智能制造下企业财务决策的优化_对智能制造环境下精益管理会计的理解

  (报告出品方/作者:中泰证券,闻学臣,刘一哲)

智能制造下企业财务决策的优化_对智能制造环境下精益管理会计的理解

一、脱胎美的,企业数字化服务领先厂商

1.1 公司整体概况

  广州赛意信息科技股份有限公司正式创立于 2005 年,总部设在广州。2017 年 8 月在深圳证券交易所挂牌上市(证券代码:300687.SZ)。赛意信息是国 内企业数字化服务领域具有发展潜力的领军企业之一,聚焦于工业互联网、 智能制造、新一代信息技术、数字化转型等领域的技术与商业模式应用,为 企业提供高端软件咨询、实施、集成服务。目前,公司提供面向 23 个行业 和 11 条业务线的产品和解决方案,现已成功服务超过 1000 家优质企业客户。

  股权结构稳定,五大自然人股东始终保持控制权。公司股权结构较为稳定, 张成康、刘伟超、刘国华、欧阳湘英、曹金乔自 2010 年 11 月起始终为公司 控制股东,且于 2015 年 12 月签订了《一致行动协议》,该协议确立了五人 的一致实际控制人地位,并约定五人在有关公司经营发展的重大事项决策前 保持一致行动,最终确定了五人对公司有效的共同控制,保证了公司控制权 的 持 续 稳 定 。 截 至 公 司 2021 年 底 , 上 述 五 人 分 别 持 有 公 司 股 权 14.40%/7.08%/5.27%/4.68%/3.63%,仍保持对公司的共同控制权。战略投 资方美的投资则持有 10.58%的股权。

  多轮股权激励加强核心骨干绑定。公司于 2018、2020、2021 年进行三轮股 权激励,分别向 124 人、158 人和 64 人授予限制性股票 112.1/1073/526.5 万股。同时,公司在这三轮股权激励中,均采用净利润为激励考核指标,也 体现了公司对未来业绩增长的信心。

  核心人员大部分出身美的,制造业 IT 经验丰富。公司的核心管理团队大部分 出身美的,除高管团队外,控股股东之一、核心技术人员曹金乔先生也曾于 美的集团任职。美的集团任职的经历使得核心人员具备较为丰富的制造业 IT 经验,有效促进公司的业务发展。同时,美的集团任职的经历也有助于公司 获取美的这一大客户。

1.2 产品体系与经营概况

1.2.1 泛 ERP 为基本盘,智能制造强势崛起

  公司早期以 ERP 系统实施业务起家,目前是一家企业级工业管理软件及数字化平台产品的供应商,专注于面向制造、零售、现代服务等行业领域的集团 及大中型客户提供数字化及智能制造产品,及与之相关的系统部署、上线运 营及后期运维等实施交付服务,其业务范围涵盖决策支持与管控层、运营管 理层、车间执行及控制层等诸多信息系统。

  具体而言,公司的主要产品与服务包括软件实施开发服务、软件维护服务、 软硬件销售。其中,软件实施开发服务又包括:1)泛 ERP 业务,2)智能 制造业务。目前,泛 ERP 业务营收占公司营收的主要部分,2021 年泛 ERP 业务营收 11.18 亿,占总营收的 57.8%;智能制造业务位列第二但保持较高 增速,2017-2021 年 CAGR 高达 68.5%。

  2017 年上市至今,公司的毛利结构发生了较大变化。传统泛 ERP 业务虽然 营收体量大,在 2019 年及以前占据毛利的主要部分,但由于业务模式偏项 目实施,其毛利率水平较低。2020 年,产品化程度较高、毛利率也相对较高 的智能制造业务实现毛利 1.7 亿元,占当期公司总毛利的比率达到 35.1%, 2021 年智能制造业务实现毛利 2.49 亿元,且 2017-2021 年智能制造业毛利 的 CAGR 高达 120%。随着智能制造业务的加速发展,未来智能制造业务有望成为毛利的另一主要贡献者。

1.2.2 高研发投入力度持续推进产品化发展

  之前,在以泛 ERP 业务为主的业务结构下,公司的研发投入水平相对较低。 但从 2016-2018 年开始,伴随着智能制造业务开始放量,公司分别在研发人 员招聘、研发支出上加大投入力度,带动公司从偏实施的业务模式向产品化 的业务模式发展。 在研发投入力度增大的同时,公司销售费用率也在稳定上升,同样也可以侧 面印证公司向产品化业务模式升级转变。

