 |
О закрытии периода в 1С:Управление производственным предприятием
Со сложностями закрытия месяца в 1С:Управление производственным предприятием иногда сталкиваются даже опытные пользователи 1С.
Предлагаем Вашему вниманию программу "Помощник закрытия месяца", которая в период сдачи отчетности быстро находит возможные ошибки в бухгалтерском, налоговом и управленческом учете в 1С:Управление производственным предприятием, показывает, где именно они были допущены и предлагает варианты исправления.
Хотите быстро и наглядно увидеть, как это работает?
Посмотрите короткое демонстрационное видео на нашем сайте http://www.erp.nn.ru/
Просмотрев видео, Вы увидите, как можно за несколько секунд выявить распространенные ошибки, благодаря следующим проверкам:
Проверка на наличие ручных операций по регистрам затрат и по счетам: 08,10,20,21,23,25,26,43,44,60,62,66,67,76
Проверка корректности статей затрат
Проверка поступления внеоборотных активов
Проверка наличия соответствия между подразделениями организации и подразделениями
Проверка установленного вида подразделения для выпускающих подразделений организации
Проверка закрытия затрат
Проверка установленных способов распределения затрат и наличия баз распределения
Проверка заполнения номенклатурных групп в документах Реализация товаров и услуг
Проверка заполнения Прочих доходов расходов в документах Реализация товаров и услуг
Проверка остатков по разделу Спецодежда
Проверка остатков по разделу ТМЦ
Проверка остатков по разделу Затраты на выпуск продукции
Проверка номенклатурных групп затрат и выпуска
Проверка различий в оборотах РАУЗ и хозрасчетного регистра по МПЗ
Проверка различий в оборотах РАУЗ и хозрасчетного регистра по затратам
Ошибки знакомы?
Тогда "Помощник закрытия месяца" именно то, что Вам сейчас нужно!
Стоимость программы "Помощник закрытия месяца" – 16000 рублей.
"1С:Апрель Софт" - больше, чем просто автоматизация!
Мы создаем полезные и выгодные инструменты управления бизнесом.
Профессионально и с удовольствием!
Мы постоянно развиваемся и открываем пути развития для Вас.
Контактное лицо: Петрова Мария
Компания: 1С:Апрель Софт
Добавлен: 11:15, 15.11.2014
Количество просмотров: 1201
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия625 |
| «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, Россия615 |
| 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, Россия693 |
| 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. |
|
|
