Я, как руководитель производственного отдела, всегда стремился к совершенствованию процессов и повышению качества выпускаемой продукции. В 2023 году мы столкнулись с серьезной проблемой — нестабильностью качества сырья, что негативно сказывалось на конечном продукте. Чтобы решить эту проблему, я решил внедрить систему прогнозирования качества, используя возможности «1С:Предприятие 8.3 Управление производством» и «Бухгалтерия предприятия». Моя цель была ясна — предсказать будущие показатели качества сырья, чтобы своевременно реагировать на изменения и минимизировать риски.
Я начал с изучения возможностей «1С:Предприятие 8.3». Оказалось, что платформа предоставляет богатый инструментарий для анализа данных и прогнозирования. Я провел ряд экспериментов, используя различные алгоритмы, и нашел наиболее эффективный вариант для нашей ситуации. Я также интегрировал систему прогнозирования с «Контур-Внешняя Торговля», чтобы получать актуальную информацию о поставщиках и их продукции.
Результаты внедрения системы превзошли мои ожидания. Я получил возможность точно прогнозировать показатели качества сырья, что позволило нам своевременно корректировать производственные процессы и избегать брака. В результате, мы существенно повысили качество продукции и снизили затраты на производство.
В этой статье я поделюсь своим опытом внедрения системы прогнозирования качества в «1С:Предприятие 8.3» и расскажу, как она помогла нам предсказывать будущие показатели для анализа качества сырья.
Анализ качества сырья: залог успеха в производстве
Качество сырья — это фундамент, на котором строится успех всего производственного процесса. От качества сырья напрямую зависит качество конечного продукта, а значит, и уровень удовлетворенности потребителей. Некачественное сырье может привести к браку, срыву сроков поставки, снижению прибыли и, самое главное, потере репутации компании.
Я, как руководитель производственного отдела, всегда уделял пристальное внимание качеству сырья. Однако, раньше анализ качества был довольно трудоемким процессом. Мы изучали сертификаты, проводили лабораторные испытания, анализировали данные о поставщиках. Но это было не всегда достаточно, особенно при работе с новыми поставщиками, непроверенным сырьем, и при резких колебаниях качества сырья.
В 2023 году мы столкнулись с серьезной проблемой — нестабильностью качества сырья, что негативно сказывалось на конечном продукте. Мы видели, как качество продукции падает, клиенты жалуются, и мы понимали, что необходимо что-то менять.
Я решил внедрить систему прогнозирования качества сырья, чтобы предугадывать возможные проблемы и своевременно принимать меры. Я понимал, что в будущем на рынке сырья будут возникать новые вызовы, и мы должны быть готовы к ним.
Сначала я изучил доступные инструменты и решения. Я понимал, что для эффективной системы прогнозирования нам нужно было собрать и обработать большое количество данных о качестве сырья, анализ которых можно было автоматизировать. Я пришел к выводу, что «1С:Предприятие 8.3» может стать надежным инструментом для этой задачи.
В «1С:Предприятие 8.3» мы создали систему сбора данных о качестве сырья. В базу данных вводились информация о каждой партии сырья, результаты лабораторных испытаний, данные о поставщиках, а также информация о проблемах, возникавших при использовании сырья.
Я также интегрировал «1С:Предприятие 8.3» с «Контур-Внешняя Торговля», чтобы получать информацию о поставщиках и их продукции. Это позволило нам вести мониторинг поставщиков, анализировать их репутацию и оценивать риски, связанные с использованием их сырья.
Следующим шагом было внедрение алгоритмов прогнозирования. «1С:Предприятие 8.3» предоставляет широкие возможности для анализа данных и прогнозирования. Я выбрал алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, которые позволили нам предсказывать будущие показатели качества сырья с высокой степенью точности.
Благодаря внедренной системе прогнозирования мы стали опережать проблемы с качеством сырья. Мы получили возможность предугадывать возможные отклонения от норм и своевременно принимать меры по их предотвращению.
В результате, мы улучшили качество продукции, снизили количество брака, сократили затраты на производство и укрепили доверие клиентов.
Анализ качества сырья — это не просто формальность. Это важный этап производственного процесса, который позволяет нам контролировать качество продукции и обеспечивать ее конкурентоспособность.
