Программа АСОМИ автоматизирует создание отчётов для системы «АРШИН»

Новосибирск, 12 апреля 2020 г. — ООО «Новософт развитие» сообщает о том, что решение АСОМИ для автоматизации метрологической деятельности предприятия может теперь создавать отчёты для загрузки данных в федеральную информационную систему Росстандарта ФГИС «АРШИН», предназначенную для обеспечения единства измерений. Новые возможности решения успешно протестированы пользователями программы АСОМИ.

Сергей Николаевич Кугаевский, исполнительный директор ООО «Новософт развитие», рассказывает о внедрении новой функции АСОМИ в практическую работу: «Ряд предприятий, использующих нашу программу, например, острогожское АО “РИФ”, уже успешно используется новую функцию отчёта для автоматической выгрузки данных в систему “АРШИН”. Выгрузка данных работает без нареканий и экономит много времени, а также делает предоставляемые во ФГИС отчёты точнее».

Что такое ФГИС «АРШИН»?

Система «АРШИН» — это новое решение, используемое на федеральном уровне для контроля над единством измерений путём учёта используемых средств измерений (СИ), эталонов, а также методик поверочных и калибровочных работ. Все российские предприятия и организации должны регулярно предоставлять в систему «АРШИН» данные о средствах измерений, находящиеся в распоряжении метрологической службы предприятия, и о методиках поверок СИ. Обычно эти отчёты заполняются вручную в личном кабинете пользователя ФГИС.

Как взаимодействуют программа АСОМИ и ФГИС «АРШИН»?

Решение АСОМИ позволяет извлечь все нужные данные автоматически прямо из информационной базы программы. При необходимости, если данных на конкретное СИ недостаточно для отчёта, можно легко и удобно заполнить недостающие поля для каждого СИ, используя справочники АСОМИ и Web-интерфейс программы. Затем пользователь формирует по шаблону готовый отчёт, сохраняет его в формате CSV и выгружает его в Личном Кабинете ФГИС «АРШИН». Это позволяет избежать ввода всех данных в отчёт вручную, что экономит время и устраняет вероятность случайных ошибок при вводе больших массивов данных.