(报告出品方/分析师:东吴证券 王紫敬 周尔双 王世杰)
1.1. 产品软硬件一体化,管理层具备专业技术背景
容知日新致力于成为专业的工业设备智能运维整体解决方案提供商。
容知日新是国内为数不多打通了从底层硬件设备到上位软件、智能算法再到诊断服务各个环节的高新技术企业,完成了从传感器核心元器件、无线传感器网络、数据采集、工业大数据、智能诊断到设备智能运维平台解决方案的完整技术布局。
公司主要产品为工业设备状态监 测与故障诊断系统,已广泛应用于风电、石化、冶金、水泥、煤炭、轨道交通等多个行业,并远销美国、英国、德国、巴西等三十多个国家和地区。
从 0 到 1,逐步成为第三方工业运维龙头。
第一阶段:容知日新成立于 2007 年,成立之初,公司主营产品以工业设备状态监测与故障诊断系统手持系统的生产和销售为主,结构较为单一。
第二阶段:公司于 2008 和 2010 年分别上线了自主研发的有线系统产品和无线系统产品,应用于全国冶金关键机组、风力发电机组和通用风机的状态监测与故障诊断。基于不断积累的行业案例,公司随后构建了以智能算法为核心、以大数据平台为架构的云诊断中心。2016 年,公司的远程诊断中心通过 DNV·GL 认证。
第三阶段:2007 年之后,公司快速发展,截至 2021 年年报报告日,公司累计远程监测的重要设备超 80000 台,监测设备类型超百种,服务大型工业企业 1800 多家,成功诊断了多种类型工业设备的严重故障和早期故障,积累各行业故障案例超 8500 例,具有较强的市场竞争力。
公司主要产品为工业设备状态监测与故障诊断硬件系统和自主开发的 iEAM 软件。
公司工业设备状态监测与故障诊断硬件系统主要有线系统、无线系统和手持系统三个系列,系统中包含有线采集站、各类型传感器、传感器信号线缆、数据传输光缆、系统服务器等硬件组件。公司还向客户提供自主开发的 iEAM 软件,用于大型工业企业的智能设备全生命周期管理,具有图形化,数字化,移动化,智能化等技术。
产品运用于风电、化工、冶金、水泥、煤炭等多个行业,监测设备范围广泛。
公司的有线系统和无线系统拥有多种传感器,可在不同环境与工业场景下测量速度、位移、 转速、振动等多个参数,对压缩机、机泵群、风机群等工业设备提供监测。公司已进入风电、化工、冶金、水泥等多个下游行业,覆盖工业企业全生产流程上的各类设备。
核心技术人员专业背景雄厚,股权结构集中稳定。
容知日新首席技术官贾维银曾任西安交通大学机械学院教师,师从中国工程院院士、机器质量控制与监控诊断专家屈梁生,专业实力雄厚,为容知日新产品技术迭代提供支持。截至 2022 年 7 月 5 日,董事长兼总经理聂卫华与贾维银为一致行动人,分别直接持有公司 18.34%、9.08%的股份,聂卫华另外通过安徽科容控制公司 11.63%的股份。公司于 2014 年成立了员工持股平台安徽科容,所持有股份占公司总股本的 11.63%,公司股权结构集中,员工激励充分。
1.2. 行业拓展加快,股权激励指引高增速
下游高景气推动业绩快速增长,盈利能力有所提升。2021 年容知日新实现营收 3.97 亿元,同比增长 51%;实现扣非归母净利润 0.75 亿元,同比增长 49%。2019-2020 年,风电行业迎来抢装潮,公司充分受益,业绩增速均超过 45%。2018-2021 年,随着营收快速增加,公司扣非归母净利率不断提升,证明了公司的产品规模化能力和极强的行业拓展能力。
分产品来看,业务构成多元化;
分行业看,公司业务向风电外其他行业不断拓展。风电领域占公司营收比重最大,其主要采用有线系统,有线系统营收 2017-2021 年占比最高,为主要收入来源。随着行业的拓展,应用场景的丰富,无线产品的应用更加广泛,无线产品营收占比逐渐提升。
风电竞争较大,新拓展行业毛利率较高。
随着风电行业竞争加剧,风电行业有线系统价格下滑。新拓展的冶金、化工行业由于竞争相对风电较小和多采用毛利率较高的无线系统,毛利率相比于风电更高,但由于行业处于新开拓时期,为了获取头部客户,2021 年毛利率有所下滑。
