Развитие кризиса на европейском рынке автомобилестроения

Ранее мы писали о кризисных явления в европейской автомобильной промышленности, связанных с ухудшением экономической ситуации (спад потребительского спроса) и ростом конкуренции со стороны производителей из КНР.

🛑 Ситуация продолжает ухудшаться.

❌🏭 2 сентября 2024 году стало известно, что компания Volkswagen планирует закрыть несколько заводов в Германии впервые за 87 лет существования.

📊⬇️ В 2024 году доля концерна на крупнейшем рынке, в Китае, сокращается. Продажи в регионе упали на 7% в первом полугодии 2024 года по сравнению с тем же периодом в 2023 году. Операционная прибыль группы упала на 11,4% до €10,1 млрд ($11,2 млрд).

💸 В рамках антикризисных усилий руководство концерна рассматривает "сокращение затрат". Так, Volkswagen, уже снизил расходы на €10 млрд ($11,1 млрд) в конце прошлого года, что не привело к окончанию кризиса.

👷‍♂️👷 Сейчас компания рассматривает возможность закрытия как минимум одного крупного завода по производству автомобилей и одного завода по производству комплектующих в Германии, а также отмены соглашений о заработной плате, что приведет к сложным переговорам с профсоюзом и возможным отставкам среди топ-менеджмента концерна.

Сейчас на заводах компании по всему миру работают 650 тыс. человек, из которых 300 тыс. человек – в Германии.

Подробнее: здесь и здесь

#AMR_world #AMR_news #Automotive_industry #Electric_vehicle #Volkswagen

Интересная аналитика по мегатрендам-2035 от Сбера. К сожалению, не описаны методология и подходы к анализу, но результаты любопытные. #AMR_world #Megatrends #Сбер #Future #2035

Число используемых российскими организациями передовых производственных технологий за три года выросло почти на 15% 📤

Эксперты НИУ ВШЭ подвели итоги использования передовых производственных технологий в производстве за трёхлетний период (2022–2023 гг.):

💼⚙️ В 2020 году технологический портфель организации включал в среднем 16 передовых производственных технологий, а в 2023 году уже 19 передовых производственных технологий (ППТ).

🔵 Самую многочисленную группу в структуре используемых ППТ (96 тыс. ед. (34,5%)) составляют технологии производства, обработки, транспортировки и сборки. С 2020 года их число выросло на 20,5%.

🇷🇺Интересно, что из всех используемых ППТ в России в 2023 году, наибольшая их часть разработана в России: 192,3 тыс. или 69% их общего числа. Среди используемых технологий проектирования и инжиниринга наибольшая доля именно отечественных решений (76,6%).

📲📈 Также положительную динамику можно наблюдать в применении отечественных технологий промышленных вычислений и больших данных (их доля с 2020 года выросла почти на 10% – с 60,7% до 70,3% в рамках исследуемого периода), а также в решениях в области производственных информационных систем (рост с 68,4% до 74,7%) и «зеленых» технологий (рост с 68% до 71,1%).

#AMR_Russia #AMR_news #AMR_research

🗣🗣 Уже более двух недель в сети обсуждают новую гигафабрику автомобилестроительной компании BYD, строительство которой завершается рядом с городом Чжэнчжоу в КНР.

🏭 Причиной этого стало видео, на котором новую фабрику показывают с воздуха: ее размеры действительно впечатляют.

❗️Так, согласно некоторым источникам, площадь строящейся фабрики составит почти 130 квадратных километров, что превышает площадь г. Сан-Франциско в США. Также новый завод BYD в 10 раз больше гигафабрики компании Tesla в Неваде, площадь которой составляет 13 квадратных километров.

🤷‍♂️ Другие источники опровергают эту информацию: официальных данных о площади новой фабрики нет, но известно, что количество сотрудников нового предприятия составит 60 000 человек. 👷‍♀️

🚗🚙 Также размеры "фабрики" можно объяснить тем, что китайская промышленность традиционно развивается в формате кластеров, то есть в рамках проекта строятся не только сборочные цеха, но и другая инфраструктура, например, заводы по производству компонентов (BYD самостоятельно производит до 70% материалов и компонентов), научные центры, испытательные полигоны, жилье и социальная инфраструктура для сотрудников.

