 |
На крупнейшем сланцедобывающем предприятии ОАО «Ленинградсланец» завершен проект по автоматизации кадрового учета и расчета зарплаты
ОАО «Ленинградсланец» основано в 1934 году и является градообразующим предприятием города Сланцы Ленинградской области. Предприятие специализируется на добыче горючего сланца на территории Ленинградского месторождения, запасы которого оцениваются более чем в 1 млрд тонн. Производственная мощность шахты «Ленинградская» составляет 2,5 млн. тонн товарного сланца в год. Горючие сланцы считаются нетрадиционными источниками углеводородного сырья и используются в качестве топлива для энергетики и сырья нефтехимической промышленности.
В течение длительного времени для ведения кадрового учета и расчета заработной платы в ОАО «Ленинградсланец» использовались устаревшие системы - отдел кадров и расчетный отдел работали в разных базах, а табельный учет велся на бумажных носителях. С учетом того, что численность сотрудников предприятия составляет порядка 1000 человек, процесс расчета заработной платы в таких условиях характеризовался исключительной трудоемкостью, а в кадровых приказах и данных, по которым начислялась зарплата, были расхождения. Для достижения прозрачности информации и повышения эффективности работы кадровых и расчетных служб предприятию был необходим новый программный продукт, позволяющий объединить несколько подразделений в единое информационное пространство, упорядочить их работу и автоматизировать ведение табельного учета в соответствии с особенностями и условиями работы ОАО «Ленинградсланец».
Проанализировав соотношение своих возможностей и стоимости программных продуктов, решающих указанные задачи, руководство предприятия остановило выбор на конфигурации «1С:Зарплата и Управление персоналом 8». В качестве исполнителя проекта по внедрению была приглашена компания «Диалог Информационные Технологии», обладающая успешным опытом в автоматизации кадрового учета и расчета заработной платы на крупных и известных предприятиях.
При внедрении новой автоматизированной системы учета не удалось обойтись без адаптации типовой конфигурации к схемам ведения учета на предприятии Заказчика. Среди выполненных специалистами «Диалог ИТ» доработок можно отметить следующие:
• разработка подсистемы ведения табельного учета
• настройка нестандартной схемы расчета заработной платы по данным подсистемы ведения табельного учета
• автоматизация расчета льготного стажа работы за вредные условия труда
• автоматизация учета дней льготного отпуска за вредные условия труда
• автоматизация обмена данными с банками
• настройка различных отчетных форм по сдельной выработке, использованию рабочего времени и т.п.
При этом все работы по адаптации конфигурации были выполнены с расчетом на то, чтобы минимально затронуть функционал типовой конфигурации. Большинство доработок были выполнены в виде внешних обработок, отчетов и печатных форм, что позволит избежать серьезных финансовых затрат на сопровождение системы.
Одним из важнейших результатов проекта стала автоматизация ведения табельного учета: три ответственных из подразделений оформляли информацию на бумаге, затем два раза в месяц оператор регистрировал сводные данные. Теперь же все данные ежедневно регистрируются в новой информационной системе, с учетом специфики рабочего времени на шахтах, который включает непосредственно отработанное время в шахте, время спуска и подъема, сверхурочную работу, работу в праздничные и выходные дни, а также переход сотрудников со сдельной системы оплаты труда на повременную в течение месяца.
Важно отметить, что полностью автоматизирован кадровый документооборот: теперь все документы регистрируются вовремя и отражают корректную информацию, что в результате делает расчет заработной платы прозрачным и контролируемым. Благодаря внедрению конфигурации «1С:Зарплата и Управление персоналом 8» в единой информационной базе взаимодействуют табельщики, отдел кадров, расчетный отдел и отдел оплаты труда - всего автоматизировано 12 рабочих мест.
Контактное лицо: Юлия Никулина, специалист по сввязям с общественностью и СМИ
Компания: Диалог Информационные Технологии
Добавлен: 18:59, 30.12.2009
Количество просмотров: 844
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия620 |
| «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, Россия612 |
| 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, Россия690 |
| 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, Россия794 |  |
| 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, Россия136 |  |
| 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. |
|
|