图12:2017-2021 年公司毛利率 图13:2020-2021 年分行业毛利率
公司期间费用率波动下降,盈利能力保持相对稳定。
2018-2021 年间,公司营收的快速增加带来规模效应,叠加公司管理不断优化,公司的管理费用率有所下降,从而在公司整体毛利率有所下降的情况下,维持扣非归母净利率处于较高位置。销售端,公司正处于大力拓展市场时期,销售人员增长较多。
研发端,公司不断加大研发投入,打磨产品,截至 2021 年 12 月 31 日,公司拥有研发人员 197 人,占公司总人数比例为 38%,同比增加 1pct。
股权激励指引未来高增速,激励范围大提高凝聚力。
2022 年 2 月容知日新推出股权激励计划,拟授予的限制性股票数量 111.95 万股,占公司总股本的 2.04%。激励对象总人数不超过 444 人,占公司 2021 年底总人数的 86.21%。激励计划首次授予业绩考核目标为 2022-2024 年营收或扣非归母净利润增速分别为 40%/30%/30%。
1.3. 展望未来:拓展行业,优化软件,服务收入占比提升
在研项目增强行业落地能力和智能化水平。截至 2022 年 6 月 22 日,公司所有在研项目中,冲击脉冲监测系统、C 类设备无线监测系统、边缘智能监测系统、EPM 2.0、iEAM 2.0 等面向所有行业,覆盖面广,旨在提升公司产品整体智能化水平。活套小车监测系统和热轧产线智能运维支持系统针对钢铁行业,煤机在线监测系统拟用于煤炭行业三机设备在线实时监测、诊断,风电一体化智能监测系统进一步提升风电行业运维水平。
规划明晰,快速切入新行业,争取先发优势。公司在动设备状态监测与故障诊断方面已积累大量成熟经验,压缩机、泵群、风机等典型动设备跨行业通用性强,公司将以之为切入口进入新行业。目前,公司在风电和钢铁行业的市占率居于首位,石化、煤炭和水泥行业也已经在开拓中。
未来,公司计划在 2022 年率先打开轨道交通、化工和有色行业,并在此后通过解决方案团队和渠道团队打造样板、孵化港口和造纸行业。三到五年之内,公司还计划在军工、电网、高铁等行业进行布局。
随着公司监测设备数量的不断增加和诊断服务能力的不断提升,公司未来故障诊断 服务收入的规模预计会不断提升,逐步从产品一次性提供商,转变为可持续服务提供商, 商业模式大幅改善。(报告来源:远瞻智库)
2.1. PHM 是工业互联网的重要组成部分
PHM 是工业设备管理的第三种方式。关键生产设备的维修和维护是企业降本增效的核心点之一。据 ISA 数据显示,全球制造商每年因停机遭受的损失总计约为 6470 亿美元。
原先企业主要采用两种基本维护模式,1)故障后维护,平时不维护,出问题时再处理,适于停机影响不大的企业;2)预防性维护。
无论设备状态如何,定期统一更换,升级,这样的好处是避免了大的故障发生的风险,但成本较高,且不能避免突发性故障。
随着云计算和大数据等技术的快速发展,预测性维护(PHM,Prognostics Health Management,故障预测与健康管理)成为更加高效的维护方式,PHM 可以帮助企业在设备故障发生之前进行预测与健康管理,达到防患于未然的效果。PHM 效益明显,是运维服务类工业软件的经典产品。
设备状态监测与故障诊断技术起源于美国和欧洲等工业发达国家。
早在 20 世纪 60 年代末,美国国家宇航局就创立了美国机械故障预防小组。1971 年,美国麻省理工学院的 Beard 在博士论文中首先提出用解析冗余代替硬件冗余,标志着基于解析冗余的故障诊断技术的诞生。
我国的设备监测与故障诊断产业起步较晚但发展迅速,跨越了人工感官经验判断、仪器检测比较参数、计算机采集数据并分析的阶段,目前正向智能化监测运维发展。
工业设备的状态监测与故障诊断是“十四五”智能制造重要目标。
《“十四五”智能制造发展规划》在工业软件突破提升行动中明确提及要突破故障预测与健康管理软件(PHM)和运维综合保障管理(MRO)。在制造业转型升级的背景下,越来越多的工业企业推动数字化、自动化和智能化改造,智能化状态监测与故障诊断可以推动设备运维向智能化新模式转变,尤其对于设备价值高、机理复杂、运维需求量的行业,如风电、冶金、石化化工等,需求较为旺盛。
