трансформации в сфере ИИ будет делегировано ИТ-отделу и забыто, это создаст проблемы. CIO и CTO должны поднять ERP-систему с уровня бэк-офиса до стратегического инструмента. Ключевым элементом в этом является четкая привязка всех инициатив по внедрению ERP-систем не только к инициативам в области ИИ, но и к потенциальной выгоде для бизнеса. Этот момент имеет решающее значение для изменения мышления, согласно которому ERP-системы являются «устаревшими бэк-офисными системами», и превращения их в важные инструменты успешной трансформации в сфере ИИ. Убедитесь, что ERP-система является частью содержательных стратегических, плановых и исполнительных дискуссий.

Разработайте стратегию управления рисками уже сейчас. Для управления рисками в процессе трансформации с использованием агентного ИИ в рамках ERP-систем организациям необходимо учитывать как традиционные риски системной интеграции, так и новые специфические проблемы ИИ (например, автономное принятие решений, чувствительность к качеству данных и дрейф модели). Наиболее важными мерами по смягчению рисков являются установление жесткого контроля за участием человека в принятии важных решений — определите, кто эти люди и какими будут эти важные решения. Уделите достаточно времени внедрению надежных средств контроля данных и ведению журналов, отслеживающих каждое действие, инициированное ИИ в среде ERP. Учитывая непредсказуемость агентных решений в обозримом будущем, важно обеспечить надлежащие ресурсы для тестирования.

Четко определите экономику изменений на единицу продукции. Четко определите экономику изменений на единицу продукции и тщательно отслеживайте их влияние на прибыль и убытки. В условиях растущего давления на маржу и производительность инвестиции в ИИ должны демонстрировать прямое, отслеживаемое влияние на прибыль и убытки. Убедитесь, что элементы ERP-системы имеют конкретные ключевые показатели эффективности (KPI), которые связаны с измеримым результатом. Обязательно учтите более высокие затраты на управление изменениями, связанные с программами ИИ, чем обычно включаются в обоснование целесообразности внедрения ERP-системы. Как правило, наш опыт показывает, что на каждый доллар, затраченный на разработку модели, необходимо потратить 3 доллара на управление изменениями.

Для раскрытия полного потенциала ИИ необходимо рассматривать ERP-системы не как устаревший багаж, а как ключевой фактор, обеспечивающий масштабируемость, безопасность и ценность интеллектуальных решений. Компании, которые преодолеют разрыв между амбициями в отношении ИИ и готовностью к внедрению ERP-систем, быстрее всего перейдут от экспериментов к реальному, обоснованному влиянию на прибыль. Те, кто этого не сделает, будут и дальше наблюдать, как потенциал ИИ превосходит его эффективность.

Источник

https://email.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-technology/our-insights/bridging-the-great-ai-agent-and-erp-divide-to-unlock-value-at-scale

Влиятельные ERP - 2024 год

Этот список из 10 самых мощных поставщиков ERP учитывает, что для большинства предприятий выбор поставщика проходит по двум основным осям: размер организации и требуемые конкретные модули ERP. Некоторые поставщики ERP ориентированы на рынок малого и среднего бизнеса; другие созданы для удовлетворения потребностей крупнейших глобальных предприятий. Некоторые поставщики сосредоточены на бухгалтерских, финансовых и кадровых аспектах ERP (Workday, Sage); другие предназначены для отраслей, ориентированных на продукт, таких как производство (Epicor, IFS).

С точки зрения доли рынка существует четкое разграничение между Большой тройкой — SAP, Oracle, Microsoft — и всеми остальными. Большая тройка стремится предложить самые широкие наборы предложений ERP, в то время как более мелкие конкуренты пытаются выделиться за счет глубокого понимания бизнес-процессов для конкретных вертикальных отраслей.

1. SAP: Реструктуризация для внедрения ИИ

Почему они здесь: SAP — это лидер с огромной долей рынка с огромной установленной базой крупных корпоративных клиентов. Благодаря большим скидкам и другим стимулам SAP успешно переводит клиентов со своей жесткой локальной платформы ERP на S/4 HANA Cloud , полностью управляемое решение SaaS с модулями, которые охватывают все базы ERP.

Сильные шаги: не останавливаясь на достигнутом, SAP объявила о программе общекорпоративной трансформации и реструктуризации, направленной на стратегические направления роста, в частности, на сферу искусственного интеллекта.

В цифрах: 8000 - количество должностей, которые затронет реструктуризация. SAP заявляет, что достигнет этого числа за счет программ добровольного отпуска и внутренней переподготовки.

Перспективы: 22 апреля SAP объявила, что выручка за первый квартал выросла на 24%, что обусловлено ростом выручки от Cloud ERP Suite на 32%. Прибыль выросла на 27%.

