Программное обеспечение для сервисного обслуживания и ремонта банковского оборудования
Кейс АО "Кредит Урал Банк"

АО "Кредит Урал Банк" оказывает финансовые услуги юридическим и физическим лицам около 30 лет. С 2007 г. банк входит в группу «Газпромбанк». «КУБ» – один из лидеров Челябинской области на рынке банковской розницы.
"Кредит Урал Банк" обслуживает более 5 000 юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, около 250 000 – физических лиц. В г. Магнитогорске кредитная организация представлена головным офисом и 10 отделениями. Банк располагает самой развитой сетью банкоматов и терминалов в городе.

Компания “Новософт” осуществила поставку в АО "Кредит Урал Банк" программного обеспечения для автоматизации процессов технического обслуживания кредитно-финансовой организации, включая ремонт банковского оборудования, ремонт платёжных терминалов и сервисное обслуживание банкоматов.
При внедрении решения компании строго учитывались технические характеристики и программное обеспечение, которое действует в банке и отделениях и в системе обслуживания банкоматов.

Объекты внедрения автоматизированной системы для сервисного обслуживания банковского оборудования NERPA

После реализации проекта проведена автоматизация подразделений, которые выполняют:
  • выездное техническое обслуживание и ремонт банковского оборудования и платёжных терминалов (банкоматы, платёжные терминалы, эмбоссеры, сортировщики банкнот). Среди особенностей объектов - территориальная удалёность друг от друга, в том числе расположение в разных городах;
  • монтаж или демонтаж оборудования инфраструктуры банка.

Возможности системы NERPA по ведению учёта парка оборудования

После внедрения решения NERPA мониторинг единиц парка оборудования производится в нескольких формах и параметрах:
1
Перечень, учёт местоположения и история мест размещения оборудования;
2
Справочник моделей оборудования и внутренних узлов;
3
Указатель общих и уникальных данных оборудования, в том числе принадлежность к той или иной организации, завод-изготовитель, данные об эксплуатации;
4
Классификатор оборудования по категориям и видам;
5
Перечень событий по оборудованию – неисправности, дефекты и отказы – с привязкой к моделям или единицам оборудования.

С учётом результатов проведения работ и на основе регламентов обслуживания формируются планы по сервису. При создании графиков работы классифицируются по видам работ и месту нахождения оборудования. Ведение учёта регламентов обслуживания предполагает перечисление и описание операций, сроков, расписания работ, указание норм расхода материалов и трудозатрат. Также в любой момент можно отследить статус выполнения и неисправности, которые выявлены в процессе работ.

Комплексное проведение ТО и ремонта:

Ведётся фактический учёт объёма работ;
Отображается история обслуживания и ремонта;
Автоматически производятся изменения состава оборудования при выполнении операций по замене частей или узлов;
Настроен просмотр перечня работ по экземпляру оборудования;
Предусмотрена возможность регистрации исполнителя, даты, времени начала, окончания, продолжительности работ, в том числе пошагово.

Исполнение задач по внедрению системы автоматизации NERPA

При внедрении системы в работу по обслуживанию инфраструктуры банка и организацию ремонта банковского оборудования достигнуты показатели:
Повышение качества и оперативности предоставления информации по эксплуатации, ТО и ремонту оборудования;
Автоматизация процессов управления и документирования ТО и ремонтов;
Организация взаимодействия различных служб и подразделений при учёте и обслуживании оборудования;
Снижение времени простоя оборудования вне плана. Оптимизация загрузки персонала по ремонту.

Эффективность системы NERPA для обслуживания кредитно-финансовых организаций и учреждений

Внедрение решения в работу банка повысило оперативность принятия мер реагирования на внештатные ситуация, которые предусматривают ремонт банковского оборудования, ремонт платежных терминалов и сервисное обслуживание банкоматов.
Совершенствование механизмов проведения ремонтно-профилактических работ способствовало сокращению затрат времени и ресурсов на проведение ТОиР, во многом – исключению «человеческого фактора», и, следовательно, минимизации вероятности допущения ошибки при анализе и обработке большого массива данных.