Использование 1С:Предприятие 8.3 для анализа качества
После того, как мы столкнулись с проблемами качества сырья, я решил искать эффективные решения для автоматизации контроля качества. Я понимал, что для этого необходимо собрать и обработать максимальное количество данных. Я изучал различные программы и системы, но в итоге выбрал «1С:Предприятие 8.3». Почему?
«1С:Предприятие 8.3» известна как универсальная система управления предприятием, в которой можно настроить множество процессов, включая учет затрат, планирование производства, управление складскими запасами, и конечно же, контроль качества.
Я сразу оценил возможности «1С:Предприятие 8.3» для анализа данных. Платформа позволяет создавать структурированные базы данных, в которых можно хранить информацию о качестве сырья из различных источников. Например, мы вводили в «1С:Предприятие 8.3» информацию о каждой партии сырья, результаты лабораторных испытаний, данные о поставщиках, а также информацию о проблемах, возникавших при использовании сырья.
Я также интегрировал «1С:Предприятие 8.3» с «Контур-Внешняя Торговля», чтобы получать актуальную информацию о поставщиках и их продукции. «Контур-Внешняя Торговля» предоставляет возможность получить данные о репутации поставщика, о его финансовом состоянии, о его истории поставок. Эта информация помогла нам создать полную картину о каждом поставщике и оценить риски, связанные с использованием его сырья.
Кроме того, «1С:Предприятие 8.3» обладает мощными инструментами для анализа данных. Я использую встроенные функции для создания отчетов и диаграмм, которые позволяют наглядно проанализировать тренды изменения качества сырья. Например, мы можем отслеживать изменения качества сырья от разных поставщиков за определенный период, сравнивать результаты лабораторных испытаний, идентифицировать факторы, влияющие на качество сырья.
Но главное преимущество «1С:Предприятие 8.3» — это возможность использовать встроенные алгоритмы прогнозирования. Я оценил их возможности для предсказания будущих показателей качества сырья. В «1С:Предприятие 8.3» я могу использовать разные модели прогнозирования, включая регрессионный анализ, методы временных рядов, искусственный интеллект.
Я выбрал алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, которые позволили нам предсказывать будущие показатели качества сырья с высокой степенью точности. Эти алгоритмы учитывают множество факторов, включая историю поставок, данные о поставщиках, сезонные колебания, и другие параметры.
Таким образом, «1С:Предприятие 8.3» стала незаменимым инструментом для анализа качества сырья. Она позволяет нам собирать, хранить, анализировать и прогнозировать данные о качестве сырья, что позволяет своевременно реагировать на изменения и минимизировать риски, связанные с некачественным сырьем.
Контур-Внешняя Торговля: управление внешнеэкономической деятельностью
После того, как я внедрил систему сбора данных о качестве сырья в «1С:Предприятие 8.3», я понял, что для более точного прогнозирования качества необходимо учитывать не только внутренние данные, но и информацию о поставщиках и о внешней торговой среде. Именно здесь на помощь пришла система «Контур-Внешняя Торговля».
Я долго искал решение, которое помогло бы нам эффективно управлять внешнеэкономической деятельностью и получать актуальные данные о поставщиках. «Контур-Внешняя Торговля» оказалась идеальным выбором. Она предоставляет широкие возможности для мониторинга внешней торговли, включая доступ к базе данных о поставщиках, информацию о их финансовом состоянии, о их истории поставок, о санкциях и ограничениях.
Я интегрировал «Контур-Внешняя Торговля» с «1С:Предприятие 8.3», чтобы автоматизировать обмен данными. Теперь мы получаем актуальную информацию о поставщиках непосредственно в «1С:Предприятие 8.3». Эта информация помогает нам при выборе поставщиков и при оценке рисков, связанных с использованием их сырья.
Например, мы можем проверить финансовое состояние поставщика, чтобы убедиться, что он стабилен и способен выполнять свои обязательства. Мы также можем проанализировать его историю поставок, чтобы оценить надежность и качество его продукции. «Контур-Внешняя Торговля» также предоставляет информацию о санкциях и ограничениях, что позволяет нам избегать рисков, связанных с нарушением международных норм.
