 |
AXELOT автоматизировал склад мототехники компании Formula7
Компания Formula7 занимается торговлей мототехникой для активного отдыха – снегоходами, квадроциклами, гидроциклами, мотовездеходами, родстерами, а также запчастями и аксессуарами к ним. В ассортиментной линейке представлена продукция ведущих мировых производителей. На новом складе компании, расположенном в Московской области, потребовалось внедрение системы автоматизации. Для этих целей было выбрано зарекомендовавшее себя на российском рынке WMS программное решение «1С:WMS Логистика. Управление складом 4.0», а внедрением системы занимались специалисты компании AXELOT. Технологические процессы на складе достаточно просты, поэтому реализация проекта не потребовала какой-либо доработки функционала внедряемой системы, а сам проект реализовывался по технологии стандартного внедрения. Были автоматизированы типовые складские операции: приемка, размещение, отбор и отгрузка товара. Также «1С:WMS» теперь управляет инвентаризацией и процессами перемещения товара. Склад полностью автоматизирован, руководству компании доступна оперативная информация о работе склада, что играет большую роль для принятия взвешенных управленческих решений.
Для дальнейшей информации: Марина Талызина, Руководитель пресс-службы компании AXELOT Тел.: +7 (495) 961-26-09 (многоканальный), доб.1092 m.talyzina@axelot.ru
О компании AXELOT
Компания AXELOT работает на рынке информационных технологий с 1998 года. За это время компания стала устойчиво ассоциироваться с инновациями, масштабными проектами, умением найти подход к решению нетривиальных задач клиентов. AXELOT сегодня относится к числу успешных и авторитетных компаний, занимающихся автоматизацией управления и учета.
Одна из наиболее значимых, приобретенных в результате многолетнего опыта, отличительных черт AXELOT — умение работать с транснациональными и крупными российскими предприятиями и успешно выполнять проекты повышенной сложности на самых различных участках их деятельности.
Контактное лицо: Марина Талызина, Руководитель пресс-службы компании AXELOT
Компания: Компания AXELOT
Добавлен: 10:30, 23.12.2016
Количество просмотров: 686
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия636 |
| «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, Россия627 |
| 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, Россия704 |
| 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. |
|
 |