График сдачи сзв м в 2018 году: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Срок сдачи СЗВ-М за декабрь 2018

Представление в ПФР сведений по форме СЗВ-М обязательно для субъектов предпринимательства, которые имеют в штате наемных работников или используют труд физических лиц на основании договоров ГПХ. Отчетная форма предназначена для отображения основной персональной информации о каждом работнике, застрахованном в системе ПФР. Каким образом будет производиться сдача СЗВ-М за декабрь 2018 г. расскажем далее.

СЗВ-М за декабрь 2018

Бланк имеет форму, утвержденную постановлением Правления ПФР от 01.02.2016 г. № 83п. Документ разбит на 4 блока:

  1. В первой части СЗВ-М за декабрь приводится информация о работодателе, который является страхователем.

  2. Второй раздел отведен для обозначения отчетного интервала. Так как отчет подается с ежемесячной периодичностью, указывается, что в данный момент осуществляется сдача СЗВ-М за декабрь 2018 года: «Отчетный период» — 12, «календарный год» — 2018.

  3. В третьем блоке данных отражается информация, позволяющая определить тип отчетности – исходная (первичная), отменяющая или корректирующая. Для каждого варианта в бланке предусмотрены особые шифровые обозначения («исхд», «доп», «отмн»).

  4. Наиболее масштабной частью СЗВ-М за декабрь 2018 г. является таблица с данными о застрахованных лицах. Фамилию и имя надо вписывать для всех физических лиц без сокращений (отчество указывается только в тех случаях, когда оно есть). Вписанные в отчет Ф.И.О. должны быть идентичны паспортным данным. В отдельные колонки вносятся номера СНИЛС и ИНН.

Даже если в последнем календарном месяце года работодатель не осуществлял хозяйственную деятельность, не перечислял «пенсионные» взносы, но работники официально числились хоть один день, обязательно должны оформляться сведения СЗВ-М за декабрь 2018. Форма подается в ПФР и в случае, когда в компании нет работников, а есть только руководитель-учредитель, с которым не заключен трудовой договор.

Если один из работников увольняется, он может, наряду с формой СЗВ-СТАЖ, запросить копию сданного отчета СЗВ-М. Например, СЗВ-М за декабрь 2018 года будет служить подтверждением того, что в течение этого месяца физическое лицо было трудоустроено и имеет трудовой стаж. Если в форме указаны персональные данные более чем на одного человека, при выдаче документа уволенному работнику рекомендуется делать выписку из отчета.

СЗВ-М за декабрь: срок сдачи

Сведения СЗВ-М относятся к данным, формирующим базу персонифицированного учета. Ее составителем и администратором является Пенсионный фонд, поэтому подавать СЗВ-М надо в отделения ПФР:

Срок сдачи СЗВ-М за декабрь 2018 г. истекает в январе следующего года. На подготовку документа субъектам хозяйствования дается 15 календарных дней по окончании отчетного месяца. Если крайние даты совпадают с выходными, срок подачи отчета пролонгируется до ближайшего рабочего дня. Для СЗВ-М за декабрь предельным сроком будет 15 января 2019 г. Этот день является рабочим, поэтому переноса срока не предвидится.

В то же время, закрыть итоги декабря и подать форму СЗВ-М работодатель может еще в 2018 году. Нужно учесть, что в 2018 г. понедельник 31 декабря объявлен нерабочим днем в связи с переносом выходного с субботы 29 декабря (постановление Правительства от 14.10.2017 № 1250). Если работодатель хочет представить отчет досрочно, датой сдачи СЗВ-М за декабрь 2018 г. будет день не позднее последнего рабочего дня 2018 года, т.е. 29 декабря.

