Інтелектуальні ERP-рішення для аграрного сектору: автоматизація і прогнозування
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Видавничий дім «Гельветика»
Анотація
У статті розглядається інтеграція технологій штучного інтелекту (АІ) та машинного навчання (ML) в ERP-системи, адаптовані до потреб малих і середніх сільськогосподарських підприємств. Основна увага приділяється посиленню за допомогою АІ функціональності сучасних ERP-платформ, які працюють за моделлю SaaS. Алгоритми ML дозволяють аналізувати дані для передбачення врожайності, виявлення ризиків і оптимізації витрат – навіть у середовищах з обмеженими ІТ-ресурсами та без аналітичних команд. Наголошується, що можливість користування інтелектуальними інструментами безпосередньо через звичний інтерфейс ERP-систем знижує бар’єр входу в цифрові технології й дозволяє впроваджувати рекомендації АІ для малих підприємств, які зможуть отримувати персоналізовані підказки автоматично. У статті також підкреслюється стратегічна важливість розвитку уніфікованих, гнучких ERP-рішень із вбудованою аналітикою на базі ML, як одного з ключових чинників цифрової трансформації аграрного сектору. Такі системи сприяють підвищенню адаптивності, ефективності та конкурентоспроможності сільськогосподарських виробників в умовах зростаючої нестабільності та глобальних викликів.
This article examines the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies into ERP systems tailored to the needs of small and medium-sized agricultural enterprises. The focus is on how AI can enhance the functionality of modern SaaS-based ERP platforms, making them more than just tools for automating production accounting, agro-planning, and resource management. These systems now allow for the accumulation of structured operational data that can serve as a foundation for building predictive models. ML algorithms can analyze this data to forecast yields, identify risks, and optimize costs—even in environments with minimal IT infrastructure and without dedicated analytics teams. The research emphasizes that for smaller agricultural businesses, the real breakthrough lies in embedding AI-powered tools directly within familiar ERP interfaces. This approach lowers the technical entry barrier and makes it possible to use AI-generated insights in daily decision-making – such as choosing the right time for harvesting, adjusting irrigation plans, or identifying inefficiencies in the supply chain. Instead of relying on external consultants or complex analytics platforms, farms can use built-in features that are both accessible and adaptive to their specific operations. The feasibility and direction of developing affordable ERP solutions using artificial intelligence and machine learning, adapted to the needs of small and medium-sized agricultural enterprises, are substantiated. It is planned to identify technical, economic and organizational barriers to the implementation of intelligent systems in small and medium-sized enterprises in the agricultural sector, as well as to propose principles for adapting modern digital technologies to the conditions of agricultural enterprises with limited resources. In addition, the article highlights the strategic importance of developing unified, flexible ERP systems with integrated ML-driven analytics as a pillar of digital transformation in the agricultural sector. By supporting data-driven planning and improving operational resilience, such systems contribute to increasing the overall competitiveness and sustainability of small and medium farms in a changing global economy.
This article examines the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies into ERP systems tailored to the needs of small and medium-sized agricultural enterprises. The focus is on how AI can enhance the functionality of modern SaaS-based ERP platforms, making them more than just tools for automating production accounting, agro-planning, and resource management. These systems now allow for the accumulation of structured operational data that can serve as a foundation for building predictive models. ML algorithms can analyze this data to forecast yields, identify risks, and optimize costs—even in environments with minimal IT infrastructure and without dedicated analytics teams. The research emphasizes that for smaller agricultural businesses, the real breakthrough lies in embedding AI-powered tools directly within familiar ERP interfaces. This approach lowers the technical entry barrier and makes it possible to use AI-generated insights in daily decision-making – such as choosing the right time for harvesting, adjusting irrigation plans, or identifying inefficiencies in the supply chain. Instead of relying on external consultants or complex analytics platforms, farms can use built-in features that are both accessible and adaptive to their specific operations. The feasibility and direction of developing affordable ERP solutions using artificial intelligence and machine learning, adapted to the needs of small and medium-sized agricultural enterprises, are substantiated. It is planned to identify technical, economic and organizational barriers to the implementation of intelligent systems in small and medium-sized enterprises in the agricultural sector, as well as to propose principles for adapting modern digital technologies to the conditions of agricultural enterprises with limited resources. In addition, the article highlights the strategic importance of developing unified, flexible ERP systems with integrated ML-driven analytics as a pillar of digital transformation in the agricultural sector. By supporting data-driven planning and improving operational resilience, such systems contribute to increasing the overall competitiveness and sustainability of small and medium farms in a changing global economy.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, машинне навчання, ERP-система, SaaS платформи, цифрова економіка, малі аграрні підприємства, прогнозування, artificial intelligence, machine learning, ERP system, SaaS platforms, digital economy, small agricultural enterprises, prognostication
Бібліографічний опис
Песцов, В. Інтелектуальні ERP-рішення для аграрного сектору: автоматизація і прогнозування [Текст] / В. Песцов // Цифрова економіка та економічна безпека : науково-практичний журнал / Причорноморський науково-дослідний інститут економіки та інновацій, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка ; [редкол.: О. Ю. Кудріна (гол. ред.), В. В. Божкова, В. І. Борщ, Н. М. Вдовенко та ін.]. – 2025. – № 4 (19). – С. 156–161. – DOI: https://doi.org/10.32782/dees.19-24