Тем не менее, масштаб проекта все равно впечатляет.

⁉️Справочно: Компания BYD основана в 2000 году как производитель батарей и литий-ионных аккумуляторов для телефонов. В 2003 году компания вышла на автомобильный рынок и в первое время выпускала автомобили на основе старых моделей Toyota и Honda. В 2006 году была сделана ставка на производство оригинальных электромобилей. В 2024 году BYD стала мировым лидером (1 777 965 ед.). по производству электромобилей, обогнав Tesla (1 774 442 ед.)

#AMR_world #AMR_news #Automotive_industry #Electric_vehicle #BYD #Tesla

🔥 Единый профессиональный язык: СПбПУ опубликовал глоссарий в области передовых цифровых
и производственных технологий
🏆Успешное достижение технологического лидерства требует координации усилий различных субъектов экономики, что невозможно без единого понимания терминологии.

📙СПбПУ внес вклад в создание единой терминологической базы, опубликовав глоссарий с 150+ терминами в области технологии цифровых двойников изделий и связанных передовых цифровых и производственных технологий.

✅ Работа над глоссарием была начата в ходе разработки дорожной карты по развитию кросс-отраслевого и кросс-рыночного направления «Технет» (передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы. Инициатором и научным руководителем этой системной работы выступил директор Передовой инженерной школы (ПИШ) "Цифровой инжиниринг", профессор Алексей Боровков.

📎 Разработка и наполнение глоссария терминами продолжается, ознакомиться с разработанными материалами возможно по ссылке.
#СПбПУ #AMR_Russia #Technet #глоссарий #цифровойдвойник #стандартизация

🏭 «Технет» НТИ: День первых — как Россия создает экосистему технологического лидерства и суверенитета в промышленности

1 сентября на фестивале «День первых» СПбПУ представляет одно из ключевых направлений Национальной технологической инициативы (НТИ) — «Технет» (передовые производственные технологии). Это кросс-отраслевое направление, формирующее технологическую основу развития высокотехнологичных отраслей промышленности и рынков НТИ.

🔧 Какие технологии включает направление «Технет»?
Направление «Технет» посвящено развитию и применению одного из самых важных классов «сквозных технологий» – передовых производственных технологий (Advanced Manufacturing Technologies). К этим технологиям относятся:
✔️ Цифровое проектирование и моделирование (CAD/CAE/PLM).
✔️ Аддитивные технологии и новые материалы (металлопорошки, композиты).
✔️ Промышленная робототехника и сенсорика.
✔️ Индустриальный интернет вещей (IIoT) и big data.

🌍 Стратегическая значимость
Деятельность направлена на создание глобально конкурентоспособной продукции и обеспечение технологического лидерства и суверенитета России.

📊 Инфраструктурный центр «Технет» СПбПУ
С 2015 года СПбПУ является лидером и драйвером направления «Технет». Совершенствование нормативной правовой базы, проведение аналитических исследований, разработка проектов национальных и международных стандартов – неотъемлемая часть деятельности центра.
На текущий момент Инфраструктурным центром «Технет»:
✔️ Проведено 62 мероприятия с участием более 7800 человек.
✔️ Опубликовано 17 экспертно-аналитических докладов с общим объемом более 2000 страниц.
✔️ Разработано 7 стандартов и 20 НПА.

🎓 Почему это важно для первокурсников?
«День первых» — это старт для нового поколения инженеров и технологических предпринимателей. СПбПУ предлагает:
✔️Принять активное участие в реализации проектов в интересах высокотехнологичных компаний на базе Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг».
✔️Следить за актуальными технологическими трендами в рамках аналитической деятельности Инфраструктурного центра «Технет»
✔️ Работать с передовыми технологиями — цифровые двойники, 3D-печать, робототехника.

Студенты Передовой инженерной школы «Цифровой инжиниринг» ежегодно вовлечены в работу по проектам с более чем 80 организациями-партнерами(ГК Росатом, (в частности, топливного дивизиона) такие как АО ТВЭЛ, ООО «Центротех-инжиниринг», а также АО «НИКИЭТ», и другие).

📅 1 сентября станет отправной точкой для тех, кто готов формировать будущее промышленности. Присоединяйтесь к сообществу, которое создает технологии мирового уровня.