2. Microsoft: Мощная интеграция функций genAI

Почему они здесь: Gartner помещает Microsoft в категорию визионеров в своем последнем Magic Quadrant для ERP-систем для организаций, ориентированных на обслуживание. Dynamics 365 — это в первую очередь SaaS-решение, размещенное как управляемая услуга. Преимущество Microsoft в том, что она интегрировала свои возможности ERP с остальной частью экосистемы Microsoft, включая облако Azure и такие приложения, как Power BI, Power Apps и Dataverse. Кроме того, Dynamics 365 — это и ERP, и CRM, что создает интеграции между продажами, маркетингом и обслуживанием клиентов.

Сильные шаги: 12 апреля Microsoft объявила о первом повышении цен на Dynamics 365 за пять лет.

В цифрах: 17%: ежемесячное увеличение цены на одного пользователя для модулей Dynamics 365 для таких функций ERP, как управление цепочками поставок и финансы.

Перспективы: Microsoft Dynamics 365 имеет много преимуществ; его можно развернуть как локально, так и в облаке, у него есть мобильное приложение и мощная интеграция с остальным пакетом Microsoft для повышения производительности, который довольно распространен на предприятиях. Благодаря своим тесным отношениям с OpenAI, Microsoft стала одним из первых, кто внедрил технологию genAI. Microsoft Copilot AI внедряется во все, от поисковой системы Bing до Office 365 и приложений Dynamics 365 CRM и ERP. Это дает клиентам возможность использовать мощь genAI во всех бизнес-процессах предприятия.

3. Oracle: двухголовый монстр ERP

Почему они здесь: Двойной удар Oracle — Oracle Fusion Cloud ERP для крупнейших предприятий и Oracle NetSuite для небольших компаний — дает компании уникальную позицию на рынке. Gartner помещает Oracle Fusion Cloud ERP в категорию «Лидер» за ее модульные и настраиваемые предложения ERP, которые могут работать в центрах обработки данных Oracle, в облаке Oracle или на объектах клиентов.

Сильные шаги: приобретение Cerner в 2022 году значительно расширило возможности Oracle по поставке программного обеспечения ERP на рынок здравоохранения.

В цифрах: в своем последнем отчете о прибылях и убытках (11 марта) компания Oracle сообщила, что выручка Fusion Cloud в третьем квартале достигла 800 млн долларов США, увеличившись на 18%, в то время как выручка NetSuite также составила 800 млн долларов США, увеличившись на 21%.

Перспективы: В то время как некоторые поставщики ERP имеют мощную линейку ERP-модулей, ориентированных на услуги (бухгалтерский учет, финансы, HR), а другие специализируются на ERP, ориентированных на продукты (закупки, логистика, цепочка поставок), Oracle является лидером в обеих категориях, предлагая полный набор возможностей. Oracle также стремительно прыгнула в ИИ , предоставляя отраслевые возможности ИИ. И она охватывает все размеры рынка, от Fusion Cloud до NetSuite.

4. Infor: отраслевые решения

Почему они здесь: Infor не боится конкурировать с ведущими игроками за самые крупные счета. Отличительной чертой Infor являются ее отраслевые ERP-решения , которые сочетают в себе технологии с бесценными знаниями о том, как работают бизнес-процессы в различных отраслях: от здравоохранения до аэрокосмической промышленности.

Сильные шаги: 9 апреля компания Infor объявила о запуске Infor GenAI и ESG Reporting, которые помогут организациям использовать возможности ИИ для повышения производительности и отчетности по устойчивому развитию.

В цифрах: более 60 000 организаций в 175 странах используют Infor ERP.

Перспективы : последний отчет IDC MarketScape относит Infor к категории лидеров. IDC сообщает: «Облачные ERP-решения Infor предоставляют отраслевые возможности без обширных настроек или интеграций, объединяя облачную платформу Infor, созданную на основе Amazon Web Services (AWS), и инновационные сервисы Infor OS».

5. Workday: Управление человеческим капиталом

Почему они здесь: Workday — лидер в магическом квадранте Gartner для ERP-решений, ориентированных на сервисы, с фокусом на HR (Workday Human Capital Management) и финансовом управлении (Workday Accounting Center). Workday Enterprise Management Cloud нацелен на организации верхнего среднего бизнеса, крупные и глобальные организации, но также имеет много клиентов с годовым доходом менее 150 миллионов долларов, говорит Gartner.

Сильные шаги: в феврале Workday объявила о приобретении HiredScore, ведущего поставщика программного обеспечения для управления талантами на базе искусственного интеллекта.

В цифрах: общий доход за 2024 финансовый год составил 7,3 млрд долларов, что на 17% больше, чем в 2023 финансовом году.

Перспективы: Workday пополнился новыми сотрудниками в угловом офисе. Карл Эшенбах, бывший руководитель VMware, стал содиректором в 2022 году и занял пост единоличного генерального директора 1 февраля. Под его руководством за последние пару лет Workday ускорила внедрение инноваций, анонсировав ряд продуктов, и укрепила свою партнерскую экосистему.

6. Epicor Software: фокус на «когнитивном ERP»

Почему они здесь: Epicor Industry ERP Cloud предоставляет отраслевые пакеты: Kinetic для производителей ; Prophet 21 для дистрибьюторов; Eagle и Propello для розничных торговцев. Большинство клиентов Epicor — это компании среднего размера в автомобильной, строительной, дистрибьюторской, производственной и розничной вертикалях. Дорожная карта Epicor фокусируется на данных и аналитике цепочки поставок с поддержкой ИИ, включая использование возможностей genAI и устойчивого развития.

