www.pwc.ru/iot «Интернет вещей» и его значение для промышленности Содержание Краткий обзор ………………………………………………………………… 3 Поиск и сбор данных ………………………………………………………………… 4 Создание экосистемы «Интернета вещей»: как заставить данные работать ………………………………………………………………… 7 Вы готовы к «Интернету вещей» в промышленном производстве? ………………………………………………………………… 13 "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 2 Краткий обзор Мир стремительно движется навстречу новой эпохе, отличительной чертой которой является появление технологий «Интернета вещей». Привычные устройства, такие как холодильники или автомобили, научились подключаться к сети и обмениваются данными без участия человека. Аппаратная, программная, коммуникационная инфраструктура, а также «подключенные» устройства, участвующие в процессе обмена данными, объединяются в технологическую экосистему, получившую название «Интернет вещей» (Internet of Things, IoT). Широкому распространению «Интернета вещей» способствует массовое появление устройств, оснащённых электронными компонентами, программным обеспечением и коммуникационными возможностями, будь то смартфон, камера на нефтебуровой установке или оптический датчик на сталепрокатном стане, которые собирают и передают данные. Это не просто концепция развития в будущем. Уже в начале 2015 года количество установленных единиц оборудования, подключенных к интернету, превысило 14 млрд. По некоторым прогнозам, к 2020 году число таких устройств может увеличиться до 50 млрд единиц1. Новые реалии управления производством Темпы распространения «подключенных» устройств и новых потоков данных в производстве впечатляют. Мы ожидаем дальнейшего ускорения темпов внедрения, особенно по мере снижения стоимости инфраструктуры (например, датчиков, вычислительных мощностей, хранилищ данных) и упрощения процедур анализа данных, полученных с устройств, и обрабатываемых облачными IoTплатформами. Приложения на базе платформы, в свою очередь, способствуют появлению абсолютно новых видов аналитики, которую можно получить в режиме реального времени или максимально приближенном к нему. По некоторым оценкам, в ближайшее десятилетие «Интернет вещей» может принести производителям около 4 трлн долларов США за счет увеличения доходов и сокращения затрат2. 1 2 3 4 Как же работают такие «подключенные» устройства? Разберем это на примере. Благодаря внедрению технологий сбора, хранения и анализа данных (например, датчиков, контроллеров, аналитического ПО, телеметрии, больших массивов данных и облачных вычислений) производители могут прогнозировать потребность в техническом обслуживании оборудования до возникновения неполадок и таким образом предотвращать сбои в производственных процессах. Контролировать внешний вид и качество отдельных деталей можно при помощи оптических датчиков или камер. После этого к детали прикрепляется штрих-код или RFID (Radio Frequency Identification, радиочастотная идентификация) метка, которая позволяет отслеживать в электронном виде всю цепочку поставки этой детали, включая даже ее использование клиентом. Таким образом формируются подключения между машинами, а также между машиной и человеком. Производители начинают использовать в своей деятельности технологии «Интернета вещей» и анализа данных, чтобы сохранить свою конкурентоспособность. По данным проведенного PwC международного исследования в области сбора и анализа данных (Global Data & Analytics Survey)3, за последние два года 57 % руководителей производственных предприятий по всему миру изменили свой подход к принятию серьезных решений в результате использования больших массивов данных или анализа данных. Эти изменения коснулись применения инструментов моделирования данных, обучения руководителей методам интерпретации результатов анализа данных, а также привлечения специалистов в сфере анализа данных. Очевидно, что одни производители дальше других продвинулись на пути освоения «Интернета вещей». Чтобы подробнее изучить этот вопрос, специалисты PwC провели опрос среди руководителей производственных предприятий и узнали, что они делают (или не делают) и какие планы строят в части построения более технологичного бизнеса, ориентированного на использование данных4. Мы выяснили, что всех производителей можно примерно разделить на три группы: «первопроходцы» (те, кто одними из первых начали использовать данные), «сторонние наблюдатели» (те, кто не предпринимают ничего или практически ничего в этом направлении) и «новички» (те, кто только начали или планируют начать использовать эти технологии). Можно предположить, что через несколько лет практически на всех производственных предприятиях будут широко применяться технологии и системы на базе «Интернета вещей». Наше исследование показало следующее: • В настоящее время 35 % производителей собирают данные с «умных» датчиков и используют их для оптимизации производственных и операционных процессов; 17 % опрошенных планируют заняться этим в ближайшие три года; еще 24 % респондентов заявили, что у них есть такие планы, однако точные сроки еще не определены. • По мнению 34 % производителей, внедрение результатов использования «Интернета вещей» в операционную деятельность имеет «очень большое» значение, при этом 60 % опрошенных оценивают важность такого внедрения как «относительную или не очень высокую». • Сегодня 38 % производителей встраивают в свою продукцию датчики, при помощи которых потребитель может собирать данные и контролировать работу устройства; 31 % опрошенных не планируют встраивать подобные датчики; остальные намерены заниматься этим в будущем. В некотором смысле стремление к высококачественной операционной аналитике, основанной на технологиях Big Data (анализ больших данных), можно сравнить с подъемом вверх по лестнице: от ступени, на которой вы решаете, какие данные собирать, к ступени использования данных для автоматизированного принятия операционных решений в режиме реального времени или максимально приближенном к нему и даже к ступени использования данных для разработки долгосрочных бизнес-стратегий. Карен Тиллман, блог Cisco Systems и счетчик подключений к «Интернету вещей» в режиме реального времени (Cisco System’s Internet of Everything Connections Counter). По данным этого ресурса, 6 февраля 2015 г. количество «подключенных» устройств составило 14,7 млрд. Данные загружены с сайта http://blogs.cisco.com/news/ciscoconnections-counter 6 февраля 2015 г. Статья исследовательской фирмы ARC Advisory Group «Производители могут получить 3,88 трлн долларов США благодаря “Интернету вещей”» (Internet of Things (IoT) Could Enable $3.88 Trillion in Potential Value to Manufacturers), март 2014 г. Международное исследование PwC в области сбора и анализа данных (PwC Global Data & Analytics Survey), 2014 г. Совместное исследование и анализ PwC и Zpryme «Революционные инновации в промышленном производстве» (Disruptive Manufacturing Innovations Survey), 2014 г. "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 3 Поиск и сбор данных Чтобы извлечь пользу из данных, сначала эти данные