设备智能运维龙头，未来有望持续高增长

首次覆盖，给予增持评级。预计2022-2024年公司EPS分别为2.28/3.83/6.13元。给予目标价147.62元，对应2022年13倍PS。 新行业快速渗透，发展速度将超预期。公司从风电行业切入工业设备故障诊断行业，近年来向化工，石油，钢铁等行业快速扩张，伴随着新行业渗透率提升，公司未来的业务发展速度将超出市场预期。 积累行业know-how和故障数据，形成牢固壁垒。公司在线实时看护大型工业设备数达到92000余台，形成设备闭环故障案例10000多个，已经形成壁垒，对于行业新进入者有明显竞争优势。随着公司在新进入行业的标杆案例数量增加，未来领先优势还将不断扩大。 发布灵芝SuperCare设备智能运维平台，形成整体解决方案。其中，端侧由容知日新自主研发生产的智能数采终端，实时采集机、电、液等各类状态数据，同时可兼容多数据接口，实现巡检机器人、视频监控及其他各类系统数据融合；边侧用作各企业数据存储、管控与分发； 云侧平台作为架构核心，整体采用大数据架构，业务中台创新前后端分离以及微服务架构方式提供各类业务组件，可满足未来应用平台长期业务开发需求。 风险提示：疫情反复影响制造业IT投入，行业竞争加剧 1.中国设备智能运维行业龙头 1.1.深耕行业多年，逐步成为龙头 公司是设备智能运维行业龙头，自成立以来，专注为客户提供工业设备状态监测和诊断解决方案。设备，是最基础的生产要素。设备一旦发生突发故障，往往会造成巨大的经济损失，甚至会带来安全生产事故。如何保障设备的安全、稳定，一直是困扰全球制造业的痛点问题。作为一家工业互联网企业，容知日新聚焦设备智能运维，以数据颠覆传统设备运维模式，帮助工业企业实现降本增效、少人无人、安全生产。公司为客户提供设备智能运维平台解决方案，和设备预测性维护产品及服务。 其产品和服务已覆盖电力、石化、冶金、水泥、煤炭、煤化工、轨道交通、市政、水务、港口等十多个行业的近千家大型企业，产品远销美国、英国、德国、巴西、澳大利亚、新加坡等三十多个国家和地区。目前，公司已打通整条技术链，建立全产品矩阵，实现服务纵横贯通。公司拥有核心传感器、采集单元、智能算法、软件系统等核心技术的自主知识产权，在设备智能运维领域持续保持技术领先。 图1： 公司积极抓住国家制造业智能化变革和创新的机遇。利用丰富的行业经验和强大的技术研发能力，不断丰富业务结构和产品类型。公司拥有56项专利（包括42项发明专利和1项美国专利）和85项软件权利，其核心产品通过DNV2GL、CE和Jahn标准认证。公司的状态监测和故障诊断系统包括有线系统、无线系统和便携式系统，销售iEAM软件、家用传感器并向客户提供技术服务。自公司成立以来，容知日新已将产品成熟应用于石化、风电、钢铁、煤炭、水泥等十余个行业，服务全国上千家重点企业。 图2：公司发展历经三个阶段 公司发展可以分为三个阶段：从0到1，逐步成为第三方工业设备运维龙头。 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。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·GI认证。 第三阶段:2007年之后，公司快速发展。公司累计远程监测的重要设备超92000台，监测设备类型超百种，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10000例，具有较强的市场竞争力。 1.2.近年来营业收入快速增长 近年来公司营收快速增长，收入复合增速保持在50%左右。2019-2021年 ， 公司分别实现营业收入1.80/2.64/3.97亿元， 同比增长59.23%/46.44%/50.54%。公司从风电行业切入，近年来不断扩张至石化、钢铁、煤炭、水泥等行业，伴随着新拓展行业渗透率的不断提升，公司的业务获得快速发展。公司利润增速波动较大，因为人员投入加大，费用端有压力。 