ERP 시스템의 진화: 역사적 관점

ERP 시스템이란 무엇입니까?

ERP( Enterprise Resource Planning) 시스템은 회사의 다양한 기능을 상호 연결된 단일 시스템으로 통합하도록 설계된 포괄적인 비즈니스 관리 소프트웨어 제품군입니다. ERP 솔루션은 비즈니스 프로세스를 간소화하고 서로 다른 부서 간의 정보 흐름을 개선하여 더 나은 의사 결정 및 자원 관리를 가능하게 합니다. ERP 시스템은 일반적으로 재무, 인사, 제조, 공급망 관리 및 고객 관계 관리(CRM)와 같은 특정 비즈니스 영역에 중점을 둔 여러 모듈로 구성됩니다.

비즈니스의 이러한 다양한 측면을 통합함으로써 ERP 시스템은 회사가 중요한 정보에 실시간으로 액세스하고 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 만듭니다. 이는 효율성 향상, 비용 절감 및 시장 변화에 대한 적응력 향상으로 이어집니다. 또한 ERP 시스템의 중앙 집중식 특성으로 인해 성능 이상 및 병목 현상을 감지하여 조직이 운영을 최적화하고 성장을 촉진할 수 있습니다.

1960년대와 1970년대 ERP 시스템의 등장

ERP 시스템의 기원은 회사가 특정 비즈니스 프로세스, 주로 재고 관리를 자동화하기 위해 메인프레임 컴퓨터를 사용하기 시작한 1960년대와 1970년대로 거슬러 올라갑니다. 당시에는 자원을 할당하고, 재고 수준을 최소화하고, 부족 또는 과잉을 방지하는 가장 효과적인 방법을 계산하여 생산 프로세스를 최적화하는 것을 목표로 하는 자재 소요량 계획(MRP) 시스템에 중점을 두었습니다. MRP 시스템은 주로 복잡한 알고리즘과 메인프레임 시스템에 저장된 데이터를 기반으로 합니다.

1970년대 동안 MRP 시스템은 생산 계획의 더 많은 측면을 다루면서 계속 발전했습니다. 기업이 프로세스 통합의 가치를 인식하기 시작하면서 생산 및 재고 관리를 넘어 MRP 시스템의 범위를 확장하기 시작했습니다. 이러한 변화는 다양한 업무 기능의 통합과 오늘날 친숙한 ERP 시스템의 출현을 위한 기반을 마련했습니다.

1980년대 ERP 소프트웨어의 부상

1980년대 개인용 컴퓨터와 클라이언트-서버 아키텍처의 출현으로 ERP 산업은 상당한 변화를 겪었습니다. 기술이 발전하고 가격이 저렴해짐에 따라 조직은 메인프레임 중심 접근 방식에서 벗어나 새로운 컴퓨팅 플랫폼이 제공하는 유연성과 적응성을 수용했습니다.

이 기간 동안 소프트웨어 공급업체는 MRP 시스템이 다루는 전통적인 제조 및 재고 관리 영역 외에도 재무, 인적 자원 및 영업과 같은 광범위한 비즈니스 기능을 포괄하는 보다 포괄적인 시스템을 개발하기 시작했습니다. 이러한 교차 기능적 접근 방식은 비즈니스 운영을 간소화하고 부서 간 효율성 및 통합을 촉진하도록 설계된 최초의 진정한 ERP 시스템 개발로 이어졌습니다.

1980년대에는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 특정 응용 프로그램을 개발하고 엔지니어링하는 응용 프로그램별 소프트웨어 의 등장도 목격했습니다. 이 소프트웨어 전문화는 더 많은 사용자 정의 및 확장성 옵션을 허용하여 현재 비즈니스 세계에 널리 퍼져 있는 복잡하고 고도로 구성 가능한 ERP 시스템을 위한 길을 열었습니다.

또한 이 기간 동안 ERP 소프트웨어에 관계형 데이터베이스를 채택한 것은 최신 ERP 아키텍처 개발에 중요한 역할을 했습니다. 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 관리할 수 있게 함으로써 관계형 데이터베이스는 더 큰 유연성, 필수 정보에 대한 능률적인 액세스, 서로 다른 소프트웨어 모듈 및 구성 요소 간의 더 나은 통합을 가능하게 했습니다.

1990년대 ERP 기능 확장

1990년대 초 ERP 시스템은 기본 재고 및 자재 자원 계획을 넘어 확장되기 시작했으며 인적 자원, 고객 관계 관리 및 재무 관리와 같은 다른 비즈니스 측면을 수용했습니다. 이러한 확장으로 인해 점점 더 복잡해지는 현대 기업의 요구 사항을 충족할 수 있는 보다 정교하고 포괄적인 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다.

