Завод снабжение: ООО «ГАЗПРОМНЕФТЬ-СНАБЖЕНИЕ» — Официальный сайт

Контакты

Единый телефон call-центра: +7 (812) 448-00-51 (с 9:00 до 18:00 по Московскому времени)

ООО «Газпромнефть-Снабжение» (юридический адрес)
[email protected]
644040, Россия, г. Омск, ул. Доковская, 23
тел.: +7 (3812) 60-67-78 доб. 76000
факс: +7 (3812) 22-44-47

Офис в Санкт-Петербурге
[email protected]
190000, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Малая Морская, д. 23, БЦ «Белые Ночи»
тел.: +7 (812) 448-00-51

Дивизион «Центр»
[email protected]
г. Ноябрьск
629805, Россия, ЯНАО, г. Ноябрьск, Промышленная зона, панель № 13
тел.: +7 (3496) 37-90-70
факс: 8 (3496) 37-12-74

г. Ханты-Мансийск
628012, Россия, ХМАО-Югра, г. Ханты-Мансийск, ул. Энгельса, 35
тел.: +7 (3467) 30-52-31

Дивизион «Север»
[email protected]
г. Тюмень, ул.

Перекопская 19, ДЦ «Атриум» 
тел.: +7 (3452) 52-19-69

г. Красноярск
[email protected]
660075, Россия, Красноярск, ул. Маерчака, 10  БЦ «Баланс» оф. 1003
тел.: +7 (3452) 52-19-69 доб. 8032, +7-922-008-0057

Дивизион «Восток»
г. Мегион
[email protected] 
628690, Россия, ХМАО,, п. Высокий 
тел.: +7 (34643) 49-661;  +7(34643) 49-542

 г. Томск 
[email protected] 
634045, Россия, г. Томск, ул. Нахимова 13а стр. 1
тел.: +7 (3822) 31-08-65, доб. 3101

Дивизион «Юг»
[email protected]
644040, Россия, г. Омск, ул. Доковская, 23
тел.: +7 (3812) 60-67-78, доб. 76000

Дивизион «Запад»
[email protected]
183001, Россия, г. Мурманск, ул. Карла Маркса, д. 19, оф. 206 
тел.: +7 (8152) 55-00-42; +7 (812) 448-00-51, доб. 0751600

GAZPROMNEFT SUPPLY INTERNATIONAL
Project_Serbia@gazprom-neft. ru
Belgrade, 14 Rudnička str. Belgrade-Vračar. Serbia
+381 64 8084290

О предприятии

/business/service/psmtr/

• Закупки

  Закупки – один из ключевых элементов цепи снабжения. Мы предлагаем комплекс услуг, который включает все ее звенья: от формирования потребности и выбора поставщиков до контроля качества и приемки товаров

/business/service/custlog/

• Оптимизация логистики

  Правильное планирование логистики повышает общую эффективность бизнеса. Мы разрабатываем логистические схемы нового поколения, которые помогают клиентам существенно снизить операционные затраты.

/business/service/trucking/

• Транспортная логистика

  Затраты на логистику составляют значительную часть себестоимости проектов и влияют на рентабельность. Мы обладаем необходимыми компетенциями и ресурсами для решения задач любой сложности.

/business/service/wr/

• Хранение

  Правильная организация складского хозяйства позволяет сократить расходы. Мы оказываем услуги по оптимизации инфраструктуры и процессов, строительству и реинжинирингу складов, управлению активами и хранению грузов

/sale-mtr/

• Управление запасами

  Эффективная система управления запасами позволяет своевременно обеспечивать производство ресурсами и не допускать образования НВИ и неликвидов. Мы создали такую систему внутри группы компаний и теперь предлагаем ее рынку.

/business/obuchenie.php

• Обучение

  Создавать современные схемы снабжения, обеспечивать их эффективное функционирование могут лишь специалисты высокого уровня. Мы участвуем в развитии кадрового потенциала отрасли, используя передовые обучающие методики.

Закупка и поставка МТР

/business/service/psmtr/

• Закупки

  Закупки – один из ключевых элементов цепи снабжения. Мы предлагаем комплекс услуг, который включает все ее звенья: от формирования потребности и выбора поставщиков до контроля качества и приемки товаров

/business/service/custlog/

• Оптимизация логистики

  Правильное планирование логистики повышает общую эффективность бизнеса.

  Мы разрабатываем логистические схемы нового поколения, которые помогают клиентам существенно снизить операционные затраты.

/business/service/trucking/

• Транспортная логистика

  Затраты на логистику составляют значительную часть себестоимости проектов и влияют на рентабельность. Мы обладаем необходимыми компетенциями и ресурсами для решения задач любой сложности.

/business/service/wr/

• Хранение

  Правильная организация складского хозяйства позволяет сократить расходы. Мы оказываем услуги по оптимизации инфраструктуры и процессов, строительству и реинжинирингу складов, управлению активами и хранению грузов

/sale-mtr/

• Управление запасами

  Эффективная система управления запасами позволяет своевременно обеспечивать производство ресурсами и не допускать образования НВИ и неликвидов. Мы создали такую систему внутри группы компаний и теперь предлагаем ее рынку.

/business/obuchenie.php

• Обучение

  Создавать современные схемы снабжения, обеспечивать их эффективное функционирование могут лишь специалисты высокого уровня. Мы участвуем в развитии кадрового потенциала отрасли, используя передовые обучающие методики.

Вход

/business/service/psmtr/

• Закупки

  Закупки – один из ключевых элементов цепи снабжения. Мы предлагаем комплекс услуг, который включает все ее звенья: от формирования потребности и выбора поставщиков до контроля качества и приемки товаров

/business/service/custlog/

• Оптимизация логистики

  Правильное планирование логистики повышает общую эффективность бизнеса. Мы разрабатываем логистические схемы нового поколения, которые помогают клиентам существенно снизить операционные затраты.

/business/service/trucking/

• Транспортная логистика

  Затраты на логистику составляют значительную часть себестоимости проектов и влияют на рентабельность. Мы обладаем необходимыми компетенциями и ресурсами для решения задач любой сложности.

/business/service/wr/

• Хранение

  Правильная организация складского хозяйства позволяет сократить расходы. Мы оказываем услуги по оптимизации инфраструктуры и процессов, строительству и реинжинирингу складов, управлению активами и хранению грузов

/sale-mtr/

• Управление запасами

  Эффективная система управления запасами позволяет своевременно обеспечивать производство ресурсами и не допускать образования НВИ и неликвидов. Мы создали такую систему внутри группы компаний и теперь предлагаем ее рынку.

/business/obuchenie.php

• Обучение

  Создавать современные схемы снабжения, обеспечивать их эффективное функционирование могут лишь специалисты высокого уровня. Мы участвуем в развитии кадрового потенциала отрасли, используя передовые обучающие методики.

Контакты Екатеринбургский завод по обработке цветных металлов

Акционерное общество «Екатеринбургский завод по обработке цветных металлов»

ИНН 6661005707, КПП 668601001, ОГРН 1026605225591

 

Адрес: 624097, Свердловская область, г. Верхняя Пышма, проспект Успенский, 131

Телефон: +7 (343) 311‑46‑00

Телефон / факс: +7 (343) 311‑46‑01

E‑mail: [email protected] (для официальной корреспонденции)

 

Генеральный директор Окатов Александр Александрович

Приемная

Секретарь: +7 (343) 311‑46‑03

 

Управление продаж

Начальник управления: +7 (343) 311‑47‑29

E‑mail: [email protected]

 

Отдел маркетинга

Начальник отдела: +7 (343) 311‑46‑96

Специалист по маркетингу: +7 (343) 311‑47‑46

E‑mail: marketing@ezocm. ru

 

Отдел продаж

Поставки продукции из драгоценных металлов на территории РФ, продажа аффинированных металлов

Начальник отдела: +7 (343) 311‑46‑89

Специалисты отдела: +7 (343) 311‑46‑53, 311‑46‑94, 311‑47‑70, 311‑46‑82

Специалист по логистике: +7 (343) 311‑46‑35

Факс: +7 (343) 311‑46‑76

E‑mail: [email protected] (для заявок на изготовление и поставку продукции на внутренний рынок)

 

