 |
Автоматизация продуктового магазина c помощью ForPOSt Минимаркет
Компания «КлиентСофт» завершила проект автоматизации продуктового магазина прилавочной формы торговли, расположенного около м. Киевская. Автоматизировано 2 рабочих места кассира и 1 рабочее место товароведа.
До внедрения новой системы магазин не был автоматизирован. Продажи регистрировались при помощи автономной ККМ (суммовой кассы), а учет велся в тетрадке и таблицах Excel. Специалисты компании «КлиентСофт» разъяснили Заказчику, что суммовая касса предоставляет широкие возможности для воровства и нечестного манипулирования ассортиментом и ценами. Более того ведение учета «вручную» является трудоемкой задачей и не позволяет эффективно управлять ассортиментом, что особенно важно для магазина шаговой доступности. Заказчик принял решение автоматизировать работу магазина, чтобы повысить эффективность управления бизнесом и качество обслуживания клиентов.
В рамках внедрения программно-аппаратного комплекса специалисты «КлиентСофт» выполнили следующие работы:
• Поставка торгового оборудования (POS-системы ForPOSt Минимаркет, сканеры штрихкода, весы, терминал сбора данных) и специализированного программного обеспечения;
• Инсталляция и настройка программно-аппаратного комплекса на рабочих местах кассиров и товароведа;
• Подключение и настройка торговых весов, терминала сбора данных, настройка шаблона ценника;
• Настройка обмена данными программы фронт-офиса «Frontol.ОПТИМ» с программой бэк-офиса «1С:Розница 8»;
• Обучение кассиров и товароведа работе в новой системе автоматизации.
В настоящее время система автоматизации запущена в эксплуатацию. Заказчик получил надежный инструмент управления магазином, который поможет повысить прозрачность и управляемость бизнеса. По запросу Заказчика специалисты «КлиентСофт» оказывают услуги по технико-консультационному сопровождению объекта.
Компания: КлиентСофт
Контактное лицо: Почтарева Ольга
Сайт: www.clientsoft.ru
E-mail: info@clientsoft.ru
Телефон: +7(495)973-16-83
Контактное лицо: Почтарева Ольга
Компания: КлиентСофт
Добавлен: 22:03, 28.03.2012
Количество просмотров: 915
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия611 |
| «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, Россия602 |
| 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, Россия681 |
| 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. |
|
|