#Технет #НТИ #СПбПУ #ДеньПервых #Первокурсникам #Инновации #ТехнологическоеЛидерство #Промышленность

Технологические тренды в PLM-системах, позволяющие производителям оптимизировать процессы

Согласно определению CIMdata, Product Lifecycle Management, PLM – это стратегический подход к ведению бизнеса, использующий набор технических решений для поддержки совместного (collaborative) создания, управления, распространения и использования описания изделия (product definition information) в среде расширенного (extended) предприятия и который охватывает жизненный цикл изделия от стадии концепта до утилизации, – при интеграции людских ресурсов, процессов и информации.
Рынок PLM-систем трансформируется под влиянием растущей конкуренции, новых требований к эффективности и экологичности производств, а также появления новых технологий.

Ключевые технологические тренды в PLM-системах

☁️ Переход к облачным решениям. Отказ от локальных PLM-систем в пользу SaaS-моделей упрощает совместную работу глобальных проектных команд в режиме реального времени. Встроенные механизмы исправления ошибок, средства кибербезопасности и аналитика на базе ИИ усиливают интерес к SaaS. Вопросы суверенитета данных пока сдерживают рынок. В таких случаях гибридные решения становятся компромиссом: конфиденциальные данные остаются внутри компании, а облако используется для совместной работы.

💻 Сквозные цифровые потоки. Данные о продукте всё чаще рассматриваются как единый цикл — от концепции и проектирования до производства, обслуживания и переработки.

📜 Управление данными и интеграция с другими системами. PLM становится ядром для управления всеми данными об изделии и интегрируется с другими корпоративными системами, такими как ERP (системы управления ресурсами предприятия) и MES (системы управления производственными процессами).

🤖Интеграция AI и ML в PLM системы, ИИ-ассистенты в управлении требованиями. ИИ внедряется в PLM-системы для предиктивного обслуживания, оптимизации проектирования, автоматизации контроля качества и оптимизации цепочек поставок. Крупные разработчики PLM модернизируют свои решения, чтобы в полной мере использовать возможности ИИ и машинного обучения. Интеллектуальные помощники берут на себя рутинные задачи: анализируют и оценивают требования, выявляют ошибки и формируют рекомендации. Это ускоряет обработку информации и делает работу с требованиями более точной и эффективной.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Ключевые тренды в MES-системах

Современные производственные предприятия стремятся к максимальной эффективности и гибкости. Одну из ключевых ролей в этом играют MES-системы (Manufacturing Execution Systems)

Технологические тренды, влияющие на развитие MES-систем:

♦️ Интеграция с промышленным Интернетом вещей (IIoT)
🌐 Подключение к промышленному интернету вещей позволяет собирать данные в реальном времени с оборудования и производственных линий. Это расширяет возможности мониторинга и аналитики, повышает эксплуатационную эффективность и помогает разрабатывать проактивные стратегии обслуживания оборудования.

♦️ Внедрение ИИ/ML
🤖 Искусственный интеллект и машинное обучение трансформируют MES-системы: прогнозируют отказы оборудования, оптимизируют распределение ресурсов и повышают контроль качества. Такие системы выявляют скрытые закономерности и аномалии, что ведет к более обоснованным решениям и росту производительности.

♦️ Переход в облако
☁️ Облачные MES-решения обеспечивают масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность по сравнению с локальными системами. Они упрощают обновления, предоставляют возможность удалённого мониторинга и сокращают затраты на обслуживание.
Кроме того, переход в облако снижает необходимость крупных инвестиций при внедрении, обеспечивает более простую интеграцию с другими облачными системами, такими как ERP и CRM, для бесперебойного обмена данными и оптимизации производственных процессов.

♦️Внедрение мобильности
🔧 Мобильность — ключевой тренд на рынке MES-систем, позволяющий работникам получать доступ к функциям MES с мобильных устройств в цехе. Мобильные MES-приложения позволяют операторам просматривать производственные данные в режиме реального времени, отслеживать рабочие заказы и получать оповещения и уведомления на рабочие планшеты. Обеспечивая мобильность, MES-системы могут улучшить коммуникацию, совместную работу и производительность на производственных предприятиях.