Отдел внешнеэкономической деятельности

Поставки продукции из драгоценных металлов за рубеж

Начальник отдела: +7 (343) 311‑46‑29

Специалисты отдела: +7 (343) 311‑46‑10, 311‑47‑95, 311‑46‑58

E‑mail: [email protected] (для заявок на изготовление и поставку продукции на внешний рынок)

 

Отдел драгоценных металлов

Услуги по аффинажу драгоценных металлов, приобретение аффинированных металлов, закуп ломов и материалов с содержанием драгоценных металлов, катализаторов нефтехимической промышленности

Специалисты отдела: +7 (343) 311‑47‑53, 311‑46‑90

E‑mail: odm@ezocm. ru (для заявок на аффинаж и предложений о поставке сырья, содержащего драгоценные металлы)

 

Отдел сервиса и технического сопровождения

Поставки каталитических систем, сервисное обслуживание и техническая поддержка заказчиков

Начальник отдела: +7 (343) 311‑46‑57

E‑mail: a.bazhenov@ezocm.ru (для заявок на изготовление и поставку каталитических систем и катализаторных сеток)

Специалисты отдела: +7 (343) 311‑47‑95

E‑mail: [email protected] (для заявок на изготовление и поставку каталитических систем и катализаторных сеток)

 

Центральная аналитическая лаборатория (ЦАЛ)

Услуги по выполнению химических анализов драгоценных металлов и их сплавов, а также материалов, содержащих драгоценные металлы

Начальник лаборатории: +7 (343) 311‑46‑59

E‑mail: [email protected]

Менеджер по работе с внешними заказчиками ЦАЛ: +7 (967) 856‑97‑60

E‑mail: lab@ezocm. ru

 

Отдел снабжения и арендных отношений

Начальник отдела: +7 (343) 311‑46‑74

Специалисты по закупкам: +7 (343) 311‑47‑61, 311‑46‑71, 311‑46‑38, 311‑46‑75, 311‑46‑88

Специалист по аренде: +7 (34368) 95‑520

E‑mail: [email protected]

 

Управление персоналом

Начальник управления: +7 (343) 311‑46‑62

Начальник отдела кадров: +7 (343) 311‑47‑09, 311‑47‑57

E‑mail: [email protected]

Контакты Тульского оружейного завода | ТОЗ

Генеральный директор

Курилов Илья Николаевич

Бюро документооборота

Справочная

+7 (4872) 32-14-99

Первый заместитель генерального директора

Бахно Александр Львович

+7 (4872) 32-17-12

Заместитель генерального директора по качеству

Тимофеев Юрий Викторович

+7 (4872) 32-14-60

Главный конструктор

Старухин Евгений Георгиевич

+7 (4872) 32-17-82

Главный технолог

Курочкин Вячеслав Викторович

+7 (4872) 32-17-84

Начальник управления экспортных поставок и внутренних продаж

Князев Вячеслав Борисович

Начальник отдела логистики и внутренних продаж

Трофимов Владимир Алексеевич

+7 (4872) 32-17-55

Начальник управления по материально-техническому обеспечению

Бауманис Владислав Эдгарович

+7 (4872) 32-17-37

Исполняющий обязанности начальника отдела корпоративного управления и ценных бумаг

Соколков Алексей Валерьевич

+7 (4872) 32-14-27

Отдел техобслуживания выпускаемой продукции

+7 (4872) 32-14-93

Начальник управления по связям с общественностью

Гришина Виктория Валерьевна

Отдел кадров

+ (4872) 32-17-70

Контакты

Филиппов Александр Николаевич

Генеральный директор завода

(84371) 5-76-10
(84371) 5-78-00 факс

Подоксик Вячеслав Григорьевич

Заместитель генерального директора — технический директор

(84371) 2-11-16
(84371) 5-78-00 факс

Федорова Наталья Валентиновна

Заместитель генерального директора — коммерческий директор:

(84371) 2-11-20
(84371) 5-78-00 факс

Галеев Даниил Анварович

Заместитель генерального директора по экономической безопасности, режиму и управлению персоналом:

(84371) 2-11-15
(84371) 5-78-00 факс

Фатыхов Рафис Саязович

Руководитель аппарата

(84371) 2-11-09
(84371) 5-78-00 факс

Семёнов Роман Вячеславович

Заместителя генерального директора по качеству

(84371) 2-11-13
(84371) 5-78-00 факс

Пыркин Андрей Николаевич

Заместитель директора по маркетингу и ценообразованию

(84371) 2-11-19

Хуснетдинов Фердинант Шавкетович

Заместитель директора по социальным вопросам

(84371) 2-11-58

Романов Сергей Анатольевич

Начальник управление маркетинга по Гособоронзаказу и военно-техническому сотрудничеству

(84371) 2-11-27
(84371) 5-33-52 факс

Новиков Сергей Николаевич

Начальник управления маркетинга судостроительной продукции:

(84371) 2 12 75
(84371) 2 12 75 факс

e-mail: umsp@zdship. ru

Гордеев Евгений Александрович

Начальник управления маркетинга машиностроительной и литейной продукции

(84371) 2-12-72, 2-13-72
(84371) 2-12-13 факс

e-mail: [email protected]

Елистратова Нина Александровна

Начальник отдела по управлению персоналом

(84371) 2-12-51
(84371) 5-33-40 факс
e-mail: [email protected]

Кузьменко Константин Петрович

Председатель профсоюзной организации

(84371) 5-35-63
(84371) 5-39-02 факс

Отдел снабжения

(84371) 2-12-03

Отдел закупок оборудования

(84371) 2-14-49

Справочная служба предприятия:

(84371) 5-34-48 

Социально-бытовой отдел

(84371) 2-12-36

Адреса предприятия: Почтовый адрес: 422546, Россия, Республика Татарстан,
г. Зеленодольск, ул. Заводская, д. 5

(84371) 5-76-10
(84371) 5-78-00 факс
e-mail: [email protected]
 
Банковские реквизиты для оплаты копий документов: АО «Зеленодольский завод имени А.М.Горького»
ИНН 1648013442
КПП 785050001
Банк ПАО «АК БАРС» БАНК г. Казань
Расчетный счет: 407 02 810 401 023 000 638
Кор. счет: 301 01 810 000 000 000 805
БИК: 049 205 805

Услуги аренды автотранспорта и спецтехники

 

По вопросам аренды автотранспорта и спецтехники обращаться:

Factory Supply Inc. — Factory Supply Inc

Factory Supply Inc. — Factory Supply Inc.

Показаны все 79 результатов

• Регулируемая консольная стойка доступа к двигателю, FS2-SPECTT-913

  Посмотреть продукт

• Стенд для обслуживания авиационных двигателей, FSES-KC135

  Посмотреть продукт

• Стенд крыла самолета, C 130

  Посмотреть продукт

• Стенд крыла самолета, FSAS-F15-F22

  Посмотреть продукт

• Стенд крыла самолета, FSWA-C130

  Посмотреть продукт

• Стенды крыла самолета, FSWS-KC-135

  Посмотреть продукт

• Подставка для смены APU, FS-787APUstand

  Посмотреть продукт

• Посадочная лестница, F-15

  Посмотреть продукт

• Посадочная лестница, F-22

  Посмотреть продукт

• Посадочная лестница, FSBL-MPBL

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 26 ″ x 38 ″ x 43.