图3： 表1：公司2021年除风电外其他行业收入获得快速增长（单位：万元） 1.3.打通各个技术环节，实现全面布局 从底层传感器到云端诊断服务，公司打通各个技术环节，构建了完整的产品和服务体系。公司拥有较为完整的技术和产品体系，是国内同行业为数不多打通从底层传感器、智能算法、云诊断服务和设备管理等环节的公司之一。公司经过多年研究、开发和应用，积累了丰富的研究成果和应用开发经验，构建了涵盖自制核心部件、数据采集与分析、智能算法模型、智能诊断平台和智能设备管理的完整技术与产品体系。在数据采集端、信号监测与故障诊断方面均具备一定优势，可以为不同行业的用户提供专业的、定制化的工业设备状态监测与故障诊断系统解决方案。 不断积累行业know-how，构建远程诊断服务优势。与传统监控设备制造商和供应商不同，公司通过搭建大数据处理平台，部署诊断专家系统，建立专业的远程诊断中心，为客户的运维决策和备件采购提供数据支持，并成为集产品、技术支持和诊断云服务于一体的解决方案提供商。未来的核心竞争力是智能化能力，包括算法和数据两部分。其中数据这部分很难积累，因为客户设备故障频率不会太高，导致这种案例比较稀缺； 同时，要有专家，形成数据、算法、专家三位一体的循环。 根据公司官方公众号披露，公司在线实时看护大型工业设备数，过去八年时间里从原先的8000多台，增长到现在的92000余台；形成设备闭环故障案例10000多个，为工业企业设备安全保驾护航。这些对于公司打磨算法、实现真正智能化看护都是非常有价值的，新进入的企业虽然看护的数量会增加比较多，但是想捕捉这么多的案例很难（新设备坏的概率比较小）。最初一个诊断工程师只能看护100台设备（全人工），现在人均达到了5000台，未来随着算法能力的增强，有可能达到人均看护10000台，当大批量看护需求来的时候，公司能够从容应对。 容知日新提供的产品和服务，能够帮助用户企业实现设备的预测性维护，离智能运维更进一步。主要体现在以下几个方面：1、减少运行风险，降低重大事故、突发性事故发生率。2、避免“欠维修”和“过维修”，防止不必要的拆卸，降低维护成本，延长设备使用寿命10%-20%。3、对齿轮故障、轴承故障、轴系故障、大电机故障等等故障确定位置，减少维修时间，提高生产效率。4、优化备件库存，对关键备件、长周期采购备件提前预知。5、降低设备运维综合成本20%-40%。6、降低人员工作量，提升效率，逐步实现少人无人化，人员减少30%-50%左右。7、构建设备数据平台，解决企业设备运行数据信息孤岛问题。 1.4.发布灵芝SuperCare设备智能运维平台 容知日新于近期发布灵芝SuperCare设备智能运维平台，融合大数据、云计算、物联网、人工智能等诸多前沿技术，采用云、边、端三层架构。 其中，端侧由容知日新自主研发生产的智能数采终端，实时采集机、电、液等各类状态数据，同时可兼容多数据接口，实现巡检机器人、视频监控及其他各类系统数据融合；边侧用作各企业数据存储、管控与分发； 云侧平台作为架构核心，整体采用大数据架构，业务中台创新前后端分离以及微服务架构方式提供各类业务组件，可满足未来应用平台长期业务开发需求。成熟的技术架构保证下，灵芝SuperCare设备智能运维平台创新集聚智能、自主、多元、协同四大核心价值。 图4：灵芝SuperCare设备智能运维平台能够实现智能报警和诊断 集聚企业核心智慧，灵芝SuperCare设备智能运维平台在保障设备安全、降低运维成本、实现少人无人化、提升管理效率、加速智能转型等多方面都带来重要价值。目前，灵芝SuperCare设备智能运维平台已在多家头部企业先行试用。以中信泰富特钢集团青岛特钢为例，官方统计在平台投入使用前，设备事故年停机次数在5起以上、年停机时长均超3273分钟，直至平台植入后全年实现0事故，年经济增益估值约700余万元，同时助力客户赢得国家级、行业级、市级、集团级等五项技术创新大奖，应用价值突出。 