  多次募资投入,丰富产品与解决方案体系。公司自申请上市以来,通过 IPO、 可转债、定增的方式,先后募资 13.75 亿元,不断加码研发投入,丰富产品 与解决方案体系,持续提升产品竞争力。

1.3 营收增长,盈利能力稳定,现金指标持续向好

  2017 年以来公司营收持续加速,盈利能力整体保持稳定。2017 年公司营收 7.09 亿元,同比增速 15.9%为近几年最低,不过从此开始,公司营收增长不 断提速,2021 年公司营收 19.35 亿元,同比增速达 39.7%,2017-2021 年 营收CAGR也有28.5%,我们认为这一情况主要因公司的智能制造业务2018 年开始放量,贡献规模收入,从而推高了公司营收增速中枢。 同时,公司盈利水平整体保持稳定。2013-2021 年间,除 2019 年外,其余 年份公司归母净利率均保持在 10%以上。而 2019 年因主要大客户受国际关 系波动影响其订单价格水平,从而导致当期营收增速下降与盈利能力下降。 但整体来看,短期部分客户的短暂性波动,并不影响公司财务表现长期整体 向好的态势。2021 年公司归母净利润 2.25 亿元,同比增长 27.5%,若扣除 股份支付费用约 3684 万元影响,则 2021 年利润增速达 45.6%。

  公司现金指标逐步优化,2021 年净现比、收现比均大于 1。2013-2021 年, 公司收现比持续提升,并于 2019 年至今保持在 1 以上。同时,公司的经营 性现金流净额也于同期快速追赶归母净利润,2021 年净现比突破 1,体现出 了较高的现金盈利质量。

二、行业:智能制造市场增长前景广阔

2.1 ERP:市场保持稳定增长 ERP 市场增速稳定,集中度较高

  经历了长期的发展渗透后,如今无论是全球还是中国,ERP 市场的增长均已 呈现出较为稳定的状态。2020 年,中国 ERP 软件市场规模将达到 346 亿元, 2011-2020 年 CAGR 为 15.2%。2017 年,全球 ERP 软件行业市场规模为 526 亿美元,2009-2017 年 CAGR 为 3.3%。

  ERP 行业具有较高的集中度。在稳定增长的发展态势下,如今 ERP 行业已 经形成了较高的市场集中度格局。国内市场上整体而言以国产厂商为主,但 高端领域的 ERP 应用上,以 SAP、Oracle 为主的国外厂商占据主导地位, 且前五名市场份额高达 75%。

2.2 智能制造:市场潜在空间巨大

  智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、 生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、 自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造系统架构从生命周期、系 统层级和智能特征等 3 个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容 进行描述:

  生命周期:生命周期涵盖从产品原型研发到产品回收再制造的各个阶段, 包括设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动。 生命周期的各项活动可进行迭代优化,具有可持续性发展等特点,不同 行业的生命周期构成和时间顺序不尽相同。系统层级:系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级划分, 包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。

  智能特征:智能特征是指制造活动具有的自感知、自决策、自执行、自 学习、自适应之类功能的表征,包括资源要素、互联互通、融合共享、 系统集成和新兴业态等 5 层智能化要求从抽象概念到具体执行、实施的落实,智能制造需要各式各样的工业软件去 支撑、去实现。工业软件本质是将工业知识软件化,将企业在产品的规划、 设计、生产、销售、服务等核心流程中的经验积淀融合在软件系统中,用以 提升企业全流程的工作效率。在产品全生命周期中,不同的工业软件可以满 足不同环节的需求。

  根据《中国工业软件产业白皮书(2020)》的数据,2020 年中国工业软件市 场规模约 1974 亿元。从 2012-2020 年,中国的工业软件市场规模的 CAGR 为 13.3%,远高于全球的 5.5%。当前中国制造业产值占全球近 30%,而中 国工业软件市场仅占全球的 5.5%,中国工业软件整体市场仍然有非常大的发 展提升空间。

2.2.1 MES/MOM 行业现状

  智能制造,需要制造业企业自上而下、全方位实现数字化、自动化、智能化。 经多年发展后,中国制造业企业广泛应用 ERP 系统,已经在企业管理上实现 了较好的信息化、数字化水平。而下沉到生产制造车间的数字化、自动化、 智能化,则需要以 MES/MOM 为主的车间制造系统接过接力棒。