  5 ″ Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 27 ″ x 50,5 ″ x 45 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 32,4 ″ x 46 ″ x 54,8 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 33 ″ x 26,5 ″ x 27 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 34 ″ x 33 ″ x 7 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 37 ″ x 47 ″ x 33 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 40 ″ x 50 ″ x 67 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 42 ″ x 47 ″ x 24 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 42 ″ x 47 ″ x 33 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 42 ″ x 47 ″ x 41 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 48 ″ x 40 ″ x 9 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 52 ″ x 36 ″ x 67 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 68 ″ x 34 ″ x 17 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 68 ″ x 89 ″ x 72 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница, 69 ″ x 34 ″ x 19 ″

  Посмотреть продукт

• Стойка кожуха и запчастей, FSPR-0002

  Посмотреть продукт

• Стенд доступа к двигателю, FSH-1500

  Посмотреть продукт

• Подставка для доступа к двигателю, FSH-EC130-PM

  Посмотреть продукт

• Подставка для доступа к двигателю, FSH-EC145-PM

  Посмотреть продукт
• Стенд для обслуживания двигателей

  , FSE-0001

  Посмотреть продукт

• Складная стойка для вертолетов, FSB-0002

  Посмотреть продукт

• Лестница фюзеляжа, FSWP-GSFL

  Посмотреть продукт

• Подставка для доступа к двигателю серии G, FSES-G450

  Посмотреть продукт

• Стойка для обслуживания с регулируемой высотой, FSH-HAS-01

  Посмотреть продукт

• Стенд для доступа к вертолетам, FSH-1030

  Посмотреть продукт

• Стенд для доступа к вертолетам, FSH-1530

  Посмотреть продукт

• Стенд для доступа к вертолетам, FSH-1540

  Посмотреть продукт

• Стенд для доступа к вертолетам, FSH-1550

  Посмотреть продукт

• Стойка для вертолетов, ФСБ-0001

  Посмотреть продукт

• Вертолетная тележка, FSH-HD-01

  Посмотреть продукт

• Вертолетная тележка, FSH-HD-02

  Посмотреть продукт

• Вертолетная тележка, FSH-HD-03

  Посмотреть продукт

• Вертолетная тележка, FSH-HD-04

  Посмотреть продукт

• Платформа для обслуживания вертолетов, FSH-011F

  Посмотреть продукт

• Стенд для обслуживания вертолетов, FSH-1010

  Посмотреть продукт

• Стенд для сборки винта вертолета, FSH-1000

  Посмотреть продукт

• Стенд Hell Hole, Военный KC 135

  Посмотреть продукт

• Стенд для обслуживания, FSCP-15-0018

  Посмотреть продукт

• Универсальная подставка, FSWS-SWAP

  Посмотреть продукт

• Носовой док, Военный KC 135

  Посмотреть продукт

• Стойка для деталей, FSPR-0001

  Посмотреть продукт

• Стойка для деталей, FSPR-0003

  Посмотреть продукт

• Стенд для обслуживания фаз, FSH-S92-PM

  Посмотреть продукт

• Стенд для обслуживания фаз, FSH-UH60-PM

  Посмотреть продукт

• Стойка доступа к ротору, FSH-1600

  Посмотреть продукт

• Стенд для сборки ротора, FSH-1510

  Посмотреть продукт

• Стенд для обслуживания хвостовой док-станции, FSH-011TD

  Посмотреть продукт

• Хвостовая док-станция, Airbus A319, A320, A321

  Посмотреть продукт

• Подставка для задней док-станции, B767, B757, A320 и MD 80

  Посмотреть продукт

• Подставка для задней док-станции, FS-A320-TD

  Посмотреть продукт

• Подставка под док-станцию, G-550 Military

  Посмотреть продукт

• Хвостовая док-станция, Gulfstream

  Посмотреть продукт

• Стенд для окраски хвоста, F-16

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 23 ″ x 24 ″ x 38 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 24 ″ x 20 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 24 ″ x 22 ″ x 11 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 24 ″ x 30 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 24 ″ x 40 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 34 ″ x 33 ″ x 7 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 36 ″ x 22 ″ x 6 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 36 ″ x 24 ″ x 7 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 60 ″ x 34 ″ x 19 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 60 ″ x 42 ″ x 26 ″

  Посмотреть продукт

• Консольная лестница без опоры, 67 ″ x 33 ″ x 18 ″

  Посмотреть продукт

• Лестница к колесной нише, FS15-WW-767-200

  Посмотреть продукт

• Лестница к колесной нише, FS15-WW-777

  Посмотреть продукт

• Платформа доступа к крылу и фюзеляжу, FSCP-15-0012

  Посмотреть продукт

• Платформа доступа к крылу и фюзеляжу, FSCP-WAPS

  Посмотреть продукт

• Стойка крыла, KC-46-WS-ASM-CUST

  Посмотреть продукт

Лестницы и платформы, защита от падения, погрузочно-разгрузочные работы — Санкт-Петербург, Ларго, Тампа

ТИП ПРЕДЛОЖЕНИЯ *

Бюджетная (проектное финансирование) Фирма (финансируемый проект)

ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ КЛИЕНТА

Название компании *

Адрес *

Имя контактного лица *

Первый Последний

Электронная почта *

Телефон *

Ячейка *

Технические характеристики тележки

Укажите, какие единицы измерения вы собираетесь использовать в этой форме *

Максимальный вес груза *

Будет ли перемещаться груз *

Рельсы Рельсы Другое

Какова конфигурация колес? *

2 фиксированных, 2 поворотных, 4 поворотных, 4 поворотных, с фиксатором направления, 2 фиксированных ролика, 2 опорных ножки, 4 фиксированных, 1 поворотных, 2 фиксированных, 1 поворотных, 2 поворотных, 2 фиксированных, 2 шт.

Загрузите изображение точки подключения

Перетащите файлы сюда или Выбрать файлы

Максимум.размер файла: 23 МБ.

Будет ли машина двигаться вверх или вниз по склонам с грузом? *

Да Нет

Где будет использоваться машина? *

Внутри Снаружи Оба

Требуется ли машина из нержавеющей стали? *

Да Нет

Будет ли машина работать во взрывоопасной или потенциально взрывоопасной среде? *

Да Нет

Что вы хотите улучшить? *

EfficiencySafety

Environment

Применимо ли какое-либо из следующего для вашей среды? *

Придется ли машине двигаться вверх или вниз по склонам с грузом? *

Да Нет

Укажите градусный угол или размеры уклона *

Придется ли машине двигаться вверх или вниз по склонам без груза? *

Да Нет

Укажите угол наклона или размеры уклона *

Будет ли пол *

Нужно ли машине преодолевать препятствия? *

Да Нет

Какие препятствия? *

Обратите внимание на размер препятствий *

Укажите название препятствия, высоту / глубину и ширину в дюймах.

Где будет использоваться машина? *

Использование

Как перемещать груз? *

Каково приблизительное расстояние, пройденное за один ход с грузом? *

Каково приблизительное пройденное расстояние За один ход без нагрузки? *

Сколько дней в неделю будет использоваться машина? *

Сколько смен в 24 часа? *

Сколько раз в смену будет использоваться машина? *

Сколько раз в час будет использоваться машина? *

Когда можно заряжать машину? *

2–10 раз за смену в течение ночи

Как долго можно заряжать аккумулятор в эти периоды? *

10–20 мин. 21 — 60 мин. 61 — 150 мин. Ночь

Обзор тележки

Есть ли тележка? *

Да Нет

Разработана ли тележка? *

Да Нет

Нужна ли вам консультация по конструкции

9000 Да Нет? *

Сколько у вас тележек? *

Сколько разных типов тележек необходимо переместить? *

Если у вас несколько типов тележек, нам потребуется подробная информация по каждому типу.

Сколько тележек необходимо перемещать одновременно? *

Можно ли установить стандартную внутреннюю муфту? *

Да Нет

Детали тележки

Размеры груза *

Д x Ш x В

Высота Нагрузка *

Расстояние между роликами, повернутыми внутрь *

Есть ли выступ, если да, то какого он размера? *

Д x В

Есть ли какие-либо препятствия на нижней стороне тележки? *

Да Нет

Если Да, укажите размеры препятствия *

Д x Ш x В

Материал колеса *

Полиуретан Нейлон Сталь Рельсы Резина (Пневматика) Другое

Состояние колеса *

Новое / почти новое Средне изношенное Изношенное

Примечания

Примечания к состоянию колеса

при загрузке *

К чему вы подключаетесь? *

Файл

Перетащите файлы сюда или Выбрать файлы

Максимум.размер файла: 23 МБ.

При подключении к квадрату или прямоугольнику укажите размеры *

Д x Ш x В

Есть ли неограниченный доступ к точке подключения? *

Да Нет Чтение 2 *

Испытание под нагрузкой: чтение пятен 3 *

Тестирование под нагрузкой: чтение пятен 4 *

Испытание под нагрузкой: чтение пятен 5 *

Дополнительная информация

Комментарии

Файл

Перетащите файлы сюда или Выбрать файлы

Максимум. размер файла: 23 МБ.

