GMCS подогнала систему Infor под российские и голландские стандарты

Логотип компании
18.08.2008
С тем чтобы ПО можно было внедрить в Санкт-Петербурге…

В понедельник, 18 августа, компания GMCS объявила о том, что запустила в опытно-промышленную эксплуатацию корпоративную систему управления Infor, действующую в компании «Нева Кабель» (дочернее предприятие голландского промышленного концерна Draka).

Согласно заявлению подрядчика, система Infor является корпоративным стандартом в Draka, поэтому вопрос о выборе альтернативной системы для автоматизации деятельности российской «дочки» концерна не поднимался.

Тем не менее, в процессе тиражирования системы Infor ERP LN (Baan IV) в петербургской фирме «Нева Кабель» была отмечена «несогласованность в работе отдельных модулей», которая «затрудняла получение единой консолидированной отчетности». Для того чтобы ускорить запуск системы в промышленную эксплуатацию, компания «Нева Кабель» поручила GMCS адаптировать управленческую систему, с учетом действующего российского законодательства и корпоративных стандартов холдинга Draka. (Изначально GMCS привлекалась «Невой Кабелем» для установки финансового модуля системы и оптимизации бизнес-процессов на заводе.)

Проектной группе GMCS удалось реализовать в системе Infor возможность обмена корпоративной отчетностью в соответствии с российскими нормами и международными стандартами, в том числе стандартами IAS. Кроме того, GMCS решила задачи по разработке плана счетов и методологии учета, а также по расчету дебиторской и кредиторской задолженностей, учету затрат, денежных средств и основных средств.
На выполнение этих и некоторых других работ у исполнителя проекта ушло около шести месяцев.

Стоимость проекта является коммерческой тайной.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.