Скачать бланк формы можно здесь

Подход машинного обучения к оценке сроков поставки промышленного оборудования

Дуглас Халим, Александр Хартман, Адитья Джаривала, Ришаб Мохан, Мэтью А. Лэнхэм
Университет Пердью Школа менеджмента Краннерта
[email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]

Введение

Основной целью данного исследования является понимание ключевых факторов в прогнозировании сроков поставки промышленного оборудования и разработка модели для точного прогнозирования. По сравнению с потребительским оборудованием, которое, как правило, хранится на складах и может быть легко отслежено, крупногабаритное промышленное оборудование, изготавливаемое на заказ, не обладает такой гибкостью. Оборудование не только должно соответствовать спецификациям заказчика, но также должно учитывать трудности, связанные с крупномасштабными международными перевозками. Эти прогностические модели могут использоваться компаниями для лучшего понимания своей цепочки поставок, времени отклика клиентов и любых проблем, которые могут замедлить доставку оборудования.

Этот совместный проект с отраслевым партнером мотивирован двумя причинами:

1) Прогнозное моделирование для приложений цепочки поставок
Применение прогнозного моделирования в управлении цепочками поставок становится сегодня основной проблемой, с которой сталкиваются крупные компании. Возможность прогнозировать различные этапы жизненного цикла продукта легко применима к потребительским товарам, но не к крупному промышленному оборудованию.

2) Прозрачность сроков поставки
Промышленные компании, производящие специализированные товары/товары, изготовленные по индивидуальному заказу, испытывают проблемы с измерением всех этих комбинаций оборудования, покидающего свои предприятия. Прогнозирование сроков выполнения заказов позволяет компаниям сократить операционные расходы, оптимизировать капитал, увеличить доходы и улучшить свои конкурентные преимущества. Клиенты смогут более эффективно распределять ресурсы и снижать риски за счет уверенности в своих покупках продуктов.

Методология

Источники данных

Данные, которые использовались для создания нашей модели, представляли собой набор данных, предоставленный партнером компании, который содержал 1 200 986 строк и 51 столбец, состоящий из комбинации нескольких источников данных, которыми располагал корпоративный партнер. Эти данные включали в себя различную информацию, такую ​​как тип продукта каждой единицы оборудования, производитель, где продукт был создан, покупатель продукта, а также различные даты и координаты, связанные с заказом и доставкой. Каждая запись также имела уникальный серийный идентификатор и измерение времени выполнения заказа в днях, которое стало нашей зависимой переменной.
Рис. 1. Идентификация модели прогнозирования

Исследовательский анализ данных

Первый шаг нашего процесса включал очистку данных и принятие решения о том, какие переменные оставить для окончательного моделирования. Большая часть данных была категоричной, и многие переменные были полностью коррелированы с другими (например, продуктовая линейка и продуктовое подразделение), а это означало, что мы должны были тщательно следить за тем, чтобы в нашем окончательном наборе данных не было ничего лишнего. Кроме того, большое количество категориальных переменных также означало необходимость создания многих фиктивных переменных. Кроме того, во многих столбцах, особенно с датами, было до 90% данных отсутствуют, что также необходимо учитывать. Кроме того, в результате нечистых данных существовали явные выбросы, что приводило к записям времени опережения от нуля дней до нескольких лет, что невозможно в этом сценарии.
Кроме того, были заданы координатные переменные, но не было рассчитано расстояние между покупателем и производителем. Поскольку это представляло собой важный аспект прогнозируемого времени выполнения заказа, эту переменную необходимо было добавить.

Подготовка данных

Перед дальнейшим изменением данных мы хотели добавить необходимые функции, которых не было, например, переменную расстояния. После того, как они были рассчитаны и добавлены к каждой записи, были удалены определенные столбцы, которые либо отсутствовали в подавляющем большинстве записей и не могли быть рассчитаны, либо не имели отношения к нашей прогностической модели, учитывая другие присутствующие переменные (например, даты, деление, координаты). , так далее.). Кроме того, выпадающие строки были удалены, а время выполнения заказа было ограничено от 10 до 300 дней, что представляет собой разумный диапазон ожидаемого времени выполнения заказа.
Все оставшиеся незавершенные дела также были удалены. Чтобы еще больше разбить данные и позволить нам тестировать модели на меньшем наборе данных, данные были разделены на подмножества по типам продуктов, для которых в общей сложности было 43. Оттуда оставшиеся категориальные переменные были преобразованы в фиктивные переменные для использования в окончательном процессе моделирования, в результате чего был получен набор данных примерно из 1000 столбцов в зависимости от типа продуктовой линейки, по которой были представлены данные. После того, как данные были нормализованы до достоверности 90% во время подготовки, данные были готовы для процесса построения модели.