Industrial Netting — Factory Supply Inc

ТИП ПРЕДЛОЖЕНИЯ *

Бюджетная (проектное финансирование) Фирма (финансируемый проект)

ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ КЛИЕНТА

Название компании *

Адрес *

Имя контактного лица *

Первый Последний

Электронная почта *

Телефон *

Ячейка *

Технические характеристики тележки

Укажите, какие единицы измерения вы собираетесь использовать в этой форме *

Максимальный вес груза *

Будет ли перемещаться груз *

Рельсы Рельсы Другое

Какова конфигурация колес? *

2 фиксированных, 2 поворотных, 4 поворотных, 4 поворотных, с фиксатором направления, 2 фиксированных ролика, 2 опорных ножки, 4 фиксированных, 1 поворотных, 2 фиксированных, 1 поворотных, 2 поворотных, 2 фиксированных, 2 шт.

Загрузите изображение точки подключения

Перетащите файлы сюда или Выбрать файлы

Максимум.размер файла: 23 МБ.

Будет ли машина двигаться вверх или вниз по склонам с грузом? *

Да Нет

Где будет использоваться машина? *

Внутри Снаружи Оба

Требуется ли машина из нержавеющей стали? *

Да Нет

Будет ли машина работать во взрывоопасной или потенциально взрывоопасной среде? *

Да Нет

Что вы хотите улучшить? *

EfficiencySafety

Environment

Применимо ли какое-либо из следующего для вашей среды? *

Придется ли машине двигаться вверх или вниз по склонам с грузом? *

Да Нет

Укажите градусный угол или размеры уклона *

Придется ли машине двигаться вверх или вниз по склонам без груза? *

Да Нет

Укажите угол наклона или размеры уклона *

Будет ли пол *

Нужно ли машине преодолевать препятствия? *

Да Нет

Какие препятствия? *

Обратите внимание на размер препятствий *

Укажите название препятствия, высоту / глубину и ширину в дюймах.

Где будет использоваться машина? *

Использование

Как перемещать груз? *

Каково приблизительное расстояние, пройденное за один ход с грузом? *

Каково приблизительное пройденное расстояние За один ход без нагрузки? *

Сколько дней в неделю будет использоваться машина? *

Сколько смен в 24 часа? *

Сколько раз в смену будет использоваться машина? *

Сколько раз в час будет использоваться машина? *

Когда можно заряжать машину? *

2–10 раз за смену в течение ночи

Как долго можно заряжать аккумулятор в эти периоды? *

10–20 мин. 21 — 60 мин. 61 — 150 мин. Ночь

Обзор тележки

Есть ли тележка? *

Да Нет

Разработана ли тележка? *

Да Нет

Нужна ли вам консультация по конструкции

9000 Да Нет? *

Сколько у вас тележек? *

Сколько разных типов тележек необходимо переместить? *

Если у вас несколько типов тележек, нам потребуется подробная информация по каждому типу.

Сколько тележек необходимо перемещать одновременно? *

Можно ли установить стандартную внутреннюю муфту? *

Да Нет

Детали тележки

Размеры груза *

Д x Ш x В

Высота Нагрузка *

Расстояние между роликами, повернутыми внутрь *

Есть ли выступ, если да, то какого он размера? *

Д x В

Есть ли какие-либо препятствия на нижней стороне тележки? *

Да Нет

Если Да, укажите размеры препятствия *

Д x Ш x В

Материал колеса *

Полиуретан Нейлон Сталь Рельсы Резина (Пневматика) Другое

Состояние колеса *

Новое / почти новое Средне изношенное Изношенное

Примечания

Примечания к состоянию колеса

при загрузке *

К чему вы подключаетесь? *

Файл

Перетащите файлы сюда или Выбрать файлы

Максимум.размер файла: 23 МБ.

При подключении к квадрату или прямоугольнику укажите размеры *

Д x Ш x В

Есть ли неограниченный доступ к точке подключения? *

Да Нет Чтение 2 *

Испытание под нагрузкой: чтение пятен 3 *

Тестирование под нагрузкой: чтение пятен 4 *

Испытание под нагрузкой: чтение пятен 5 *

Дополнительная информация

Комментарии

Файл

Перетащите файлы сюда или Выбрать файлы

Максимум.размер файла: 23 МБ.

От ураганов до заводских пожаров: управление непредсказуемыми сбоями в цепочке поставок

Традиционные методы управления рисками цепочки поставок основываются на знании вероятности возникновения и величины воздействия каждого потенциального события, которое может существенно нарушить деятельность фирмы. В случае распространенных сбоев в цепочке поставок — плохой работы поставщика, ошибок прогнозов, сбоев в транспортировке и т. Д. — эти методы работают очень хорошо, поскольку для количественной оценки уровня риска используются исторические данные.

Но это совсем другая история для маловероятных событий с высокой степенью воздействия — мегакатастроф, таких как ураган Катрина в 2005 году, вирусных эпидемий, таких как вспышка атипичной пневмонии в 2003 году, или крупных отключений из-за непредвиденных событий, таких как пожары на фабриках и политические потрясения. Поскольку исторические данные об этих редких событиях ограничены или отсутствуют, их риск трудно оценить количественно с использованием традиционных моделей. В результате многие компании не готовятся к ним должным образом. Это может иметь пагубные последствия, когда катастрофы действительно случаются, и может вынудить даже операционально подкованные компании бороться постфактум — подумайте о Toyota после землетрясения и цунами на Фукусиме в 2011 году.

Для решения этой проблемы мы разработали модель — математическое описание цепочки поставок, которую можно компьютеризировать, — которая фокусируется на влиянии потенциальных сбоев в точках цепочки поставок (таких как закрытие завода поставщика или наводнение на заводе). распределительный центр), а не причину сбоя. Этот тип анализа устраняет необходимость определения вероятности того, что произойдет какой-либо конкретный риск — это действительный подход, поскольку стратегии смягчения последствий сбоя одинаково эффективны независимо от того, что его вызвало.Используя эту модель, компании могут количественно оценить финансовые и операционные последствия, если предприятие критически важного поставщика выйдет из строя, скажем, на две недели — независимо от причины. Компьютеризированную модель можно легко и быстро обновить, что крайне важно, поскольку цепочки поставок находятся в постоянном изменении.

При разработке и применении нашей модели в Ford Motor Company и других компаниях мы были удивлены, обнаружив небольшую корреляцию между тем, сколько фирма ежегодно тратит на закупки на определенном участке, и тем влиянием, которое нарушение работы сайта может оказать на результаты деятельности компании.В самом деле, как показывает тематическое исследование компании Ford, описанное далее в этой статье, наибольшие риски часто происходят в неожиданных местах.

На практике это означает, что лидеры, использующие традиционные методы управления рисками и простую эвристику (например, сумму в долларах, потраченную на объекте), часто в конечном итоге сосредотачиваются исключительно на так называемых стратегических поставщиках, расходы на которые очень высоки и часть которых считается критически важным для дифференциации продукции и игнорирует риски, связанные с поставщиками недорогих товаров.В результате менеджеры совершают неправильные действия, растрачивают ресурсы и подвергают организацию скрытому риску. В этой статье мы описываем нашу модель и то, как компании могут использовать ее для выявления, управления и снижения своей подверженности рискам цепочки поставок.

Время восстановления и индекс подверженности рискам

Центральной особенностью нашей модели является время восстановления (TTR): время, необходимое для восстановления полной функциональности конкретного узла (например, объекта поставщика, центра распределения или транспортного узла) после сбоя.Значения TTR определяются путем изучения исторического опыта и опроса покупателей или поставщиков фирмы (см. Врезку «Оценка воздействия? Используйте простой вопросник»). Эти значения могут быть уникальными для каждого узла или могут различаться для подмножества узлов.

Наша модель объединяет данные TTR с информацией о нескольких уровнях взаимоотношений с поставщиками, сведениями о ведомости материалов, эксплуатационными и финансовыми показателями, уровнями запасов в пути и на месте, а также прогнозами спроса для каждого продукта.Фирмы могут представить всю свою сеть поставок на любом уровне детализации — от отдельных частей до агрегатов на основе категории деталей, поставщика, географии или линейки продуктов. Это позволяет менеджерам при необходимости углубляться в детали и выявлять ранее нераспознанные зависимости. Модель может учитывать сбои разной степени тяжести, выполняя сценарии с использованием TTR разной продолжительности.

