Информационные системы
<<  Гмо вологодской области Тесты интеллекта, генерируемые компьютером  >>
Специальные информационные системы Россельхознадзора
Специальные информационные системы Россельхознадзора
Официальный сайт Россельхознадзора Автоматизированная система «Аргус»
Официальный сайт Россельхознадзора Автоматизированная система «Аргус»
ФГИС Меркурий
ФГИС Меркурий
Динамика оформления ВСД
Динамика оформления ВСД
Активно используют Меркурий
Активно используют Меркурий
Попробовали работать
Попробовали работать
Не проявили (или практически не проявили) интерес
Не проявили (или практически не проявили) интерес
Фгис «веста»
Фгис «веста»
Автоматизированная система Веста
Автоматизированная система Веста
К ФГИС «Веста» подключены 155 лабораторий (+72 учреждения в 2014 году)
К ФГИС «Веста» подключены 155 лабораторий (+72 учреждения в 2014 году)
Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий Наиболее активно
Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий Наиболее активно
Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий
Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий
Количество поданных заявок на исправление результатов в ФГИС «Веста»
Количество поданных заявок на исправление результатов в ФГИС «Веста»
Ис «сирано»
Ис «сирано»
Автоматизированная система «Сирано»
Автоматизированная система «Сирано»
Схема работы СИРАНО
Схема работы СИРАНО
Итоги работы ИС «Сирано за 2014 год
Итоги работы ИС «Сирано за 2014 год
Количество нарушений, выявленных в продукции отечественного и
Количество нарушений, выявленных в продукции отечественного и
Данные системы раннего оповещения, о случаях выявления продукции,
Данные системы раннего оповещения, о случаях выявления продукции,
Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и
Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и
Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и
Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и

Презентация на тему: «Иркутской области образцы для института». Автор: Osminin. Файл: «Иркутской области образцы для института.ppt». Размер zip-архива: 1252 КБ.

Иркутской области образцы для института

содержание презентации «Иркутской области образцы для института.ppt»
СлайдТекст
1 Специальные информационные системы Россельхознадзора

Специальные информационные системы Россельхознадзора

1

2 Официальный сайт Россельхознадзора Автоматизированная система «Аргус»

Официальный сайт Россельхознадзора Автоматизированная система «Аргус»

Автоматизированная система «Меркурий» Автоматизированная система «Веста» Автоматизированная система «Сирано» Автоматизированная система «Гермес» Автоматизированная система «Цербер» Автоматизированная система «ИРЕНА» Почтовая система Россельхознадзора Кадровая система Россельхознадзора

Основные IТ-проекты Россельхознадзора

2

3 ФГИС Меркурий

ФГИС Меркурий

ФГИС «Меркурий» - одна из основных специализированных информационных систем, из которых состоит «Государственная информационная система в сфере ветеринарии» Ветис, над созданием которой с 2005 года работает Россельхознадзор. ФГИС «Меркурий» предназначена для электронной сертификации поднадзорных госветнадзору грузов, отслеживания их транзакций и пути их перемещения по территории Российской Федерации и Таможенного союза. В результате интеграции ФГИС «Меркурий» с действующими системами ФГИС «Аргус» и ФГИС «Веста» и с разрабатываемыми Россельхознадзором системами «Цербер» и «Хорриот» создается единая информационная среда в области ветеринарии и обеспечения пищевой безопасности. Эта информационная среда сможет обеспечить: полную прослеживаемость поднадзорной продукции; качественно повысить защищенность потребителя; обеспечить основы честной конкуренции в производстве и обороте поднадзорных грузов; защитить производителя от коррупционных проявлений; сделать полностью прозрачными и подконтрольными действия надзорных органов; сэкономить огромные средства за счет удешевления надзорных и контрольных процедур.