2.2. 需求端:客户需求旺盛,百亿市场开启
根据 IOT ANALYTICS 数据,2026 年中国预测性维护市场规模有望达到 32.14 亿美元,2021-2026 年市场规模年复合增速高达 43%。PHM 是一个蓝海市场,每个细分行业的市场成熟度不一样,容知在行业拓展时会优先考虑成熟度较高的几个行业,风电、钢铁、煤炭和石化是目前容知重点拓展的行业。我们将会对风电、钢铁、煤炭和石化行业市场空间进行更为具体的测算。
2.2.1. 风电行业:市场成熟,前景稳定可期
风力发电机组的自身特点决定了风电行业对状态监测与故障诊断技术的高需求。风电机组多分布于戈壁、海洋等地域偏远、人员稀少地区,具有设备运行位置高、维修成本高、日常巡检难度大、现场工作人员易流失等特点,因此相较于其他行业,智能化有线监测系统在风电行业中更早得到了广泛应用。
风电行业状态监测与故障诊断的行业标准较为成熟,早期存量市场亟待加装监测系统以指导运维。国家能源局早在 2011 年就已颁布《风力发电机组振动状态监测导则》,对监测系统类型、传感器安装原则、测量类型和测量值、信号处理与分析方法等技术指标作了详细规定,推动了状态监测与故障诊断系统在风电设备的应用。而对于在《导则》颁布前已完成风机安装的存量市场,因设备投运年限均已较长,已逐渐进入机械系统故障高发期,迫切需要使用有线监测系统来保障设备的安全运行。
碳中和目标推动风电行业高速稳定发展,年均新增装机容量有保障。为顺应应对气候变化国家战略的最新要求,2020 年北京国际风能大会上发布的《风能北京宣言》提出,2021-2025 年期间保证年均新增装机 5000 万千瓦以上;2025 年后中国风电年均新增装机容量应不低于 6000 万千瓦,2030 年至少累计达到 8 亿千瓦,2060 年至少累计达到 30 亿千瓦。
风电行业 PHM 市场空间测算假设:
渗透率:根据调研数据,2021 年风电行业新建项目加装 PHM 的渗透率为 95%,我们假设 2022 -2025 年渗透率保持在 95%。
单机容量:据 CWEA 历年所发布的《中国风电吊装容量统计简报》,2021 年我国新增风机平均单机容量为 3.51MW,由于风机未来向大型化发展是趋势,我们假设新增风机单机容量以每年 10%的速率递增。
PHM 单价:根据容知日新招股说明书,2018 至 2020 年间公司风电行业的收入中来自有线系统的比例分别为 97.3%、96.5%、97.8%,公司在风电行业出售产品主要为有线系统。
2021 年风电行业竞争激烈,公司风电行业产品价格较低,后续随着竞争激励程度缓和和风机大型化,产品价格会有所回升,我们以容知日新 2021 年有线系统的单价 1.88 万元/台作为风电行业硬件设备单价的估计值较为审慎。
测算可得 2022 年至 2025 年间的新增风机市场空间合计约为 13.47 亿元。PHM 产品在风电行业主要安装在新增装机上,存量风机单机容量较小,技改性价比较低,进度较为缓慢,后续可能存在存量替代可能,但本次测算暂未考虑存量替换。
2.2.2. 钢铁行业:超大型钢企牵头推进智能化,市场空间快速释放
状态监测与故障诊断在钢铁行业的应用产生的经济效益较为可观。钢铁行业属于资产密集型产业,其生产具有自动化程度高、连续运行时间长、生产环境恶劣等特点,设备的可靠性直接影响企业生产的连续性和产能。状态监测与故障诊断系统可实时高精度采集数据,降低了巡检人员工作量,被越来越多钢铁企业接受并规模化应用。
据中国金属学会报道,宝武集团打造的钢铁行业设备智能运维系统解决方案实现90%以上的报警准确率、诊断准确率和维检对策推荐准确率,使设备综合利用率(OEE)平均提高了 5% 以上,经济效益明显。
钢铁巨头发力推进数字化转型,市场规模快速扩张。
宝武集团提出至 2023 年实现“百万设备接入、百条产线覆盖、百亿营收规模”的目标,要求操作室一律集中,运维一律远程,操作岗位一律机器人,服务环节一律上线。鞍钢集团重点围绕鞍山本部和鲅鱼圈沿海基地两条主线建设智能工厂,覆盖原料场、铁前、炼钢、热轧、冷轧、中厚板及能源管控中心等各生产单元,重点布局基础自动化升级、智能装备改造、智能检测设备、工业机器人、站所室集控、模型优化等方面。
