 |
В СЛД «Ачинск» Красноярского филиала откроется инструментальное отделение
В октябре 2023 года в сервисном локомотивном депо (СЛД) «Ачинск» филиала «Красноярский» ООО «ЛокоТех-Сервис» состоится открытие инструментального отделения в ремонтно-заготовительном участке.
Инструментальное отделение в депо никогда не существовало, но потребность в хранении и выдаче инструмента, его ремонте и содержании в исправном состоянии сохранялась. В связи с этим руководство филиала приняло решение осенью 2023 года открыть инструментальное отделение, которое будет входить в состав ремонтно-заготовительного участка.
«В течение сентября текущего года из подсобного помещения было подготовлено новое инструментальное отделение. Силами работников депо была организована очистка помещения, окраска стен и потолков, проведено новое освещение. Работники заготовительного участка изготовили новые стеллажи, верстак для ремонта инструмента. За счет выделенного бюджета предприятие пополнилось новым оборудованием, инструментом, приспособлениями для улучшения технологии ремонта и условий труда работников депо», - подчеркнул главный инженер СЛД «Ачинск» Александр Анатольевич Борецкий.
Также при организации нового рабочего места за основу принят инструмент бережливого производства – «метод 5W2H», который позволяет провести первичный сбор данных по возникшей проблеме путем ответов на вопросы: «почему?», «что?», «кто?», «где?», «когда?», «как?», «сколько?».
В результате проведенных мероприятий рабочее пространство инструментального отделения организовано по системе 5S, что позволило исключить основные потери, такие как ожидание, излишние запасы и движения.
В СЛД «Ачинск» стабильно трудится около 320 человек. Для такого количества сотрудников открытие инструментального отделения просто необходимость, ведь оно позволит сократить потери рабочего времени, а также в необходимом количестве даст возможность производить сервисное обслуживание локомотивов наиболее качественно и в срок.
Контактное лицо: Александра Гаргало
Компания: ООО «ЛокоТех»
Добавлен: 19:50, 07.10.2023
Количество просмотров: 271
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия620 |
| «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, Россия612 |
| 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, Россия690 |
| 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. |
|
|