  1. MES 1990 年美国先进制造研究协会 AMR(Advanced Manufacturing Research) 提出了 MES(Manufacturing Execution System)这一概念,将 MES 定义 为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间,面向车间层的管理信 息化系统。”具体而言,MES 是处于计划层和车间层操作控制系统之间的执 行层,主要负责生产管理和调度执行。它通过控制包括物料、设备、人员、 流程指令在内的工厂资源来提高制造竞争力,提供一种在统一平台上集成诸 如计划管理、质量控制、文档管理、生产调度等多功能的管理模式,从而实 现企业实时化的 ERP/MES/DNC 三层管理架构。

  MES 系统从模块上可以分为两类。一类是围绕计划、派工、作业、库房、质 量等以人为中心的生产管理,称为狭义上的 MES。另外一类是以设备互联互 通为中心的设备物联网系统,即在上述狭义 MES 的基础上再包括车间中网 络传输、程序管理、设备数据采集、工业大数据分析、预测性维护等模块, 通过深度集成,虚实融合,互为支撑,形成广义的 MES,或称为数字化车间 系统。

  狭义 MES 系统一般包含如下 13 个模块:基础数据管理、计划管理、作业管 理、高级排产、现场信息管理、协同制造平台、物料管理、工具管理、设备 管理、质量管理、决策支持、输入输出、系统集成。按照业务特点,可将上 述 MES 模块划分为五个层次。

  基础数据层:包括组织机构、人员及工作日历(工作日、节假日、排班 计划)、产品 BOM 及工艺路线等,该部分是整个 MES 运行的基础。 数据集成层:提供 MES 与其他系统集成接口,实现数据源出于一处,全局共享。 资源管理层:主要是管理车间设备、技术文档、物料等与资源有关的业 务流程及管理,这些资源是以后进行计划、调度、派工等工作的基础, 并直接影响这些生产计划制订与执行。

  生产管理层:涵盖了计划管理、高级排产、作业管理、协同制造平台、 现场信息管理、质量管理等模块,是车间生产的核心与主线。 输入输出层:包含了与外部软硬件相关的模块及功能。比如,相关人员 可通过胸卡扫描方式登录系统;生产数据可用条码扫描、触摸终端等辅 助手段进行及时数据采集;工人也可以通过触摸终端进行任务查看、工 艺文件调阅等功能,实现一个无纸化制造的环境;提供各类统计分析功 能,并支持电子看板等实时显示各种数据等。

  由于 MES 产品的性质,MES 市场中软件许可与实施服务为两大主要部分。 根据 e-works 的统计,2020 年,中国 MES 市场规模约为 43 亿元,2014-2020 年 CAGR 为 21.2%。43 亿元中,软件许可 21.8 亿元,实施及服务 16.3 亿 元,运维则占 4.9 亿元。 全球市场而言,根据 Manufacturing Execution Systems (MES) Market 的统 计,2017 年全球 MES 市场规模约为 83 亿美元,合人民币约 540 亿元,预 计到 2025 年全球 MES 市场规模将达到 191.7 亿美元,期间 CAGR 为 11%。 对应而言,2017 年中国 MES 市场占全球比重仅为 5.2%,同样远低于我国 工业和制造业增加值占全球的比重。

  中国 MES 市场集中度较为分散,前十大厂商国内外各占一半。市场份额上, 中国 MES 市场格局整体较为分散,2019 年前 10 大厂商的市场份额共计 47.86%。前十大厂商中,国内外厂商各占 5 席,以西门子、罗克韦尔为首的 国外厂商凭借市场份额优势小幅领先国内厂商。

  离散制造业为当前 MES 的主要应用领域。根据《2021 中国 MES 产业白皮 书》,MES 主要应用在离散型行业,2020 年占比达到 68.2%,较上一年提升 约 6 个百分点。 烟草、能源化工 MES 渗透率较高,医药、食品饮料投入力度较大。具体行 业来看,烟草、能源化工、家具制造业的 MES 渗透率较高,而设备制造业、 电气机械和器材、纺织服装业的 MES 渗透率仍然较低,2020 年不到 10%。 而从投入规模上,以每亿元营收对应的万元 MES 投入来计算,2020 年医药 行业以 8.5 万元/亿元营收的投入力度位居主要行业的首位,食品饮料以 8.33 万元/亿元营收位居次席,烟草则因企业规模较大,虽然渗透率较高,但换算 成投入力度则相对较小,排名主要行业里的最后一名。(报告来源:未来智库)

