（报告出品方/分析师：东方证券浦俊懿陈超谢忱）

1.1工业设备智能运维整体解决方案提供商

公司成立于2007年，是我国最早进入设备智能运维领域的企业之一。公司成立以来，专注于向客户提供工业设备状态监测与故障诊断解决方案，其业务和经营模式未发生重大变化。此外，随着行业发展、技术升级、产品应用领域的拓展，公司产品种类也不断丰富。

公司的发展历程可以总结为以下三个阶段：

1）产品体系丰富阶段（2007-2012年），公司成立初期时产品较为单一，以手持系统的生产和销售为主。公司积极开展技术研究和产品研发，于2008年和2010年上线了有线系统和无线系统产品，初步形成了以有线系统、无线系统和手持系统为核心的产品体系架构。

2）诊断服务提升阶段（2012-2017年），公司以前期积累的大量设备状态监测与故障诊断案例数据为基础，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，大幅提升了远程设备状态监测与故障诊断智能化水平和服务能力。

3）全面快速发展阶段（2017年至今），公司持续加大研发投入，形成了完善的自主核心技术体系，上线了适应多行业、多复杂工业场景的新产品，在深耕风电、石化、冶金等行业的同时，不断拓展水泥、煤炭、轨道交通等新行业的应用，全方位提升公司能力。

公司主要产品为工业设备状态监测与故障诊断系统，主要包含有线系统、无线系统和手持系统三个系列。

从硬件组成来看，系统可以分为感知层、传输层和诊断层的三层架构。

感知层主要包括传感器、检测器等，用于对设备的运行状态数据进行监测和采集；传输层主要包括采集站、通讯站等，可以将感知层采集到的数据传输至系统服务器；诊断层主要包括智能监测软件和智能诊断平台，通过算法模型对数据进行处理，实现智能化的运维决策。此外，公司还向客户销售iEAM软件、自制传感器和提供技术服务。

1.2股权结构稳定，公司治理规范

股权结构稳定，聂卫华、贾维银为公司实际控制人。

公司控股股东为公司董事长、总经理聂卫华先生，其直接持有股份占公司股本总额的18.34%，通过安徽科容间接控制公司7.15%的股份，合计控制股份25.49%。

公司实际控制人为聂卫华先生和首席技术官贾维银先生，前十大股东中，管理层持股比例超34%，管理层与股东利益高度绑定，公司治理规范。

公司实施有竞争力的股权激励机制，持续吸引人才。

公司重视组织能力与人才运营，从多维度建设有竞争力的人才激励体系。2022年3月，公司以20.00元/股的授予价格向434名激励对象授予101.315万股限制性股票。充分实施员工激励，吸引更多优质人才加入公司。

1.3业绩快速增长，盈利能力较强

各项业务中，状态监测与故障诊断系统分为有线系统、无线系统与手持系统，其中有线系统占总营收比重最高，2021年占营业总收入的55.47%。

无线系统增长最快，营收从2019年的0.45亿元增长到2021年的1.29亿元，CAGR达到69.7%。有线系统营收占比目前虽最高，但近年来逐年下降，无线系统的营收占比则不断提升，2021年达到了32.49%，预计未来该趋势仍将持续。

公司归母净利润和扣非后归母净利润保持快速增长，净利率位于行业领先水平。

归母净利润从2019年的0.40亿元增长至2021年0.81亿元，CAGR达42.79%；扣非后的归母净利润从2019年的0.33亿元增长至2021年的0.75亿元，CAGR达49.94%。2019年至2021年公司销售净利率分别为22.12%、28.21%、20.46%，位于行业领先水平。

毛利率维持高位，产品盈利能力较强。公司近三年整体毛利率分别为71.32%、68.88%、61.27%，2022H1的毛利率也达到61.42%。

分业务来看，毛利率最高业务为无线系统与其他业务，2019-2021年无线系统毛利率分别为75.74%、76.52%、73.58%；其他业务毛利率分别为78.81%、74.78%、73.91%，手持系统毛利率与有线系统水平相仿。