Сильные шаги: 9 апреля компания объявила, что ее годовой регулярный доход превысил 1 млрд долларов.

В цифрах: в 2023 финансовом году компания Epicor сообщила о росте выручки от облачных SaaS-решений на 42% по сравнению с предыдущим годом.

Перспективы: Epicor может похвастаться компонуемой платформой, которая использует Microsoft Azure для инфраструктурных услуг, включающих интеграцию, разработку с малым и полным кодом, возможности AI/ML и аналитику. Epicor переосмысливает, как программное обеспечение ERP может обслуживать основные отрасли с помощью силы искусственного интеллекта, в том, что она называет когнитивным ERP.

7. IFS: Производственные инновации

Почему они здесь: IFS Cloud — это мощная система ERP, ориентированная на производство, аэрокосмическую, оборонную, строительную, инженерную, энергетическую, коммунальную, пищевую и химическую промышленность. Клиенты в основном среднего бизнеса, но IFS также конкурирует за бизнес с крупнейшими предприятиями. IFS, указанная как визионер в Magic Quadrant Gartner для ERP, ориентированных на продукт, вкладывает значительные средства в функции, ориентированные на производство, такие как цифровой двойник, возможности интеллектуального завода и интеграции цехов для планирования и выполнения в реальном времени.

Сильные шаги: 9 января IFS назначила Марка Моффата, который был директором по работе с клиентами, новым генеральным директором. Моффат сменил Даррена Руса, который был назначен председателем совета директоров компании.

В цифрах: Согласно результатам, объявленным 25 апреля, в первом квартале 2024 года регулярная выручка выросла на 26% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Перспективы: IFS успешно переместила свою клиентскую базу в облако и готова к резкому росту, основанному на способности компании предоставлять решения, ориентированные на конкретные варианты использования, такие как цепочка поставок или подключенные работники.

8. Sage: Бухгалтерский учет и финансы для малого и среднего бизнеса

Почему они здесь: Sage — лидер в области систем ERP, ориентированных на бухгалтерский учет, финансы, кадры и расчет заработной платы для малого и среднего бизнеса с двумя линейками продуктов: Sage Intacct и Sage X3. ERP Sage — это облачная система, и компания предлагает услуги, помогающие организациям переносить свои приложения в облако.

Сильные шаги: на своей ежегодной конференции Sage Transform 2024 компания представила Sage Copilot — помощника по повышению производительности на базе искусственного интеллекта, а также усовершенствования продукта Sage Intacct.

В цифрах: Sage Group PLC сообщила о 10%-ном росте выручки за последний квартал, включая 13%-ный рост в Северной Америке.

Перспективы: Sage продолжает расширять свой продуктовый портфель, выходя на новые вертикальные рынки, такие как строительство и недвижимость. У нее также, по-видимому, бесконечный запас потенциальных новых клиентов — малых и средних предприятий, которые осознают необходимость оцифровки ручных процессов и используют преимущества автоматизации и возможностей ИИ для улучшения основных бизнес-процессов.

9. Acumatica: модульный подход к облачному ERP

Почему они здесь: Acumatica — лидер на рынке СМБ с отраслевыми модулями для производства, строительства, дистрибуции, розничной торговли и общего бизнеса. Acumatica — это исключительно облачное решение, и его преимущество заключается в модульной природе архитектуры, которая позволяет клиенту выбирать только необходимые ему возможности.

Сильные шаги: Acumatica объявила ранее в этом году, что добавляет профессиональные функции услуг в свою облачную платформу ERP. Professional Services Edition включает новые функции, направленные на обслуживание клиентов и управление жизненным циклом клиентов.

В цифрах: Быстрорастущая компания Acumatica заявляет, что теперь у нее более 10 000 клиентов.

Перспективы: Директор по продуктам Али Джани говорит, что Professional Services Edition будет ценным, поскольку отрасли смешиваются, а компании берут на себя новые процессы и функции. Он добавляет, что ИИ и связанные с ним технологии, такие как аналитика, станут неотъемлемой частью корпоративных приложений в будущем.

10. QAD: Инновации в производстве и цепочке поставок

Почему они здесь: QAD ​​— визионер в магическом квадранте Gartner за свой набор продуктов Adaptive ERP, который предоставляет административные и операционные возможности ERP на одной платформе. QAD в первую очередь нацелена на шесть производственных секторов: автомобилестроение, потребительские товары, продукты питания и напитки, высокие технологии, промышленность и науки о жизни.

Сильные шаги: QAD ​​приобрела программное обеспечение Redzone для управления персоналом, которое объединяет сотрудников на фабрике.

В цифрах: $1 млрд: предполагаемая сумма, которую QAD заплатила за Redzone.