♦️ Модульные и масштабируемые решения MES
🔧 Растет спрос на модульные MES-системы, которые легко адаптируются под потребности конкретного предприятия. Такой подход позволяет постепенно расширять функциональность и модернизировать систему по мере необходимости. Также можно отметить рост значения аналитики и визуализации данных в MES-системах, что позволяет производителям получать ценную информацию из своих производственных данных. Инструменты визуализации, такие как информационные панели и отчёты, предоставляют интуитивно понятные способы интерпретации данных и принятия обоснованных решений.

Главный приоритет для производителей, особенно в условиях растущей взаимосвязанности и доступности MES-систем - это безопасность, поэтому также растёт спрос на новый функционал для повышения безопасности систем. Поставщики MES внедряют расширенные функции безопасности, такие как шифрование данных, аутентификация пользователей и контроль доступа, для защиты от киберугроз и несанкционированного доступа.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

ERP-системы становятся все более интеллектуальными, автоматизированными и настраиваемыми

ERP-системы (Enterprise Resource Planning) продолжают трансформироваться и адаптироваться к вызовам цифровой экономики 🌍

Интеграция с искусственным интеллектом, использование облачных технологий ☁️ и блокчейна 🔒 меняют подходы к управлению ресурсами предприятий.

Интеграция ИИ расширяет возможности ERP в автоматизации и принятии решений 🤖. Прогнозная аналитика, обработка естественного языка и автоматизация рутинных операций делают эти системы более «умными» и удобными для пользователей.

Облачные технологии обеспечивают масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность 💡. Гибридные и мультиоблачные стратегии выстраивания ИТ-инфраструктуры, периферийные вычисления и ERP-как-услуга дают компаниям новые возможности, что упрощает обновление и поддержку систем.

Отраслевые решения становятся всё более востребованными 📊.Всё больше предприятий нуждаются в ERP, которые учитывают специфику их бизнеса: от готовых модулей до интеграции с нормативными требованиями и оптимизацией процессов с помощью ИИ.

Блокчейн становится более востребован в условиях возрастающих рисков киберугроз 🔗. Неизменяемые записи транзакций, децентрализованная структура безопасности и смарт-контракты обеспечивают высокий уровень прозрачности и защищенности данных.

Таким образом, ERP нового поколения становятся интеллектуальными, гибкими и безопасными решениями. Они помогают бизнесу снижать затраты, повышать эффективность и сохранять конкурентоспособность на рынке.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Тенденции в области технологий машинного обучения в промышленности

Машинное обучение трансформирует промышленность и открывает новые возможности для оптимизации процессов и внедрения инноваций ⚙️.

Рассмотрим ключевые тренды, которые влияют на развитие этой технологии:

▶️ Автономные агенты на основе LLM 🤖 Агенты, которые работают с большими языковыми моделями, анализируют окружение и принимают решения для достижения целей. Они используют инструменты веб-поиска, API и системы RAG для поиска и генерации данных.

▶️ Мультимодальный генеративный ИИ ✍️Такие модели работают сразу с разными типами данных: преобразуют текст в изображение, картинку — в аудио и наоборот. Это востребовано в медицине (диагностика), в создании контента и разработке автономного транспорта и других отраслях.

▶️ Объяснимый ИИ (xAI) 🔍 По мере того, как ИИ всё больше внедряется и способен действовать без постоянного участия человека, становится особенно важно понимать логику его решений. Объяснимый ИИ позволяет прозрачно отслеживать, как модель приходит к тем или иным выводам.

▶️ ЭтическийИИ (eAI) ⚖️Этот подход ориентирован на использование технологий в соответствии с моральными нормами и нормами законодательства. Он снижает предвзятость,защищает конфиденциальность и обеспечивает подотчетность.

▶️ ПериферийныйИИ (Edge AI) 📱 Вместо передачи данных на удаленные серверы вычисления происходят прямо на устройствах — смартфонах или датчиках.Это обеспечивает мгновенный отклик, повышает безопасность и позволяет принимать решения в реальном времени.

▶️ Федеративное обучение (Federated Learning, FL) 🔒 Эта модель позволяет нескольким устройствам обучать общую систему, не передавая персональные данные. Каждое устройство обрабатывает свои данные локально и отправляет только обновления модели. Такой подход повышает конфиденциальность и улучшает качество обучения.