公司处于新行业开拓期，2021年毛利率水平有所下滑。

随着风电行业智能运维的竞争加剧，风电行业的有线系统产品单价受到影响下降明显。2021年公司将业务拓展到了水泥、煤炭行业，目前处于市场开拓期，为了抢占市场份额，获取行业头部客户，在毛利率方面做出了一定让步。

2021年公司的毛利率水平有所下降。公司费用控制良好。2017至2021年，随着公司业务及经营规模的扩大，公司各项费用金额也总体呈上升趋势，但由于公司业务规模快速增长，公司品牌影响力扩大，下游客户认可度提高，其期间费用率总体呈下降趋势。

2022年上半年，随着公司加大客户开发和市场开拓力度，销售费用开支有显著提升，总体期间费用率也随之提升。

研发水平较高，技术积累较多。2019至2021年，公司研发投入占营业收入比例为17.21%、15.21%、14.78%。截至2022年6月30日，公司拥有研发人员205人，占员工总数的35.59%。截至2022年6月30日，公司累计获得国际专利授权1项，获得国内专利授权60项，获得软件著作权107项。

2.1政策驱动叠加行业趋势，PHM市场需求向好

PHM（故障诊断和健康管理）系统是智能运维的最新发展方向。工业设备的运维往往伴随高温、高压、潮湿、粉尘、油污等工况，设备一旦发生故障将带来较高的经济损失。

传统的设备维护方式有事后维护和预防性维护，都无法避免设备的突发性故障，同时运维成本也较高。而设备的预测性维护，广义上也称为PHM，是依靠设备状态监测与故障诊断技术，通过识别和抓取设备运行的相关数据进行分析，确定设备状态、故障性质，预测设备故障程度及趋势，并提出相应运维策略的运维方式，是智能运维的最新发展方向。

工业设备状态监测与故障诊断系统隶属于PHM系统，主要是对设备运行的物理参数进行采集、筛选、传输和数据分析，预知设备的运行故障及其变化趋势，为设备运维管理决策提供数据支撑，实现工业设备的预测性维护，提高生产过程的连续性、可靠性和安全性。

2.1.1多政策推动制造业转型升级

制造业转型升级需求带动行业发展。随着我国制造业转型升级战略推进，相关部门不断推出制造业转型相关政策，推动制造业综合实力持续增强。同时，国家也发力推动国有企业数字化智能化转型升级，加速信息化工业化融合，打造行业数字化转型示范样板。

在制造业转型升级和国有企业数字化的战略背景下，越来越多的工业企业将要推动数字化、自动化、智能化改造，设备PHM系统可以推动设备运维向智能化新模式转变，下游需求进一步提高，迎来发展机遇。

2.1.2行业用工人数下降趋势明显，企业追求降本增效

工业企业用工人数持续下降带来数字化转型升级需求。目前大部分行业的设备运维还是以人为核心，依靠大量人力来完成运维流程，成本较高。

根据国家统计局数据，我国规模以上工业企业平均用工人数近年来持续下降，用工人员的短缺将不断提高人力成本，工业企业数字化转型升级的需求逐渐迫切。部分行业的部分关键设备存在特殊性，使用年限较长，需要专业检维修人员才能对设备进行维护。随着这部分专业人员的逐渐退休，对设备的数字化运维需求也将逐渐提高。

图11：中国规模以上工业企业平均用工人数（单位：万人）

PHM系统为企业直接创造价值。

据德勤《预测性维护和智能工厂》报告数据，不当的维护策略将会降低设备产能约5-20%，全球工厂每年因设备故障停机带来的损失约为500亿美元。PHM系统通过对设备运行时的状态进行实时监测及数据分析，预测其未来的发展趋势及故障可能性，实现对设备的自动化运维。

PHM系统可以直接为客户带来显性价值：

1）保障设备安全、连续运行，降低设备故障和停机维护带来的经济损失；

2）降低人工运维成本；

3）提高生产的效率与质量，实现企业降本增效的目标。

2.2下游需求旺盛，渗透率低，市场空间广阔

风力发电存量设备进入故障高发期，风机大型化趋势推动对状态监测和故障诊断的需求。风力发电机组是风能转换为电能的核心设备，设备运行位置高、维修费用高、巡检难度大，现场工作人员易流失。

