 |
«Деловые Линии» расширили автопарк битопливных тягачей до 50 единиц
Большегрузы могут работать как на газе (метане), так и на дизеле, что позволяет снизить затраты на топливо на 15-20%. Экономия составляет до 3 рублей с каждого километра пути. Так, при месячном пробеге 15 тыс. км затраты уменьшаются на сумму от 30 до 45 тысяч рублей.
«Битопливные тягачи обладают рядом преимуществ: сниженный объём выбросов вредных газов в атмосферу, уменьшенный транспортный налог. Такие машины немного дороже в обслуживании, но издержки покрываются за счёт экономии затрат на топливо. В результате мы можем предлагать нашим клиентам еще более выгодные тарифы на перевозки», - отметили в пресс-службе «Деловых Линий». Напомним, год назад у перевозчика было 30 битопливных тягачей. В «Деловых Линиях» добавили, что с каждым годом перевозить грузы на таких транспортных средствах становится все проще – ежегодно в стране открывается не менее 30 новых газозаправочных станций, и сейчас их сеть насчитывает более 400 пунктов, в основном в европейской части России.
Информация о компании:
ГК «Деловые Линии» — основана в 2001 году. География доставки более 90% населенных пунктов в России, а также Белоруссия, Казахстан, Киргизия, Армения, Китай, Восточная Азия и Европа. Лидер среди транспортных компаний по размеру собственного автопарка: насчитывает порядка 4 тыс. машин ведущих мировых и российских производителей. Осуществляет перевозку сборных грузов, транспортировку еврофурами, адресную доставку по городу и региону, а также предоставляет комплексные 3PL-услуги. Сеть терминалов насчитывает 247 подразделений в 199 городах России. Крупнейший транспортно-логистический оператор в сегменте перевозки сборных грузов (свыше 26% рынка, Infranews), занимает 1 место по объему складских площадей в регионах РФ (Knight Frank, 2021). Входит в перечень системообразующих организаций страны (Минтранс РФ). Трехкратный победитель в номинации «Коммерческий грузовой транспорт» Национальной премии «Грузовики и дороги». Официальный сайт: www.dellin.ru.
Контактное лицо: Анастасия
Компания: ГК "Деловые Линии"
Добавлен: 21:17, 09.03.2023
Количество просмотров: 263
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. |
|
 |