Разделение данных и PCA

Чтобы гарантировать, что модели были не только правильно обучены, но и давали точные прогнозы в тестовом наборе, данные были разделены на два подмножества с использованием разделения 80/20. Учитывая большой размер данных линейки продуктов, это разделение предоставило достаточно данных как для обучения, так и для тестирования. Однако из-за сотен столбцов набор данных по-прежнему был невозможен для построения моделей, поэтому был проведен анализ основных компонентов (PCA) для компиляции ключевых переменных и, в конечном итоге, уменьшения размеров набора данных перед моделированием. . Как по графику осыпи, так и по собственным значениям мы определили, что около 13 основных компонентов объясняют примерно 75% дисперсии данных, поэтому 13 ПК были выбраны для дальнейшего использования в будущих моделях.

Рисунок 2: Участок осыпи

Результаты

Модель решения

Для нашего анализа мы решили обучить и внедрить несколько моделей машинного обучения, включая линейную регрессию, гребенчатую регрессию, регрессию с наименьшим абсолютным сокращением и оператором выбора (LASSO), искусственную нейронную сеть, случайный лес, модель повышения градиента (GBM), поддержку Векторная машина (SVM) и окончательная модель ансамбля. Чтобы оценить модель, мы не только посмотрели на RMSE (среднеквадратичное отклонение), но также рассчитали процент случаев, когда прогнозируемое время выполнения заказа составляло +/- 7, 10 и 14 дней от фактического времени выполнения.

Этот метод оценки был запрошен партнером компании, и он поможет определить, могут ли модели правильно измерять в пределах приемлемого для отрасли порогового значения дней, если они применяются для решения реальных задач. Для согласованности каждая из моделей выполнялась на продуктовой линейке с наибольшим количеством записей, при этом результаты соответствовали только этому продукту.

Сравнение моделей Модели

Рисунок 3: Сравнение RMSE

Рисунок 4: Сравнение точности

Учитывая измерения RMSE и точность прогнозирования времени выполнения в пределах определенных пороговых значений, модель случайного леса является превосходной моделью для прогнозирования времени выполнения в нашей задаче. Несмотря на то, что все оборудование изготавливается на заказ, а на изготовление и доставку большей части оборудования уходят месяцы, эта модель способна прогнозировать время выполнения заказа в пределах 14 дней от фактического времени примерно в 71,2% случаев и прогнозировать в течение 10 дней. и 7 дней 61,8% и 52,4% времени соответственно. Поскольку продукты являются сложными, и бесчисленное множество факторов и внешних условий влияют на общее время их выполнения, даже модель с такой точностью может быть очень полезной при применении к реальным условиям.
Кроме того, каждая из отдельных линеек продуктов была оценена, чтобы увидеть, не обладает ли какая-либо из них дополнительными невыясненными отклонениями, ведущими к увеличению ошибки модели.

Рисунок 5: Сравнение конкретных продуктовых линеек (RMSE)

Выводы

Чтобы улучшить наше моделирование в будущем, необходимо будет собрать дополнительные данные о небольших линиях продуктов и деталях, а также о большем количестве функций уровня завода. Кроме того, дополнительный тест дисперсии на уровне факторов был бы полезен для выявления потенциальных областей в бизнесе для повышения эффективности.
Производители могут использовать подходы к прогнозному моделированию, чтобы предоставлять клиентам точную информацию об отгрузке своей продукции. Прогнозирование времени выполнения заказа позволяет производителям использовать производство точно в срок, снижая высокие затраты на хранение, эффективно распределять ресурсы в пиковые сезоны и эффективно управлять поставщиками.

Благодарности

Особая благодарность Центру деловой информации и аналитики Purdue за поддержку.