相较于其他行业，风电行业的智能化监测应用更早。

在2011年《风力发电机组振动状态监测导则》颁布前，国内就已安装了大量风电机组，这些设备投运年限较长，目前逐渐进入故障高发期，是巨大的存量市场。

《导则》发布后，对于单机容量大于或等于1.5MW的风电机组的振动状态监测做了明确规定，推动了状态监测与故障诊断系统在风电设备中的应用。

由于单机容量的增加可以降低单位容量的风机物料成本，且大型机组的扫风面积更大，轮毂更高，能够增加度电收益，因此近年来风电机组的大型化趋势显著。

据CWEA统计，从2011年至2021年，国内新增陆上风电平均单机容量已从1.5MW提升至3.1MW，新增海上风电平均单机容量已从2.7MW提升至5.6MW。

风机大型化带来的单机价值提升进一步推动了对状态监测与故障诊断系统的需求。

风电装机容量快速提升，前装的设备状态监测与故障诊断需求将持续增长。

根据国家能源局数据，2013至2021年，我国风力发电并网装机容量逐年增长，年复合增长率达19.88%。我国的风力发电量从2013-2021年也日趋新高，2021年我国风力发电量为6526亿千瓦时，同比增长39.89%。

风电机组的振动状态监测模块是前装市场，在设备出厂时就需要集成在机组中。随着风电并网装机容量与发电量的增长，风电行业的增量市场也前景广阔，风电设备状态监测与故障诊断系统的需求将持续保持高位。

石化行业市场规模巨大，钢铁行业需求稳定，对设备状态监测与故障诊断需求潜力大。

石化和钢铁行业设备的状态监测与故障诊断系统是后装市场，需要对现存设备进行改装，存量市场巨大。

1）石化行业方面，根据国家统计局数据，截至2022年6月底，石油和化工行业规模以上企业28500家，相比去年同期增加1823家。2021年，我国石油和化工行业规模以上企业营业收入14.45万亿元，实现利润总额1.16万亿元，分别比上年增长30.0%和126.8%，占全国规模工业营业收入的11.3%，行业市场规模巨大。

石化行业具有连续生产的特点，工艺技术复杂，且化工原料、产品易燃易爆，对工业设备的要求严格，安全管理要求较高，一旦出现突发故障可能会导致严重的后果。

2015年4月，国家安监总局组织的对二甲苯生产企业安全专项检查中提出了“对二甲苯生产装置高温泵增加温度和振动监测系统，实现在线监测”的政策性要求，石油化工行业生产过程智能化、资产全生命周期管理智能化转型需求提升。

巨大的行业市场规模以及行业设备对状态监测和故障诊断需求的增加，状态监测与故障诊断系统在石化行业的前景十分广阔。

2）钢铁行业需求稳定。据国家统计局统计，2021年我国粗钢产量10.33亿吨，同比下降3%，钢材产量13.37亿吨，同比增长0.89%。我国大型规模的钢铁企业达数百家，钢铁企业大型、关键设备众多。

作为资产密集型产业，钢铁行业的生产设备运行时间长、生产环境差、生产稳定性要求高。《钢铁工业调整升级规划（2016-2020年》要求全面推进我国钢铁行业智能制造，建设关键设备状态监测体系，大规模的钢铁市场叠加行业本身需求，将为状态监测与故障诊断系统提供广阔空间。

煤炭及水泥行业设备智能化要求日渐提高。

2020年，我国工业和信息化部相继印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》和《建材工业智能制造数字转型行动计划（2021-2023）》，对煤炭行业和水泥行业的智能化水平提出了要求。

要求中明确了煤矿主要设备均需配置温度和振动监测，主通风机系统需具备监测警报功能；水泥行业的系统解决方案中需包含设备诊断运维。煤炭和水泥作为我国重要的资源产业，状态监测与故障诊断系统未来将具有巨大潜在空间。