Перспективы: Генеральный директор QAD Антон Чилтон говорит: «С приходом Redzone у QAD теперь есть комплексное решение для производителей, позволяющее им в полной мере реализовать потенциал адаптивного предприятия — от цеха до верхнего этажа и от поставщика до конечного потребителя». Недавно QAD объявила о запуске своей платформы промышленной трансформации — инициативы, направленной на оптимизацию людей, процессов и систем в сценариях производства и цепочки поставок.

Источник

10 самых влиятельных поставщиков ERP-систем на сегодняшний день. Нил Вайнберг

https://www.cio.com/article/304902/10-most-powerful-erp-vendors-today.html
10 most powerful ERP vendors today by Neal Weinberg. May 23, 2024.

18 известных катастроф, провалов и разочарований в ERP

1. Городской совет Бирмингема провалился с планированием

Городской совет Бирмингема в Великобритании в 2022 году запустил проект по замене SAP ERP на Oracle с целью оптимизации платежей и кадровых процессов. Но ряд ошибок, включая недостаточный надзор за проектом и смещение запросов на проектирование, увеличили стоимость проекта и привели к тому, что критически важная функциональность вряд ли будет готова к 2026 году.

Первоначальная стоимость проекта оценивалась примерно в 39 миллионов фунтов стерлингов (53 миллиона долларов США по текущему обменному курсу), но в 67-страничном отчете Grant Thornton , опубликованном в феврале 2025 года, дополнительные расходы оцениваются в диапазоне 90 миллионов фунтов стерлингов (123 миллиона долларов США).

«В результате неудачной реализации Совет уже более двух лет не имеет адекватной системы финансового управления и системы получения наличных денег», — говорится в отчете аудита Grant Thornton.

В ходе тщательного аудита был выявлен ряд проблем, связанных с проектом, включая ненадлежащее управление проектом, неудачный выбор дизайна, меняющиеся требования к функциональности, а также нехватку внутренних экспертов и высокую текучесть кадров.

Аудит добавляет, что руководители проекта не смогли своевременно сообщить о проблемах. В повсеместной культуре, окружающей проект, «плохие новости не приветствовались».

В ходе аудита было установлено, что внутренняя отчетность о статусе проекта неизменно представляла оптимистичный взгляд, скрывая серьезные риски и проблемы во вспомогательных материалах, где они с меньшей вероятностью привлекли бы внимание.

2. Mission Produce: это авокадо самоуничтожится через пять дней.

Mission Produce упаковывает, доводит до созревания и распространяет авокадо по всему миру и гордится своей способностью поставлять только что созревшие авокадо круглый год. В ноябре 2021 года компания переключилась на новую систему ERP, призванную поддерживать международный рост с улучшенной операционной прозрачностью и возможностями финансовой отчетности.

Затем все пошло наперекосяк, и внезапно Mission больше не знала наверняка, сколько авокадо у нее есть в наличии, и насколько они спелые, и многие из них оказались непригодными для продажи. Ей пришлось закупать фрукты у других поставщиков, чтобы выполнить свои обязательства по поставкам, что ударило по марже. И вдобавок ко всему, возникли задержки в автоматизированном выставлении счетов клиентам.

«Несмотря на бесчисленные часы, потраченные на планирование и подготовку этого преобразования, мы все же столкнулись со значительными трудностями при его реализации», — с восхитительной сдержанностью сообщил инвесторам генеральный директор Стивен Барнард. «Хотя мы не были наивны относительно риска нарушения работы бизнеса, масштабы и масштабы оказались больше, чем мы ожидали».

Компания была вынуждена разработать новые процессы для обеспечения непрерывного обмена информацией в рамках бизнеса и нанять стороннего консультанта для налаживания работы системы ERP, что обошлось в 3,8 млн долларов в течение следующих девяти месяцев.

Но это ничто по сравнению с тем, какой удар понес Mission по своим доходам. Сложно точно определить стоимость отказа ERP, поскольку компания столкнулась с дополнительными проблемами из-за плохого урожая авокадо в Мексике примерно в то же время. Тем не менее, компания заявила, что падение валовой прибыли в годовом исчислении на 22,2 млн долларов за квартал после запуска было в первую очередь связано с проблемой ERP.

3. Invacare столкнется с длительным ожиданием и ростом расходов на вмешательство ERP в здравоохранение

Производитель медицинских приборов Invacare приостановил неудачную модернизацию SAP, временно остановив проект, но не счета.

Североамериканское подразделение компании, на долю которого приходится 40% ее выручки, первым перешло на новую систему в октябре 2021 года. Проект оказался неудачным: поначалу он ограничил онлайн-заказы и вызвал задержки в обработке дебиторской задолженности, хотя к концу квартала ситуация нормализовалась.

Проблемы с ERP — это повторяющаяся проблема для Invacare, у которой также были проблемы с предыдущим обновлением в период с 2005 по 2009 год.

Компания занята реструктуризацией в связи с пандемией, упрощением своих продуктовых линеек и адаптацией цепочки поставок к новой реальности. Это затруднило работу команды, работающей над обновлением ERP, поэтому в начале 2022 года Invacare решила приостановить проект.