钢铁行业 PHM 市场空间测算假设:
宝武安装 PHM 设备数:根据容知日新投资者关系活动记录,宝武集团目标接入的百万台设备分为两类,一类接入现有的数据,另一类则需整体加装传感器;百万台设备中约有一半为动设备,需要加装传感器的设备数在 10 万台左右。
钢铁行业设备数:钢铁行业的智能运维进程首先开始于宝武等资金雄厚、技术先进的超大型钢铁集团,我们认为智能运维 2025 年能首先覆盖全国所有重点钢企已属较为理想的情况。
据中国钢铁工业协会披露,2020年全国重点统计钢铁企业销售收入为47033 亿元,同年宝武集团营收为 6737 亿元,我们假设钢铁行业市场空间为宝武集团所能释放市场空间的 7 倍。
单价:冶金行业设备主要使用无线系统,2018-2021 年无线系统单价在 3.4-4.0 万元之间,我们假设单价为 3.4 万元/台。由此我们预测 2025 年钢铁行业 PHM 年市场空间约为 238 亿元。
2.2.3. 煤炭行业:乘智慧煤矿建设东风,PHM 迎来契机
信息化、智能化建设是煤炭行业的明确发展方向。煤炭行业生产环境恶劣,从业人员劳动强度大、效率低、安全生产压力大的情况普遍存在,从业人员老龄化严重,难以吸引年轻劳动力进入行业。开展智能化建设不仅能满足煤炭企业安全生产的需求,也能提高劳动生产率,减少井下现场作业人员,解决招工难的困境。
顶层设计方面,《煤炭工业“十四五”高质量发展指导意见》提出在 2025 年建成煤矿智能化采掘工作面 1000 处以上,山西、陕西、内蒙古等重点省份也分别出台文件对智能矿山建设提供政策、资金、项目等支持。
煤炭行业 PHM 空间测算假设:
可改造煤矿数量:据人民日报数据,截至 2022 年 3 月,全国共有 2611 处正常生产建设的煤矿。
单矿智能运维支出:容知日新投资者关系活动记录显示,单个矿的平均智能运维覆盖成本约为 2000 万元。此外,安永发布的《智慧赋能煤炭产业新万亿市场》显示,已有生产型矿井单矿智能化改造升级费用约在 1.49 至 2.63 亿元,平均一座煤矿的改造费用约 2.06 亿元。矿山设备运维成本较高,我们假设智能运维投资占整体智能化改造升级费用的比例约为10%较为审慎,由此推算得到的单矿智能运维改造费用亦为2000万元。
单矿 PHM 支出比例:假设 PHM 在单矿智能运维中比例为 10%。
测算可得 2025 年煤炭行业 PHM 市场规模约为 52 亿元。根据中国煤炭资源网数据,考虑到目前 2611 处煤矿已全部联网接入国家煤矿安全风险监测预警系统,智能运维 PHM 到 2025 年应当也有望实现全覆盖,因此我们推断煤炭行业智能运维 2025 年有望达到 52 亿元的市场规模。
2.2.4. 石化行业:数字化推动石化进行智能运维建设
石油化工设备安全风险高、停机损失大、运维方式难,工业 PHM 可针对性解决痛点。石化行业生产设备具有危险性,运行过程中出现异常高温、高压、设备腐蚀泄漏等情况将引发火灾或者爆炸事故,造成人员伤亡。
石油化工属于流程行业,设备故障导致的非计划临时停机检修将造成整个生产装置的全面停产或大幅减产,一次较大的设备事故(如压缩机组转子损坏)的直接和间接经济损失高达数千万元。
测算可得 2025 年石化行业 PHM 市场空间约为 106 亿元。由超级石化统计,一般大型石化企业动设备数量为 4000-6000 台,2018 年我国的总炼油能力为 8.31 亿吨/年,而截至 2018 年底全国共有 28 家炼年产千万吨以上级别的炼化厂,其产能合计达 3.7 亿吨/年,接近全国总炼油能力的 45%。我们据此估计石化行业总共约有 311111 台动设备,预计到 2025 年能够实现 PHM 全覆盖。
考虑到容知日新向石化行业出售的的主要设备为无线系统,2018-2021 年无线系统单价在 3.4-4.0 万元之间,我们假设单价为 3.4 万元/台,则石化行业 2025 年 PHM 市场规模约为 106 亿元。
