 |
Logistic Systems объявляет о новой услуге
ООО «Логистические системы» (Logistic Systems) предлагает компаниям возможность воспользоваться услугой диагностики существующей информационной системы управления складом (WMS).
Целью анализа является эффективность функционирования WMS в части поддержки существующих бизнес-процессов складской грузопереработки.
Сегодня в России существует достаточное количество WMS-решений. Практически у каждого из этих решений есть или, как минимум, заявлен полный функционал. Вопрос в том, как он реализован и как функционал выбранной WMS увязан с текущими бизнес-процессами на действующем складе. Следует учитывать, что наряду со всеми своими заявленными преимуществами каждое WMS-решение имеет и свои практические ограничения, которые могут влиять на эффективность (технологичность и затратность) складских бизнес-процессов.
Воспользовавшись рекомендациями специалистов нашей компании, Вы сможете выявить «узкие места» и проблемные точки не только в функциональных настройках используемой WMS в привязке к бизнес-процессам склада, но и вероятные проблемы в самой системе построения или взаимодействия имеющихся складских бизнес-процессов.
Справка о компании:
Компания Logistic Systems ("Логистические системы") была образована в 2001 году.
Деятельность компании базируется на технологическом проектировании складских комплексов и логопарков, включая контейнерные терминалы и морские порты. Компания обеспечивает логистический аудит, проектирование и экспертизу WMS-решения. За годы существования компанией Logistic Systems были успешно реализованы более 60 проектов различной степени сложности в области складской логистики.
Сотрудники компании - профессионалы, имеющие успешный опыт разработки и внедрения различных логистических систем и являющиеся экспертами технологических решений в области складской логистики, а также разработчиками технологической части архитектурно-строительного проектирования общетоварных складов различной мощности и специализации.
http://www.logsystems.ru
Контактное лицо: Ксения Уфимцева
Компания: ООО "Логистические системы"
Добавлен: 22:48, 19.11.2009
Количество просмотров: 820
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия601 |
| «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, Россия592 |
| 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, Россия670 |
| 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. |
|
 |