Подарочные карты онлайн с SVM

главная > служба поддержки клиентов

Каковы цены на доставку и обработку потребительских заказов?



Заказы стоимостью 150 долларов США или меньше могут быть отправлены почтой первого класса по цене 2,95 доллара США за заказ.

Заказы на сумму более 150 долларов будут отправлены FedEx. Для всех заказов FedEx требуется подпись.

  • Наземная служба FedEx — 10,95 долл. США
  • 3-дневная экспресс-доставка FedEx — 14,9 долл. США5
  • FedEx 2-Day Air — $16,95
  • FedEx Next Day Air® — 21,95 долл. США

Закрыть

Есть ли другие доплаты?

Да. Мы взимаем до 3,95% сбора за обработку и соблюдение требований для всех заказов. Помимо платы за обработку и соблюдение требований, некоторые карты продаются с надбавкой к номинальной стоимости в зависимости от бренда и номинала.

Закрыть

Есть ли у ваших подарочных карт срок действия или комиссия за неиспользование?0103
с подарочной картой?

Как продавец множества подарочных карт, мы признаем важность осведомленности потребителей о всех подарочных картах. Хотя большинство карт, которые мы представляем, не имеют даты истечения срока действия или платы за карту, пожалуйста, ознакомьтесь с Условиями и положениями каждой подарочной карты, которую вы хотите приобрести, как показано на соответствующей странице подарочной карты на нашем сайте.

SVM выпускает подарочные карты 76, Choice, Conoco, ExxonMobil, Phillips 66, Sunoco, Chevron и Texaco. Эти бренды не имеют сроков действия или комиссий за неиспользование, связанных с этими подарочными картами.

Закрыть

Какие бренды и сколько автозаправочных станций есть в каждом штате?

Нажмите здесь, чтобы увидеть (по брендам), сколько автозаправочных станций находится в каждом штате.

Close

Получают ли пользователи подарочных карт самую низкую розничную цену, т. е. наличные по сравнению с кредитной ценой на автозаправочных станциях?

Розничные продавцы устанавливают все розничные цены и политику, независимо от того, принадлежат ли они компаниям или независимым предприятиям. На самом деле, установление SVM розничных цен или вмешательство в них противоречит законам штата и федеральным законам. Однако, по нашему опыту, в тех случаях, когда публикуются льготные цены (за использование наличных или других денежных эквивалентов), пользователи подарочных карт часто получают предпочтительную цену. Однако в других случаях пользователь подарочной карты может не получить предпочтительную цену. Это определяется исключительно розничным продавцом, и SVM не имеет никакого участия или контроля в политике или решениях по розничным ценообразованию.

Закрыть

Дополнительная информация о доставке и обработке

  • Обратите внимание на предполагаемое время доставки для различных способов доставки.
  • Мы не отправляем и не доставляем по праздникам, субботам и воскресеньям.
  • Заказы, отправленные после 14:00 CST, обрабатываются на следующий рабочий день.
  • Заказы, размещенные в пятницу (или перед праздниками) после 14:00 по центральному поясному времени, обрабатываются на следующий рабочий день.
  • Заказы, размещенные в пятницу до 14:00 по центральному поясному времени с доставкой в ​​ночное время, будут доставлены в понедельник. Если понедельник выходной день, доставка будет на следующий рабочий день.
  • Со всех заказов взимается плата за обработку и соблюдение требований в размере до 3,95%.
  • Мы сожалеем, что не можем отправить карты за границу, на адреса APO/FPO или в Пуэрто-Рико.

Закрыть

Могу ли я отправить купленную(ые) подарочную(ые) карту(ы) коллеге по бизнесу, другу или члену семьи?

Да, SVM отправит вашу подарочную карту коллеге по бизнесу, другу или члену семьи. Вы также можете включить персонализированное сообщение. Вы найдете эти параметры на странице «Информация о клиенте» и на странице «Подтверждение заказа» во время оформления заказа.

Закрыть

Какие методы проверки используются?

