 |
«Нижнекамский механический завод» контролирует работу наряд-заказов с помощью 1С
АО «Нижнекамский механический завод» производит машиностроительную продукцию и нестандартное оборудование для предприятий Шинного бизнеса Группы «Татнефть» КАМА TYRES, а также занимается ремонтом и техническим обслуживанием предприятий Шинного бизнеса Группы «Татнефть» КАМА TYRES.
АО «Нижнекамский механический завод» — единственный в России завод-производитель камер резиносмешения, используемых на производственных мощностях Шинного бизнеса Группы «Татнефть» КАМА TYRES, а также запасных частей к ним. Уникальное оборудование, большой опыт и квалифицированные кадры позволяют качественно и оперативно удовлетворять технологические запросы предприятий-партнёров.
Руководство АО «НМЗ» приняло решение о реновации подхода по управлению производством в части взаимодействия с клиентами и контроля исполнения обязательств по заказам. В качестве основного документа, определяющего состав работ и их стоимость, используется «наряд-заказ», который до старта проекта существовал в бумажном виде. Это приводило к тому, что документы терялись, портились, в частности могли дойти до конечного пользователя в совершенно нечитаемом виде или с большим опозданием.
Сотрудникам производственно-диспетчерского отдела приходилось вручную контролировать превышение лимитов по бюджету АО «НМЗ», который распределялся между заказчиками. В связи с этим могли возникать ситуации, когда наряд-заказ отправлен в производство, а лимиты заказчику в этом месяце исчерпаны.
На предприятии существует более 2 000 спецификаций изделий. Информация о них хранилась в виде таблиц, и в случае изменения состава спецификации специалисты вручную вносили корректировки на основе новых чертежей.
Если в спецификацию требовалось внести корректировку (указать аналог материалов, изменить перечень выполняемых технических операций), то специалист конструкторско-технологического отдела (КТО) на распечатанном экземпляре документа оставлял комментарии и передавал исполнителям на производство. В результате весь процесс затягивался, а передача и изменение бумажных копий документов приводили к нередким ошибкам ввиду человеческого фактора.
У руководства отсутствовала полная информация о планах загрузки производственных участков, в связи с чем некоторые из них были перегружены, а некоторые, наоборот, простаивали. Невозможно было оперативно получить информацию о потенциальной прибыли в разрезе участков производства.
Отсутствовал регулярный контроль за выполнением наряд-заказов, а также нарушался порядок выполнения. Срочные заказы откладывались, нередки были случаи, когда об исполнении заказов забывали и требовалось оперативно вне очереди отправить их в производство.
Предприятию необходимо было оптимизировать управление производством и наладить контроль наряд-заказов. Партнером по реализации проекта стал казанский офис «1С‑Рарус». Для решения поставленных задач специалисты воспользовались полученным опытом в проекте по созданию заявочной площадки для ТД «Кама». Автоматизировано 50 рабочих мест.
Результаты проекта
• В систему «1С:Управление производственным предприятием» перенесен бизнес-процесс по проработке наряд-заказа — начиная от поступления заявки от заказчика до производства необходимых деталей. Благодаря переводу этого процесса в электронный вид удалось сократить бумажный электронный документооборот более чем на 60%.
• Внедрен функционал по согласованию и контролю лимитов по заявкам. Настроено автоматическое распределение лимитов по установленному бюджету между заказчиками. В системе контролируется доступный остаток месячного лимита по каждому из клиентов АО «НМЗ». Теперь при формировании заявки включены соответствующие проверки, которые на раннем этапе позволяют избежать ошибки подготовки наряд-заказа при недостаточном бюджете. Настроен бизнес-процесс по согласованию заявок в ПДО, что позволяет контролировать их корректное заполнение и при возникновении ошибок возвращать их на доработку.
• В системе разработан справочник спецификаций. Появился справочник материалов, полуфабрикатов, технических операций, который позволяет структурировано подойти к созданию спецификации. Благодаря этим справочникам специалисты могу получать информацию по расценкам, нормам работы и себестоимости материалов. Часть этой информации в последующем используется для составления планов производства и расчета плановой себестоимости.
• Разработан бизнес-процесс по утверждению плана производства. В документе собирается вся информация по текущим наряд-заказам. На его основе проводится планирование загрузки производственных участков, а также формируется отчет по плановой прибыли.
• У специалистов отдела снабжения появилась возможность отслеживать в документе наряд-заказа наличие материалов, которые используются для изготовления и ремонта деталей. При отсутствии основного материала специалисты указывают в системе возможный аналог и отправляют его на согласование в КТО.
• Разработан АРМ для мастера цеха, который контролирует работу на всех участках и устанавливает порядок выполнения заказов на производстве в зависимости от их срочности. В АРМ отображается информация по текущим и выполненным заказам, а также по незавершенному производству. По каждому заказу мастер цеха отслеживает перечень материалов, которые были использованы в производстве, исполнителя по тех. операциям и результат, с которым была выполнена работа. Все работы принимаются отделом ОТК и фиксируются в системе.
Заместитель директора по производству Соловьев С. А. отмечает:
«Мы полностью довольны взаимодействием с проектной командой. Руководители, методологи и программисты показали высокий уровень компетенций. Мы постоянно располагали оперативной информацией и всегда были в курсе текущего состояния проекта. Что касается непосредственно результатов, то уже сейчас наш бумажный документооборот, связанный с наряд-заказами, снизился более чем на 60%. Нам впервые удалось сформировать план на год в электронном виде раньше намеченного срока».
Контактное лицо: Богданова Дарья
Компания: 1С-Рарус
Добавлен: 23:40, 13.10.2021
Количество просмотров: 642
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «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, Россия593 |
| 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, Россия671 |
| 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. |
|
|