设备预测性维护整体渗透率仍处于较低水平。

随着近年来智能制造的推进，我国企业设备的数字化水平有所提升，但智能运维方面的渗透率仍较低。根据中国电子技术标准化研究院数据，截至2020年底，中国企业设备数字化率达到50%，但实施设备预测性维护的比例仅为14%。在下游行业需求的刺激下，我们认为，未来中国企业设备预测性维护的渗透率将快速提升。

图19：2020年中国企业设备数字化水平

PHM系统将有广阔市场空间。

根据IOTAnalytics数据，2021年全球预测性维护市场规模为69亿美元，随着人工智能、机器学习、大数据和云计算等技术发展，2026年全球预测性维护市场规模将达到282亿美元，CAGR为32.4%。

中国的预测性维护市场规模2021年达到5.44亿美元，到2026年将增长至32.14亿美元，CAGR为42.7%。

2.3行业竞争格局与发展趋势

未来设备状态监测与故障诊断行业将形成以智能化、网络化与专业化为载体的商业模式。

我国设备监测与故障诊断产业起步较晚，但发展速度快，理论与应用方面均取得巨大进步，行业现已进入智能化在线状态监测阶段。

未来将朝以下三个方向发展：

（1）监测与诊断技术智能化。随着现代传感器技术不断实现和突破产业化应用，相应的监测与故障诊断方法也不断出现，其中人工智能是诊断技术方面一个必然趋势。

（2）网络化在线监测。可实现设备状态传输与数据存储分析，实现设备全覆盖、动态连续监控，并已获得广泛应用。

（3）专业化分工趋势明显。随着越来越多企业将其监测中心与专业机构对接，以及相应供应商技术提高，未来我国将逐渐形成行业性、区域性甚至国家级的设备状态监测与故障云诊断中心。

伴随国内外设备状态监测与故障诊断技术迅速发展，以及我国高端装备制造业成长，行业参与者数量近年持续增长。相较于国外发达工业国家，我国工业设备状态监测与故障诊断行业发展时间较短，处于快速发展阶段。

较强技术自主研发能力与行业故障案例库积累为市场参与者竞争核心。本土企业根据规模大小与技术研发能力以及提供诊断服务能力，由高到低分为三类。

第一类具有较强自主研发创新能力与强大的故障诊断分析专业团队，拥有一定规模的网络化在线监测客户群体，掌握大量监测数据及诊断案例库，积累丰富故障诊断经验。

第二类具有一定的技术研发能力，规模较小，专注于某一细分行业。

第三类为设备集成商或产品代理商，自身不具备研发和生产能力。

外资企业技术实力突出，国内企业另辟蹊径。

国外行业主要参与者多为国际知名的设备提供商或大型状态监测企业，技术实力突出，企业规模较大，在中国市场主要专注于电力工业、石油开采等领域，代表企业为SKF、BENTLY。

与国际厂商相比，本土企业规模较小研发能力较低，但具备提供持续本地化支持与技术服务的优势，凭借差异化的竞争路径，伴随技术水平的持续提升，本土企业未来有望进一步提高国内市场占有率，代表企业为东华测试、博华科技、容知日新等。

3.1平台化架构，核心技术可快速复用

公司物联网架构和智能运维平台实现应用能力快速复用，形成标准化解决方案。

公司于2022年8月发布了灵芝SuperCare设备智能运维平台，采用云、边、端三层架构，端侧是公司自主研发生产的智能数据采集终端，实时采集设备状态数据；边侧用作各企业数据存储、管控与分发；云侧平台作为架构的核心，通过业务中台形式将设备维保、检修、备件等一系列应用工具SaaS化部署于云平台上，形成标准化的解决方案，满足多行业、多类型设备的运维需求。

公司通过智能运维云平台的三层架构，形成了完整的设备智能运维平台体系，提升了公司产品在不同行业、不同设备上的应用效率。

可视化开发提升客户设备智能运维效率。

为满足不同工业场景、不同行业、不同类型的场景适配需求，灵芝SuperCare设备智能运维平台提供了低代码开发工具以供客户进行设备智能运维算法开发、设备可视化建模等，进而实现自定义报警策略、报警等级、报警处理模式及相关报表等业务自主定制开发，打造最符合企业自身的智能运维，提升企业客户设备智能运维的效率。