  2. MOM 随着时代发展与工业生产的进步,传统的 MES 概念在观念更新上有所落后 于实际生产,人们需要与时俱进的新的智能制造相关概念。2000 年,美国仪 器、系统和自动化协会(Instrumentation, System, and Automation Society, 简 称 ISA ) 发 布 ISA-95 标 准 , 首 次 确 立 了 MOM ( Manufacturing OperationsManagement,制造运营管理),MOM 将生产运营、维护运行、 质量运行和库存运行并列起来,并极大地拓展了 MES 的传统定义。根据 ISA-95 标准,工业制造系统中 MOM 等智能制造相关系统位于第三层,包括 文档管理、模型配臵、企业制造智能、报表、计划调度、工单等子系统。实 际而言,MES 也成为了 MOM 中的一个模块,不过因为历史原因,MES 这 一产品单独发展较好,部分公司的 MOM 产品也一直被习惯性称做 MES,即 便其功能作用已经与 MOM 相当接近。

2.2.2 智能制造的发展驱动力

  1. 全球工业 4.0 时代开启,中国制造业转型升级需求迫切 技术的发展促使生产力不断提高,而更高的生产力和利润率的追求促使行业 不断发生变革,领先国家已开始普遍探索工业 4.0。随着新科技的发展,全 球制造业也开始新一轮变革浪潮。从 18 世纪 60 年代蒸汽机的发明引爆第一 次工业革命开始,制造业经历了机械化、电气自动化、数字化三个阶段。目 前,工业 2.0、3.0 的技术已较为成熟,在全球市场落地和应用的渗透率已达 到较高水平,部分制造业水平较为发达的国家已经率先进入以网络化、智能 化为代表的工业 4.0 发展阶段。

  中国工业、制造业体量庞大,规模化优势明显,但当前中国制造业仍处于全 球价值链的中低端地位,附加值率较低,且抗风险能力有待提高。根据亿欧 的统计,2015-2019 年美股上市工业企业的毛利率水平约为 A 股上市工业企 业的两倍。近年来,我国制造业转型升级步伐不断提速,数字技术与制造业 融合不断加深。但我国工业整体数字化水平仍然较低,仍需一段时间追赶工 业 2.0、3.0 的技术基础。未来中国也将持续在新技术上发力,整体提升制造业的基础实力。智能制造赋予工厂以自动化、数字化的高效生产能力,一方 面增厚制造业的利润空间,另一方面通过数字化与产业链上下游高效协同, 并且智能工厂可以提供更多定制化生产能力,这些都能帮助中国制造业有效 转型升级,提升在全球产业价值链中的地位。

2. 制造业的人力内生需求

  人口增长放缓、老龄化加速下,中国制造业从业人数不断下降,制造业存在 自动化、智能化升级的需求;而中国劳动力成本优势的不断丧失、制造业人 效并未出现明显提升,也在逼迫制造业以更具自动化、智能化的手段来提高 生产效率,降低成本压力,催生智能制造相关产品与解决方案的需求。

  1)人口增长放缓、老龄化加速下制造业从业人数下降。加入 WTO 后,我国 制造业凭借充足的廉价劳动力供给快速发展,一跃成为世界工厂,但随着经 济发展,我国老龄化现象日趋明显,适龄劳动力供给出现停滞与下降。根据 国家统计局的数据,“入世”以来我国制造业从业人数不断增加,于 2014 年 达到 1.03 亿人,但随后增长停滞并出现下滑,2019 年,我国制造业从业总 人数已下降至 9740 万人。随着中国老龄化的加速、人口增速的放缓,未来 适龄劳动力、制造业从业人数或将呈持续下滑趋势。对此,制造业需要摆脱 以往劳动密集型的生产模式,而智能制造为中国制造业提供了较好的问题解 决思路。