нужно собрать. Производители внедряют такие инструменты, как датчики, контроллеры и даже интеллектуальные камеры и считыватели радиочастотных меток, подключенные к сети, для оценки широкого спектра операционных процессов. Эти процессы очень разнообразны: энергопотребление при производстве продукции, более оперативный и точный осмотр деталей, тестирование производительности оборудования. Таким образом производитель получает данные, которые он раньше не знал, не видел и не использовал. Доля компаний, инвестирующих в IoT технологии, разбивка по регионам Азия 24 % Африка 22 % Латинская Америка Европа Северная Америка 23 % 19 % 18 % Источник: 6-е ежегодное исследование PwC Digital IQ Энергетическая промышленность и добывающая отрасль 33 % Коммунальное хозяйство 32 % Автомобильная отрасль 31 % Промышленное производство 25 % Здравоохранение Технологии Сектор финансовых услуг 20 % 17 % 13 % Необходимость создания соответствующей инфраструктуры (установка устройств для считывания данных и внедрение инструментов для их анализа), по всей вероятности, возрастет для производителей, которые не хотят отставать от конкурентов, уже построивших такую инфраструктуру. Только представьте: к 2020 году подключенные к интернету устройства в сегменте промышленной автоматизации, по прогнозам, составят три четверти от общего числа «подключенных» устройств, при этом в период с 2015 по 2020 год их количество вырастет в несколько раз. О «Промышленном интернете вещей» «Интернет вещей» – концепция взаимодействия между устройствами, способными собирать, хранить, обрабатывать и отправлять данные в интернет, напрямую другим. Устройства могут быть самыми разными: от камеры, отправляющей изображения, до датчика на ветровой турбине, собирающего данные о параметрах окружающей среды и производительности турбины. Датчики собирают множество данных, включая данные о давлении, влажности, оптических показателях, скорости движущихся частей, звуке и пр. Для производственных предприятий «Интернет вещей» становится целой экосистемой, когда благодаря программному обеспечению в сочетании с облачными ресурсами (или внутренними серверами) и инструментами анализа, потоки данных превращаются в аналитическую информацию или прогнозы, причем с этой информацией можно ознакомиться при помощи простого и удобного интерфейса (например, в виде информационных панелей, мобильных или WEB приложений), позволяющего пользователям осуществлять мониторинг и управление, а в некоторых случаях и автоматизировать процессы управления оборудованием или системами. Источник: 6-е ежегодное исследование PwC Digital IQ "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 4 Производители меняют свой подход к сбору данных За невероятными возможностями мониторинга в режиме реального времени может скрываться правда о том, что не все производители располагают ресурсами для масштабного сбора и управления данными в рамках всей организации. В некоторых случаях предприятия даже не испытывают в этом острой необходимости. Если говорить о крупных международных корпорациях, они вкладывают огромные средства в системы сбора и обработки данных, стремясь добиться роста производительности и повышения качества продукции, а порой даже получить возможность отслеживать рабочие характеристики этой продукции уже после того, как она покинет пределы цехов. Еще в 2012 году американская корпорация General Electric (GE) объявила о том, что ее инвестиции во внедрение «Промышленного интернета» в производственные и сервисные процессы составят 1,5 млрд долларов США. В рамках этой программы компания, например, установила на своем заводе в городе Скенектади (штат Нью-Йорк), более 10 000 датчиков. Эти датчики подсоединены к внутренней локальной сети Ethernet и используются для отслеживания расхода материалов, контроля температуры спекания используемой в аккумуляторах высокотехнологичной керамики, а также атмосферного давления. Через заводскую сеть Wi-Fi данные поступают непосредственно на планшетные устройства рабочих цехов6. Еще один пример: в ветряных энергетических установках GE имеется около 20 000 датчиков, производящих 400 замеров в секунду. Поступающие данные анализируются практически в режиме реального времени, что позволяет оптимизировать работу турбин. При этом собранные данные хранятся и используются для прогнозной аналитики в целях повышения эффективности операций технического обслуживания и работ по замене деталей7. Но не все производители могут позволить себе программу стоимостью в несколько миллиардов долларов США, чтобы освоить «Промышленный интернет». 1 2 3 4 Несмотря на ограниченность финансовых и кадровых ресурсов, мелкие и средние производственные предприятия тоже стараются найти способы преуспеть в этом начинании. Благодаря ремонту холодильника компания сократила свои затраты на 250 000 долларов США в год9. Одним из самых базовых способов применения «Интернета вещей» является обеспечение управления основными фондами предприятия EAM (Enterprise Asset Management). Появление технологий облачных вычислений привело к снижению затрат на вычислительные ресурсы для обработки и хранения данных; аппаратное обеспечение некоторых устройств тоже становится дешевле. Так, например, стоимость микроакселерометров на основе МЭМС-технологии, ранее составлявшая сотни долларов, теперь снизилась до нескольких десятков долларов8. «Технологии становятся намного дешевле и проще в использовании, а следовательно, препятствий для их внедрения оказывается все меньше», – отметила в своей беседе с представителем PwC Бетси Пейдж Сигман (Betsy Page Sigman), заслуженный профессор, преподаватель Школы бизнеса Макдоноу при Джорджтаунском университете. По ее словам, «для того чтобы настроить датчики и выполнить конфигурацию, необходимы специальные знания», но, получив их в свое распоряжение, производители небольшого и среднего размера «могут использовать средства предупреждения, оповещения и визуализации данных и извлекать из этой системы огромное количество данных». Системы EAM применяются и для решения менее сложных проблем, таких как обнаружение потерь энергии. В качестве примера можно рассмотреть мясокомбинат, на котором была установлена система мониторинга потребления электроэнергии, позволяющая выявлять причины перерасхода энергии. Для того чтобы получить возможность собирать данные о потреблении электроэнергии через беспроводную локальную сеть для последующего анализа, компания модернизовала свою технику и оборудование, а также электросчетчики. В конечном итоге выяснилось, что одна из холодильных установок потребляла гораздо больше энергии, чем положено. Получая данные о расходовании электроэнергии в режиме реального времени, можно скорректировать график работы энергоемкого оборудования на заводе таким образом, чтобы избежать затрат, связанных с пиковой нагрузкой, и получить более точное представление о доле затрат на электроэнергию в полной себестоимости продукции. «Как только у производителя появляется возможность получить детальное представление об объеме потребляемой электроэнергии, он