 |
От теории к практике: обучение проектному подходу и инструментам управления проектами ERP-платформы — мастер-класс компании «Национальная платформа»
Овчарева Екатерина, руководитель Академии «Ма-3», рассказала о практикоориентированном подходе к обучению студентов на базе ERP-платформы «Ma-3», о том, как на сегодняшний день актуально наращивание пула специалистов по разработке, внедрению и сопровождению ERP-платформы «Ма-3» на российских предприятиях.
Академия «Ма-3» ведет работу с вузами по подготовке молодых специалистов, готовых работать в условиях цифровой трансформации бизнеса, особое внимание уделяется подготовке квалифицированных кадров по внедрению и эксплуатации российской ERP-платформы «Ма-3».
На базе Академии «Ма-3» разработано 25 курсов по направлениям: Финансы (Учёт и отчетность, Основные средства, Бюджетирование), Логистика (Управление проектами, Закупки, Управление запасами, Сбыт), Производство (Управление производством, Управление разработкой, Технологический контроль качества), а также Администрирование и Разработка.
Алексей Насакин, руководитель направления Управление производством ERP-платформы «Ма-3», в своем выступлении рассказал о существующих методологиях по управлению проектами, а также о функциональных возможностях модуля «Управление проектами» на базе ERP-платформе «Ма-3».
Модуль «Ма-3: Управление проектами» помогает вести проектную деятельность компании с возможностью получать актуальную аналитику по текущему состоянию проектов. Выполнение комплексного контроля затрат, сроков и работы, эффективно выполняемой в ходе проекта, является основной задачей модуля. Система управления проектами позволяет создавать единый модуль для контроля всей информации о продуктах и проектах, обеспечивая тесную связь между проектированием, производством и управлением проектами. Интеграция между процессами позволяет избежать дублирования информации, способствует точному контролю над разработкой проектов, разработкой продуктов и управлением ресурсами.
Контактное лицо: Анастасия
Компания: Национальная платформа
Добавлен: 23:31, 01.06.2022
Количество просмотров: 355
Страна: Россия
| 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. |
|
|
