Análise dos fatores de decisão e impactos gerados pela solução ERP : percepção dos gestores de empresas industriais e de serviços paranaenses

Abstract

Resumo: O presente estudo aborda uma das aplicações da Tecnologia da Informação: Enterprise Resource Planning (ERP). O objetivo do estudo é analisar a relação dos impactos gerados pelo ERP nas organizações paranaenses, do segmento da indústria e serviços, e os fatores que motivaram a sua adoção. Trata-se de uma pesquisa descritiva, que se utilizou da aplicação de questionário em 93 empresas industriais e de serviços do Estado do Paraná, sendo que 73 delas fazem uso de uma solução ERP e se tornaram a amostra do estudo. Sobre os dados desta amostra, aplicaram-se técnicas de análise multivariada, Coeficiente de Correlação de Pearson e Análise de Conglomerados (K-means Cluster), para identificar a relação entre as empresas respondentes. Fez-se uso também neste estudo, do método de cálculo ANOVA (Analisys of Variance) para identificar a existência de evidência estatística de que a seleção de fatores de decisão pode contribuir para geração de efeitos positivos sobre o desempenho organizacional. Os resultados indicam que as empresas utilizaram, em média, 18 fatores para motivar a adoção da sua solução ERP, sendo identificado que os fatores institucionais, legais, de negócio e tecnológicos foram percebidos pelos gestores como os mais relevantes no processo de decisão de adoção. O estudo também destaca que há maior evidência de impactos positivos sobre o desempenho não financeiro, sobretudo nos fatores como suporte à tomada de decisões, obtenção de informações de qualidade de forma ágil e gestão integrada de funções, processos e operações das empresas. A análise do relacionamento entre os fatores de decisão e os impactos positivos alcançados pelas empresas analisadas revelou que há uma associação baixa à moderada entre eles, o que foi confirmado com o cálculo da ANOVA, constatando que há evidências estatísticas de que, no conjunto, os fatores de decisão predizem os impactos positivos sobre o desempenho financeiro, contudo, com baixa expressividade, o que sugere que outras variáveis e comportamentos explicariam melhor o alcance dos impactos positivos sobre o desempenho das empresas analisadas.

Abstract: The present study describes an application of Information Technology: Enterprise Resource Planning (ERP). The aim of this study is to analyze the relationship of the impacts generated by the ERP in manufacturing and service organizations of Paraná, and the factors that led to its adoption. It is a descriptive research, which used the survey in 93 companies, with 73 of them make use of an ERP solution and became the study sample. About this data sample, we applied multivariate analysis, Pearson's Correlation Coefficient and Cluster Analysis (K-means cluster), to identify the relationship between the respondent companies. There was also use in this study, the method of calculating ANOVA (Analysis of Variance) to identify the existence of statistical evidence that the selection decision factors can contribute to generate positive effects on organizational performance. The results indicates that the companies used an average of 18 factors to motivate the adoption of its ERP solution, and identified that institutional factors, legal, business and technology were perceived by managers as the most important in the decision process of adoption. The study also points out that there is more evidence of positive impacts on non-financial performance, particularly in factors such as support for decision-making, obtaining quality information in a flexible and integrated functions, processes and business operations. The analysis of the relationship between the decision factors and the positive impacts made by the companies surveyed revealed that there is an association between low to moderate them. This was confirmed by calculating the ANOVA, where it was found that there is statistical evidence that, overall, the decision factors predict positive impacts on financial performance, however, with low expression, suggesting that other variables and behaviors better explain the range of positive impacts on the performance of the companies analyzed.