  2)上升的人力成本与失去竞争力的人效。随着中国经济与制造业快速发展, 中国制造业从业人员的薪酬水平也不断提升,2020 年中国制造业从业人员的 平均薪酬已增至 8.3 万元/年。但相较而言,中国制造业的人均产出并没有非 常明显的提升。迅速增长的劳动力成本,以及仍然相对低效的产出水平,导 致中国制造业逐渐失去人力成本的比较优势。在此情况下,中国制造业也需 要凭借自动化、智能化的生产制造解决方案,提高生产制造的效率,减轻人 员成本压力。

3. 政策大力支持智能制造、工业互联网发展

  近年来,我国政府紧盯国际工业制造业发展趋势,并结合当前工业生产自主 可控、安全独立的实际需求,不断出台智能制造、工业互联网领域的支持政 策,为相关领域的发展提供肥沃的土壤。(报告来源:未来智库)

2.2.3 MES 的未来市场空间

  我们对中国 MES 未来市场空间的预测参照如下依据: 参照中国工业增加值占全球工业增加值的比重,我们假设中国 MES 市 场规模占全球市场规模于 2035 年达到 20%。 2017-2025 年,全球 MES 市场规模 CAGR 为 11.6%。我们假设 2017-2035 年全球 MES 市场规模复合增速为 8%。这一增速假设高于 2016-2020 年全球工业/制造业复合增速,主要在于我们认为全球范围内 制造业持续升级,对应相应的工业软件投入增速会高于工业市场本身的 规模增速。 根据以上测算依据,再假设美元兑人民币汇率为 1:6.5,我们测算得到 2035 年中国 MES 市场空间约为 66 亿美元,对应约 430 亿人民币。

2.2.4 工业互联网的发展现状与未来

  工业互联网是通过新一代信息通信技术建设连接工业全要素,全产业链的网 络,以实现海量工业数据的实时采集,自由流转,精准分析,从而支撑业务 的科学决策,制造资源的高效配臵,推动制造业融合发展。

  工业互联网由单点信息化走向跨域智能化,应用呈现三大发展层次。工业互 联网平台的应用,推动了企业信息化能力提升、数据分析水平增强和资源灵 活调配,带动从信息化到智能化的多层次应用发展。当前,工业互联网平台 应用实现了从信息化到网络化、智能化的全覆盖,以信息化为基础,呈现出 了三大发展层次:

  层次一:基于平台的信息化应用。得益于工业互联网平台的“连接+数 据可视化”能力,传统的生产管理类信息化应用得到更为广泛的普及。 基于平台的“软件上云+简单数据分析”在客户关系管理、供应链管理 和部分企业计划资源管理领域也获得了较好应用,有效降低了中小企业 的软件使用成本。 层次二:基于平台大数据能力的深度优化。基于工业互联网平台的大数 据能力,以“模型+深度数据分析”模式在设备运维、产品后服务、能耗管理、质量管控、工艺调优等场景获得大量应用,并取得了较为显著 的经济效益。 层次三:基于平台协同能力的资源调配和模式创新。借助平台整合产业 链资源,探索制造能力交易、供应链协同等应用,成为部分企业的实践 选择。不过目前基于平台进行深层次的全流程系统性优化尚处在局部的 探索阶段。

  相比于传统的工业运营技术和信息化技术,工业互联网平台的复杂程度更高, 部署和运营难度更大,其建设过程中需要持续的技术、资金、人员投入,商 业应用和产业推广中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战,将 是一项长期、艰巨、复杂的系统工程。无论是技术领域,还是商业应用领域, 当前工业互联网整体尚处在发展初期,仍需要较长的发展周期。 根据 2019 年工业互联网平台白皮书,基于对国内外 366 个平台应用案例的 分析发现,当前工业互联网平台集中在设备管理服务的比重最高,占到了 38%。

  国内外工业互联网平台应用分布差异较大。从国外来看,国外应用最多的是设备管理服务,占比达 49%,主要是因为国外工业数字化水平较高,对工业 数据分析较深入,而国内仅占 27%。国内应用占比最高的是生产过程管控, 占比为 32%,主要是由于我国应用市场需求高、普及率低,带来较多产线上 云的应用实践,国外占比为 24%。资源配臵协同分析应用方面,由于我国中 小企业多,利用工业互联网平台获取订单、解决贷款等问题的创新应用较多, 占比高达 21%,国外占比仅为 6%。(报告来源:未来智库)