может вести учет затрат на электроэнергию и включать их в полную себестоимость производства», – считает Арун Синха (Arun Sinha), инженер и руководитель отдела энергоснабжения в компании Opto 22, занимающейся производством контроллеров для промышленной автоматизации, дистанционного мониторинга и сбора данных. «Раньше у одного из наших клиентов (производственное предприятие) работал сотрудник, который должен был снимать показания цеховых счетчиков электроэнергии и записывать их в специальный блокнот, – рассказал Арун Синха. – Мы помогли клиенту создать систему мониторинга потребления электроэнергии. Система снимала показания счетчиков и отправляла данные в ERP-систему. В конечном итоге вам ведь нужно получить из цехов детальные эксплуатационные данные и представить их совету директоров в формате, легком для понимания и удобном для анализа. Вы бы удивились, если бы узнали, сколько компаний (в том числе крупных) по-прежнему придерживаются традиционных методов работы». Он также пояснил, что производители особенно заинтересованы в получении доступа к эксплуатационным данным в режиме реального времени через мобильные приложения для дистанционного мониторинга систем и оборудования (а в некоторых случаях и для дистанционного управления ими). Статья «Интернет для производства» (An Internet for manufacturing), журнал MIT Technology Review, 28 января 2013 г. Статья «GE делает машины и затем использует датчики, чтобы прослушивать их» (G.E. Makes the Machine, and Then Uses Sensors to Listen to It), Квентин Харди (Quentin Hardy), газета The New York Times, 19 июня 2013 г. Статья «„Интернет вещей“ может стать источником инноваций, надо лишь разобраться в том, как работают датчики» (The Internet of Things can Drive Innovation—If you understand sensors), сайт Altera, http://www.altera.com/technology/system-design/articles/2014/internet-things-drive-innovation.html. Практический пример с сайта Opto 22, http://www.opto22.com/site/documents/doc_drilldown.aspx?aid=4038. Данные получены 15 ноября 2014 г. "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 5 Датчики используются не только для снижения затрат. С их помощью производители планируют обеспечивать качество своей продукции и даже ее безопасность. Рассмотрим в качестве примера фармацевтическую отрасль: оптические датчики здесь используются для измерения оптических свойств в рамках контроля качества продукции. Упаковка проверяется на соответствие установленной норме светопроницаемости. Это большой шаг вперед по сравнению с используемым ранее методом проверки путем статистической выборки. Оптические датчики также используются в сложных условиях, в частности в шахтах, на буровых вышках, в сварочных автоматах или на сталелитейном производстве10. В нефтегазовой отрасли датчики используются для измерения определенных показателей, например давления, при этом они могут передавать информацию на запорные устройства, закрывая или открывая их, с тем чтобы предотвращать утечки11. Несмотря на общий рост уровня использования умных датчиков, проникновение данной технологии на производстве ещё невелико. Согласно результатам нашего исследования, только 35 % производителей из США собирают и используют данные «умных» датчиков, для повышения эффективности своих производственных и операционных процессов. Многие только приступают к внедрению устройств, рассчитывая получить бóльшую «ситуационную осведомленность» о своей деятельности. В то же время результаты опроса также показывают, что 24 % вообще не планируют внедрять эту технологию, а еще 24 % имеют подобные планы, но не определили конкретные сроки (см. диаграмму). Результаты, полученные при ответе на вопрос более общего характера об использовании любых IP-устройств для повышения уровня взаимодействия в своих производственных экосистемах, также распределились между «первопроходцами» и «сторонними наблюдателями». Каждый четвертый производитель уже создал обширную сеть IP-устройств, в то время как 31 % респондентов не имеют подобных планов. Оставшиеся участники опроса находятся в процессе: 18 % из них приступают к внедрению, 26 % разработали такие планы. Треть предприятий используют устройства, объединенные в сети Вопрос. Насколько активно ваша компания устанавливает устройства, подключенные к сети через IP, которые позволяют повысить уровень взаимодействия в вашей производственной экосистеме? Мы не планируем устанавливать такие устройства Мы планируем установить такие устройства, но пока еще не приступили к этой работе Мы начали внедрять такие устройства Мы уже внедрили эту технологию для обширной сети устройств 31,1 % 26,2 % 18,4 % 24,3 % Количество респондентов: 103 Источник: совместное исследование и анализ PwC и Zpryme «Революционные инновации в промышленном производстве» (Disruptive Manufacturing Innovations Survey) «Умные» датчики набирают популярность Вопрос. В какие сроки ваша компания планирует начать сбор и использование данных, поступающих от «умных» датчиков, для повышения эффективности производственных и операционных процессов? Внедрение не планируется 24,0 % Внедрение уже завершено 34,6 % Внедрение планируется в течение года 9,6 % Внедрение планируется в течение трех лет 7,7 % Внедрение планируется, но конкретные сроки не определены 24,0 % Количество респондентов: 104 Источник: совместное исследование и анализ PwC и Zpryme «Революционные инновации в промышленном производстве» (Disruptive Manufacturing Innovations Survey) "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 6 Создание экосистемы «Интернета вещей»: как заставить данные работать В последние несколько лет об «Интернете вещей» ведется очень много разговоров, поэтому вызывает удивление тот факт, что, как оказывается, есть еще предприятия, которые не признают актуальности этой технологии. Согласно результатам нашего исследования, около 30 % респондентов утверждают, что вопрос внедрения «Интернета вещей» в деятельность предприятия является «не очень важным» или «совсем не важным». В то же время полученные нами выводы снова говорят о большом разрыве между «приверженцами» «Интернета вещей» и «сторонними наблюдателями»: 34 % респондентов считают, что внедрение «Интернета вещей» является «очень важным» (см. диаграмму). Не все производители считают, что внедрение «Интернета вещей» является жизненно важным Вопрос. Насколько является вопрос внедрения «Интернета вещей» в свою деятельность? В том, чтобы собирать эксплуатационные данные, нет ничего нового. Перемены же связаны со стремительным распространением IPустройств, используемых для сбора данных, и появлением возможностей получения более точных аналитических данных. В то же время, несмотря на то что предприятия не могут охватить все сразу, они, тем не менее, работают над своими стратегиями внедрения «Интернета вещей». Производители находятся на разных этапах внедрения «Интернета вещей», или на разных ступенях лестницы (см. врезку) на пути к полномасштабному использованию «Интернета вещей». Вверх по лестнице «Интернета вещей» Ступень 1: поиск данных Определение того, какие