根据我们测算,容知日新重点布局的风电、钢铁、煤炭和石化行业 2025 年累计市场规模空间超 400 亿元,公司也布局了水泥行业,也在重点突破化工、有色、高铁等行业,市场空间不断打开。
2.3. 供给端:格局较为分散,第三方智能运维崛起
2.3.1. 市场兴起,第三方运维必不可少
工业运维市场刚刚兴起,参与玩家众多。第一类,设备厂商。一些较为复杂的专用设备厂商为了维护自己的产品,提升服务质量,会建立自己的服务团队和业务。
第二类,客户自建运维。一些头部企业,设备拥有量较大,会自建运维公司,比如宝武集团旗下的宝武智维。第三类,专业第三方运维。随着运维市场兴起,会出现像容知日新、博华 科技这样的专业第三方运维公司。整个工业运维市场目前各类玩家各自发展,市场格局较为分散。
通用、专业和性价比,第三方运维公司必然兴起。工业运维的目标是工业设备,设备可以分为通用设备和专用设备,通用设备占据制造业企业设备的大部分。
设备厂商运维主要面对于自己生产的设备,大型客户自建运维主要针对于跟自己生产紧相关的自有专用设备。对于通用的一些设备,客户选用第三方厂商,不但预测精度更高、服务更加专业、性价比也更高。
表8:三类运维厂商优劣势对比
市场处于早期,第三方运维公司各自重点覆盖不同细分市场,卡位跨领域发展是当前重点。
国内工业设备智能运维市场处于早期阶段,大多数第三方工业设备运维厂商主要深耕于自己优势行业,或者产品以硬件为主,较为单一,营收规模较小,尚未有大型巨头出现。
按照规模大小、技术研发实力及提供诊断服务能力大致可分为三类,三类企业的盈利能力逐次递减。容知日新的软硬件技术研发生产能力和提供系统解决方案的能力在国内企业中罕有其匹,是第一类企业中的领头羊,率先布局风电、冶金、化工等多个行业,向智能化方向加快发展。
2.3.2. 智能运维行业强者恒强,容知先发优势明显
PHM 在设备价值高、机理复杂、运维需求量大等行业需求旺盛,但当前整个工业领域的 PHM 仍处于起步阶段。
从技术角度,要实现 PHM,除了海量的数据基础和大数据分析技术外,还需要有效结合行业知识、专家经验等形成更准确的模型,而这此正是当前很多企业推进 PHM 应用的难点所在;另外,当前大部分 PHM 厂商的解决方案还不够成熟,聚焦状态监测与故障预测的居多,真正可以实现健康管理的很少,而能打通从感知监测、诊断到预测、维护管理整个闭环的方案则更少,在一定程度上影响了 PHM 的落地和企业对 PHM 价值的认可。
工业设备运维智能化是真正核心价值所在。
传统的安装传感器收集、监测数据已经不能满足企业工业互联网建设需求。有 AI 加持的智能化故障预测才能为企业创造更大价值,体现工业互联网的价值,因此,基于数据的算法智能化分析和预测才是未来智能运维厂商的核心竞争力。
算法预测准确率是智能化关键指标,数据量和行业 know-how 决定预测准确率高低。能够准确预测设备故障才能够为客户减少损失,故障诊断 AI 算法模型的优化需要厂商拥有大量的设备运行数据和对行业设备的深入理解。
数据量和行业 know-how 需要长期积累,强者愈强。智能运维产品算法的精进需要长时间数据和案例的积累,厂商取得突破,拿下行业头部客户后,会积累更多数据和经验,进一步提升算法能力,获得更多客户认可,实现正向循环。因此,具备先发优势的厂商有望实现强者愈强。(报告来源:远瞻智库)
3.1. 硬件:技术业内领先,硬件产品自给率高
产品可靠性与智能化程度高,技术能力领先国内媲美海外。
在有线数据采集系统方面,公司实现了不间断数据采集以避免传统定时采集遗漏关键信号的风险,实时进行计算判断,选择性地保存有效数据。
在无线数据采集系统方面,公司的产品去除了网络线、电源线和信号线,解决了工业现场布线难度大、成本高的难题,并通过自主研发的无线传输协同控制技术同时保证了大数据量传输和低功耗,电池寿命超过两年。
在复杂场景下的应用方面,公司的成熟开发经验确保产品能在复杂工况下,对设备温度、振动等状态参数与工况关联采集到稳定可表征设备状态的数据。