Для проведения анализа модель удаляет по одному узлу из сети питания на время TTR.Затем он определяет реакцию цепочки поставок, которая минимизирует влияние сбоя на производительность на этом узле — например, сокращение запасов, перенос производства, ускорение транспортировки или перераспределение ресурсов. На основе оптимального ответа он оказывает влияние на финансовую или операционную производительность (PI) узла. Компания может выбрать различные показатели PI: например, потерянные единицы продукции, выручку или маржу прибыли. Модель анализирует все узлы в сети, назначая каждому PI.Узлу с наибольшим PI (например, в потерянных продажах или потерянных единицах продукции) присваивается оценка индекса подверженности риску (REI), равная 1,0. Оценки REI всех других узлов индексируются относительно этого значения (узел, нарушение которого вызовет наименьшее влияние, получает значение, близкое к нулю). Индексированные оценки позволяют фирме с первого взгляда определить узлы, которые должны привлечь наибольшее внимание менеджеров по рискам.

По сути, модель использует общий математический метод — линейную оптимизацию — для определения наилучшего отклика на сбой узла на время его TTR.Модель учитывает существующие и альтернативные источники поставок, транспортировку, запасы готовой продукции, незавершенного производства и сырья, а также производственные зависимости в цепочке поставок.

Наш подход дает ряд преимуществ. Это:

Обозначает скрытые уязвимости.

Модель помогает менеджерам определить, какие узлы в сети создают наибольшую подверженность риску, часто выделяя ранее скрытые или упускаемые из виду области высокого риска. Это также позволяет фирме сравнивать затраты и выгоды от различных альтернатив для смягчения воздействия.

Избегает необходимости предсказывать редкие события.

Модель определяет оптимальный ответ на любой сбой, который может произойти в сети электроснабжения, независимо от причины. Вместо того, чтобы пытаться количественно оценить вероятность того, что произойдет событие с низкой вероятностью и высоким риском, фирмы могут сосредоточиться на выявлении наиболее важных рисков и внедрении стратегий управления рисками для их смягчения.

Выявляет зависимости и узкие места в цепочке поставок.

Компании также могут использовать анализ для принятия решений по инвентаризации и поиску поставщиков, которые повышают надежность сети. Это включает в себя учет вероятной схватки между конкурирующими компаниями за поиск альтернативных источников, если сбой поставщика затронет несколько фирм. Такие межфирменные эффекты кризиса часто упускаются из виду. Можно заключить договоры с резервными поставщиками, чтобы дать компании приоритет над другими в случае сбоя с основным поставщиком, что уменьшит время восстановления и финансовые последствия.

Способствует обсуждению и обучению.

В ходе анализа цепочки поставок таким образом менеджеры обсуждают с поставщиками и внутренними группами приемлемые уровни TTR для критически важных объектов и делятся мнениями о передовых процессах для сокращения времени восстановления. В результате влияние сбоев сводится к минимуму.

Действие предписания

Наша модель предоставляет организациям количественный показатель для сегментации поставщиков по уровню риска.Используя данные, полученные с помощью модели, мы можем классифицировать поставщиков по двум параметрам: общая сумма денег, которую компания тратит на каждом объекте поставщика в заданный год, и влияние на производительность фирмы, связанное с нарушением работы каждого узла поставщика. Теперь давайте посмотрим на сегменты поставщиков и рассмотрим подходящие для каждого из них стратегии управления рисками.

Очевидно высокий риск.

Большинство компаний сосредотачивают свою деятельность по управлению рисками на поставщиках, для которых как общие расходы, так и влияние на производительность являются высокими.Как правило, это поставщики дорогих компонентов, таких как автокресла и приборные панели, которые сильно влияют на решения и опыт клиентов о покупке. Стоимость этих «стратегических компонентов», как их часто называют, часто составляет значительную часть общих производственных затрат. Действительно, для многих компаний они представляют 20% поставщиков, но на их долю приходится около 80% общих расходов фирмы на закупки. Поскольку стратегические компоненты обычно исходят от одного поставщика, соответствующие стратегии снижения рисков включают стратегическое партнерство с поставщиками для анализа и снижения их подверженности рискам, предоставление стимулов некоторым поставщикам иметь несколько производственных площадок в разных регионах, отслеживание производительности поставщиков и разработку и реализация планов обеспечения непрерывности бизнеса.

Низкий риск.

Поставщики с низкими совокупными расходами и низкими финансовыми последствиями не нуждаются в интенсивных инвестициях в управление рисками. По нашему опыту, большинство компаний эффективно управляют минимальными рисками, связанными с нарушением работы этих сайтов поставщиков, инвестируя в избыточные запасы или заключая долгосрочные контракты с пунктом о штрафах за невыполнение обязательств.

Скрытый риск.

Однако многие компании подвержены значительному воздействию со стороны поставщиков «скрытого риска».Здесь общие расходы низкие, но финансовые последствия сбоя высоки. Даже самые сообразительные менеджеры склонны приравнивать общие расходы к влиянию на производительность: они справедливо определяют стратегические компоненты как несущие высокий уровень риска цепочки поставок, но не принимают во внимание, что поставщики с низкими затратами, часто на товарные товары, могут представлять чрезмерные риски. Традиционные упражнения по оценке риска упускают из виду эти компоненты, потому что они воспринимаются как не добавляющие ценности продукции фирмы. Но реальность такова, что на рынках сырьевых товаров, как правило, доминируют лишь несколько производителей, что делает покупателей уязвимыми для сбоев.Например, в автомобильной промышленности общие расходы автопроизводителя на поставщиков уплотнительных колец или клапанов обычно довольно низки, но если поставка прерывается, автомобилестроителю придется закрыть производственную линию. Таким образом, очень важно обеспечить наличие достаточного количества. Этого часто можно достичь, используя стратегии, применимые к другим сегментам: инвестирование в избыточные запасы, требование к поставщикам управлять несколькими производственными площадками или реализация стратегии двойного снабжения.

Гибкость системы

позволила Pepsi Bottling Group быстро отреагировать на перебои в поставках, вызванные пожаром на химическом заводе рядом с одним из ее поставщиков.

В качестве альтернативы компании могут использовать гибкость, чтобы справиться со скрытыми рисками поставок. Например, гибкость системы (способность быстро изменять производственную структуру заводов) позволила Pepsi Bottling Group быстро отреагировать на перебои в поставках, вызванные пожаром на химическом заводе рядом с одним из ее поставщиков. Точно так же гибкость конструкции продукта (в данном случае использование стандартизованных компонентов) позволила Nokia быстро оправиться от перебоев в поставках радиочастотных чипов, вызванных пожаром на заводе поставщика.Наконец, гибкость процесса (достигаемая в данном случае за счет корректировки навыков и процессов персонала) позволила Toyota быстро восстановить поставку клапанов дозирования тормозной жидкости (P-клапаны) после серьезного сбоя.

Пример использования: Ford Motor Company

Мы использовали нашу методологию для анализа подверженности Ford сбоям в цепочке поставок. Работая вместе с Китом У. Комбсом, Стивом Дж. Фарачи, Олегом Ю. Гусихиным и Доном Х. Чжаном, менеджерами отдела закупок и исследований и разработок Ford, мы рассмотрели два сценария: в первом производственное предприятие поставщика будет остановлено на два недели.Во втором случае инструмент поставщика должен быть заменен, что приведет к остановке работы на его предприятии на восемь недель. (Детали были изменены, чтобы скрыть конфиденциальные данные Ford.)

Ford имеет многоуровневую сеть поставщиков с длительным сроком поставки от некоторых поставщиков, сложной структурой ведомости материалов, буферными запасами и компонентами, которые используются в нескольких производственных линиях. Приблизительно 61% сайтов поставщиков не повлияли бы на прибыль Ford, если бы они были закрыты. Напротив, около 2% сайтов поставщиков в случае их сбоя существенно повлияют на прибыль Ford.Сайты поставщиков, нарушение которых может нанести наибольший ущерб, — это те, у которых годовые закупки Ford относительно невелики — открытие, которое удивило менеджеров Ford. Действительно, многие из этих поставщиков ранее не определялись риск-менеджерами компании как поставщики с высокой степенью риска. (См. Выставку «Влияние сбоев в работе поставщиков на прибыль Ford», где представлен анализ 1000 сайтов поставщиков Ford.)

Используя эту модель, Ford смог идентифицировать сайты поставщиков, которые не требовали особого внимания со стороны управления рисками (те, которые имели короткий TTR и низкие финансовые последствия), и те, которые требовали более тщательных планов смягчения последствий.Результаты анализа позволили Ford оценить альтернативные шаги, которые он мог бы предпринять для снижения рисков со значительным воздействием и более четкого определения приоритетов в своих стратегиях снижения рисков. Например, менеджеры узнали, что оценки индекса подверженности риску, связанные с определенными поставщиками, очень чувствительны к количеству запасов, имеющихся у фирмы. По этой причине Ford внедрил процессы для ежедневного мониторинга запасов, связанных с этими поставщиками.