Отдельно можно выделить тренд на использование глубокого обучения (DeepLearning). Это более сложное подмножество ML, используется для обработки больших объемов данных и выявления закономерностей, которые могут быть не видны традиционным методам анализа. Это особенно полезно для многомерных данных и может повысить точность финансовых моделей. Сложное прогнозирование: модели глубокого обучения решают сложные, многомерные задачи прогнозирования, такие как прогнозирование спроса, путем анализа обширных наборов данных, включая внешние факторы, такие как рыночные тенденции и экономические показатели.

Будущее промышленности тесно связано с интеграцией машинного обучения и его различных направлений. Освоение этих технологий постепенно открывает новые возможности для оптимизации процессов, повышения безопасности и эффективности, а также для более прозрачного использования ИИ в промышленности.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Как инновации ИИ влияют на развитие предиктивной аналитики


Инновации в искусственном интеллекте существенно трансформируют предиктивную аналитику, делая её более точной, доступной и универсальной.

Рассмотрим ключевые тенденции, которые определяют развитие предиктивной аналитики:

Нейросимволический ИИ 🧠 выходит на новый уровень благодаря объединению возможностей нейросетей и символического рассуждения. Такой подход позволяет системам не только учиться на данных, но и анализировать их и делать логические выводы на их основе, что делает прогнозы более точными и надежными.

AutoML2.0 🤖 расширяет доступность предиктивной аналитики. Автоматизация всего цикла — от подготовки данных до интерпретации результатов — позволяет компаниям быстрее и проще использовать передовые методы прогнозирования даже при дефиците специалистов.

Графовое машинное обучение 🌐 открывает новые горизонты анализа. Работа с графами позволяет учитывать связи и взаимозависимости между объектами. Это особенно важно для задач прогнозирования в социальных сетях 👥, цепочках поставок 📦, системах антифрода 💳 и рекомендательных сервисах. Эти и другие инновации продолжают влиять на развитие предиктивной аналитики и открывают новые направления её применения. Системы становятся более гибкими и адаптивными, а возможности использования постепенно расширяются, что создает потенциал для дальнейших улучшений и внедрения новых подходов.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Блокчейн: перспективная сквозная технология, которая позволяет строить децентрализованные системы, в которых данные распределяются между множеством участников. Такой подход снижает риск несанкционированных манипуляций информацией.

В сфере BIM-технологий блокчейн формирует надежную и открытую систему учета проектных данных и выступает как комплексное решение, позволяющее, к примеру, отслеживать происхождение материалов, проверять их энергоэффективность и пр.

Ключевые возможности технологии распределенного реестра в BIM:

▶️ Создание "цифровых паспортов" строительных элементов, которые защищены от подделки.
▶️ Отслеживание жизненного цикла материалов — от выбора поставщиков до переработки или утилизации.
▶️ Интеграция с IoT-датчиками 📡 для получения данных о производительности в режиме реального времени.
▶️ Обеспечение прозрачности 🔍 и соответствия экологическим требованиям.

Интеграция блокчейна в BIM расширяет возможности защиты данных и повышения прозрачности в процессах управления строительством.
Развитие технологии постепенно влияет на подходы к управлению информацией и мониторингу качества на разных этапах жизненного цикла в строительстве.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Промышленный интернет вещей (IIoT) продолжает изменять производственные процессы в 2025 году

IIoT (Industrial Internet of Things) оказывает всё более заметное влияние на производственные процессы ⚙️. Рассмотрим ключевые технологические тенденции в развитии промышленного Интернета вещей:

▫️ Развитие IIoT на базе ИИ
🤖Интеграция IoT с искусственным интеллектом даёт производителям возможности для предиктивного обслуживания, прогнозирования спроса и оптимизации процессов в реальном времени 🛠️. ИИ анализирует данные с датчиков, улучшает контроль качества (выявляет дефекты) и сокращает издержки.

▫️ Периферийные вычисления (Edge Computing)
💻Перенос обработки данных ближе к источнику снижает задержки, повышает безопасность 🔒 и уменьшает нагрузку на центральные серверы. Это особенно важно для мониторинга оборудования и автоматизированных производственных линий.