данные должны отражаться в системах. Размещение средств сбора данных (подключенных к интернету датчиков, контроллеров, камер, приборов измерения, смартфонов, планшетных устройств и пр.). Обеспечение возможностей передачи данных через проводные и беспроводные каналы (Wi-Fi, локальные сети, сети мобильной связи и интернет) Ступень 2: сбор и анализ данных Сбор, хранение и организация данных с использованием программных средств, облачных серверов – частных, публичных или гибридных облаков. Выполняемые с высокой степенью детализации и в режиме реального времени контроль и анализ работы заводского оборудования, материалов и процессов, а также потребления электроэнергии. Очень важно 34,0 % Относительно важно 35,9 % Не очень важно 24,3 % Совсем не важно 5,8 % Количество респондентов: 103 Источник: совместное исследование и анализ PwC и Zpryme «Революционные инновации в промышленном производстве» (Disruptive Manufacturing Innovations Survey), февраль 2014 г. Ступень 3: предоставление лицам, ответственным за принятие решений, данных, имеющих практическую ценность Данные, консолидированные в приложении с использованием шлюзовых платформ, служащие в качестве основания для действий работников (например, электронная рассылка оповещений о возможных сбоях в работе техники); масштабируемые, с возможностью извлечения данных из внешних источников (например, метеоинформации). Ступень 4: полномасштабное использование данных сегодня и в будущем Инструменты сбора и анализа данных получают все большее распространение в операционной деятельности и находят применение в цепочке поставок и распределения продукции, тем самым расширяя сеть «Интернета вещей». Появляются новые технологии, осваиваемые для расширения возможностей взаимодействия (например, 3D-датчики, решения для совместной работы и социальные сети, технологии дополненной реальности, определения местонахождения, трехмерной визуализации данных, носимые устройства для контроля условий в целях обеспечения безопасности работников). Активно используются средства межмашинного обмена данными (M2M) между высокотехнологичным производственным оборудованием, в частности промышленными роботами, 3D-принтерами и пр. Распространение получает сервисная бизнес-модель, подразумевающая предоставление услуги по мониторингу качества продукции. "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 7 Производители, уже внедряющие решения «Интернета вещей, активно ведут работу по разным направлениям, для того чтобы повысить эффективность своей деятельности и (или) качество своей продукции за счет использования «подключенных» устройств. Инвестиции направляются в развитие таких областей, как «умные», подключенные к сети IP-датчики и телематические устройства, решения для мобильного взаимодействия персонала, средства цифрового отслеживания компонентов и продуктов, организация сетей из производственных и операционных процессов на базе интернета. На самом деле всего 13 % производителей сообщили о том, что они не внедряют ни одну из этих технологий (см. диаграмму). Производство на основе данных на уровне всего предприятия По мере того как все больше производителей осваивают технологии «Интернета вещей», чтобы наладить «умное» производство, технологии начинают применяться и по всей цепочке создания стоимости в организации. Предприятия даже рассматривают возможности создания новых сервисориентированных бизнес-моделей, предполагающих удаленный мониторинг активов в процессе их эксплуатации и оказания услуг технического обслуживания. Чтобы понять, насколько активно решения на базе «Интернета вещей» используются в экосистеме производителей, мы спросили их о том, в каких сферах своей деятельности они перешли на рассматриваемые технологии, включая «умные» датчики, межмашинное взаимодействие и взаимодействие между человеком и машиной, большие массивы данных и прочее. Среди тех производителей, кто пользуется этими решениями, каждый третий применяет технологию на основе данных только на производственной площадке, а каждый четвертый – только на производстве и складе. Согласно результатам опроса, порядка 20 % производителей применяют технологии на основе данных по всей цепочке создания стоимости: на производственной площадке, складе, в расширенной цепочке поставок и в процессе работы с клиентами. PwC В каких сферах производители внедряют технологии на основе данных? Вопрос. Если рассматривать вашу производственную экосистему, что из указанного ниже наилучшим образом характеризует сферу применения производственных решений на основе данных (цифровые бизнес-модели, использование умных датчиков, межмашинное взаимодействие, а также взаимодействие человека и машины, большие массивы данных и прочее)? Только производственная площадка 32,0 % Только производственная площадка и склад 26,2 % Только производственная площадка, склад и расширенная цепочка поставок 22,3 % Производственная площадка, склад, расширенная цепочка поставок и процесс работы с клиентами 19,4 % Количество респондентов: 103 Источник: совместное исследование и анализ PwC и Zpryme «Революционные инновации в промышленном производстве» (Disruptive Manufacturing Innovations Survey) Большая модернизация Для некоторых производителей построение межмашинных потоков данных и внедрение средств анализа может оказаться непростой задачей. «Проблема заключается в том, что многие заводы и значительная часть оборудования конструировались для специальных целей, – отмечает в беседе с PwC Дэвид Дорнфельд (David Dornfeld ), профессор машиностроения Калифорнийского университета в Беркли. – Поэтому объединить все системы таким образом, чтобы можно было осуществлять сбор данных и делать их полезными, в некоторых случаях будет сложно». Устаревшую технику необходимо модернизировать, на что требуется время и средства. В то же время, по его словам, бóльшая часть новой техники оснащена коммуникационными интерфейсами, совместимыми с большинством платформ мониторинга данных. «Как только вы получаете данные и подвергаете их анализу, вы начинаете понимать ДНК своего оборудования, – рассказывает Дэвид. – Так, например, заметив отклонение в работе оборудования, вы можете определить возможную причину проблемы, будь то износ отдельных деталей или компонентов или взаимосвязь между температурой в цеху и определенными проблемами в определенных процессах. Вы получаете возможность более точно и заблаговременно прогнозировать вероятные неполадки и устранять их до того, как они превратятся в настоящую проблему». Производители промышленного оборудования работают над тем, чтобы облегчить переход на новые технологии для своих клиентов, желающих найти применение последним разработкам на базе «Интернета вещей». Так, например, в 2013 году компания Mazak Corporation – производитель станков и продвинутых производственных технологий – объявила о переводе своего завода во Флоренции (штат Кентукки) на стандарт MTConnect. Это протокол взаимодействия с открытым исходным кодом, позволяющий осуществлять мониторинг и анализ данных производственного оборудования с помощью