«Мы хотели бы сделать паузу в инвестировании в текущий след, который будет переработан только в зависимости от того, как будет пересмотрен след. И мы думаем, что это займет пару кварталов, чтобы решить эту проблему», — сказал председатель, президент и генеральный директор Мэтт Монаган инвесторам в августе 2022 года. «Как только мы создадим этот шаблон в Северной Америке, он будет развернут по всему миру».

По его словам, несмотря на то, что работа над проектом ERP остановлена, компании по-прежнему приходится платить своему системному интегратору ту же ежемесячную плату.

Продолжающиеся задержки и расходы, по всей видимости, не понравились совету директоров Invacare, который две недели спустя выгнал Монагана, заявив, что компании необходима «смена руководства для обеспечения успешного осуществления трансформации бизнеса Invacare».

Если есть что-то, что ИТ-директора могут вынести из опыта Invacare, так это необходимость следить за тем, чтобы контракты системных интеграторов не требовали от них оплаты, когда им нечего делать.

4. Прибыль компании, производящей защитную упаковку, пострадала из-за ERP

Миграция SAP упаковочной компании Ranpak была далека от катастрофы — она заняла меньше года и была завершена в срок и в рамках бюджета, — но тем не менее поначалу привела к разочаровывающим результатам.

Переход на облачную ERP-систему произошел несколько лет спустя после более масштабной цифровой трансформации в компании Ranpak.

Компания развернула новую ERP в январе 2022 года, что совпало с ее новым финансовым годом. После периода запланированного простоя «Мы столкнулись с неэффективностью, поскольку мы прошли кривую обучения в новой системе», — сказал генеральный директор Омар Асали в презентации результатов первого квартала.

Некоторые из проблем с программным обеспечением остались нерешенными во втором квартале, и к концу третьего квартала компания потратила на внедрение $6,5 млн. Но в начале ноября Асали сказал, что новая система ERP начала предоставлять более качественные и быстрые измерения производительности и KPI.

5. Производитель закусок откусывает больше, чем может прожевать, из-за изменения ERP

Проблемы ERP компании J&J Snack Foods обусловлены не современной системой, а более старой — JD Edwards компании Oracle.

J&J долгое время использовала JD Edwards в своем подразделении замороженных напитков и решила перевести всю компанию на ту же платформу. Необычно, что компания решила не менять ERP-системы после закрытия своих книг за год, а в середине второго финансового квартала. Для J&J это был февраль, обычно спокойный период для продаж закусок.

Февраль 2022 года оказался более загруженным, чем обычно, хотя и не по лучшим причинам.

«Внедрение создало непредвиденные временные, операционные, производственные и цепочные проблемы, которые повлияли на производительность наших сегментов общественного питания и розничной торговли в течение квартала», — сказал генеральный директор Дэниел Фахнер инвесторам в мае. Однако к тому времени проблемы были в основном решены, и компания «просто дорабатывала несколько ее частей», — сказал он.

Эти проблемы привели к тому, что J&J потеряла $20 млн продаж и $4,5 млн операционной прибыли. Это был бы знаменательный квартал, если бы не сбой в работе ERP: сегмент замороженных напитков компании, уже управляемый JD Edwards, показал рост продаж на 50%.

6. Неспособность Haribo отобразить рабочие процессы

Немецкая компания Haribo, прославившаяся созданием мармеладных мишек сто лет назад, начала переход на SAP S/4HANA в октябре 2018 года. План состоял в том, чтобы перевести 16 кондитерских фабрик в 10 странах из их автономных ERP-систем, некоторым из которых уже десятки лет.

Однако изначально при внедрении не удалось сопоставить старые бизнес-процессы и рабочие процессы с новой ERP-системой.

Вскоре после запуска новой ERP Haribo не смогла отслеживать сырье и запасы, что привело к дефициту продукции в продуктовых магазинах. В 2018 году продажи ее фирменных жевательных конфет Gold Bear упали на 25%.

7. Leaseplan: монолит, непригодный для развивающегося цифрового мира

После первоначально успешного внедрения SAP в своем австралийском филиале в 2016 году компания по управлению транспортными средствами Leaseplan поручила HCL Technologies разработать новую систему лизинга Core Leasing System (CLS) на базе SAP, которая должна была стать ядром ИТ-трансформации группы в 32 странах.

В начале 2018 года аудиторы предупредили об исключениях в отношении доступа пользователей и управления изменениями в CLS и рекомендовали усовершенствовать ИТ-контроль и управление, поскольку в этом году ожидалось, что все больше стран перейдут на CLS. К марту 2019 года дела пошли на спад. Аудиторы отметили, что развертывание «первых фаз» CLS теперь ожидается в том же году, и добавили рекомендации по управлению рисками аутсорсинга к своим более ранним предупреждениям.

Leaseplan отказалась от CLS несколько месяцев спустя, списав €92 млн ($100 млн) расходов на проект и еще миллионы на сопутствующие реструктуризации и консультационные сборы. Ей удалось спасти всего €14 млн, потраченных на отдельно разработанные ИТ-модули, которые, как она ожидала, дадут экономические выгоды в будущем.