3

4 Динамика оформления ВСД

Динамика оформления ВСД

4

5 Активно используют Меркурий

Активно используют Меркурий

Курганская область – 35’241 Краснодарский край – 35’117 г. Москва – 27’089 Саратовская область – 23’234 Владимирская область – 15’486

5

6 Попробовали работать

Попробовали работать

Хабаровский край 6’436 Брянская область 4’450 Воронежская область 3’666 Липецкая область 2’362 Мурманская область 2’195 Костромская область 1’777 Республика Мордовия 1’674 Сахалинская область 1’591 Ярославская область 730 Курская область 705 Белгородская область 591 Ставропольский край 523 Московская область 500 Челябинская область 475 Чеченская Ре-ка 418 Смоленская область 392 Омская область 324 Пензенская область 266 Республика Калмыкия 265 Республика Марий Эл 246 Республика Дагестан 242 Тульская область 227 Ростовская область 214 Алтайский край 202 Нижегородская область 177 Кемеровская область 173 Тверская область 158 Республика Татарстан 153 Кировская область 151 Новосибирская область 140 Астраханская область 124

6

7 Не проявили (или практически не проявили) интерес

Не проявили (или практически не проявили) интерес

7

Калининградская область 89 Красноярский край 89 Карачаево-Черкесская Республика 84 Вологодская область 77 Калужская область 61 Чувашская Республика 59 Кабардино-Балкарская Республика 56 Ненецкий автономный округ 53 Оренбургская область 51 Республика Башкортостан 51 Пермский край 48 Псковская область 48 Рязанская область 45 Самарская область 44 Удмуртская Республика 41 Республика Алтай 38 Забайкальский край 32 Иркутская область 32 Республика Адыгея 30 Свердловская область 29 Приморский край 25 Тюменская область 25 Магаданская область 24 Орловская область 22 Камчатский край 19 Ивановская область 18 Новгородская область 16 Республика Северная Осетия - Алания 16 Республика Коми 14 Амурская область 13 Еврейская автономная область 13 Архангельская область 11 Тамбовская область 11 Томская область 7 Республика Бурятия 6 Ямало-Ненецкий автономный округ 6 Ульяновская область 5 Республика Саха (Якутия) 3 Волгоградская область 2 Ленинградская область 1 Республика Карелия 1 г. Севастополь 0 Республика Крым 0 г. Санкт-Петербург 0 (более 7млн. ВСД в год, лидер по сертификации на бумаге) Республика Ингушетия 0 (не предоставила сведения о количестве оформляемых ВСД) Республика Тыва 0 (более 7 тыс. ВСД в год) Республика Хакасия 0 (более 190 тыс. ВСД в год) Ханты-Мансийский автономный округ 0 (более 300 тыс. ВСД в год) Чукотский автономный округ 0 (более 1,5 тыс. ВСД в год)

8 Фгис «веста»

Фгис «веста»

8

9 Автоматизированная система Веста

Автоматизированная система Веста

Система «Веста» предназначена для автоматизации процесса сбора, передачи и анализа информации по проведению лабораторного тестирования образцов поднадзорной продукции при исследованиях в области диагностики, пищевой безопасности, качества продовольствия и кормов, качества и безопасности лекарственных средств для животных и т.п. С помощью системы «Веста» осуществляется централизованный контроль за выполнением государственных программ. Осуществляется контроль за мониторингом безопасности пищевой продукции и эпизоотический мониторинг. Цели создания

Создание информационно-аналитического комплекса, обслуживающего сеть ветеринарных лабораторий в Российской Федерации. Создание единой централизованной базы данных результатов лабораторных исследований поднадзорной продукции с возможностью доступа в любой момент времени к актуальной информации для формирования отчетов, быстрого поиска и анализа информации. Сокращение времени на оформление лабораторной отчетности. Учет всех стадий проведения исследований. Сокращение трудовых, материальных и финансовых затрат на оформление документации,минимизации человеческих ошибок, благодаря наличию готовых форм для ввода информации, а также проверки вводимых пользователем данных.

9

10 К ФГИС «Веста» подключены 155 лабораторий (+72 учреждения в 2014 году)

К ФГИС «Веста» подключены 155 лабораторий (+72 учреждения в 2014 году)

различных форм собственности, из них: все федеральные государственные учреждения, подведомственные РСХН (20 ветеринарных лабораторий, 16 референтных центров, 3 научно-исследовательских института); 104 (+65 в 2014 году) государственных ветеринарных лабораторий, подведомственных органам управления ветеринарией субъектов Российской Федерации; 5 научно-исследовательских институтов; ФГАОУВПО Дальневосточный федеральный университет; ГНУ ВНИИМП им. Горбатова Россельхозакадемии; ГНУ Краснодарский научно-исследовательский ветеринарный институт; ФГУП «ВНИРО»; ФБУ Мурманский центр стандартизации и метрологии. 2 ветеринарные лаборатории государственной ветеринарной службы Республики Беларусь. ГУ Белорусский государственный ветеринарный институт; ГВСУ Минская областная ветеринарная лаборатория.