Мы используем службу проверки адресов (AVS) для всех заказов по кредитным картам, чтобы проверить точные платежные адреса. Заказы, размещенные с недействительным платежным адресом, немедленно отклоняются нашим веб-сайтом.

Мы оставляем за собой право отменить заказы, которые не соответствуют нашим стандартам проверки.

Закрыть

Отправления UPS или FedEX

Отправления UPS или FedEX требуют физического адреса для доставки. Эти перевозчики не могут доставлять заказы на абонентский ящик. Если вашим платежным адресом является абонентский ящик и ваш заказ будет отправлен UPS или FedEX, подтвердите свой физический адрес доставки в разделе «Адрес доставки» в процессе заказа.

Отправления Next Day Air® обычно доставляются во второй половине дня.

Примечание. Если ваш адрес физически находится за пределами континентальной части США (Гавайи, Аляска), вы не можете выбрать доставку наземным транспортом или 3-дневной экспресс-доставкой. Вы должны выбрать 2 Day Air или Next Day Air®.

Имейте в виду, что если UPS или Fedex не смогут доставить вашу посылку из-за неправильного адреса или невозможности получить подпись о доставке, вы будете нести ответственность за дополнительные сборы перевозчика. Кроме того, вы несете ответственность за последующие расходы по доставке, если ваш пакет должен быть повторно отправлен по правильному адресу.

Закрыть

У меня есть «карта стоимости», которую я купил в поддержку сбора средств. На «карте стоимости» написано, что нужно перейти на ваш веб-сайт, чтобы получить список дополнительных компаний, которые принимают эту карту. Где эта информация указана на вашем веб-сайте?

Эта информация не может быть найдена на нашем веб-сайте. У вас неправильный адрес сайта.

Пожалуйста, проверьте правильность написания URL-адреса, указанного на вашей «карточке стоимости», для правильного адреса веб-сайта. Из-за популярности нашего веб-сайта (ValueCards. com) нас иногда принимают за другие фирмы, предлагающие аналогичные продукты и имеющие аналогичные адреса веб-сайтов.

Закрыть

Могу ли я использовать карту более одного раза?

Да. Большинство карт, которые мы предлагаем, являются «многоразовыми картами», что означает, что вы можете использовать их более одного раза.

Стоимость карт будет уменьшаться каждый раз, когда вы их используете, пока баланс на карте не станет равным нулю. После того, как баланс равен нулю, вы просто выбрасываете карту.

Закрыть

Как я могу вернуть поврежденную карту или карту с неработающим балансом?

Посетите наш веб-сайт, посвященный возврату подарочных карт, используя ссылку слева, или перейдите на сайт www.GiftCardReturns.com.

Закрыть

Возврат средств

Остаток средств на карте может подлежать возврату в соответствии с требованиями закона. Если вы хотите узнать о возмещении, позвоните в SVM по телефону 1-800-786-8028.

Если стоимость вашей карты не превышает 10 долларов США, SVM возместит стоимость вашей карты по запросу. Пожалуйста, позвоните в SVM по телефону 1-800-786-8028. Нет необходимости отправлять карты по почте или заполнять какие-либо формы.

Закрыть

Какова ваша политика конфиденциальности?

SVM уделяет большое внимание защите вашей конфиденциальности. Мы хотим, чтобы вы были постоянным клиентом, и мы не будем ставить под угрозу эти отношения.

Для получения подробной информации о нашей политике конфиденциальности нажмите здесь.

Закрыть

Какие способы оплаты вы принимаете?

Мы принимаем карты Visa, Mastercard, American Express, Discover Network, Diner’s Club, персональные чеки и денежные переводы. Имейте в виду, что если вы отправите нам персональный чек, мы задержим вашу посылку до тех пор, пока чек не будет очищен. Способы оплаты ACH и банковским переводом также доступны для заказов, размещенных у менеджера по работе с клиентами.

Close

Если я заказываю чеком или денежным переводом, куда я могу отправить платеж по почте?

Чтобы сделать заказ с помощью чека или денежного перевода, просто сделайте заказ онлайн и укажите «Чек или денежный перевод» в качестве способа оплаты.