В марте 2012 года автомобильная промышленность была потрясена нехваткой специальной смолы под названием нейлон 12, используемой при производстве топливных баков, компонентов тормозов и обивки сидений.Ключевой поставщик, Evonik, пережил разрушительный взрыв на своем заводе в Марле, Германия. Evonik потребовалось шесть месяцев, чтобы возобновить производство, за это время были серьезно нарушены производственные мощности Ford и других крупных автопроизводителей. Если бы менеджеры Ford использовали нашу структуру до этого сбоя, они бы обнаружили подверженность рискам и связанные с ними узкие места в производстве и активно работали бы с Evonik, чтобы ускорить реализацию ее планов по вводу в эксплуатацию нового завода в Сингапуре, производство которого в настоящее время планируется начать в 2015 году.

Цепочка поставок Ford, как и у многих других компаний, становится все более глобализированной, сложной и расширенной. Это привело к появлению большего количества потенциальных точек отказа, которые Ford должен распознавать и управлять ими. Используя нашу модель, он может быстро количественно оценить подверженность своей цепочке поставок и определить эффективные стратегии смягчения последствий в случае сбоев. Наш подход к управлению рисками цепочки поставок позволяет менеджерам избегать предположений о вероятности нечастых, значительных событий и вместо этого сосредоточиться на оценке уязвимость их организации к сбоям, независимо от их причины и места удара.Этот метод является количественным, позволяет легко понять меру подверженности риску и поддерживает процесс сегментации поставщиков, в результате чего сети поставок становятся более устойчивыми.

Версия этой статьи появилась в выпуске Harvard Business Review за январь – февраль 2014 г.

Ураган Ида, ограничения поставок сдерживают производство на фабриках в США

Транспортные контейнеры выгружаются с корабля на контейнерном терминале в комплексе Порт Лонг-Бич — Порт Лос-Анджелеса на фоне пандемии коронавируса (COVID-19) в Лос-Анджелесе Анхелес, Калифорния, U.S., 7 апреля 2021 г. REUTERS / Lucy Nicholson / File Photo

• Объем промышленного производства в августе увеличился на 0,2%
• Объем промышленного производства вырос на 0,4%; Ураган Ида повредит горнодобывающей промышленности
• Импортные цены упали на 0,3% в августе; рост на 9,0% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года

ВАШИНГТОН, 15 сентября (Рейтер) — Производство на заводах в США резко замедлилось в августе из-за урагана Ида, вызванного закрытием заводов и продолжающейся нехваткой микрочипов, что ограничило производство автомобилей, но производство остается устойчивым на фоне скудных запасов .

На фронте инфляции стало больше товарных новостей. Цены на импорт снизились впервые за 10 месяцев в августе, показали другие данные в среду. Однако постоянные узкие места в цепочке поставок могут удерживать инфляцию на высоком уровне. Председатель Федеральной резервной системы Джером Пауэлл утверждал, что высокая инфляция носит временный характер.

«Рост производства, вероятно, будет поддерживаться низкими запасами», — сказала Рубила Фаруки, главный экономист в США в High Frequency Economics в Уайт-Плейнс, Нью-Йорк.«Но проблемы с поставками и нехватка пока остаются сдерживающим фактором, препятствующим более сильному восстановлению».

Производство в обрабатывающей промышленности увеличилось на 0,2% в прошлом месяце после роста на 1,6%, сообщила ФРС. Центральный банк США подсчитал, что ураган Ида, опустошивший производство энергии на шельфе США и отключивший электричество в Луизиане в конце августа, отнял 0,2 процентного пункта от объема производства.

Ураган привел к закрытию предприятий по переработке нефтехимических продуктов, пластмасс и нефтепереработки.Экономисты, опрошенные Reuters, прогнозировали, что производство в обрабатывающей промышленности вырастет на 0,4%.

Затруднение, вызванное закрытием, было компенсировано значительным ростом производства компьютеров и электронных товаров, а также мебели и сопутствующих товаров. Но производство оборудования упало, как и производство электрического оборудования, приборов и компонентов, вероятно, из-за нехватки сырья, особенно полупроводников.

Объем производства на автомобильных заводах вырос на 0,1% после скачка на 9,5% в июле, когда автопроизводители отказались от традиционных летних остановок заводов для переоборудования, поскольку они скорректировали свои графики, чтобы справиться с нехваткой чипов.Кризис с сырьем усугубился последней волной инфекций, вызванной вариантом коронавируса Delta, в первую очередь в Юго-Восточной Азии, а также заторами в портах Китая.

Производство автомобилей может упасть в сентябре. General Motors Co (GM.N) заявила, что в этом месяце сократит производство на своих заводах в Индиане, Миссури и Теннесси из-за нехватки микрочипов. Ford Motor Co (F.N) также сокращает производство грузовиков. Без учета автомобилей производство в обрабатывающей промышленности выросло на 0.2% в августе после ускорения на 1,1% в июле.

Заводское производство на 1,0% превышает допандемический уровень.

Рост промышленного производства и рост объемов коммунальных услуг на 3,3%, поскольку не по сезону жаркая погода увеличила спрос на кондиционеры, увеличило промышленное производство на 0,4%. Объем промышленного производства в июле вырос на 0,8%.

Добыча полезных ископаемых упала на 0,6%, что связано с перебоями в добыче нефти и газа в Мексиканском заливе из-за ураганов.

Акции на Уолл-стрит выросли.Доллар упал против корзины валют. Цены казначейских облигаций США были смешанными.

Промышленное производство

ИНФЛЯЦИЯ ПЕРЕРЫВАЕТСЯ

Загрузка производственных мощностей в производственном секторе, показатель того, насколько полно фирмы используют свои ресурсы, выросла на 0,1 процентного пункта до 76,7% в августе. Общее использование производственных мощностей в промышленном секторе выросло на 0,2 процентных пункта до 76,4%. Это на 3,2 процентных пункта ниже среднего показателя за 1972–2020 годы.

Должностные лица ФРС склонны рассматривать меры по использованию производственных мощностей для определения того, насколько «вялый» остается в экономике — как далеко у роста есть место, прежде чем он станет инфляционным.

Инфляция, похоже, достигла своего пика или близка к этому.

Второй отчет Министерства труда показал, что импортные цены упали на 0,3% в прошлом месяце после роста на 0,4% в июле. Первое снижение с октября 2020 года привело к снижению годового прироста до 9,0% с 10,3% в июле.

Инфляция

Отчет последовал вслед за новостями во вторник о том, что в августе потребительские цены зафиксировали самый низкий рост за семь месяцев. подробнее

Упали цены на импортное топливо 2.3% в прошлом месяце после роста на 3,0% в июле. Цены на нефть упали на 2,4%, а стоимость импортных продуктов питания выросла на 0,6%.

Без учета топлива и продуктов питания импортные цены упали на 0,2%. Эти так называемые базовые импортные цены выросли в июле на 0,1%. Цены на импортные капитальные товары и потребительские товары, за исключением автомобилей, немного выросли.

«Инфляция сделала небольшую передышку в августе, но гонка или марафон еще не закончился», — сказала Дженнифер Ли, старший экономист BMO Capital Markets в Торонто.

Третий отчет ФРС Нью-Йорка показал, что его индекс «Empire State» по текущим условиям ведения бизнеса вырос до 34,3 в этом месяце с 18,3 в августе. Значение выше нуля предполагает рост деловой активности в регионе.

Empire State

Фирмы в регионе были очень оптимистичны в отношении того, что условия ведения бизнеса улучшатся в течение следующих шести месяцев, а планы капитальных и технологических расходов заметно увеличатся.

Но проблемы со стороны предложения остались, и сроки поставки достигли рекордно высокого уровня.

В то время как цена, уплачиваемая фирмами в регионах за вводимые ресурсы, снизилась, она оставалась на очень высоком уровне. Производители сообщили о повышении цен на свои товары, при этом полученные в результате исследования цены достигли третьего рекордного уровня подряд.