10

11 Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий Наиболее активно

Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий Наиболее активно

использовали ФГИС «Весту»: ФГБУ «Ленинградская МВЛ» – 381 826 исследований (+13% от 2013 года); ФГБУ «Иркутская МВЛ» – 380 136 исследований (+53% от 2013 года); ФГБУ «Приморская МВЛ» – 352 192 исследования (-8% от 2013 года); ФГБУ «Белгородская МВЛ» – 290 332 исследования (отсутствовали в числе лидеров в 2013 году). Не полностью работали в ФГИС «Веста» (не вносили информацию по диагностике болезней животных): ФГБУ «Башкирский РЦ» ФГБУ «Краснодарская МВЛ» ФГБУ «Магаданская МВЛ» ФГБУ «Брянская МВЛ» ФГБУ «Кабардино-Балкарский РЦ» ФГБУ «Тульская МВЛ» ФГБУ «Татарская МВЛ» ФГБУ «ВНИИЗЖ» Не работает в ФГИС «Веста»: ФГБУ «ВНИИКР»

11

12 Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий

Итоги работы за 2014 г. в разрезе лабораторий

Наиболее активно участвуют в «народном творчестве», т.е. совершенствуют и развивают систему: ФГБУ «Брянская МВЛ» ФГБУ «Белгородская МВЛ» ФГБУ «ВГНКИ» ФГБУ «Тверская МВЛ» ФГБУ «НЦБРП»

12

13 Количество поданных заявок на исправление результатов в ФГИС «Веста»

Количество поданных заявок на исправление результатов в ФГИС «Веста»

Всего за 2014 год поступило 2437 заявок, из них одобрено 2336, отклонена 101 заявка. Наибольшее количество заявок поступило от: ФГБУ Тульская МВЛ - 346 ФГБУ Приморская МВЛ - 331 ФГБУ Новосибирская МВЛ - 237 ФГБУ Ленинградская МВЛ - 228 ФГБУ Челябинская МВЛ - 224 ФГБУ Калининградская МВЛ - 131 ФГБУ ЦНПВРЛ - 113

13

14 Ис «сирано»

Ис «сирано»

14

15 Автоматизированная система «Сирано»

Автоматизированная система «Сирано»

25 декабря 2012 г. с связи с указанием ФС-НВ-2/17358 Россельхознадзором началась реализация поэтапного ввода в эксплуатацию Системы Раннего Оповещения – Сирано - это аббревиатура слов СИстема РАНнего Оповещения (далее Система).

Функции СИРАНО аналогичны функциям европейской система RASFF (Rapid Alert System for Food and Feed - система быстрого оповещения по продуктам питания и корма). СИРАНО в режиме реального времени доводит информацию и СОБЫТИЯ до всех, к кому данное событие имеет отношение (включая и «виновников» события); Это позволяет в кратчайшие сроки принимать меры на обнаруженные события. СИРАНО – основа для реализации Соглашения ВТО по упрощению процедур торговли; Это Соглашение предусматривает реализацию в государстве-члене ВТО на национальном уровне системы раннего оповещения о возможных рисках для биологической и пищевой безопасности; Это риски связанные с опасностью для жизни и здоровья людей, животных, растений, а также безопасностью пищевых продуктов и качеством импортируемых продуктов питания (пункт 1 статьи 5 проекта Соглашения); В следствии – наладить грамотную взаимную работу в исчерпывающе короткие сроки.

16 Схема работы СИРАНО

Схема работы СИРАНО

Вет. Лаборатория субъекта РФ

Система Раннего Оповещения

Фгбу «цнмвл»