总体而言,公司的各类监测诊断系统在关键规格参数、数据采集性能与上传策略、智能报警与诊断能力上均位居行业先进水平,对比 Bently 和 SKF 的同类产品不落下风。
产品核心部件自给率极高,拥有明显成本优势。得益于业内少有的自主开发和生产全部核心软硬件的能力,公司产品的核心部件中除传感器存在少量外购外(公司部分解决方案中存在稍许外购国外传感器),其他全部为自主生产。
2020 年,公司无线传感器全部自产,除无线传感器外的传感器自制率达 89.48%。同时,自制传感器的成本显著低于外购传感器,但性能、品质、可靠性等完全可与国外传感器媲美,还可以根据客户需求进行定制。
2018 年至 2020 年间自制传感器的成本尚不及外购传感器的 50%,使公司在成本方面具备较强竞争优势。
容知传感器目前采集数据中,振动量占比较多,其余还有油液、塔筒、螺栓、位移、应力、转速等,2022 年会推出其他传感器,比如噪声、红外、拍照等,会根据场景智能 的需求进行增加和定制。
3.2. 智能化:软件平台能力强劲,诊断人才储备充足
容知软件主要有 iEAM 设备管理系统和灵芝 SuperCare 设备智能运维平台。IEAM 设备管理系统更强调工厂其他环节的联动,对设备整个生命周期的管理,SuperCare 更强调运维单个整体解决方案的构建。iEAM 设备管理智能化平台为客户带来资产设备全生命周期管理。
企业深入信息化建设过程中常见设备管理问题包括:
1)ERP、HR、OA、MES、PHM 等系统间存在信息断层无法打通;
2)无法有效快捷统计掌控经营成本;
3)设备状态不可控;
4)设备检修不精确;
5)缺乏现代化管理工具;
6)设备资产台账管理混乱。
iEAM 平台的体系化管理涵盖设备全生命周期,有效解决了上述多种难题。具体实践中,容知日新 iEAM 平台以分层架构解决不同层面的业务与技术问题。
在工业现场,公司通过智能传感器、移动 APP、有线和无线监测站等手段感知收集设备的 物理数据,形成工业物联网底层生态。
设备状态的预知依托于智能算法、专家诊断、智能报警、容知云相结合的立体状态管理层,及时推送设备的状态预警、诊断结论、维修建议等信息。
在智能应用层,公司以平台化架构结合相关技术实现对设备管理领域全业务流程的覆盖,形成企业内涉及终端用户量最大的企业级软件系统。
智能分析层以简易的 BI 数据分析技术为支撑,协助决策者进行企业资产设备和人力的绩效分析、质量寿命分析、成本分析、效益分析,同时兼顾整合各企业各业务的技术以共享数据、集成应用。
容知日新灵芝 SuperCare 设备智能运维平台专注于设备运维。
产品基于传感技术、数据采集、大数据分析及云服务,打通诸多壁垒,实现信息整合,利用边缘计算、智能算法、诊断模型等技术获取设备的真实状态数据,以数字技术驱动设备检修维护、寿命预测、库存管理等运维业务转型,使得设备务运维在有效性、经济性、安全性等各方面得以全优提升。
公司远程诊断能力较强,诊断平台获得国际权威机构认证。
与一般的监测设备生产和销售企业不同,公司通过大数据平台搭建和专家诊断系统的应用,成立了专业的远程诊断中心,为客户运维决策、备件采购等提供数据支撑,成为集产品、技术支持和云诊断服务为一体的解决方案提供商。
公司远程诊断中心获得 DNV·GL 认证,通过与国际知名认证机构 Mobius 合作,能够提供 ISO18436-2 国际振动分析师培训和组织考试,该认证在全球范围内受到认可和接受。
诊断人才储备充足。
目前故障诊断尚不能实现完全智能化,需要专业的诊断分析师进行辅助分析。截至 2021 年 12 月 31 日,公司现有获得 Mobius 认证的国际诊断工程师 32 名,其中四级认证资质的有 4 名,三级认证资质的有 13 名,二级认证资质的有 15 名,在行业内处于领先地位。
3.3. 经验:数据积累充分,行业 know-how 深厚
数据和设备监测案例充沛。准确的诊断分析需要对行业深入的理解和大量数据案例的支持。容知日新自 2007 年成立至今 15 年时间,截至 2022 年 4 月 15 日,公司累计远程监测的重要设备超 80,000 台,监测设备的类型超百种,服务大型工业企业 1800 多家,成功诊断了多种类型工业设备的严重故障和早期故障,积累各行业故障案例超 8,500 例,积累了大量的数据和案例,为智能诊断的准确性奠定基础。
