 |
Объемы производства на Донецкой макаронной фабрике вырастут на 19%
В 2012 году объемы производства на Донецкой макаронной фабрике будут увеличены на 19% в сравнении с предыдущим годом. В планах компании достичь среднегодового показателя в 13 тыс. тонн макаронных изделий. Об этом сообщил руководитель предприятия Алексей Ипатов. Напомним, в 2011 году агропромышленный холдинг «Урожай» выпустил 11 850 тонн макаронных изделий и занял второе место в Украине по объемам производства этого продукта.
«Положительная динамика производства на предприятии предусмотрена стратегическими планами по развитию фабрики на 2012 год. Так, только за первые два месяца текущего года объемы производства выросли на 10%: в феврале было выпущено на 138 тонн макаронных изделий больше, чем за аналогичный период 2011 года», - рассказал Алексей Ипатов. Подводя итоги минувшего года, руководитель отметил, что мероприятия по модернизации фабрики, развитию производства и реализации маркетингового плана успешно стартовали еще в 2011: на предприятии были модернизированы производственные линии, выпущены макаронные изделия под новой торговой маркой, начато внедрение комплексной системы качества и безопасности пищевой продукции в соответствии со стандартами ISO 9001 и ISO 22 000.
В 2012 году будет продолжена программа по модернизации предприятия. Согласно первоначальным планам руководства компании, первым этапом в ее реализации станет приобретение новой линии по производству короткорезанных макаронных изделий и фасовочного аппарата.
Справка: Агропромышленный холдинг «Урожай», который входит в Группу Lauffer, занимается оптовыми закупками, хранением и переработкой зерновых и масличных культур, производством и реализацией продуктов питания, развитием собственных торговых марок. Он объединяет маслоэкстракционный завод в городе Славянск, мелькомбинаты в Мариуполе и Донецке, макаронную и майонезную фабрики в Донецке, элеваторы и зернохранилища в Центральной и Восточной Украине.
Контактное лицо: Ольга Капсамун
Компания: Агропромышленный холдинг "Урожай"
Добавлен: 21:22, 21.03.2012
Количество просмотров: 835
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия610 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия601 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия680 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