Но самое главное — это возможность использовать данные «Контур-Внешняя Торговля» для прогнозирования качества сырья.
Например, если мы видим, что финансовое состояние поставщика ухудшается, мы можем предположить, что качество его продукции может упасть. Или если мы видим, что поставщик недавно стал поставлять сырье из новой страны, мы можем проверить историю поставок из этой страны, чтобы оценить риски, связанные с качеством сырья.
Данные «Контур-Внешняя Торговля» помогают нам улучшить систему прогнозирования качества сырья, позволяя нам учитывать внешние факторы и принимать более обоснованные решения.
Я считаю, что интеграция «Контур-Внешняя Торговля» с «1С:Предприятие 8.3» — это ключевой фактор для успешного управления внешнеэкономической деятельностью и повышения качества продукции.
Моделирование процессов и алгоритмы прогнозирования
После того, как я собрал достаточно данных о качестве сырья и интегрировал «1С:Предприятие 8.3» с «Контур-Внешняя Торговля», я перешел к самой интересной и важной части — моделированию процессов и выбору алгоритмов прогнозирования.
Я понимал, что прогнозирование качества сырья — это не просто «гадалка на кофейной гуще». Необходимо было построить модель, которая учитывала бы множество факторов, взаимосвязей и трендов.
В «1С:Предприятие 8.3» я изучал разные методы прогнозирования и выбирал наиболее подходящие для нашей ситуации. Я пробовал регрессионный анализ, методы временных рядов, и даже некоторые алгоритмы искусственного интеллекта.
Я решил остановиться на алгоритмах искусственного интеллекта, потому что они позволяли учитывать большое количество факторов и взаимосвязей. Эти алгоритмы «учились» на основе исторических данных и могли предсказывать будущие поведение качества сырья с более высокой степенью точности, чем традиционные методы.
Я создал несколько моделей прогнозирования, которые учитывали разные факторы. Например, одна модель предсказывала качество сырья в зависимости от поставщика, времени года и истории поставок. Другая модель учитывала финансовое состояние поставщика, санкции и ограничения, а также данные о качестве сырья от других поставщиков.
Я провел тестирование моделей на исторических данных и выбрал наиболее точную модель. Эта модель позволила нам предсказывать будущие показатели качества сырья с точностью до 90%.
Но моделирование процессов и выбор алгоритмов — это не одноразовая задача. Я постоянно контролирую работу моделей и в необходимости вношу в них коррективы, учитывая новые факторы и тренды.
Благодаря моделированию процессов и использованию алгоритмов прогнозирования я получил возможность предугадывать изменения качества сырья и своевременно принимать меры.
Я уверен, что использование «1С:Предприятие 8.3» и «Контур-Внешняя Торговля» в сочетании с моделированием процессов и современными алгоритмами прогнозирования позволяет нам достичь беспрецедентного уровня контроля качества сырья и гарантировать высокое качество продукции.
Риск-менеджмент: минимизация потерь от некачественного сырья
Внедрение системы прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» открыли передо мной новые возможности для управления рисками, связанными с некачественным сырьем.
Раньше мы основывались на традиционных методах контроля качества, которые часто были запоздалыми и не всегда эффективными. Мы могли узнать о проблемах с качеством сырья только после того, как оно поступило на склад и прошло некоторые испытания. Это приводило к задержкам в производстве, браку и дополнительным затратам.
Благодаря системе прогнозирования мы получили возможность предугадывать риски, связанные с некачественным сырьем, еще до его поступления на склад.
Например, если модель прогнозирования показывает, что качество сырья от определенного поставщика может упасть в ближайшее время, мы можем принять несколько мер по управлению рисками.
Мы можем заказать у этого поставщика меньшее количество сырья или провести дополнительные испытания перед его приемкой. Мы также можем начать искать новых поставщиков, которые предлагают сырье более высокого качества.
Система прогнозирования также помогает нам управлять рисками, связанными с изменениями в внешней среде. Например, если мы видим, что цены на сырье резко возрастают, мы можем предположить, что качество сырья может упасть, поскольку поставщики могут искать более дешевые варианты.
В таком случае мы можем заранее закупить необходимое количество сырья по более выгодной цене или провести дополнительные испытания сырья, чтобы убедиться в его качестве.
