В мероприятии принял участие заместитель председателя Правительства Самарской области Александр Фетисов. В своем выступлении Александр Фетисов отметил, что «в перспективе мы ставим амбициозные задачи по вовлечению в программу более 200 крупных и средних предприятий приоритетных отраслей экономики области и обеспечению на них значимого роста производительности труда».
Одной из ключевых тем встречи стала реализация Федерального проекта «Адресная поддержка повышения производительности труда на предприятиях». Генеральный директор ФЦК Николай Соломон подчеркнул, что для решения амбициозных задач по росту производительности труда, прежде всего, необходим интерес со стороны собственников. «Важно, чтобы генеральные директора и акционеры компаний понимали, что нужно меняться. Если на предприятии нет амбициозных задач, нам там делать нечего» - резюмировал Николай Соломон.
В рамках семинара состоялось проведение тематических круглых столов по мерам государственной поддержки предприятий-участников реализации Национального проекта «Производительность труда и поддержка занятости» и оптимизации офисных процессов с целью повышения производительности труда.
На дискуссионных площадках обсудили основные направления внедрения бережливого производства, возможные меры финансовой и нефинансовой поддержки мероприятий по повышению производительности труда, рассмотрели успешный опыт реализации проекта на примере ОАО «Средне-Волжский Механический Завод», ООО «Робола» - пилотных предприятий приоритетной региональной программы «Повышение производительности труда и поддержка занятости в Самарской области на 2017-2025 годы».
Участие в семинаре приняли более 120 представителей крупных и средних промышленных предприятий и организаций, органов власти, региональных институтов развития и общественных организаций.
Поделиться
Смотрите также
Информационная рассылка
Избранные материалы, которые не стоит пропускать — в наших рассылках. Никакого спама, только по делу
Форма защищена от спама сервисом SmartCapcha от Яндекс. Ознакомьтесь с политикой обработки данных