Проблема, как заявила Leaseplan в своих результатах за второй квартал , заключается в том, что CLS «не будет соответствовать своему назначению в развивающемся цифровом мире, в котором [она] работает». Монолитная природа системы SAP «ограничивала ее способность вносить постепенные улучшения в продукты и услуги в период ускоренных технологических изменений», согласно Leaseplan.

Вместо этого компания планировала построить модульную систему, используя лучшие в своем классе сторонние компоненты наряду с существующими системами предиктивного обслуживания, страховых претензий и управления контрактами. Она ожидала, что это будет более масштабируемо и позволит поэтапно развертывать и обновлять продукты.

8. Неверные данные Southeast Power Group

Компания Southeast Power, производитель электроэнергетической инфраструктуры, заключила партнерское соглашение с SAP еще в 2014 году с целью оптимизации своих операций путем переноса данных из устаревших систем на платформу SAP Business One.

Компания планировала дату развертывания на январь 2018 года, но сроки проекта сорвались из-за искаженных данных и путаницы в ценообразовании. Из-за проблем с данными устанавливаемая система ERP не могла создавать точные счета-фактуры, финансовые отчеты и другие бухгалтерские материалы.

Проект не был завершен спустя четыре года после того, как Southeast Power заключила контракт с SAP и системным интегратором на переход на Business One, хотя, согласно судебным документам, подобные развертывания обычно занимают менее года.

В 2018 году Southeast Power подала иск против SAP и системного интегратора, участвовавшего в проекте. Дело против SAP и системного интегратора было прекращено в 2022 году.

Проблемы ERP привели к задержкам в способности Southeast Power вовремя выполнять заказы клиентов. Неудачный проект привел к задержкам в строительстве генераторов электроэнергии, производимых Southeast Power, и привел к потере данных компании.

9. MillerCoors: Публичная драка, а потом вежливость

В 2014 году MillerCoors использовала семь различных экземпляров программного обеспечения SAP ERP, наследие лет консолидации алкогольной индустрии, которая создала алкогольного бегемота. Объединенная компания наняла индийскую фирму ИТ-услуг HCL Technologies для развертывания унифицированной реализации SAP для обслуживания всей компании. Все прошло не гладко: первое развертывание было отмечено восемью «критическими» дефектами, 47 дефектами высокой серьезности и тысячами дополнительных проблем, зарегистрированных в течение длительного периода «гиперопеки запуска». К марту 2017 года проект зашел так далеко, что MillerCoors подала в суд на HCL на 100 миллионов долларов, утверждая, что HCL неадекватно укомплектовала проект персоналом и не выполнила своих обещаний.

Но компания, предоставляющая ИТ-услуги, не приняла это как должное. В июне 2017 года HCL подала встречный иск, заявив, что MillerCoors по сути обвиняет HCL в собственной дисфункции управления, которая, по словам HCL, была настоящей причиной провала. Сторонние наблюдатели отметили, что формулировки контрактов, изложенные в исках, по-видимому, основывались на уже существующем контракте на общие услуги между двумя компаниями и оставляли много места для ошибок. Затем, в декабре 2018 года, две компании разрешили спор «полюбовно», по-видимому, использовав суды как площадку для публичных переговоров с высокими ставками.

10. Revlon: облажался настолько, что это разозлило инвесторов

Косметический гигант Revlon был еще одной компанией, которая столкнулась с необходимостью интеграции своих процессов между бизнес-подразделениями после слияния — в этом случае она приобрела Elizabeth Arden, Inc. в 2016 году. Обе компании имели положительный опыт внедрения ERP в прошлом: Elizabeth Arden с Oracle Fusion Applications, а Revlon с Microsoft Dynamics AX. Но объединенная компания сделала судьбоносный выбор в пользу нового поставщика, SAP HANA, к декабрю 2016 года.

Был ли HANA сырым продуктом, обреченным на провал? Возможно. Ясно, что развертывание было достаточно катастрофическим, чтобы по сути саботировать собственное производственное предприятие Revlon в Северной Каролине, что привело к миллионам долларов упущенных продаж. Компания обвинила в фиаско в марте 2019 года «отсутствие проектирования и поддержания эффективного контроля в связи с … внедрением». Она также отметила, что «эти сбои, связанные с ERP, привели к тому, что компания понесла расходы на ускоренную доставку и другие непредвиденные расходы в связи с действиями, которые компания предприняла для устранения снижения уровня обслуживания клиентов, что может продолжаться до тех пор, пока не будут решены проблемы с ERP-системами». Кризис привел к резкому падению акций Revlon, что, в свою очередь, привело к тому, что акционеры самой компании подали в суд.

11. Lidl: большая проблема для немецкого гиганта супермаркетов

Предполагалось, что это будет брак двух великих немецких компаний: SAP, суперзвезды ERP/CRM, и Lidl, общенациональной сети продуктовых магазинов с годовым доходом в 100 миллиардов евро. Они начали работать вместе над переходом от скрипучей внутренней системы инвентаризации Lidl с 2011 года. Но к 2018 году, потратив почти 500 миллионов евро, Lidl свернула проект.