核心技术保持行业先进性。

为实现对工业设备的有效监测和全面看护，公司8项核心技术均保有其独特的行业先进性。核心技术在公司主营业务中均有应用，实现了研发和产业应用的深度结合。

公司基于核心技术成果，构建了完善的智能化状态监测与故障诊断产品体系，形成了多个行业的系统解决方案。

不同行业设备状态监测与故障诊断的应用场景具有共性，公司技术能力可快速推广复制。

工业领域内，需要重点进行状态监测的设备大多为旋转类设备，如齿轮、轴承、叶片等，虽然不同行业设备的使用环境与作用不同，但其场景要求共性较强，对不同行业的设备状态监测与故障诊断原理基本一致，公司的技术能力与产品能够在新的行业场景中快速得到应用。

公司2021年将产品拓展到了水泥、煤炭等新行业，关键设备如回转窑、水泥磨等，公司的现有技术能够复用，行业延展性较好。

我们认为，未来随着公司经营规模不断扩大，公司业务将逐步向更多行业如轨道交通、有色等行业快速推广。

3.2下游市场广阔，优质客户稳定

3.2.1行业分布广泛，持续拓展产品应用

服务下游行业广泛，市场空间广阔。得益于完整的技术链体系，公司可以提供的设备状态监测诊断解决方案，已经覆盖风电、化工、冶金、水泥、煤炭、煤化工等行业，公司业务涉及的市场规模也更加广阔。目前公司SuperCare智能运维平台实时在线监测的设备超90000台，监测设备的类型超130种，形成设备闭环故障案例10000多个。

风电行业贡献突出，冶金、石化行业占比增长迅速。

冶金和石化行业收入占比快速增加，冶金行业收入占比从2018年的8.48%增长至2021年的20.69%，石化行业收入占比从2018年的18.82%增加到2021年的26.73%。2022年上半年，风电、冶金、石化行业的收入占比已基本处于同一水平。

快速推进新行业布局。公司在加强风电、冶金、石化等传统行业深耕的同时，积极推进新行业布局。2021年，公司在水泥、煤炭行业的营业收入快速提升，占比分别达到7.7%和7.4%，而风电行业收入的占比逐年下降。

公司专门设立五大行业事业部，加强对营收较高的五大行业的覆盖，提高市场渗透率和占有率。

公司同时成立了综合系统部，重点挖掘轨道交通、有色、化工等新行业，以期实现公司业务的横向发展，全方位增加公司的盈利能力。

加大海外市场的开拓。2021年公司的海外市场收入达到1574万元，同比增加62.45%，占整体营业收入的3.96%。海外市场业务的毛利率达到82.04%，远高于国内市场的62.50%，海外市场的利润空间更大。

公司未来将加大海外市场如中东、东南亚等地区的投入，预期未来海外市场收入占比将会继续提升。

3.2.2行业头部标杆客户战略，下游发展潜力大

公司采用行业头部标杆客户战略，需求稳定，发展潜力大。公司在风电、冶金和石化行业与行业多数头部企业均保持良好的合作关系。头部企业客户的状态监测与故障诊断系统渗透率较低，需求稳定性高，能够保持长期收益。

以冶金行业为例，公司作为宝武钢铁的生态合作伙伴，将在未来长期为宝武钢铁提供设备智能运维升级服务，为宝武钢铁带来整体的数字化智能化能力。

在新行业如水泥、煤炭等拓展方面，公司以行业头部客户入手，打造行业标杆案例，提升公司的市场影响力，将产品逐渐渗透行业内中下游企业客户，具有巨大的发展潜力。

3.3“订阅制”商业模式推动市场渗透率提升

公司商业模式逐步向“订阅制”转型。公司通过SuperCare智能运维平台，针对不同行业打造设备智能运维整体解决方案，满足重点行业战略客户的数字化整体需求。

公司将与行业的重点企业客户形成战略合作，为客户提供整体的数字化智能运维能力，商业模式由项目招投标向“订阅制”转型。目前平台实时在线监测的设备超90000台，监测设备的类型超130种，形成设备闭环故障案例10000多个。