三、智能制造开启公司第二增长曲线

3.1 智能制造产品体系完善,业务发展向好

3.1.1 较早涉足智能制造,产品体系完善,营收高增

  公司正式成立于 2005 年,前期一直以 ERP 产品实施为主要业务,不过公司 较早即开始涉足智能制造领域。2007 年,公司即开始接触和规划生产过程控 制的软件项目;2012 年,公司正式切入 MES 领域,并开始面向市场提供以 S-MES 为核心的智能制造解决方案产品。时至今日,公司在智能制造领域形 成了:1)S-MOM 工业管理软件产品家族, 2)基于自主技术研发的工业互 联网平台——两大自主产品系列,同时也代理实施西门子 Opcenter 这一 MOM 系统解决方案。

  S-MOM 工业管理软件产品家族:基于 2012 年面向市场的以 S-MES 为 核心的工业管理软件产品,经过不断升级、扩展,目前已成为一套专业 性强、成熟度高、制造运营一体化的工业管理软件产品家族,实现了自 平台层、物联层、制造执行层及数字决策层的多层次管理。解决方案以 实时协同思想为主导、以动态调度为核心、以设备物联为实现手段,以 制造全流程闭环管理为基础,实现了制造过程透明化、制造数据可视化、 制造品质可控化的工厂建设目标。目前,公司的 SMOM 产品已升级至 9.0 版本。

  基于自主技术研发的工业互联网平台:公司自 2018 年开始对工业互联 网开始逐步投入研发,定位是以设备为中心,围绕设备的数字化构建能 力和产品。目前,公司的工业互联网平台在感知层运用智能传感器采集设备的各类工况数据信息,通过智能网关在传输层应用多种通讯协议传 送至工业互联网云端数据中心,利用工业互联网数据中心的采集、组织、 分析能力,基于已建立的完善的设备健康值模型,以数据为基础,从现 象出发,为客户提供不同的设备检修与维护策略。该平台通过边缘层、 基础设施层(IaaS)对工业数据的数字化采集、计算及存储,实现工业 大数据的标准化;在此基础上依托公司强大的研发能力,在平台层 (PaaS)对数据进行资产管理和技术管理,完成数据集成接入、整合存 储及数据萃取,以获取面向应用及客户的开放、统一数据服务中间件; 最后通过应用层(SaaS)实现对企业关键生产设备及产线数据的绩效分 析、健康分析、安全分析及工艺分析等功能。

  目前,公司自研智能制造产品体系包括 SMDC、SMI、SEDO、SQMS 等九 款产品,整体上实现了对智能制造所涉及领域的完善覆盖。

  智能制造业务保持较高增速,毛利水平快速提升。2017-2021 年,智能制造 业务营收快速发展,营收从 0.73 亿元增至 5.92 亿元。同时,随着自营业务 占比以及产品化程度提升,智能制造业务毛利率也快速提升,从 2017 年的 14.5%升至 2021 年的 42.1%。

3.1.2 公司智能制造业务的竞争优势与壁垒

  整体而言,公司的智能制造业务在以下几方面具备竞争优势,并形成了一定 的竞争壁垒:

  前期 ERP 业务形成的一体化综合服务能力:公司源自 ERP 领域的方案 交付实施服务商,长期为大型客户进行 ERP 方案交付实施工作,从业务 运营层解决方案下沉至车间管理现场的方案,有立体和一体化综合解决 方案实践的基础,在产品研发和迭代中需要的经验累积和提炼具有一定 的优势。而且,这种垂直一体化的制造业多场景、多领域覆盖的方案能 力输出是国内软件企业中较为稀有的。

  聚焦主要赛道,充分发挥先发优势:工业软件与智能制造、特别是 MES/MOM 产品受所服务的行业影响较大,行业与行业之间具有很强的 know-how 壁垒。公司入行较早,且聚焦、专注于家电、电子高科技领 域,形成了较深的积累。

  产品交付实施标准化,复用性较高。公司提供的 SMOM 智能制造运营 套件在开放性平台基础上,形成了“标准平台+行业套件包+配臵化服务” 的业务模式,使得在同行业或者相近需求的客户中,能快速地进行复制和部署。产品套件的模块化和组件化特征使得客户根据实际工厂场景的 升级和变迁,可不断叠加新的功能。目前,在一些优势行业如通讯行业, 公司的产品能够以行业套件包进场时,可以以较为标准化的形式进行实 施交付,复用率或能达到 7 成。