Что случилось? Сплетни были сосредоточены вокруг странности в ведении учета Lidl: они всегда основывали свои системы инвентаризации на цене, которую платят за товары, тогда как большинство компаний основывали свои системы на розничной цене, по которой они продают товары. Lidl не хотел менять свой способ ведения дел, поэтому внедрение SAP пришлось настраивать, что вызвало каскад проблем внедрения. Добавьте к этому слишком большую текучку кадров в руководящих рядах ИТ-отдела Lidl и обвинения в адрес консалтинговой компании, ответственной за руководство внедрением, и вы получите рецепт катастрофы ERP.

12. National Grid: Идеальный шторм

National Grid, коммунальная компания, обслуживающая потребителей газа и электроэнергии в Нью-Йорке, Род-Айленде и Массачусетсе, столкнулась со сложной ситуацией. Их внедрение новой системы SAP находилось в разработке три года и уже просрочено. Если бы они пропустили дату запуска, то перерасход средств составил бы десятки миллионов долларов, и им пришлось бы получить одобрение правительства на повышение тарифов для оплаты. Если бы они включили новую систему SAP преждевременно, их собственные операции могли бы быть поставлены под угрозу. Их дата запуска была назначена на 5 ноября 2012 года — менее чем через неделю после того, как суперураган Сэнди опустошил зону обслуживания National Grid и оставил миллионы людей без электричества.

Посреди хаоса National Grid приняла роковое решение переключить рубильник, и результаты оказались даже более катастрофическими, чем опасались пессимисты: некоторые сотрудники получили слишком большие зарплаты, в то время как другим недоплатили; 15 000 счетов поставщиков не могли быть обработаны; а финансовая отчетность рухнула до такой степени, что компания больше не могла получать краткосрочные кредиты, на которые она обычно полагалась для получения денежных средств. Иск National Grid против Wipro, ее системного интегратора, в конечном итоге был урегулирован во внесудебном порядке на сумму 75 миллионов долларов , но это даже близко не покрыло убытки.

13. Worth & Co.: Бесконечное развертывание приводит к судебному иску у источника

Worth & Co. — это производственная компания из Пенсильвании, которая просто хотела новую систему ERP и, выслушав несколько предложений в 2014 году, решила нанять EDREi Solutions для внедрения Oracle E-Business Suite. Первой датой запуска был ноябрь 2015 года. Но дела пошли на спад. Крайний срок был перенесен на февраль 2016 года. В тот момент Oracle потребовала, чтобы Worth & Co. выложила 260 000 долларов на обучения и на поддержку. Но 2016 год прошел, а развертывания так и не произошло. В 2017 году Worth & Co. отказалась от EDREi в пользу другого интегратора, Monument Data Solutions. Еще год был потрачен на безуспешные попытки настроить пакет Oracle для целей Worth & Co.

Наконец, после того, как проект был заброшен, Worth & Co. сделали нечто новое в феврале 2019 года: они подали в суд не на своего поставщика ИТ, а на Oracle, конкретно указав на 4,5 млн долларов, которые они заплатили софтверному гиганту за лицензии, профессиональные услуги и обучение. Судебный процесс все еще продолжается.

14. Target Canada: мусор на входе, мусор на выходе

Многие компании, внедряющие системы ERP, сталкиваются с трудностями при импорте данных из устаревших систем в свою блестящую новую инфраструктуру. Однако, когда Target запускалась в Канаде в 2013 году, они предполагали, что избегут этой проблемы: не будет никаких данных для конвертации, только новая информация для ввода в их систему SAP.

Но после запуска цепочка поставок компании рухнула, и следователи быстро отследили ошибку до этих якобы свежих данных, которые были пронизаны ошибками — товары были помечены неверными размерами, ценами, производителями, как хотите. Оказалось, что тысячи записей были введены в систему вручную сотрудниками начального уровня, не имеющими опыта, который помог бы им распознать, когда им дали неверную информацию от производителей, работая в сжатые сроки. Расследование показало, что только около 30% данных в системе были правильными.

15. PG&E: Когда нет «выборочных» данных

Некоторые развертывания направлены на решение этой проблемы путем тестирования новых систем с производственными данными, как правило, импортированными из существующих баз данных. Это может гарантировать, что ошибки данных будут исправлены до развертывания — но производственные данные — это ценный материал, содержащий много конфиденциальной и частной информации, и их нужно охранять с той же тщательностью, что и в реальном производстве.

В мае 2016 года Крис Викери, аналитик рисков в UpGuard, обнаружил публично открытую базу данных, которая, по-видимому, была системой управления активами Pacific Gas and Electric, содержащей сведения о более чем 47 000 компьютерах, виртуальных машинах, серверах и других устройствах PG&E — полностью открытую для просмотра, без необходимости ввода имени пользователя или пароля. Хотя PG&E изначально отрицала, что это были производственные данные, Викери утверждает, что это были производственные данные, и они были раскрыты в результате развертывания ERP: стороннему поставщику были предоставлены реальные данные PG&E для заполнения «демонстрационной» базы данных и проверки того, как она будет реагировать в реальной производственной практике. Затем они не смогли предоставить никакой защиты, которая требовалась бы для реальной производственной базы данных.