обмена данными между заводским оборудованием и приложениями, разработанными некоммерческой организацией MTConnect Institute. Компания использует стандарт MTConnect для мониторинга эффективности оборудования и получения текстовых или электронных оповещений о проблемах, связанных с его эксплуатацией. Кроме того, корпорация Mazak обеспечивает совместимость производимой ею техники с протоколом MTConnect, при этом более 100 клиентов Mazak интегрируют стандарт MTConnect в процессы на своих промышленных объектах12. «Существующие производственные приложения, бизнес-процессы, системы взаимодействия с клиентами и данные функционально изолированы и фрагментированы, пользоваться ими могут только специалисты, и из-за их сложности в них трудно вносить изменения, – рассказывает в беседе с PwC Сарендра Редди (Surendra Reddy), глава компании Quantiply. – Как следствие, люди не имеют представления о возможных проблемах. Понять и спрогнозировать вероятные последствия решений действительно сложно. «Умные» подключенные устройства в сочетании с гибко масштабируемыми сервисами в облачной среде, используемой для хранения и анализа данных о продуктах, взаимодействии с клиентами и прочей необходимой информации, открывают огромные перспективы для разработки новой функциональности и использования новых возможностей. Первое, что многие компании могут сделать, не прибегая к большим инвестициям или не отказываясь от существующих технологий и не заменяя их, – это просто подключить свое оборудование к сети. Для этого можно использовать такие стандарты, как MTConnect или MQTT. Это позволит проанализировать базовые параметры работы оборудования и понять, насколько оптимально оно функционирует и соответствует ли оно отраслевым стандартам». «Например, с какой загрузкой эксплуатируется станок: низкой или высокой? Речь может идти и о самых базовых параметрах, например об эксплуатационной готовности станка: находится ли он в рабочем состоянии или нет? Некоторые компании до сих пор собирают эти данные вручную и делают это разрозненно», – добавляет он. Новые решения на основе обмена данными между устройствами открывают возможности для применения технологий дополненной реальности Делая еще один шаг вперед, производители, которые уже создали экосистему на базе «Интернета вещей», ищут способы добиться еще большей производительности и усилить взаимодействие своих систем за счет инструментов дополненной реальности нового поколения, в частности трехмерных моделируемых сред. Так, например, производитель компонентов оборудования Indiana Technology and Manufacturing Companies создал приложение для управления производственными данными, в котором он объединил технологию MTConnect и очки Google Glass. Благодаря технологиям дополненной реальности, оператор получает информацию о таких характеристиках, как состоянии питания, скорость подачи материала при прохождении по технологическому маршруту и расположение станка. Если возникает необходимость в ремонте или техническом обслуживании, пользователь устройства выводит на экран информацию о компонентах или даже может просмотреть обучающее видео13. Перенос обработки данных в облако Собирая все больше и больше данных, производители могут столкнуться с проблемами в виде ограниченной вычислительной способности, необходимой для того, чтобы сортировать и интерпретировать эти данные на выделенных серверах. "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC Облачные вычисления и специальные приложения, делающие эти данные полезными, предоставляют компаниям больше возможностей. Они обеспечивают увеличение пропускной способности и масштабируемости и позволяют адаптировать данные к требованиям пользователей. Речь идет как о внутренних данных об операционной деятельности, так и о внешних данных, например о прогнозе погоды. «Наступит момент, когда практически каждому производителю, который занимается сбором данных, придется начать использовать облако, – отмечает Сарендра Редди, глава компании Quantiply. – Они просто не смогут поступить по-другому. Ведь существует слишком много данных, которые необходимо принимать в расчет». Кроме того, производители пользуются преимуществами облачных технологий в целях экономии времени и оптимизации операций. Так, компания DP Technology, расположенная в городе Камарило (штат Калифорния), разработала систему автоматизированного производства (CAM) в облачной среде для всех вариантов применения станочного оборудования. Используя подключение к облачному сервису ESPRIT Machining Cloud, программисты получают доступ к библиотеке с последними данными об инструментальном оснащении станков. По словам руководства компании, это позволяет существенно сократить сроки ручного создания программных инструментов (например, для операций фрезерования, токарной обработки) за счет использования содержащихся в библиотеке рекомендуемых перечней режущих инструментов. 9 Интервью с Деннисом Литтлом (Dennis Little), вице-президентом по производственным вопросам компании Lockheed Martin Space Systems (подразделение Lockheed Martin Corporation) PwC: Каким образом цифровое производство меняет процессы конструирования и производства в компании Lockheed? Деннис Литтл: Мы стараемся извлечь максимум пользы, работая на стыке информационных технологий и высокотехнологичного производства. На нашем производстве мы применяем весь спектр инноваций, в частности цифровое моделирование, большие массивы данных, 3D-печать, компьютерное моделирование и автоматизированный контроль при приемке продукции. Делаем мы это разными способами: от разработки инновационных конструкторских решений и продуктов до улучшения заводской техники и строений. Наши принципы использования конструкторских решений на основе моделей и технологических решений на базе ИТ получили название Digital Tapestry. Наша цель – на протяжении всего жизненного цикла продукта использовать только цифровые инструменты, чтобы повысить нашу маневренность, динамичность и функциональность. Если взглянуть на это под другим углом, то можно сказать, что мы превращаем данные в вещи, а вещи в данные. Из всех аспектов нашей цифровой стратегии – от разработки концептуальной модели и проектирования до производства и технического обеспечения – мы составляем единое целое. Те времена, когда работы НИОКР велись в рамках жесткой вертикальной структуры, ушли в прошлое. PwC: Какие технологии на основе данных активно используются уже сейчас? Деннис Литтл: Прежде всего стоит отметить, что наш успех в сфере виртуальной реальности имел трансформационный эффект. Конструирование всех новых изделий начинается в виртуальной среде, которую мы называем CHIL (Collaborative Human Immersive Laboratory). CHIL – это лаборатория виртуальной реальности и моделирования, в которой можно создавать космические системы, в том числе спутники, исследовательские космические аппараты, ракетоносители и системы противоракетной обороны, с использованием «умных» устройств, с меньшими затратами и минимальным риском. Здесь можно заниматься виртуальным созданием изделий до их реального