“订阅制”模式促进市场渗透率提升，毛利率可能存在上涨空间。“订阅制”的商业模式降低了企业客户的初始投入，客户可以选择私有化部署或是公有云平台，符合不同企业客户的需求，行业设备的数字化渗透率及预测性维护渗透率有望加速增长。

作为行业头部客户的战略合作伙伴，公司在业内的竞争力和品牌影响力将进一步提升。同时，公司产品从硬件为主变为软件和硬件结合模式，毛利率也存在上涨空间。

但随着公司加大在轨交、汽车等新行业的拓展布局，在拓展初期可能会出现让利以抢占市场的情况，短期的毛利率可能会被拉低。

盈利预测

我们对公司2022-2024年盈利预测做如下假设：

1)收入的大幅增长主要来自于设备状态监测与故障诊断系统，包括有线系统、无线系统和手持系统。公司深耕风电、石化和冶金等行业，同时不断拓展新行业的应用，推出了灵芝SuperCare智能运维平台，增长态势良好。

我们预测公司2022-2024年收入分别为5.47、7.84、10.96亿元。

2)随着公司在新行业的大力拓展，预期未来毛利率将会有小幅下降。我们预测公司2022-2024年毛利率分别为62.0%、61.7%、61.7%。其中有线系统的毛利率为58.2%、57.7%、57.6%，无线系统的毛利率为72.6%、72.1%、72.0%。

3)公司未来将继续推进对轨道交通、有色、化工等新行业的拓展。我们预测公司2022-2024年的销售费用率分别为22.2%、21.0%、20.1%。公司组织管理能力优秀，我们预测公司2022-2024年的管理费用率分别为7.2%、5.9%、5.2%。公司将持续进行产品及技术研发，我们预测公司2022-2024年研发费用率分别为15.7%、15.2%、15.1%。

我们预测公司2022-2024年的每股收益分别为2.11、3.12、4.47元，我们选取同属工业软件领域的公司中控技术、广联达、柏楚电子、国能日新、用友网络作为可比公司。

根据可比公司估值，给予公司2023年56倍市盈率，对应合理股价为174.72元。

制造业转型升级不及预期，我国近年来制造业转型升级政策频出，在产业政策支持和国民经济发展推动下，工业设备智能运维行业整体技术水平、创新能力和技术成果转化率提升明显。未来若国家相关产业政策落地不及预期，将会对公司相关业务销售产生不利影响。

行业渗透率不及预期，目前工业设备预测性维护在风电行业较为普及，但在石化、冶金、煤炭、水泥等新行业的渗透率仍处于较低状态。若未来预测性维护在相关行业的下游需求不及预期，将会对公司的收入造成影响。

行业竞争加剧导致毛利率波动风险，目前盈利预测中关于产品毛利率的变化假设较为平滑，若未来行业竞争加剧导致产品毛利率产生较大波动，将会影响公司的利润情况。

核心假设条件波动风险，产品单价作为公司盈利预测的核心假设条件，与公司净利润预测结果关系较大。若未来公司核心产品单价出现波动，将会影响公司的净利润情况。

期间费用率较高的风险，公司在深耕原有优势行业的同时，持续加大新行业的市场开拓，期间费用率有所增加，预期未来将维持较高水平。若增加的收入未能抵消增加的期间费用带来的影响，将会对公司的利润产生不利影响。

应收账款回收风险，公司2021年应收账款占营业收入的比重达55.39%，且随着公司营业收入的快速增长，应收账款可能会持续增加。如果未来客户经营情况或财务状况等发生重大不利变化，可能存在应收账款不能按期收回或无法收回产生坏账的风险，进而对公司业绩和生产经营产生不利影响。

——————————————————

报告属于原作者，仅供学习！如有侵权，请私信删除，谢谢！

报告来自【远瞻智库】