16. Waste Management оспаривает обещания поставщика

Компания Waste Management, поставщик услуг по вывозу отходов, в 2005 году запустила общекорпоративный проект ERP, запуск которого запланирован на 2007 год.

Целью компании при создании новой ERP-системы было упрощение и автоматизация процессов «от заказа до оплаты», а также отказ от устаревших рабочих процессов и устаревших ИТ-систем.

Waste Management выбрала SAP для проекта. По данным Waste Management, поставщик ERP рекламировался как готовое решение, которое можно внедрить с минимальной настройкой.

SAP также якобы сообщила компании, что она может получить до $220 млн в год выгоды от консолидированной системы ERP, которая может быть готова к запуску через 18 месяцев. После того, как проект ERP пошел не так, как планировалось, Waste Management оспорила, что он работал так, как было заявлено.

Waste Management подала иск на $100 млн против SAP, утверждая, среди прочего, что поставщик ERP продемонстрировал макет программного обеспечения, измененный так, чтобы он выглядел полностью функциональным. Waste Management позже внесла поправки в иск, потребовав возмещения ущерба в размере $500 млн.

Позднее обе компании достигли внесудебного урегулирования иска.

17. Четыре отдельных пилотных проекта ВМС США

Начиная с 1998 года ВМС США попытались запустить четыре отдельных и независимых пилотных проекта ERP, направленных на модернизацию цепочки поставок, операций по закупкам и финансовому управлению, а также других функций организации.

К 2005 году ВМС потратили около 1 миллиарда долларов на пилотные проекты, но не создали унифицированную ERP. Пилотные проекты не были совместимы, хотя и пересекались, из-за непоследовательных проектов и реализации, согласно Счетной палате США. 1 миллиард долларов был в значительной степени потрачен впустую, заявило GAO, хотя руководители ВМС оспорили эту оценку.

В конечном итоге ВМС работали с SAP над развертыванием консолидированной ERP. Три из четырех пилотных ERP были списаны и заменены единой SAP ERP, оценочная стоимость которой составила 800 миллионов долларов.

18. Спешные сроки Hershey's

Этот сбой ERP оказал огромное влияние на компанию. Еще в 1996 году, обеспокоенная последствиями ошибки Y2K для своих устаревших систем, Hershey's решила заменить свою ERP.

Стремясь к интегрированной среде ERP, Hershey's выбрала три отдельных программных решения: R/3 ERP от SAP, пакет управления цепочками поставок (SCM) от Manugistics и CRM от Seibel. Hershey's настаивала на 30-месячном развертывании, чтобы избежать возможных осложнений Y2K, несмотря на то, что поставщики рекомендовали 48-месячный срок.

Системы были запущены в эксплуатацию в июле 1999 года, на три месяца позже запланированного срока, в напряженное время года для Hershey's в преддверии Хэллоуина и Рождества. Hershey's сэкономила на тестировании, что привело к проблемам интеграции систем.

Из-за того, что системы не работали должным образом, Hershey's не смогла обработать заказы на сладости на сумму более 100 миллионов долларов, хотя большая часть продукции была в наличии.

Неразбериха привела к падению квартальной прибыли на 19% и падению цены акций на 8% за один день. Годовой доход упал на 12% с 1998 по 1999 год. В период с октября 1998 года по октябрь 1999 года цена акций компании упала на 35%.

Итого

Системы ERP стали бесценными для многих организаций благодаря управлению бизнес-процессами на предприятии. Технология, возникшая из скромного начала в сфере производства и управления материальными ресурсами, расширилась и теперь охватывает почти все основные функции предприятия.

Хорошая новость заключается в том, что когда ERP-система работает так, как заявлено, она может сократить расходы, повысить производительность и эффективность за счет объединения различных бизнес-процессов и объединения всех бизнес-подразделений и их данных в единой системе, которая работает бесперебойно.

Но поскольку системы ERP расширили число бизнес-процессов, с которыми они соприкасаются, они также привнесли свою собственную сложность в ИТ-системы. Первоначальные развертывания, обновления и замены подвержены огромным ошибкам, которые могут стоить многие миллионы долларов и требовать много месяцев на исправление.

Неудивительно, что у ERP такая плохая репутация: история сложного и дорогостоящего рынка корпоративного программного обеспечения полна рассказов о клеветнических высказываниях поставщиков, возмутительной шумихе и грандиозных провалах.

Источник

18 известных катастроф, провалов и разочарований в ERP. Грант Гросс, Джош Фрухлингер, Питер Сэйер, Томас Вейлгам

https://www.cio.com/article/278677/enterprise-resource-planning-10-famous-erp-disasters-dustups-and-disappointments.html

18 famous ERP disasters, dustups, and disappointments. Jul 3, 2025, by Grant Gross, Josh Fruhlinger, Peter Sayer, Thomas Wailgum