«Бизнес и потребители еще не вышли из строя», — сказал Райан Свит, старший экономист Moody’s Analytics в Западном Честере, штат Пенсильвания. «Тем не менее, мы по-прежнему довольны нашим прогнозом дальнейшего смягчения инфляционного давления, абстрагируясь от временного эффекта урагана в сентябре.»

Отчетность Лючии Мутикани; редактирование Андреа Риччи

Наши стандарты: Принципы доверия Thomson Reuters.

Подход Парето для планирования и распределения цепочки поставок на нескольких предприятиях

Agnetis A, Mirchandani PB, Pacciarelli D , Pacifici A (2004) Задачи планирования с двумя конкурирующими агентами. Oper Res 52 (2): 229–242. Https://doi.org/10.1287/opre.1030.0092

Артикул Google ученый

Agnetis A, Aloulou MA, Fu LL (2014) Координация производства и межэтапных пакетных поставок с аутсорсинговым распределением.Eur J Oper Res 238 (1): 130–142. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.03.039, http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0377221714002781

Артикул Google ученый

Алайя И., Солнон С., Гедира К. (2007) Оптимизация муравьиной колонии для задач многокритериальной оптимизации. В: 19-я международная конференция IEEE по инструментам с искусственным интеллектом, 2007. ICTAI 2007, IEEE, vol 1, pp. 450–457

Altiparmak F, Gen M, Lin L, Paksoy T (2006) Подход на основе генетического алгоритма для множественных -объективная оптимизация сетей поставок.Comput Ind Eng 51 (1): 196–215

Статья Google ученый

Альварес Э. (2007) Планирование производства на нескольких заводах в smes. Robot Comput Integr Manuf 23 (6): 608–613

Статья Google ученый

Армстронг Р., Гао С., Лей Л. (2008) Проблема производства и распределения с нулевыми запасами и фиксированной последовательностью клиентов. Ann Oper Res 159 (1): 395–414

Статья Google ученый

Бейкер К.Р., Коул Смит Дж. (2003) Многокритериальная модель для машинного планирования.J Sched 6 (1): 7–16. https://doi.org/10.1023/A:1022231419049

Артикул Google ученый

Баран Б., Шерер М. (2003) Многоцелевая система колоний муравьев для решения проблемы маршрутизации транспортных средств с временными окнами. В: Прикладная информатика, стр. 97–102

Бехнамиан Дж., Гоми С.Ф. (2016) Обзор планирования на нескольких предприятиях. J Intell Manuf 27 (1): 231–249

Артикул Google ученый

Белл Дж. Э., МакМаллен П. Р. (2004) Методы оптимизации муравьиной колонии для решения проблемы маршрутизации транспортных средств.Adv Eng Inf 18 (1): 41–48

Статья Google ученый

Blum C (2005) Оптимизация колоний муравьев с гибридизацией пучка и поиском пучка: приложение для планирования открытия магазина. Comput Oper Res 32 (6): 1565–1591

Статья Google ученый

Чандра П., Фишер М.Л. (1994) Координация планирования производства и распределения. Eur J Oper Res 72 (3): 503–517

Статья Google ученый

Чен З.Л. (2010) Интегрированное планирование производства и исходящего распределения: обзор и расширения.Oper Res 58 (1): 130–148

Статья Google ученый

Чен З.Л., Вайрактаракис Г.Л. (2005) Интегрированное планирование производственных и сбытовых операций. Manag Sci 51 (4): 614–628

Статья Google ученый

Cheng TCE, Kahlbacher HG (1993) Планирование со штрафами за доставку и досрочность. Asia Pac J Oper Res 10 (2): 145–152

Google ученый

Cheng TCE, Гордон В.С., Ковалев М.Ю. (1996) Планирование одной машины с пакетными поставками.Eur J Oper Res 94 (2): 277–283. https://doi.org/10.1016/0377-2217(96)00127-0

Артикул Google ученый

Chung S, Lau HC, Choy K, Ho GT, Tse Y (2010) Применение генетического подхода для расширенного планирования в среде с несколькими заводами. Int J Prod Econ 127 (2): 300–308

Статья Google ученый

Czyzzak P, Jaszkiewicz A (1998) Имитация отжига по Парето — метаэвристический метод многоцелевой комбинаторной оптимизации.J Multicriteria Decis Anal 7 (1): 34–47

Статья Google ученый

Деб К. (2001) Многоцелевая оптимизация с использованием эволюционных алгоритмов, том 16. Wiley, New York

Google ученый

Деб К., Пратап А., Агарвал С., Меяриван Т. (2002) Быстрый и элитарный генетический алгоритм с множеством целей: Nsga-ii. IEEE Trans Evolut Comput 6 (2): 182–197

Статья Google ученый

Демирель Н., Токсари М.Д. (2006) Оптимизация квадратичной задачи о назначении с использованием алгоритма муравьиной колонии.Appl Math Comput 183 (1): 427–435

Google ученый

Ding D, Chen J (2008) Координация трехуровневой цепочки поставок с гибкой политикой возврата. Омега 36 (5): 865–876

Статья Google ученый

Дориго М. (1992) Оптимизация, обучение и естественные алгоритмы. Кандидатская диссертация, Миланский политехнический университет

Дориго М., Маниеццо В., Колорни А. (1996) Муравьиная система: оптимизация с помощью колонии сотрудничающих агентов.IEEE Trans Syst Man Cybern Часть B (Cybern) 26 (1): 29–41

Статья Google ученый

Feng X, Moon I, Ryu K (2014) Контракты о распределении доходов в n-этапной цепочке поставок с учетом соображений надежности. Int J Prod Econ 147: 20–29

Статья Google ученый

Flynn BB, Huo B, Zhao X (2010) Влияние интеграции цепочки поставок на производительность: подход на случай непредвиденных обстоятельств и конфигурации.J Oper Manag 28 (1): 58–71

Статья Google ученый

Frohlich MT, Westbrook R (2001) Дуги интеграции: международное исследование стратегий цепочки поставок. J Oper Manag 19 (2): 185–200

Статья Google ученый

Gambardella LM, Taillard É, Agazzi G (1999a) Mac-vrptw: система множественных колоний для задач маршрутизации транспортных средств с временными окнами. В: Новые идеи в оптимизации, Citeseer

Gambardella LM, Taillard ÉD, Dorigo M (1999b) Колонии муравьев для задачи квадратичного присваивания.J Oper Res Soc 50 (2): 167–176

Статья Google ученый

García JM, Lozano S (2005) Проблема планирования производства и доставки с временными окнами. Comput Ind Eng 48 (4): 733–742

Статья Google ученый

Гэри М.Р., Джонсон Д.С., Сетхи Р. (1976) Сложность планирования потоковых и рабочих мест. Math Oper Res 1 (2): 117–129

Статья Google ученый

Geismar HN, Laporte G, Lei L, Sriskandarajah C (2008) Задача интегрированного планирования производства и транспортировки продукта с коротким сроком службы.ИНФОРМАЦИЯ J Comput 20 (1): 21–33

Статья Google ученый

Gharaei A, Jolai F (2018) Многоагентный подход к интегрированному планированию производства и проблеме распределения в цепочке поставок с несколькими заводами. Appl Soft Comput 65: 577–589. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.02.002. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494618300516

Артикул Google ученый

Guinet A (2001) Планирование нескольких участков: проблема перевалки.Int J Prod Econ 74 (1–3): 21–32. https://doi.org/10.1016/S0925-5273(01)00104-9

Артикул Google ученый

Холл Н.Г., Поттс С.Н. (2003) Планирование цепочки поставок: комплектация и доставка. Oper Res 51 (4): 566–584. https://doi.org/10.1287/opre.51.4.566.16106

Артикул Google ученый

Herrmann JW, Lee CY (1993) О составлении расписания для минимизации преждевременных опозданий и затрат на доставку партий с общим сроком выполнения.Eur J Oper Res 70 (3): 272–288

Статья Google ученый

Хуанг Дж.Й., Яо М.Дж. (2013) Об оптимальной задаче определения размера партии и планирования в системе цепочки поставок серийного типа с использованием изменяющейся во времени политики определения размера партии. Int J Prod Res 51 (3): 735–750

Статья Google ученый

Итаеф А.Б., Лукил Т., Тегем Дж. (2009) Изменение расписания задач потокового цеха перестановок при поступлении нового набора заданий.В: 2009 Международная конференция по компьютерам и промышленной инженерии, IEEE, стр. 188–192. https://doi.org/10.1109/ICCIE.2009.5223568. http://ieeexplore.ieee.org/document/5223568/