Благодаря системе прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграции с «Контур-Внешняя Торговля» мы снизили риски, связанные с некачественным сырьем, и улучшили финансовые результаты нашего предприятия.
Я считаю, что в современных условиях не достаточно просто контролировать качество сырья. Необходимо уметь предсказывать возможные проблемы и своевременно принимать меры по их предотвращению.
Система прогнозирования качества сырья — это неотъемлемая часть современного риск-менеджмента и залог успеха любого производственного предприятия.
Улучшение качества и экономический эффект
Внедрение системы прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» принесли нам не только улучшение качества продукции, но и значительный экономический эффект.
Я сразу заметил положительные изменения. Снизилось количество брака, увеличилась производительность, сократились затраты на переработку и утилизацию бракованной продукции.
Мы смогли сократить затраты на закупку сырья, так как стали оптимизировать поставки и закупать только необходимое количество сырья нужного качества.
Также увеличилась доля конкурентоспособной продукции, что позволило нам увеличить объем продаж и прибыль.
Улучшение качества продукции также повысило уровень удовлетворенности клиентов. Это привело к повышению лояльности клиентов и росту репутации нашего предприятия.
Экономический эффект от внедрения системы прогнозирования качества сырья превысил все наши ожидания.
Я считаю, что в современных условиях качество продукции — это один из ключевых факторов успеха любого предприятия.
Система прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» позволили нам вывести качество на новый уровень и получить значительный экономический эффект.
Я рекомендую всем руководителям производственных предприятий внимательно изучить возможности этой системы и внедрить ее на своих предприятиях.
Этикетки: контроль качества на всех этапах
После того, как мы внедрили систему прогнозирования качества сырья, я понял, что контроль качества должен проводиться не только на этапе поступления сырья, но и на всех этапах производственного процесса.
Я решил использовать этикетки для отслеживания качества продукции на всех этапах производства. Этикетки содержат информацию о качестве сырья, о результатах промежуточных контрольных испытаний, о дата и времени выполнения операций, а также о номере партии и другие важные данные.
Мы прикрепляем этикетки к каждой партии сырья, к каждой заготовке, к каждой полуфабрикату и к каждому готовому изделию. Это позволяет нам отслеживать качество продукции на всех этапах производственного процесса и идентифицировать причину возникновения брака.
Этикетки также помогают нам управлять запасами сырья и готовой продукции. Мы можем легко отслеживать срок годности сырья и готовой продукции, а также контролировать состояние запасов.
Я интегрировал систему этикетирования с «1С:Предприятие 8.3». Теперь все данные с этикеток автоматически заносятся в базу данных «1С:Предприятие 8.3». Это позволяет нам вести полную историю качества продукции и анализировать тренды изменения качества на всех этапах производственного процесса.
Например, мы можем отследить, как качество сырья влияет на качество готовой продукции, и идентифицировать проблемы на конкретных этапах производства.
Я также использую систему этикетирования для управления документацией. Все документы, связанные с контролем качества, прикрепляются к этикетке. Это позволяет нам быстро найти необходимую информацию и упростить процесс управления документацией.
Я считаю, что система этикетирования — это незаменимый инструмент для контроля качества на всех этапах производственного процесса. Она позволяет нам улучшить качество продукции, снизить затраты и увеличить прибыль.
Я рекомендую всем руководителям производственных предприятий внимательно изучить возможности системы этикетирования и внедрить ее на своих предприятиях.
Внедрение системы прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» стали решающими шагами в совершенствовании нашего производства. Я убедился, что прогнозирование качества — это не просто модный тренд, а необходимый инструмент для успеха любого производственного предприятия в современных условиях.
Преимущества системы очевидны. Мы получили возможность предугадывать изменения качества сырья и своевременно принимать меры, что позволило нам снизить риски брака, оптимизировать затраты и повысить качество продукции.
Система прогнозирования качества в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» позволили нам улучшить качество продукции, снизить количество брака, увеличить производительность и сократить затраты на производство.
Это также повысило уровень удовлетворенности клиентов, укрепило доверие к нашей продукции и положительно повлияло на репутацию нашего предприятия.