▫️ Интеграция цифровых двойников 🧩 Цифровые двойники позволяют моделировать производственные процессы, тестировать новые сценарии в виртуальной среде и прогнозировать поведение сложных технических систем.

▫️ Передовые коммуникационные технологии 📡Использование
5G и Wi-Fi 6 обеспечивает бесперебойное соединение между машинами, высокую масштабируемость и надежность. Это сокращает простои и поддерживает работу сложных автоматизированных систем 🚀.

▫️ Повышение кибербезопасности 🔐С ростом числа подключенных устройств увеличиваются и риски кибератак. Для защиты данных применяются сквозное шифрование, архитектура «нулевого доверия» и системы обнаружения угроз на базе ИИ.

📌 Развитие IIoT постепенно меняет подход к организации производственных процессов. Интеграция ИИ, периферийных вычислений, цифровых двойников и современных коммуникационных протоколов создает условия для повышения эффективности, безопасности и гибкости промышленных систем, открывая новые перспективы их развития.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Тренды GIS-технологий 2025

В сфере географических информационных систем (ГИС/GIS) идёт период исключительного роста рынка и повышения инновационной активности в 2025 году. Ожидается рост внедрения GIS-систем в различных секторах и рост их использования в будущем.

Среди основных трендов:

● Облачные вычисления ☁️
Интеграция GIS с облачной инфраструктурой позволяет хранить, управлять и обмениваться геопространственными данными быстрее и эффективнее. Команды получают возможность работать над проектами совместно и в режиме реального времени, а обновления синхронизируются автоматически.

● Интеграция датчиков Интернета вещей для обновления данных в реальном времени
Интеграция ГИС с датчиками Интернета вещей (IoT). Корпоративные ГИС-системы легко интегрируют информацию, полученную с датчиков IoT.

● Применение технологий ИИ/МО в ГИС
Алгоритмы ИИ/МО способны обрабатывать большие объемы данных, извлекать значимые закономерности и автоматизировать сложные задачи в приложениях ГИС и дистанционного зондирования. Эти технологии выводят на новый уровень эффективность таких задач, как классификация земельного покрова, обнаружение изменений и интерпретация изображений с использованием различных передовых алгоритмов машинного обучения.

● Рост применения в государственном управлении
В сфере правительственной деятельности ГИС становится все более незаменимой технологией для инициатив развития, от городского планирования до развития инфраструктуры. Во всем мире правительства используют ГИС для принятия обоснованных решений в этой сфере.

● 3D-модели и цифровые двойники ⚙️
Цифровой двойник города, созданный на базе 3D GIS, имитирует транспортные потоки, оценивает энергозатраты и анализирует устойчивость городской системы к кризисным ситуациям. Такая информация важна для планировщиков и лиц, принимающих стратегические решения.

Материал подготовлен при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий.

Уважаемые коллеги!

🏛Инфраструктурный центр «Технет» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого проводит опрос по рынку цифровых технологий обеспечения эксплуатации композитных и гибридных конструкций БВС в целях получения объективной информации о состоянии рынка для подготовки аналитического исследования с отраслевым обзором рынка.

Результаты опроса будут обработаны в обезличенном виде и войдут в итоговый экспертно-аналитический отчёт с размещением в открытом доступе на официальном сайте Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ.

📎Приглашаем вас и ваших коллег принять участие в опросе и в срок до 29 октября 2025 года заполнить онлайн-анкету, размещенную по адресу: https://leader-id.ru/events/573135

⏳ Время прохождения опроса не превысит 15-20 минут.

Уважаемые коллеги!

🏛Инфраструктурный центр «Технет» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого проводит опрос по рынку технологий цифрового моделирования композиционных материалов для применения в атомной отрасли в целях получения объективной информации о состоянии рынка для подготовки аналитического исследования с отраслевым обзором рынка.

Результаты опроса будут обработаны в обезличенном виде и войдут в итоговый экспертно-аналитический отчёт с размещением в открытом доступе на официальном сайте Инфраструктурного центра «Технет» СПбПУ в конце 2025 года.

📎Приглашаем вас и ваших коллег принять участие в опросе и в срок до 29 октября 2025 года заполнить онлайн-анкету, размещенную по адресу: https://leader-id.ru/events/572838

⏳ Время прохождения опроса не превысит 15-20 минут.