Выпуск минеральных удобрений в России может приблизиться к 29 млн тонн

Производство минеральных удобрений в России в январе-сентябре текущего года увеличилось на 10,8% почти до 21,5 млн тонн (в пересчете на 100% питательных веществ), сообщается в материалах Федеральной службы государственной статистики.

Из общего объема выпуск азотных удобрений почти не изменился, составив 9,2 млн тонн, фосфорных - поднялся на 1,3% до 3,9 млн тонн, калийных - скакнул на 31,7% до 8,4 млн тонн.

Динамика производства минеральных удобрений коррелирует с их погрузкой на сети РЖД: за девять месяцев 2024 года она расширилась на 6,8% до 50,3 млн тонн (в физическом весе).

Она обусловлена с одной стороны, хорошим спросом на внутреннем рынке, с другой же, увеличением экспорта. Отечественные аграрии, согласно данным РАПУ, на начало октября купили порядка 5 млн тонн минеральных удобрений (в пересчете на 100% питательных веществ), тем самым удовлетворив свои плановые потребности в них на 20224 год более чем на 90%. В результате спрос на них внутри России может по итогам 2024 года достигнуть 5,3-5,4 млн тонн.

Одновременно поднялись объемы сбыта минеральных удобрений за пределы России, главным образом в Бразилию, Китай и Индию, являющиеся крупнейшим импортерами на планете. Нарастили их закупки США, Италия, Финляндия, Венгрия, Польша и не удивительно: в них либо не изготавливается полностью линейка минеральных удобрений, аналогичная российской, либо не делается вовсе. К тому же отечественная продукция отличается хорошим качеством (например, в фосфорных удобрениях нет токсичного кадмия) и приемлемыми для покупателей цены.

В сложившихся условиях российские предприятия продолжат поднимать выпуск минеральных удобрений и в целом за 2024 год он расширится на 10-12% до 28,1-28,7 млн тонн. Производство азотных удобрений вероятно уменьшится на 1-2% и может быть равно 12,3-12,4 млн тонн, фосфорных - может расшириться на 2-3% до 4,4-4,5 млн тонн, тогда как калийных - на 20% до 11 млн тонн.

0 комментариев
    посты по тегу
    #

    ПРОМОМЕД закрепляется в топ-3: объем продаж +208% г/г в апреле по версии DSM

    💰По данным апрельского отчёта DSM Group, ПРОМОМЕД вошёл в ТОП-3 фармкомпаний России по стоимостному объёму аптечных продаж в денежном выражении с объемом продаж 5 375,1 млн руб. Компания обогнала такие иностранные компании, как Abbott, KRKA, Sanofi.

    🥇Препарат Компании Тирзетта® находится на первом месте в рейтинге «Топ-20 брендов ЛП по стоимостному объёму продаж в России в апреле 2026 года» с долей 1,8%.

    💊Категория «Пищеварительный тракт и обмен веществ» стала самой быстрорастущей АТС-группой I уровня: продажи препаратов этой категории выросли на 32,4% год к году. В число наиболее быстрорастущих препаратов по стоимостному объёму продаж, по данным DSM, вошли препараты ПРОМОМЕД для лечения сахарного диабета 2 типа и ожирения Тирзетта® (+19,9% к марту) и Велгия® (+3,7%), а также хондропротектор Амбене® (+2,4%).

    #ПРОМОМЕД #лидерство #фармацевтика

    $PRMD

    MOLOT — наша новая ИИ-модель для поиска вредоносного кода

    Мы уже встроили ее в PT Application Inspector — инструмент для выявления уязвимостей и тестирования безопасности приложений (будет доступна начиная с релиза 6.0). Добавили AI в PT AI, так сказать 😅

    Но перед тем как рассказать про MOLOT, давайте разберемся, зачем компании используют PT Application Inspector 🧐

    Злоумышленники часто эксплуатируют уязвимости в приложениях (программах, сайтах), чтобы проводить кибератаки. По данным наших исследований, в среднем в приложении скрывается больше двух десятков уязвимостей, и каждая пятая из них — высокого уровня опасности. Их эксплуатация может привести к утечкам данных, проникновению в инфраструктуру, простоям сервисов и другим серьезным последствиям для бизнеса.

    Большинство уязвимостей появляется еще на этапе разработки приложений, поэтому чем раньше их обнаружить и исправить, тем лучше. Именно для этого и нужен PT Application Inspector — он помогает находить недостатки в исходном коде, а также выявлять их в уже работающих приложениях.

    Как MOLOT дополняет PT AI 🔨

    MOLOT — это модель, которая ищет вредоносный код в программах на популярных языках — Python, JavaScript и TypeScript. Ключевая особенность в том, что модель анализирует не отдельные фрагменты кода, а программу как последовательность действий и оценивает, складываются ли они в опасный сценарий.

    Это важно, потому что вредоносный код не всегда выглядит подозрительно. Его отдельные действия — например, чтение файлов, отправка запросов или обработка данных — могут смотреться вполне легитимно. Опасность появляется тогда, когда эти действия складываются в определенный сценарий: например, скрипт может прочитать логины и пароли, закодировать их и отправить на сторонний сервер.

    Классические правила такие сценарии пропускают. А MOLOT — нет: он анализирует эти действия и делает выводы о том, представляют ли они угрозу (примерно так же, как большие языковые модели понимают текст по последовательности слов). Такой подход делает обнаружение вредоносного кода точнее: в тестах MOLOT показывает результат лучше классических правил на 15%.

    Благодаря этому PT Application Inspector стал вторым в мире SAST-продуктом, который умеет находить угрозы не только по отдельным ошибкам в коде, но и по тому, как в целом ведет себя приложение.

    В общем, наша ML-команда продолжает развивать ИИ-инструменты, чтобы усиливать наши решения и делать продукты компаний безопаснее 💪

    #POSI

    MOLOT — наша новая ИИ-модель для поиска вредоносного кода