Я убежден, что система прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» — это важные инструменты для успешного управления производственным процессом и достижения конкурентоспособности на современном рынке.
Я рекомендую всем руководителям производственных предприятий внимательно изучить возможности этой системы и внедрить ее на своих предприятиях.
Рекомендации по дальнейшему развитию системы прогнозирования
Внедрение системы прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» дали нам отличные результаты, но я понимаю, что процесс совершенствования не должен останавливаться.
У нас есть несколько идей по дальнейшему развитию системы прогнозирования, которые помогут нам еще более улучшить качество продукции и снизить риски.
Во-первых, я хочу расширить базу данных о качестве сырья, включив в нее новые параметры и показатели. Например, мы можем добавить данные о климатических условиях в регионе производства сырья, о технологиях производства сырья, о содержании вредных веществ и других факторах, влияющих на качество.
Во-вторых, я хочу продолжить изучение новых алгоритмов прогнозирования. Я уверен, что с развитием искусственного интеллекта появятся еще более эффективные алгоритмы, которые помогут нам улучшить точность прогнозирования.
В-третьих, я хочу улучшить интеграцию системы прогнозирования с «Контур-Внешняя Торговля». Например, мы можем автоматизировать получение данных о поставщиках и их продукции из «Контур-Внешняя Торговля» и использовать эти данные для повышения точности прогнозирования.
В-четвертых, я хочу создать систему мониторинга и отслеживания эффективности системы прогнозирования. Эта система позволит нам оценивать точность прогнозов и в необходимости внести коррективы в модели прогнозирования.
Я уверен, что дальнейшее развитие системы прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграция с «Контур-Внешняя Торговля» позволят нам еще более улучшить качество продукции, снизить риски и увеличить прибыль.
Я долго искал способ наглядно представить преимущества и результаты внедрения системы прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграции с «Контур-Внешняя Торговля». И решил, что таблица с конкретными данными будет самым убедительным аргументом.
В таблице ниже я привел сравнительные данные по качество продукции и финансовым показателям за два года: 2022 год, когда мы еще не использовали систему прогнозирования, и 2023 год, когда она уже была внедрена.
| Показатель | 2022 год | 2023 год |
|---|---|---|
| Количество брака (%) | 5.2% | 1.8% |
| Доля конкурентоспособной продукции (%) | 82.7% | 95.1% |
| Затраты на закупку сырья (тыс. руб.) | 12 500 | 11 200 |
| Затраты на переработку брака (тыс. руб.) | 450 | 120 |
| Общий объем продаж (тыс. руб.) | 25 000 | 32 000 |
| Прибыль (тыс. руб.) | 5 000 | 8 000 |
Как видно из таблицы, внедрение системы прогнозирования качества сырья привело к значительному снижению количества брака и росту доли конкурентоспособной продукции.
Также мы заметили снижение затрат на закупку сырья и переработку брака, что положительно повлияло на общий объем продаж и прибыль.
Я уверен, что таблица наглядно демонстрирует эффективность системы прогнозирования качества сырья в «1С:Предприятие 8.3» и интеграции с «Контур-Внешняя Торговля».
Я рекомендую всем руководителям производственных предприятий внимательно изучить возможности этой системы и внедрить ее на своих предприятиях.
Когда я решил внедрить систему прогнозирования качества сырья, мне было важно сравнить разные варианты и выбрать наиболее эффективное решение. Я изучал разные программы и системы, но в итоге остановился на «1С:Предприятие 8.3» и интеграции с «Контур-Внешняя Торговля».
Чтобы наглядно продемонстрировать преимущества выбранного решения, я составил сравнительную таблицу, в которой сравнил «1С:Предприятие 8.3» с другими системами управления качеством, которые я рассматривал.
| Показатель | «1С:Предприятие 8.3» + «Контур-Внешняя Торговля» | Система A | Система B |
|---|---|---|---|
| Стоимость внедрения | Средняя | Высокая | Низкая |
| Возможности анализа данных | Широкие | Ограниченные | Средние |
| Функционал прогнозирования | Мощный | Отсутствует | Базовый |
| Интеграция с другими системами | Высокая | Низкая | Средняя |
| Простота использования | Средняя | Сложная | Простая |
| Техническая поддержка | Высокая | Средняя | Низкая |
| Эффективность прогнозирования | Высокая | Низкая | Средняя |
Как видно из таблицы, «1С:Предприятие 8.3» в сочетании с «Контур-Внешняя Торговля» имеет ряд преимуществ перед другими системами управления качеством.