이 시대는 SAP , Oracle 및 PeopleSoft 와 같은 회사가 다양한 산업 분야의 기업에서 채택할 수 있는 표준화된 시스템을 제공함으로써 두각을 나타내면서 상용 기성품(COTS) ERP 소프트웨어의 부상을 표시했습니다. 기업은 종종 ERP 구현 및 맞춤화를 전문으로 하는 타사 컨설팅 회사의 도움을 받아 이러한 시스템에 라이선스를 부여하고 특정 요구 사항에 맞게 구성했습니다.

이 기간 동안 클라이언트-서버 기술이 메인프레임 시스템을 대체함에 따라 ERP 시스템의 기본 아키텍처도 발전했습니다. 이러한 구조적 변화로 인해 ERP 배포의 유연성과 확장성이 향상되었습니다. 이제 기업은 상대적으로 저렴한 모듈식 하드웨어에 시스템을 배포할 수 있게 되었습니다. 또한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 와 인터넷의 사용은 전반적인 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 되었으며 조직 내 더 많은 직원이 ERP 시스템에 더 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다.

1990년대에 ERP 기능과 유용성이 크게 향상되었음에도 불구하고 광범위한 사용자 정의가 필요했기 때문에 구현에 많은 시간과 비용이 소요되었습니다. 또한 ERP 시스템 내에서 다양한 모듈을 통합하거나 타사 응용 프로그램에 연결하는 것이 까다로웠고 IT 산업의 전반적인 복잡성을 가중시켰습니다.

21세기 ERP 시스템: 클라우드 컴퓨팅 및 모바일 기술

21세기에 접어들면서 ERP 시스템은 클라우드 컴퓨팅 및 모바일 기술의 출현으로 더욱 많은 변화를 겪었습니다. 클라우드 기반 ERP 솔루션은 기업이 IT 인프라 및 엔터프라이즈 소프트웨어를 관리하는 보다 비용 효율적이고 유연한 방법을 모색함에 따라 관심을 끌기 시작했습니다. 이러한 클라우드 네이티브 시스템을 사용하면 하드웨어 또는 소프트웨어 라이선스에 대한 막대한 초기 투자 없이 수직 및 수평으로 리소스를 빠르게 확장할 수 있습니다.

기존의 온프레미스 ERP 시스템과 비교할 때 클라우드 기반 솔루션은 인터넷 연결이 가능한 모든 장치에서 언제 어디서나 액세스할 수 있기 때문에 더 나은 접근성과 원격 작업 지원을 제공했습니다. 결과적으로 기업은 여러 소스의 데이터를 실시간으로 통합하여 프로세스를 간소화하고 운영에 대한 더 나은 가시성을 얻을 수 있습니다.

모바일 장치의 보급과 작업장에서의 모바일 기술 채택도 현대 ERP 산업을 형성하는 데 중요한 역할을 했습니다. 공급업체는 모바일 사용자를 위해 설계된 상황별 인터페이스와 기능을 제공하는 모바일 지원 ERP 애플리케이션을 개발하기 시작했습니다. 이를 통해 공장 근로자에서 현장 영업 담당자에 이르기까지 다양한 역할의 직원이 이동 중에도 중요한 비즈니스 데이터에 액세스하고, 작업을 수행하고, 보다 효과적으로 협업할 수 있었습니다.

인공 지능 및 머신 러닝: 새로운 가능성 창출

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 기술의 부상으로 ERP 시스템이 강력한 데이터 통찰력을 제공하고 전반적인 비즈니스 성과를 개선할 수 있는 새로운 가능성이 생겼습니다. ERP 공급업체는 이러한 고급 기술을 활용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 데이터 기반의 실시간 권장 사항을 제시할 수 있는 지능형 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

예를 들어, AI 기반 수요 예측 알고리즘은 거시 경제 지표 또는 계절적 이벤트와 같은 외부 요인과 과거 추세를 기반으로 수요 변동을 예측하여 기업이 재고 수준을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 마찬가지로 ML 기반 가격 최적화 도구는 고객 행동, 경쟁 및 시장 조건을 분석하여 최적의 가격 전략을 식별할 수 있습니다.

AI와 ML이 상당한 영향을 미친 또 다른 영역은 반복 작업을 자동화하고 수동 데이터 입력 오류를 줄이는 것입니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 OCR 기반 문서 처리 워크플로우에서 사용하여 송장 및 구매 주문서와 같은 비정형 데이터에서 핵심 정보를 추출하여 데이터 입력을 자동화하고 비즈니스 프로세스의 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

AI와 ML이 계속 성숙해짐에 따라 ERP 시스템은 예측 기능, 의사 결정 지원 및 작업 자동화가 더욱 향상되어 기업이 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 프로세스를 최적화하며 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. .