воплощения, что позволяет повысить доступность нашей продукции и сопутствующих процессов, а также способствует формированию культуры сотрудничества и высокой эффективности. В лаборатории CHIL инженеры-конструкторы и технологи используют 3D-модели, 3D-очки, технологии отслеживания движения и виртуальной реальности для создания уникальной коллективной среды в целях изучения и оперативного решения проблем. К работникам подключены датчики движения, которые помогают создать виртуальный опыт с использованием 3D-моделей для разработки новых продуктов или усовершенствования существующих. PwC Команды, состоящие из инженеровконструкторов и инженеров-технологов, поставщиков и даже клиентов, имеют возможность виртуально обойти свое творение, рассмотреть его с любого ракурса, виртуально добавить к нему детали и взаимодействовать с ним, как будто бы оно в реальности находилось в помещении. В лаборатории CHIL есть условия для создания уникальной, виртуальной коллективной среды для изучения и оперативного решения проблем. Здесь в виртуальном мире можно отточить конструкцию устройства и отрегулировать производственные процессы до начала самого производства или разработки. Инженеры и технологи имеют возможность проверить, испытать изделия и процессы и уяснить принципы их функционирования на начальном этапе разработки программы, когда затраты времени и средств, а также риски, связанные с внесением модификаций, низки. Сейчас мы трогаем виртуальный продукт виртуальными руками, до того как реальные руки притронутся к реальному продукту. Но мы находим и множество других вариантов применения этой технологии, например для виртуального проектирования всего производства. Мы используем ее даже для виртуального моделирования транспортировки нашей продукции. Мы смоделировали прохождение маршрута доставки спутниковой системы из Колорадо на мыс Канаверал во Флориде: мы виртуально сымитировали пробный прогон всего маршрута, следуя по нему через мосты и под тоннелями, с тем чтобы обеспечить успешную транспортировку. Виртуальное моделирование использовалось даже в отношении технического обслуживания реактивных самолетов. Наша программа Digital Tapestry дала свободу творчеству наших инженеров. Еще одна технология, которую мы постепенно осваиваем, – это аддитивное производство, или 3D-печать. Компания Lockheed Martin занимается разработкой этой технологии уже целое десятилетие. И сейчас в нашем распоряжении полный арсенал 3D-принтеров, с помощью которых мы изготавливаем полимерные опытные детали и печатаем штатные детали из титана и алюминия и полимерной пасты. На рабочих столах наших инженеров-конструкторов небольшие полимерные принтеры можно встретить так же часто, как и струйные. Мы постоянно рассматриваем возможность печати штатных деталей на 3D-принтере. Так, на «Орионе», беспилотном космическом корабле НАСА, пробный полет которого успешно состоялся в декабре 2014 года и при строительство которого компания Lockheed Martin выступала в качестве подрядчика, около 300 деталей были напечатаны на 3D-принтере. Раньше на изготовление топливных баков для двигателей наших спутников с помощью традиционных методов, например путем штамповки титановых сплавов, у нас могло уходить до 21 месяца. Сейчас, используя технологию аддитивного производства, мы можем изготовить топливный бак менее чем за шесть месяцев и сэкономить при этом свыше 50 % затрат. PwC: Каким образом эти технологии меняют облик производства в целом? Деннис Литтл: Применяя все эти усовершенствования, мы хотим сократить срок конструирования и изготовления спутника с 48 до 18 месяцев. Это достаточно амбициозная цель, но мы считаем, что она достижима. Помимо всего прочего, цифровые технологии дают свободу творчеству, позволяя создавать совершенно новые геометрические формы конструкций изделий, которые снижают массу изделия на одну десятую по сравнению с обычной конструкцией при сохранении аналогичной степени прочности и структурной целостности. Снижение веса или массы обеспечивает нашим спутниковым системам огромное преимущество. PwC: Каким будет завтрашний день производства? Деннис Литтл: Следующим витком эволюции высокотехнологичного производства станет разработка новых материалов. Мы ограничены периодической таблицей элементов, нам необходимо выйти за эти рамки и начать заниматься тем, что мы называем materials by design (новое направление в материаловедении). Еще одно большое изменение будет связано с тем, каким образом другие производители осваивают цифровые технологии. Мы постепенно отходим от пересылки поставщикам бумажных чертежей – сейчас мы обмениваемся с ними файлами 3D CAD. Соответственно, мы ожидаем, что все наши поставщики начнут делать успехи в цифровом мире, чтобы в плане цифрового развития подняться на один уровень с нами. Поставщикам придется освоить эту технологию, иначе они утратят свою конкурентоспособность. Мы стараемся взять их с собой и вместе двигаться по пути к миру, где все будет цифровым и основанным на 3Dмоделях. Меняется и кадровая картина. Мы работаем с поколением инженеров-технологов, которые не знают, как делать чертежи на бумаге. Наши новые инженеры, что называется, выросли на 3D-моделях, и они вряд ли опустятся до двухмерных чертежей. Расставаясь с двухмерным миром, мы вступаем в эпоху, в которой на смену чертежной линейке пришли информационные технологии. 10 «Умные» продукты: возможность по-новому организовать работу с клиентом В этом отчете речь в основном идет об освоении производством технологий на основе данных. При этом одной из коренных перемен, которые несет «Интернет вещей», является появление у производителей новых возможностей для производства «умных» продуктов, способных обмениваться данными. По прогнозам, уже к 2020 году к сети будут подключены десятки миллиардов устройств15. Согласно результатам исследования PwC, производители уже достигли большого прогресса в оснащении своей продукции интеллектуальными системами. Почти 40 % респондентов утверждают, что они уже сейчас встраивают в свою продукцию датчики, которые позволяют конечным пользователям или клиентам осуществлять сбор поступающих от датчиков данных. Производители оснащают интеллектуальными системами как существующие, так и совершенно новые изделия. «Умные» продукты для создания новых возможностей обслуживания Используя подключенные устройства, способные собирать и обрабатывать данные используя прогнозные модели и алгоритмы, производители создают условия для внедрения новых моделей «продукт как услуга». Взять, например, такие изделия, как тракторы или двигатели, оснащенные датчиками, которые передают рабочие характеристики и прочие данные производителю, который, в свою очередь, выполняет анализ этих данных для своих клиентов и в режиме, максимально приближенном к реальному времени, передает актуальную информацию, имеющую практическую ценность, на информационные панели, доступ к которым можно получить через смартфоны. Почти 40 % производителей уже встраивают датчики в свою продукцию Вопрос. В какие сроки ваша компания планирует оснастить свои