2.工业设备智能运维空间广阔 2.1.状态监测与故障诊断产业的发展能够提升设备效率 工业设备状态监测与故障诊断通过识别和抓取工业设备运行中的相关信息并进行数据分析，确定故障性质、部位和起因，并准确预报设备故障的程度和趋势，并提出相应的运维策略。随着传感器技术、芯片技术、计算机软件技术、大数据分析和人工智能的不断成熟和发展，使得状态监测与故障诊断在工业领域的应用市场前景十分广阔。作为国家现代装备制造业和工业互联网技术的重要基础部件组成部分，状态监测与故障诊断产业的发展对提升风电、石化、冶金、煤炭、有色金属、建材、造纸、制药、环保、国防等国家支柱产业的工业设备智能化管理水平具有重要作用。 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，在中国已经逐渐兴起。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；英国成立了机械保健中心。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，通过系统的自组织使系统闭环稳定，再利用比较观测器的输出得到系统故障信息的新思想，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，但经过多年快速发展，该领域从技术理论到应用实践都取得了巨大的进步。随着现代自动化技术水平的不断提高，工业设备制造和工程系统的复杂性大大增加，系统的可靠性与安全性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素，成为我国先进装备制造业和传统工业自动化升级的重要基础保障，受到各行各业的高度重视。 图5： 2.2.下游应用市场空间广阔 当前，我国工业设备状态监测与故障诊断主要应用于风电、石化、冶金等领域。上述领域企业设备投资较大，且对生产运行过程中的连续性、稳定性和高效性等要求较为严格，因此设备智能运维的需求较高。风电、石化、冶金等主要应用领域的细分市场具体情况如下： ①风电行业 风力发电机组是风能转换为电能的核心设备，受风电场建设区域限制，主要分布在戈壁、丘陵、沿海或海洋等地域偏远、人员稀少地区。风电行业具有设备运行位置高、设备维修费用高、日常巡检难度大、现场工作人员易流失等行业特点。近年来，随着风电机组故障或事故频发造成的经济损失或人员伤亡案例逐年增加，风电机组的状态监测与故障诊断技术得到越来越多的关注。通过使用有线监测系统可有效实现对风力发电机组远程集中实时监测，提升设备监测和管理智能化水平。因此，智能化有线监测系统在风电行业中逐步获得广泛应用。 为规范风电发展秩序和提升风电行业设备管理水平，国家能源局于2011年颁布行业标准NB/T31004-2011《风力发电机组振动状态监测导则》，标准详细规定了风电机组振动状态监测系统类型、传感器安装原则、测量类型和测量值、振动状态监测系统技术条件、振动值评定方法，信号处理方法，及信号分析方法。该政策大幅推动了设备状态监测和故障诊断技术在风电行业的应用，目前在风电行业渗透率已经到达较高水平，细分行业基本进入成熟期。 ②石化行业 石油化工行业具有典型的连续生产的特点，工艺技术复杂，对反应装置、仪表、设备状况要求严格，且化工原料、产品易燃易爆，对安全管理要求较高，设备一旦出现突发故障轻则导致设备非计划停机，重则导致安全生产事故发生。往复压缩机、离心压缩机、螺杆压缩机、泵、风机等关键设备的稳定运行是石化企业安全生产的基石，石油化工企业需在关键性的往复压缩机、离心压缩机、机泵等设备上安装状态监测与故障诊断系统，以对其进行状态监测和故障诊断。 石油化工行业设备安全、可靠、稳定的运行直接关系到企业的人员生命财产安全和经济效益，2010年中国石化下发的《关于切实做好高温油泵和重要机泵安全运行的指导意见》中明确提出了“建议有条件的企业安装在线机泵群状态监测系统”。2