3.2 智能制造业务的未来发展路径

  中长期来看,我们认为公司智能制造业务的发展路径主要包括以下三方面: 新行业、新地域的拓展;加大产业投资力度,扩充产品与技术储备,增强协同效应; 云化战略-制造业管理系统上云。(报告来源:未来智库)

3.2.1 新行业、新地域的拓展

  坚持离散制造业领域,拓展装备制造业等新行业。中国的制造业体系门类非 常完善,制造业下细分行业与领域也繁杂众多。公司脱胎于美的 IT 部门,自 身在家电领域拥有一定技术积淀与客户资源,同时公司长期为华为提供服务, 在电子高科技、通讯等领域具有较强经验与技术优势。但制造业行业众多, 很多行业尚未实现较高的生产制造自动化、智能化。今年起,公司将在坚持 离散制造业的基础上,投入较多力量发展装备制造业,同时也将在医疗、食 品饮料领域进行破冰尝试,不断拓宽涉足领域,逐步向全行业级智能制造解 决方案提供商的方向迈进。

  重金投入华东,打造新增长极。在地域方面,公司起家于广东,目前华南地 区也为公司主要收入来源地区。华东地区作为中国重要的工业制造业优势区 域,将成为公司接下几年业务重点开拓的区域。2022 年 2 月 24 日,公司宣 布司拟与闵行区南虹桥管理委员会办公室、华漕镇人民政府签署《赛意信息 华东研发总部项目(暂定名)投资协议书》,拟购买位于上海市闵行区南虹桥 区域用地面积约 12.7 亩的土地使用权,建设赛意信息华东研发总部,打造赛 意信息“华东研发中心+华东营销管理中心+华东数字化产业人才学院”等 数字化创新赋能发展平台。未来,公司计划 3 年内建成千人规模的华东总部, 并以上海为核心辐射长三角地区。公司希望在可见的未来内,华东也能成为 公司重要的营收来源区域。

3.2.2 加速产业投资,激发外生增长因素

  公司的竞争力除了来自内部研发产生的内生动力外,还有就是通过外延并购 获得的外生动力,特别是在工业软件、智能制造不同领域之间 know how 壁 垒较高的情况下,通过收并购获得产品与技术的协同就成为公司拓展业务领 域的重要手段。近几年,公司通过公司本身及赛意产投、瀚科投资等,在智 能制造相关领域先后投资了鑫光智能、锦源汇智、惠州旭鑫智能等多家公司, 充分发挥公司与被投公司之间产品、技术等的协同作用,进一步增加了公司 在智能制造领域的竞争力。

3.2.3 云化战略-制造业管理系统上云

  近年来,随着云计算技术的成熟,计算能力和存储能力的快速提升,成本的 大幅下降,以及在各级政府的积极鼓励和资金扶持下,我国 SaaS 服务市场 快速发展。不仅各行业企业对 SaaS 应用的接受程度较几年前有了大幅度提 升,而且在诸多细分领域都涌现了众多 SaaS 厂商与产品。原本孤岛现象严 重、本地部署程度较高的制造业 IT 领域,其上云速度也在逐渐加快。

  云 MES 相比传统 MES,其优势主要在与成本低和实施周期短,运维简单。 云 MES 基于模块化构建,并以 SaaS 的模式提供,大多 2-4 周就可以完成交 付,并按使用账户数等收费,年费较低,也几乎不需要用户运维,不论时间 周期,还是费用,都比传统 MES 低很多。

  来自海外的探索经验——AVEVA 与西门子的 MES 产品云转型 AVEVA 是海外工业软件云化转型的代表厂商之一,云转型布局已久。2020 年 8 月 26 日,AVEVA 发布了“云优先”方案,正式明确了未来云服务为主 的模式。该方案是 AVEVA 产品组合长期战略的一个重要组成部分,旨在通 过基于云的新解决方案扩展公司核心能力,帮助客户在全球数字化转型中增 强协作能力,以应对新常态的挑战。作为该战略的一部分,AVEVA 还宣布了 云平台所取得的重大进展,即 AVEVA Connect-AVEVA Unified Engineering 和 AVEVA Insight Guided and Advanced Analytics。 一系列措施之下,AVEVA 的云业务发展不断提速。2020 财年 AVEVA 新增 98 家云产品客户,同比增长 165%,2021 财年又新增 220 家云产品客户。 收入结构上,2018-2020 财年 AVEVA 来自订阅的收入占比从 22.4%快速提 升至 38.0%。