изделия датчиками, позволяющими конечным пользователям/клиентам получать поступающие от датчиков данные? Внедрение не планируется 31,1 % Внедрение уже завершено 37,9 % Внедрение планируется в течение года 5,8 % Внедрение планируется в течение трех лет 10,7 % Внедрение планируется, но сроки не определены 14,6 % Количество респондентов: 103 Источник: совместное исследование и анализ PwC и Zpryme «Революционные инновации в промышленном производстве» (Disruptive Manufacturing Innovations Survey), февраль 2014 г. Такие бизнес-модели, ориентированные на работу с клиентами, позволяют получить дополнительную прибыль уже после осуществления продажи, помимо поступлений от обычных договоров на техническое обслуживание и ремонт. Имея возможность удаленно диагностировать проблемы, возникающие с их продукцией, производители могут оптимизировать сервисное обслуживание, например за счет определения компонентов, требующих ремонта, еще до того, как специалист сервисной службы увидит изделие. Будет еще лучше, если производитель обнаружит надвигающуюся проблему и произведет профилактические работы, предотвратив поломку. Тем самым производитель не только сэкономит свое время и средства, а также время и средства клиента, но и сможет укрепить его лояльность. Поиск специалистов, умеющих работать с данными В будущем многим производителям, для того чтобы извлечь максимальную пользу из «Интернета вещей», по всей вероятности, придется удвоить свои усилия по привлечению необходимых специалистов. Обучение собственного персонала или наем специалистов со стороны для расширения компетенций в сфере использования «Интернета вещей» – задача отнюдь не простая, особенно с учетом того, что производителям приходится конкурировать с другими отраслями в борьбе за профессионалов с наиболее востребованными специальностями. Перечень специальностей в производственной сфере постоянно пополняется новыми профессиями, что отражает масштаб происходящих перемен. Вот лишь некоторые из них: инженеры-механики со знанием цифровых технологий (тот, кто подключает машины к программному обеспечению и датчикам); специалисты по обработке и анализу данных (тот, кто разрабатывает алгоритмы и модели для оптимизации работы машины); аналитик данных об операционной деятельности (тот, кто отвечает за повышение эффективности деятельности, снижение уровня рисков и сокращение затрат на основе операционных данных); специалисты по пользовательским интерфейсам (специалисты по межмашинному взаимодействию и взаимодействию между человеком и машиной). 15 Статья «Бум “Интернета вещей”» (The Internet of Things Explodes), журнал IHS Quarterly "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 11 По данным проведенного PwC международного исследования в области сбора и анализа данных (Global Data & Analytics Survey), 25 % руководителей производственных предприятий по всему миру в качестве основной причины, по которой они не могут более широко применять данные и выполнять анализ данных при принятии важных решений, называют отсутствие навыков, знаний и опыта у старшего руководства16. При этом пробелы в знаниях и навыках наблюдаются на уровне не только высшего руководства, но и работников среднего звена. Так, например, просмотр перечней вакансий в LinkedIn дал следующие результаты: было обнаружено свыше 17 376 открытых вакансий инженеров-технологов, 34 841 рабочее место инженеров-специалистов в области обработки и анализа данных и 12 333 предложения для инженеров производственных систем17. «Спрос на специалистов технического профиля, умеющих обращаться с ИТ-инструментами и способных применять их в условиях производства, будет расти... Для выполнения некоторых работ подобного плана потребуются высокообразованные инженеры и специалисты в области обработки и анализа данных, однако значительную часть вакансий, безусловно, можно будет заполнить работниками, получившими высшее техническое образование, но прошедшими специальную подготовку». Отчет «Будущее производственных кадров», Manpower (The Future of The Manufacturing Workforce report) 18 16 Международное исследование PwC в области сбора и анализа данных (PwC Global Data & Analytics Survey), 2014 г. 17 Сайт LinkedIn, данные по состоянию на 7 января 2015 года (результаты поиска с использованием инструмента поиска по категориям специальностей на веб-сайте по следующим терминам: инженер-технолог, инженер – специалист в области обработки и анализа данных и инженер производственных систем). 18 Отчет «Будущее производственных кадров» (The Future of the Manufacturing Workforce), Manpower, 2013 г. "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 12 Вы готовы к «Интернету вещей» в промышленном производстве? В отрасли промышленного производства происходят ощутимые перемены. Имея в своем распоряжении все больше возможностей для реализации перспектив, открывающихся в связи с развитием технологий на основе данных, производители стоят перед непростым выбором. Им приходится решать, какие технологии «Интернета вещей» позволят им реализовать наибольшие выгоды с учетом времени, средств и человеческих ресурсов, затрачиваемых ими на инициативы в этой сфере. Согласно результатам нашего исследования, посвященного в различных отраслях промышленного производства, производители уже достигли существенного прогресса в плане более широкого применения данных в своей деятельности. Реагируя на потребности клиентов, они также встраивают в свою продукцию интеллектуальные системы, для того чтобы улучшить функциональность. Помимо всего прочего, производители подключают свои продукты к «Интернету вещей», чтобы отслеживать эффективность их работы на протяжении всего жизненного цикла. Это отвечает ожиданиям клиентов, желающих получать «умные» продукты, и дает возможность предлагать в комплексе с такими продуктами дополнительные услуги. Существует ряд вопросов, на которые стоит обратить внимание производителям, планирующим приступить к реализации стратегии в сфере «Интернета вещей» или желающим принять дополнительные меры в рамках уже имеющейся стратегии. Некоторые из этих вопросов представлены ниже: • Провели ли вы инвентаризацию процессов, техники и оборудования, эффективность которых в настоящее время в режиме реального времени не отслеживается, но которые требуют применения такого подхода? • Извлекает ли ваша организация максимальную пользу из операционных данных (например, остаются ли какиелибо данные неиспользованными или не нашедшими оптимального применения)? Ведет ли ваша организация постоянную работу по улучшению порядка представления данных (в мобильном приложении), чтобы обеспечить доступность данных, необходимых для дальнейших действий? • Предоставляет ли ваша организация сотрудникам доступ к операционным данным в режиме реального времени на уровне всей организации (например, не только производственному персоналу и техническим специалистам, но и сотрудникам службы закупок, отдела НИОКР и даже членам совета директоров)? • Есть ли в вашем портфеле продукты, оснащенные коммуникационными возможностями, которые в перспективе