No-Code 및 로우코드 솔루션: AppMaster.io 및 ERP 시스템의 진화

현대는 기술의 급속한 발전을 목격하고 기업이 기능하고 자원을 관리하는 방식을 변화시켰습니다. ERP 시스템의 구현은 전통적으로 시간과 리소스가 많이 소요되는 작업이었으며 종종 전담 개발 팀이 소프트웨어를 코딩, 유지 관리 및 업데이트해야 했습니다. 여기에서 노코드 및 로우코드 솔루션이 등장하여 ERP 구현에 대한 새로운 접근 방식을 제공하여 복잡성과 비용을 줄이고 더 많은 사용자가 액세스할 수 있습니다.

이러한 플랫폼 중 하나는 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 no-code 강력한 도구인 AppMaster.io 입니다. 2020년에 설립된 AppMaster.io를 통해 사용자는 비즈니스 프로세스(BP) 디자이너, REST API 및 WSS endpoints 사용하여 데이터 모델 (데이터베이스 스키마), 비즈니스 로직을 시각적으로 생성할 수 있습니다. drag-and-drop UI 및 시각적 청사진 빌더 덕분에 AppMaster 통해 사용자는 웹, 모바일 및 백엔드 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있습니다. AppMaster 플랫폼은 백엔드용 Go, 웹 앱용 JS/TS가 포함된 Vue3 프레임워크, 모바일 앱에서 Android용 Jetpack Compose 및 iOS용 SwiftUI 포함된 Kotlin 과 같은 최신 기술로 애플리케이션을 생성합니다. 이를 통해 플랫폼에 구축된 애플리케이션은 빠르고 확장 가능하며 안전합니다.

AppMaster 요구 사항이 변경될 때 응용 프로그램을 처음부터 다시 생성하여 기술적 부채를 처리하는 번거로움을 제거합니다. 이 고유한 접근 방식을 통해 기업은 광범위한 코딩 지식 없이도 맞춤형 ERP 시스템을 만들 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 탐색 및 학습을 위한 프리 티어를 포함하여 다양한 규모의 비즈니스에 적합한 유연한 구독 플랜을 통해 다재다능합니다.

ERP 시스템의 향후 방향

ERP 시스템의 진화는 끝나지 않았습니다. 지속적인 기술 발전과 비즈니스 운영 개선을 위한 데이터 활용에 대한 관심 증가로 인해 ERP 시스템은 기업의 성공에 필요한 도구를 제공하기 위해 지속적으로 적응하고 발전할 것입니다.

• 클라우드 서비스의 발전: 클라우드 기술이 계속 발전하고 성장함에 따라 ERP 시스템도 이에 따라 적응할 것입니다. 클라우드 기반 ERP 솔루션은 향상된 접근성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 기업이 운영을 확장하고 진화하는 요구 사항에 더 빠르게 적응할 수 있도록 합니다. 클라우드 서비스의 향후 발전은 ERP 시스템의 기능과 기능을 더욱 향상시킬 것입니다.
• 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML): AI 및 머신 러닝은 ERP 시스템을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있어 기업이 데이터의 힘을 활용하여 프로세스를 최적화하고 더 나은 결정을 내리고 경쟁력을 유지할 수 있도록 합니다. AI 및 ML의 혁신은 기업이 방대한 양의 데이터를 더 잘 분석하고 해석하여 ERP 시스템이 훨씬 더 지능적이고 응답성이 높아질 수 있도록 도와줍니다.
• 신흥 기술과의 통합: 사물 인터넷(IoT) , 블록체인 및 증강 현실과 같은 새로운 기술이 계속해서 등장함에 따라 ERP 시스템이 이러한 기술을 통합하고 통합하여 기업이 운영 효율성을 개선하기 위해 이를 관리하고 활용하도록 도울 수 있습니다.
• 사용자 경험(UX): 기업이 ERP 시스템에 점점 더 의존하게 되면서 UX 및 사용성에 대한 관심도 커질 것입니다. ERP 시스템은 학습 곡선을 낮추고 채택률을 높이는 직관적인 인터페이스를 제공하여 끊임없이 변화하는 사용자 요구 사항을 충족하도록 적응해야 합니다.
• No-Code 및 로우코드 솔루션: AppMaster.io와 같은 플랫폼은 ERP 공간에서 계속해서 중추적인 역할을 할 것입니다. ERP 시스템 구축 및 구현 프로세스를 단순화함으로써 no-code 및 low-code 솔루션은 중소기업(SME)을 포함한 광범위한 비즈니스에서 강력한 ERP 도구에 보다 쉽게 ​​액세스할 수 있도록 합니다. 결론적으로 ERP 시스템의 미래는 진화하는 기술과 트렌드를 수용하고 계속해서 증가하고 다양한 사용자 요구 사항을 충족시키는 데 있습니다.

앞서 나가고 이러한 발전에 적응함으로써 기업은 이 급속한 디지털 진화 시대에 제시된 문제를 탐색하고 기회를 포착할 수 있는 적절한 ERP 솔루션을 확보할 수 있습니다.