Во-первых, «1С:Предприятие 8.3» обладает широкими возможностями анализа данных и мощным функционалом прогнозирования.
Во-вторых, она имеет высокую интеграцию с другими системами, включая «Контур-Внешняя Торговля». Это позволяет объединить данные из разных источников и получить более полную картину о качестве сырья.
В-третьих, «1С:Предприятие 8.3» отличается отличной технической поддержкой и высокой эффективностью прогнозирования.
Конечно, есть и недостатки. Например, «1С:Предприятие 8.3» может быть не так проста в использовании, как некоторые другие системы.
Однако, я считаю, что преимущества «1С:Предприятие 8.3» в сочетании с «Контур-Внешняя Торговля» перевешивают ее недостатки.
Я рекомендую всем руководителям производственных предприятий внимательно изучить возможности «1С:Предприятие 8.3» и интеграции с «Контур-Внешняя Торговля» и выбрать наиболее подходящее решение для своего предприятия.
Я уверен, что вы оцените преимущества этой системы и сможете значительно улучшить качество продукции и повысить прибыль своего предприятия.
FAQ
После того, как я поделился своим опытом внедрения системы прогнозирования качества в «1С:Предприятие 8.3» и интеграции с «Контур-Внешняя Торговля», ко мне стали обращаться с разными вопросами. Я решил собрать самые часто задаваемые вопросы и дать на них краткие ответы.
Часто задаваемые вопросы:
Я использовал «1С:Предприятие 8.3 Управление производством» и «Бухгалтерия предприятия» в сочетании с «Контур-Внешняя Торговля». «1С:Предприятие 8.3» предоставляет широкие возможности для анализа данных и прогнозирования, а «Контур-Внешняя Торговля» позволяет получить актуальные данные о поставщиках и их продукции.
Я использовал разные алгоритмы, включая регрессионный анализ, методы временных рядов, и некоторые алгоритмы искусственного интеллекта. Я выбрал алгоритмы, которые позволяли учитывать множество факторов, взаимосвязей и трендов.
Точность прогнозирования зависит от многих факторов, включая качество данных, сложность модели и характеристики производственного процесса. В моем случае, точность прогнозирования достигала 90%.
Внедрение системы прогнозирования — это многоступенчатый процесс. Сначала необходимо определить цели и задачи, которые должна решать система. Затем необходимо собрать необходимые данные, построить модели прогнозирования и интегрировать систему с другими системами управления.
Стоимость внедрения зависит от размера предприятия, сложности производственного процесса и выбранных решений. Я рекомендую обратиться к специалистам по внедрению «1С:Предприятие 8.3» и «Контур-Внешняя Торговля» для получения конкретных расчетов.
Риски связаны с неправильным выбором алгоритмов прогнозирования, недостаточным качеством данных, а также с недостаточной компетенцией персонала. Важно правильно планировать внедрение, проводить тестирование и обучать персонал.
Отдача от внедрения системы прогнозирования может быть значительной. Она позволяет снизить количество брака, увеличить производительность, сократить затраты на производство и повысить прибыль.
Эффективность системы прогнозирования можно оценить по ряду показателей, включая количество брака, долю конкурентоспособной продукции, затраты на производство и прибыль. Важно провести сравнительный анализ показателей до и после внедрения системы.
Система прогнозирования требует регулярного обслуживания и обновления. Необходимо регулярно проводить тестирование моделей, корректировать их параметры и обучать персонал работе с системой.
Вопрос 10: Где можно получить дополнительную информацию?
Я рекомендую обратиться к специалистам по внедрению «1С:Предприятие 8.3» и «Контур-Внешняя Торговля», а также изучить документацию и информационные материалы на официальных сайтах этих компаний.
Надеюсь, что данные ответы были полезны и помогут вам принять решение о внедрении системы прогнозирования качества сырья на вашем предприятии.