Центральный аппарат

Сббж

Пункты ВСЭ

Ву

Ту

Ву

Ту

Ву

Ту

Регион обнаружения

Регион отправителя

Регион производства

17 Итоги работы ИС «Сирано за 2014 год

Итоги работы ИС «Сирано за 2014 год

Всего в течение 2014 года выявлено более 25’000 партий продукции, которые не соответствовали установленным требованиям и нормам Таможенного союза и Российской Федерации. Причем из 25’444 случаев 22’650 (89,1%) – это события (факты выявления некачественных товаров), отечественного происхождения и только 2’794 (10,9%) - импортного. Из 22’650 выявленных событий 5’597 (24,7%) касались нарушений требований биологических показателей (патогенные и условно-патогенные макро- и микроорганизмы у животных и в продукции животного происхождения), а остальные 17’053 (75,3%) события касались нарушений требований пищевой безопасности. Среди 17’053 выявленных несоответствий в отечественной продукции, ветслужбами субъектов и территориальными управлениями Россельхознадзора принято мер в отношении 7’071 (41,5%) случаев, 5’089 (29,8%) случаев находиться в работе, и в отношении 3’360 (23,6%) случаев не принималось никаких мер реагирования. - в более чем 25% случаев был введен усиленный лабораторный контроль (по результатам отбора 10 проб нарушений норм и требований не выявлено); - в более чем 27% случаев была проведена внеплановая проверка (в т.ч. документарная). По результатам завершения проверки в 87% случаев нарушений норм и требований Таможенного союза и Российской Федерации не выявлено; - более 15% некачественной продукции переработано в корм животным или уничтожено.

17

18 Количество нарушений, выявленных в продукции отечественного и

Количество нарушений, выявленных в продукции отечественного и

импортного происхождения в 2014 году

Всего

17053

100

2794

100%

19850

100%

18

Вид продукции

Вид продукции

Отечественная продукция

Отечественная продукция

Импортная продукция

Импортная продукция

Кол-во событий(сумма импорт и отечественная продукция)

Кол-во событий(сумма импорт и отечественная продукция)

% От общего кол-ва событий

% От общего кол-ва событий

Кол-во событий

% От общего кол-ва событий

Кол-во событий

% От общего кол-ва событий

Сырье для переработки и продукты убоя

4413

25,9%

1085

38,8%

5498

27,7%

Полуфабрикаты и готовая продукция

3700

21,7%

279

10,0%

3979

20,0%

Корма и кормовые добавки

1420

8,3%

150

5,4%

1570

7,9%

Рыба и рыбная продукция

2158

12,7%

609

21,8%

2767

13,9%

Молоко и молочная продукция

3077

18,0%

383

13,7%

3460

17,4%

Яйца и яйцепродукция

106

0,6%

3

0,1%

109

0,5%

Продукция пчеловодства

123

0,7%

0

0,0%

123

0,6%

Прочая продукция

2056

12,1%

288

10,3%

2344

11,8%

19 Данные системы раннего оповещения, о случаях выявления продукции,

Данные системы раннего оповещения, о случаях выявления продукции,

несоответствующей нормам и требованиям Таможенного союза и Российской Федерации

19

20 Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и

Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и

ветеринарных служб субъектов Российской Федерации в Системе раннего оповещения

Высокий уровень работы в течении 2-х лет

Средний уровень работы

Субъекты, которые ухудшили работу в системе в течении 2014 года

Новосибирская область

Архангельская область

Алтайский край

Омская область

Владимирская область

Калужская область

Республика Татарстан

Вологодская область

Магаданская область

Республика Хакасия

г. Москва

Ненецкий автономный округ

Сахалинская область

Иркутская область

Пензенская область

Хабаровский край

Калининградская область

Пермская область

Чувашская Республика

Краснодарский край

Р.Калмыкия

Красноярский край

Р. Тыва

Ростовская область

Томская область

Р. Северная Осетия

20

21 Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и

Эффективность работы территориальных управлений Россельхознадзора и

ветеринарных служб субъектов российской федерации в системе раннего оповещения Субъекты вверху увеличили объем проводимых работ (в %) относительно 2013 года. Субъекты внизу уменьшили объем проводимых работ (в %) относительно 2013 года. ПРИМЕР: Ямало-Ненецкий автономный округ в 2013 г. принял 0% корректировочных мер, в 2014 г. – 100%; Ненецкий автономный округ в 2013 г. принял 100% корректировочных мер, а в 2014 г. – 0%

21

«Иркутской области образцы для института»
http://900igr.net/prezentacija/informatika/irkutskoj-oblasti-obraztsy-dlja-instituta-258872.html
cсылка на страницу

Информационные системы

22 презентации об информационных системах
Урок

Информатика

130 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по информатике > Информационные системы > Иркутской области образцы для института