拥有多个行业标杆客户,行业理解深厚。
公司在十余年发展中积累了一批优质客户,与风电、石化、钢铁等行业的多个头部企业保持了良好的合作关系。早在 2019 年,国内风电行业、石化行业、钢铁行业的前十名企业中,分别有 10 家、7 家和 9 家为公司客户。
根据公司招股书数据,2019 年公司在风电行业市占率约为 35%。智能运维需要对行业有深入了解,容知布局多年,已经对风电、石化、钢铁等行业有深入理解。
核心假设:
风电行业:风电行业在 2020 年抢装潮之后,2021 年建设节奏有所减缓,2022 年建设进度逐步恢复,公司在风电行业市占率第一,能够跟随风电装机量变化稳步增长。我们预计 2022-2024 年营收增速均为 25%/20%/15%。
石化行业:公司突破中石化等头部客户,进一步扩大石化行业优势,我们预计 2022- 2024 年营收增速均为为 50%/50%/40%。
冶金、水泥、煤炭行业:这三个行业公司 2021 年取得突破,获得行业客户认可,订单充沛。这三个行业 2021 年营收基数较低,2022 年有望高速增长。
我们预计冶金、水泥、煤炭三个行业 2022-2024 年营收增速分别为 70%/60%/60%,80%/70%/60%,80%/70%/60%。
其他:该业务非公司核心业务,我们预计 2022-2024 年营收增速均为 0%。
其他业务:公司其他业务收入主要为配件及材料等收入,随着公司主营业务快速增长,我们预计 2022-2024 年营收增速为 50%/50%/50%。
盈利预测:我们预计公司 2022-2024 年营收分别为 5.92/8.71/12.53 亿元,归母净利润分别为 1.21/1.78/2.58 亿元。
估值:我们认为智能运维行业景气度较高,2021-2026 年中国预测性维护行业市场规模年复合增速在 40%以上,容知日新作为行业内第三方运维龙头,未来三年(2022-2024 年)扣非归母净利润同比增速应高于股权激励指引业绩,假设与归母净利润增速基本一致,分别为 49%/48%/45%。
我们认为公司 2025-2027 年扣非归母净利润同比增速仍有望保持在 30%以上,同时类“订阅制”的服务收费占比会明显提升,提升估值,基于此,我们认为 2024 年 PEG 应大于 1,给予 2024 年 40 倍 PE 估值,基于 10%的折现率(投资者必要回报率),给予容知日新 2022 年目标市值为 79 亿元。
PHM 超百亿蓝海市场,我们认为第三方运维技术专业、性价比较高,将成为市场中不可或缺的部分。PHM 行业数据积累和行业 know-how 是核心竞争力,先发者在获得这两项优势后有望强者愈强。
容知日新深耕 PHM 行业 15 年,先发优势明显,硬件方面,传感器自研,性能媲美海外产品,成本更低,能够根据客户需求进行灵活定制。
数据方面,容知累计远程监测的重要设备超 80,000 台,积累大量行业数据,优化预测模型,预测精度业内领先。
行业 know-how 方面,公司已经成功从风电拓展到冶金、石化等其他行业,积累多个行业工业理解。我们认为公司 2022-2024 年有望保持高速增长,2024年市值远期折现,给予公司 2022 年市值 79 亿元,对应目标价 144 元。
1、公司技术研发进度不及预期。PHM 产品对智能化要求较高,AI 算法模型是智能化的关键,如果 AI 算法模型训练结果不及预期,可能影响公司产品力。
2、工业互联网支持政策不及预期。工业互联网和智能制造是“十四五”期间政策明确支持的方向,如果政策支持力度不及预期,下游采购需求可能减弱,影响公司业绩。
3、行业竞争加剧。PHM 现在是蓝海市场,但随着市场成熟度提升,未来可能有更多参与者进入市场,导致行业竞争加剧,影响公司业绩增速。
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