можно использовать для оказания дополнительных услуг в комплексе с этими продуктами? • Если у вас есть возможность отслеживать рабочие характеристики своих продуктов, можете ли вы использовать эти данные в целях усовершенствования продуктов или даже разработки абсолютно новых продуктов? • Изучали ли вы вопрос об использовании облачных платформ для обработки информации, хранения больших массивов данных и анализа данных? • Выбрали ли вы сотрудников, которые должны пройти специальную подготовку, для того чтобы помогать вам в разработке стратегии вашей организации в сфере «Интернета вещей» и осуществлении контроля за ее реализацией? • Какие элементы вашей стратегии в сфере «Интернета вещей» должны быть реализованы за счет внутренних ресурсов, а какие работы могут быть с большей эффективностью выполнены сторонними подрядчиками? • Рассматривает ли ваша организация возможность принятия на работу кандидатов со специальными знаниями и навыками в области анализа и обработки данных для содействия в реализации вашей стратегии в сфере «Интернета вещей»? • Выполнила ли ваша организация оценку возможности получить дополнительные преимущества от применения своих операционных данных в технологиях дополненной реальности нового поколения? • Существуют ли дополнительные данные и аналитические материалы, которыми вы могли бы поделиться с внешними сторонами (речь может идти о предоставлении конечным пользователям данных от поставщиков, дистрибьюторов), для того чтобы повысить эффективность операционной деятельности и укрепить отношения с клиентами? "Интернет вещей" и его значение для промышленности PwC 13 Центр компетенций PwC в области IoT в России Мы верим в то, что IoT – это не только технология, но и основа новой производственной системы / производственной философии для компаний из разных индустрий. Как и любая производственная система, IoT требует существенной трансформации методик, внутренних бизнес- процессов, производственной и управленческой культуры компаний. Поэтому, на наш взгляд, основная задача при внедрении IoT – не столько переход к новой технологии и ИТ-решениям, сколько изменение бизнес-моделей. В нашем исследовании Digital IQ за 2017 год технологии IoT, по мнению многих участников опроса, были признаны разработкой номер один с точки зрения потенциала изменения бизнес-моделей компаний и целых индустрий. Несомненно, что такие масштабные изменения требуют вовлечения высшего руководства компаний – CEO, COO или CTO. Мы готовы осуществлять поддержку компаний на этапе планирования, внедрения и эксплуатации технологий IoT. Для этого мы сформировали кросс-функциональную команду в Москве, которая оказывает услуги в области IoT компаниям из различных индустрий. Наши области компетенций включают опыт реализации стратегических и операционных проектов, таких как: • стратегическое планирование внедрения IoT, включая проведение семинаров для высшего руководства и акционеров, стратегию выхода на рынок IoT (для поставщиков решений и услуг), бизнес-стратегию / техническую стратегию в области IoT, общую дорожную карту ресурсов и компетенций в сфере IoT, сценарии использования IoT, разработку операционной модели в области использования технологий IoT, расчет бизнес- кейсов; • внедрение IoT, включая офис управления проектами, изменение процессов и методик с учетом технологий IoT, внедрение новой корпоративной культуры, интеллектуальный анализ производственных данных, тестирование и сертификацию решений IoT, обучение персонала новым технологиям и подходам в работе; • эксплуатация решений IoT, включая мониторинг оборудования, анализ данных и бизнес-аналитику, подготовку, потенциально и поддержку операционных процессов, аудит экономического эффекта. В течение двух последних лет мы выполнили несколько проектов в России и за рубежом для телекоммуникационных операторов и электроэнергетических компаний. Мы будем рады предоставить дополнительную информацию о наших услугах и компетенциях или встретиться с вами и более подробно обсудить задачи, которые стоят перед вашей компанией в области IoT и цифровизации. Юрий Пуха Партнер, руководитель практики +7 495 223 5070 yury.pukha@ru.pwc.com Дмитрий Стапран Руководитель направления по электроэнергетике +7 495 967 6000 dmitry.stapran@ru.pwc.com Григорий Сидоров Директор +7 495 223 5085 grigory.sidorov@ru.pwc.com Алёна Ковалева Старший менеджмер alyona.kovaleva@pwc.ru Потенцииал «Интернета вещей» (IoT) «Интернет вещей» продолжает выстраивать глобальную информационную сеть длиною в целое поколение. Здесь можно выделить два пересекающихся направления: создание «умных» подключенных продуктов и сбор данных для улучшения результатов бизнес-деятельности. Различные секторы и компании сосредоточивают свои усилия на том или ином направлении. К первому направлению относятся известные потребительские устройства – от "умных" часов и терморегуляторов до роботизированных помощников по дому и даже подключенных автомобилей. Второе направление включает «Промышленный интернет вещей», с помощью которого производители и другие участники рынка осуществляют сбор данных с оборудования и других источников и их последующий анализ в целях оптимизации своих процессов, прогнозирования и предотвращения проблем и, в конечном итоге, создания более совершенных экосистем для новых продуктов и услуг. Кто активнее всех инвестирует в «Интернет вещей»? Сегодня среди наиболее щедрых инвесторов в развитие «Интернета вещей» выделяются компании аэрокосмической и оборонной промышленности, оптовой торговли и дистрибуции, а также представители технологических компаний. В ближайшие три года также активизируются компании, занятые в сфере развлечений и СМИ, информации и коммуникаций, в секторе здравоохранения, в сфере гостиничного бизнеса и отдыха, а также фирмы, оказывающие профессиональные услуги. Какова цель этих инвесторов? Внедрение инноваций в продукты, услуги, бизнес-модель и контент, а также в платформы для привлечения клиентов является приоритетной задачей в области развития технологий на основе «Интернета вещей». В ближайшие три года компании также будут использовать «Интернет вещей» в проектах, связанных с развитием цифровых технологий, повышением качества обслуживания клиентов, улучшением операционных платформ и трансформацией функции бэк-офиса. 15 www.pwc.ru/IoT PwC в России (www.pwc.ru) предоставляет услуги в области аудита и бизнес- консультирования, а также налоговые и юридические услуги компаниям разных отраслей. В офисах PwC в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Казани, Новосибирске, Ростове-на-Дону, Краснодаре, Воронеже, Владикавказе и Уфе работают более 2 500 специалистов. Мы используем свои знания, богатый опыт и творческий подход для разработки практических советов и решений, открывающих новые перспективы для бизнеса. Под «PwC» понимается сеть PwC и/или одна или несколько фирм, входящих в нее, каждая из которых является самостоятельным юридическим лицом. Глобальная сеть PwC объединяет более 223 000 сотрудников в 157 странах. © 2017 PwC. Все права защищены. PwC