  西门子的云化转型——撑起工业云,深入大数据。2014 年,西门子发布了 “2020 公司愿景”,自此开始,西门子开始加大了工业云和工业大数据的投 入。

  2014 年底,西门子搭建了跨业务数字化服务平台 Sinalytics。Sinalytics 将跨业务领域的所有远程分析和维护服务整合到一个平台上,通过对大 量复杂数据的分析,提升客户设施可用性和性能,优化维护间隔。 2014 年年底,西门子又成功收购了 Camstar,看重 Camstar 具有的大 数据分析。

  2015 年 6 月,Omneo PA 性能分析软件被正式推出,拉开 了西门子大数据与云服务的大幕。

  2016 年,西门子在汉诺威工业展上正式推出 MindSphere 平台。 MindSphere 是西门子推出的基于云平台的物联网操作系统,其联合架 构基于开放式 PaaS 平台, 构建连接和应用程序。具体而言,MindSphere 底层的云基础设施将与多家云服务商合作,西门子将重点 构建操作系统,提供开放的能力接口,一方面吸引行业客户或软件开发 者开发更多的工业 APP,一方面将这些 APP 推荐给更多的客户使用。

  在 2020 年年度媒体与分析师大会上,西门子宣布推出 Teamcenter 的 云版本 Teamcenter X,进一步加速 MES 软件的云化转型。

  赛意基于华为云不断扩大探索产品与服务的云转型。公司长期服务于华为, 2018 年即与华为云开始了深度而广泛的合作,2021 年公司又进一步成为华 为云的同舟共济合作伙伴,并加入到华为云的鲲鹏计划。对标华为优秀实践 以及赛意信息丰富的行业经验,公司通过给客户提供数字化转型咨询、智能 制造规划咨询、数字化供应链咨询服务的方式,带动客户在智能制造/工业软 件、数字化供应链及 ERP 领域的核心应用云上落地。这套在制造行业咨询先 行、云上落地的业务模式在 2020 年已得到了市场的有效验证。目前,赛意 信息与华为云之间的合作,重点聚焦于智能制造及工业互联领域解决方案等 企业级应用的云端落地,一方面华为云可以作为赛意信息产品端云部署的首 选,另一方面由于华为云覆盖着大量的产业,反过来可以为赛意信息提供订 单来源,为公司未来的业绩创造新的增长点。

四、盈利预测及投资分析

关键预测依据:

  行业背景:中国制造业数字化发展迅猛,但整体数字化水平仍然较低, 有较大发展空间。工业制造业转型升级的大背景下,下游制造业企业为 应对人口红利消退、有效提升管理与运营效率、优化决策水平,有望持 续加大信息化、数字化转型的投入,逐步实现从上层决策、中层制造执 行与底层感知的全面数字化。同时,制造业行业分类多样,各行业间有 较大的 know-how 壁垒,天然难以形成较为通用的普适性领先者。

  公司自身情况:公司以 ERP 系统产品实施起家,后切入智能制造领域, 其自主研发的智能制造 SMOM 平台产品迅速发展,实现了自平台层、物联层、制造执行层及数字决策层的多层次管理。同时,公司聚焦于家 电、电子、通讯等细分领域,在细分领域内拥有较好的客户资源,产品 与服务得到头部客户的认可背书。

  营收:我们认为,当前国内 ERP 市场整体增速稳定下,公司泛 ERP 业 务增速料与过去数年平均增速保持一致;智能制造业务上,公司在巩固 并深化于既有覆盖行业的优势基础上,加速新行业新领域的拓展,并着 力开拓华东地区客户,其营收有望保持当前较高增速。

  毛利水平:公司泛 ERP 业务毛利率持续稳定;智能制造方面,随着公 司智能制造产品“标准平台+行业套件包+配臵化服务”业务模式不断成 熟,产品模块化、行业套件标准化持续提升,以及原型实施方法论的不 断优化,公司智能制造业务毛利率将保持稳定的提升速度。

  费用率:公司整体运营状态良好,销售、管理费用率有望稳中略降,研 发费用上公司近期成功完成定增募资,且公司拓展新行业新领域需要加 大投入,短期研发费用率或将处于较高水平。

  (本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)

精选报告来源:【未来智库】未来智库 – 官方网站

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