 |
Ярославский ЭРЗ завершил весенний этап профориентационной акции «Неделя без турникета».
Ярославский электровозоремонтный завод им. Б. П. Бещева (ЯЭРЗ, входит в АО «Желдорреммаш») завершил весенний этап Всероссийской акции «Неделя без турникета». Мероприятия проходили на протяжении двух недель. Профориентационный проект был направлен на студентов и старшеклассников с целью привлечения их внимания к потенциалу и перспективам, которые ожидают талантливую молодежь на одном из крупнейших машиностроительных предприятий Ярославской области. В рамках акции Ярославский ЭРЗ посетили более 100 учащихся.
На Ярославском ЭРЗ мероприятия «Недели» включали в себя обзорные экскурсии по музею боевой и трудовой славы, по производственным площадкам, участие в мастер-классах, знакомство с заводскими инженерами и специалистами, разбор интересующих вопросов и обсуждение профессиональных интересов. Такой возможностью смогли воспользоваться учащиеся Ярославского автомеханического колледжа, Университетского колледжа ЯрГУ, ученики МОУ СШ №2 и №57.
– Ярославский электровозоремонный завод им. Б. П. Бещева выражает благодарность всем участникам «Недели без турникета» за их активность и интерес к производству ЯЭРЗ. Подобные профориентационные мероприятия помогают молодежи точнее определиться со своими профессиональными интересами, обеспечить в будущем качественную кадровую базу для промышленных предприятий. Осенью Ярославский ЭРЗ вновь распахнет свои двери для всех желающих познакомиться с миром тяжелого машиностроения. Кроме того, мы продолжаем принимать участие в образовательном проекте «Билет в будущее», который также помогает ребятам формировать профессиональное самоопределение. Поддержка подрастающего поколения – это инвестиция в будущее нашего предприятия и страны в целом, потому активную профориентационную работу с детьми и подростками Ярославля будем продолжать и наращивать, – отметил директор ЯЭРЗ Сергей Абазов.
Проект «Неделя без турникетов» реализуется с 2015 года по инициативе Союза машиностроителей России. Его цель – формирование системы ранней профориентации молодежи, способствующей кадровому развитию промышленного сектора экономики страны. Основная задача акции – ознакомление школьников и студентов с работой предприятий региона. Особенностью профориентационной программы является широкий доступ к информации и возможность общения с ведущими специалистами отрасли.
Для справки:
Ярославский электровозоремонтный завод им. Б.П. Бещева, филиал АО «Желдорреммаш», входит в число крупнейших в России предприятий по ремонту электроподвижного состава, выпуску машиностроительной продукции - маневровый тепловоз ТЭМ-31М - и электрической аппаратуры. Основан в 1912 году.
Основное направление работы завода - ремонт, модернизация и восстановление электровозов серий ЧС6, ЧС7, ЧС2Т, ЧС200, ЧС2К, ЭП2К, ЭП1, ЭП1М.
Изготовление маневрового тепловоза ТЭМ31.
Кроме этого, предприятие выпускает запасные части и электроаппараты для электровозов и тепловозов, моторно-осевые подшипники (МОП), детали карданной передачи и тягового редуктора электровозов серии ЧС, ЭП, ВЛ, колесные пары нового формирования.
Основным заказчиком ремонта локомотивов и оборудования является ОАО «Российские железные дороги».
Регионы обслуживания – Северная, Октябрьская, Московская, Западно-Сибирская, Горьковская, Юго-Восточная, Северо-Кавказская железные дороги.
АО «Желдорреммаш» — российская компания, осуществляющая ремонт тягового подвижного состава. Представляет собой сеть локомотиворемонтных заводов, на базе которых осуществляются все виды средних и тяжелых ремонтов локомотивов, производство комплектующих, выпуск новых тепловозов.
Ежегодно производит ремонт более 2,8 тысяч секций локомотивов. Осуществляя качественное обслуживание тягового подвижного состава на протяжении всего жизненного цикла, компания гарантирует безопасность пассажиров, сохранность грузов и бесперебойность железнодорожного сообщения.
Имеет 9 производственных площадок по всей территории страны.
Контактное лицо: Староверова Светлана Рашитовна
Компания: Ярославский электровозоремонтный завод им. Б. П. Бещева
Добавлен: 22:45, 01.06.2024
Количество просмотров: 299
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «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, Россия590 |
| 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, Россия668 |
| 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, Россия790 |  |
| 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. |
|
|