Киркпатрик С., Гелатт К.Д., Векки М.П. (1983) Оптимизация путем моделирования отжига. Science 220 (4598): 671–680

Статья Google ученый

Lee CY, Chen ZL (2001) Планирование машин с учетом транспортировки.J Форма 4 (1): 3–24

Статья Google ученый

Lee ZJ, Lee CY, Su SF (2002) Алгоритм оптимизации муравьиной колонии на основе иммунитета для решения задачи назначения оружия и цели. Appl Soft Comput 2 (1): 39–47

Статья Google ученый

Ли К.Л., Вайрактаракис Г. (2007) Координация производства и распределения заданий с помощью операций по комплектации. IIE Trans 39 (2): 203–215

Статья Google ученый

Li CL, Vairaktarakis G, Lee CY (2005) Планирование машин с доставкой в ​​несколько точек заказчика.Eur J Oper Res 164 (1): 39–51

Статья Google ученый

Li K, Zhou C, Leung JYT, Ma Y (2016) Интегрированное производство и доставка с использованием одной машины и нескольких транспортных средств. Expert Syst Appl 57: 12–20. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.02.033. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0957417416300641

Артикул Google ученый

Lin WC, Yin Y, Cheng SR, Cheng TE, Wu CH, Wu CC (2017) Оптимизация роя частиц и оптимизация роя частиц на противоположной основе для двухагентного многоцелевого планирования заказов клиентов с указанием времени готовности.Appl Soft Comput 52: 877–884. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2016.09.038. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494616304975

Артикул Google ученый

Мавротас Г., Флориос К. (2013) Улучшенная версия расширенного метода ограничений \ (\ varepsilon \) (augmecon2) для нахождения точного множества Парето в задачах многоцелевого целочисленного программирования. Appl Math Comput 219 (18): 9652–9669

Google ученый

Moon C, Kim J, Hur S (2002) Интегрированное планирование процессов и составление графиков с минимизацией общих опозданий в цепочке поставок на нескольких заводах.Comput Ind Eng 43 (1-2): 331–349

Статья Google ученый

Перес-Гонсалес П., Фраминан Дж. М. (2014) Общая структура и таксономия для задач многокритериального планирования с мешающими и конкурирующими заданиями: проблемы планирования с несколькими агентами. Eur J Oper Res 235 (1): 1–16. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2013.09.017

Артикул Google ученый

Pinedo ML (2012) Планирование.Спрингер, Бостон. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-2361-4

Книга Google ученый

Prajogo D, Olhager J (2012) Интеграция и эффективность цепочки поставок: влияние долгосрочных отношений, информационных технологий и обмена, а также интеграции логистики. Int J Prod Econ 135 (1): 514–522

Статья Google ученый

Pundoor G, Chen ZL (2005) Планирование системы производства и распределения для оптимизации компромисса между задержками доставки и расходами на распространение.Naval Res Logist (NRL) 52 (6): 571–589

Статья Google ученый

Tan Q, Chen H-P, Du B, Li X (2011) Двухагентное планирование на одной машине пакетной обработки с разными размерами заданий. В: 2-я Международная конференция по искусственному интеллекту, науке об управлении и электронной коммерции (AIMSEC), 2011 г., IEEE, стр. 7431–7435. https://doi.org/10.1109/AIMSEC.2011.6009883. http://ieeexplore.ieee.org/document/6009883/

Rajendran C, Ziegler H (2004) Алгоритмы муравьиных колоний для планирования потоковой обработки перестановок для минимизации времени выполнения / общего времени выполнения заданий.Eur J Oper Res 155 (2): 426–438

Статья Google ученый

Selvarajah E, Steiner G, Zhang R (2013) Пакетное планирование на одной машине с указанием времени выпуска и стоимости доставки. J Sched 16 (1): 69–79. https://doi.org/10.1007/s10951-011-0255-8

Артикул Google ученый

Sha D, Lin HH (2009) Оптимизация роя частиц для многоцелевого планирования потокового цеха.Int J Adv Manuf Technol 45 (7–8): 749–758

Статья Google ученый

T’kindt V, Monmarché N, Tercinet F, Laügt D (2002) Алгоритм оптимизации муравьиной колонии для решения задачи двухкомпонентного бикритериального планирования потоковой обработки. Eur J Oper Res 142 (2): 250–257

Статья Google ученый

Ван Г, Ченг TCE (2000) Параллельное планирование станков с затратами на поставку партии.Int J Prod Econ 68 (2): 177–183. https://doi.org/10.1016/S0925-5273(99)00105-X

Артикул Google ученый

Widmer M, Hertz A (1989) Новый эвристический метод для задачи последовательного управления потоком. Eur J Oper Res 41 (2): 186–193

Статья Google ученый

Уильямс Дж. Ф. (1981) Наследственные методы для одновременного планирования производства и распределения в многоэшелонных структурах: теория и эмпирические сравнения.Manag Sci 27 (3): 336–353

Статья Google ученый

Xing LN, Chen YW, Wang P, Zhao QS, Xiong J (2010) Оптимизация колонии муравьев на основе знаний для решения задач гибкого планирования работы цеха. Appl Soft Comput 10 (3): 888–896

Статья Google ученый

Ягмахан Б., Енисей М.М. (2010) Алгоритм многоцелевой системы колоний муравьев для задачи планирования потокового цеха.Expert Syst Appl 37 (2): 1361–1368

Статья Google ученый

Yin Y, Wu WH, Cheng T, Wu CC, Wu WH (2015) Алгоритм оптимизации медоносных пчел для двухагентной задачи планирования одной машины с временем готовности. Appl Math Model 39 (9): 2587–2601

Статья Google ученый

Yin Y, Wang Y, Cheng TCE, Wang DJ, Wu CC (2016) Двухагентное планирование на одной машине для минимизации стоимости пакетной доставки.Comput Ind Eng 92: 16–30. https://doi.org/10.1016/j.cie.2015.12.003. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0360835215004738

Артикул Google ученый

Yu B, Yang ZZ, Yao B (2009) Улучшенная оптимизация колонии муравьев для решения проблемы маршрутизации транспортных средств. Eur J Oper Res 196 (1): 171–176

Статья Google ученый

Рост производства в США в сентябре вырос, несмотря на проблемы с поставками

ВАШИНГТОН (AP) — U.Рост производства в Южной Африке ускорился в прошлом месяце до самого высокого уровня с мая, несмотря на сбои в глобальной цепочке поставок.

Институт управления поставками, торговая группа менеджеров по закупкам, заявила в пятницу, что ее индекс производственной активности вырос до 61,1 процента в сентябре, что на 1,2 процентных пункта выше августовского уровня в 59,9 процента.

Это лучший показатель для обрабатывающей промышленности с 61,2 в мае. Любое значение выше 50 указывает на рост в секторе.Сентябрь стал 16-м месяцем подряд, в котором производство росло с апреля 2020 года, когда коронавирус вызвал общенациональную остановку и производство резко замедлилось.

Несмотря на общий рост, производство по-прежнему борется с проблемами цепочки поставок, отчасти из-за нехватки рабочей силы, поскольку все больше старых заводских рабочих предпочитают выходить на пенсию, а не возвращаться к работе.

Нефтеперерабатывающие и нефтехимические заводы на побережье Мексиканского залива, сердце промышленного энергетического комплекса США, все еще восстанавливаются после урагана Ида в конце августа.

Тимоти Фиоре, председатель комитета по обзору производства ISM, сказал, что американские компании «продолжают преодолевать беспрецедентное количество препятствий для удовлетворения растущего спроса» по мере возобновления экономического роста.

Один из респондентов из пищевой промышленности сказал: «Нехватка рабочей силы и растущие расходы по всем направлениям очень беспокоят».

Другие респонденты указали на наличие резервных копий в портах страны и проблемы с доставкой необходимых продуктов и запчастей из Азии из-за вспышек COVID-19 в регионе.Один из самых серьезных недостатков был связан с компьютерными микросхемами, которые в настоящее время являются важнейшим компонентом автомобилей и других промышленных товаров.

Орен Клачкин, ведущий экономист Oxford Economics в США, ожидает, что сбои в цепочке поставок станут тормозом для экономического роста и в следующем году, но также отметил некоторые позитивные изменения.