ОПТИМИЗАЦИЯ ИНВЕНТАРНОГО УЧЕТА ОСНОВНЫХ СРЕДСТВ ПУТЕМ СОЗДАНИЯ TELEGRAM БОТА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной статье рассмотрен процесс оптимизации инвентарного учета основных средств путем создания Telegram бота. Особенностью систем, реализованных при помощи ботов, является простота использования и минимизация ресурсов, затраченных на хранение программного обеспечения, что в значительной степени упрощает взаимодействие с системой. Одной из популярных на сегодняшний день платформ для развертывания ботов является мессенджер Telegram.

Цель – создание инструмента для инвентарного учета основных средств, взаимодействия с базой данных, создания отчетов в формате Excel и проведения инвентаризации при помощи распознавания QR-кода.

Метод или методология проведения работы. В статье рассматривается способ, который реализует инвентарный учет основных средств и проведение инвентаризации. Для реализации используется: база данных SQLite и язык программирования Python.

Результат: разработан уникальный инструмент, который реализует функции добавления, хранения и взаимодействия с данными основных средств.

Область применения результатов: данные объектов, хранящиеся в базе данных, целесообразно использовать для проведения инвентаризации и мониторинга текущего баланса основных средств.

Об авторах

Руслан Ойратович Насибулин

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: drakon.2011.23.11@mail.ru

студент

 

Россия, ул. Академика Королева, 1, г. Набережные Челны, 423814, Российская Федерация

Екатерина Алексеевна Сафонова

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ

Email: sea55555@bk.ru

студент

 

Россия, ул. Академика Королева, 1, г. Набережные Челны, 423814, Российская Федерация

Даниль Мансурович Абдуллин

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ

Email: AbdullinDM@stud.kai.ru

студент

 

Россия, ул. Академика Королева, 1, г. Набережные Челны, 423814, Российская Федерация

Гульнара Альбертовна Гареева

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ

Email: gagareeva1977@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8539-4541
SPIN-код: 3279-8465
Scopus Author ID: 36801593200
ResearcherId: М-1728-2015

заведующий кафедрой Информационных систем, канд. пед. наук, доцент

 

Россия, ул. Академика Королева, 1, г. Набережные Челны, 423814, Российская Федерация

Список литературы

  1. Блинова У. Ю., Астахова Е. Ю., Голышева Н. И. и др. Документирование хозяйственных операций и ведение бухгалтерского учета имущества организации. Учебник. М.: КноРус, 2021. 306 c.
  2. Гартвич А. Бухгалтерский учет в таблицах и схемах / А. Гартвич. СПб.: Питер, 2019. 288 c.
  3. Джеймс Р. Грофф. SQL. Полное руководство / Джеймс Р. Грофф, Пол Н. Вайнберг, Эндрю Дж. Оппель. СПб.: Вильямс, 2019. 957 c.
  4. Инвентаризация и учет основных средств (ОС) // Первый Бит – 2022 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://nizhnekamsk.1cbit.ru/blog/effektivnaya-inventarizatsiya-i-uchyet-os/
  5. Леевик Ю.С. Бухгалтерский финансовый учет / Ю.С. Леевик. СПб.: Питер, 2018. 208 c.
  6. Мельник М.В. Бухгалтерский учет и анализ (для бакалавров) / М.В. Мельник, Н.К. Муравицкая, Е.Б. Герасимова. М.: КноРус, 2018. 272 c.
  7. Прохоренок Н.А. OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение / Н.А. Прохоренок. СПб.: БХВ-Петербург, 2018. 320 c.
  8. Садыкова, Т. М. Бухгалтерский учет и анализ: Учебник / Садыкова Т.М., Церпенто С.И. М.:ИЦ РИОР, НИЦ ИНФРА-М, 2018. 256 с.
  9. Федоров Д.Ю. Программирование на языке высокого уровня Python: учебное пособие для прикладного бакалавриата / Д. Ю. Федоров. 2-е изд., перераб. и доп. Москва: Издательство Юрайт, 2019. 161 c.
  10. Фельдман, И. А. Бухгалтерский учет: учебник для вузов / И. А. Фельдман. Москва: Издательство Юрайт, 2019. 287 с.
  11. Alex Root Jr. Aiogram Documentation, November 2022 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://readthedocs.org/projects/aiogram/downloads/pdf/latest/

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Насибулин Р.О., Сафонова Е.А., Абдуллин Д.М., Гареева Г.А., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».