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文件名称:容知日新深度报告:从产品、渠道及服务再看PHM龙头成长潜力.docx
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更新时间:2025-06-19
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本证券研究报告有关分析师的申明,见本报告最后部分。其他重要信息披露

本证券研究报告

有关分析师的申明,见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分,或请与您的投资代表联系。并请阅读 最后一页的免责申明。

目录

TOC\o1-2\h\z\u一、PHM行业具备长、宽、厚三大特征 4

行业之“长”:渗透率低潜力无限,市场广阔开拓可期 4

行业之“宽”:场景多元而丰,技术融合为用 6

行业之“厚”:技术沉淀日深,数据积累渐厚 7

二、从行业属性看公司三大竞争优势 8

优势一:平台化架构叠加软硬件自研塑造公司产品优势 8

优势二:故障案例数领先,积累行业大量Know-How 10

优势三:头部标杆客户众多,奠定行业深耕基础 10

三、从产品、渠道和服务三要素再看公司成长性 11

产品端:品类拓展、技术升级,价值量不断提升 12

渠道端:海外市场逐步发力,渠道改革红利显现 13

服务端:看护设备数与日俱增,“订阅服务”后期发力 15

盈利预测与投资建议 16

盈利预测 16

投资建议 17

风险提示 17

图表目录

图1:运维服务的发展历程 4

图2:当前行业运维服务存在诸多痛点 5

图3:PHM的优点 5

图4:2020年中国企业设备数字化水平 5

图5:全球预测性维护市场规模(单位:亿美元) 5

图6:中国预测性维护市场规模(单位:亿美元) 5

图7:设备运维保护对象 6

图8:PHM应用行业广泛 6

图9:PHM的工作原理 7

图10:传感器种类的多样性 7

图11:部件损坏的表征变化过程 7

图12:PHM系统的复杂度更高但降本效果更明显 8

图13:公司状态监测与故障诊断系统架构图 8

图14:公司灵芝SuperCare设备智能运维平台架构 8

图15:公司状态监测与故障诊断系统架构图 9

图16:公司传感器自制率 9

图17:行业龙头毛利率对比 9

图18:2021-2024年公司故障案例的积累数量 10

图19:机器学习框架示意图 10

图20:2018-2024公司营业收入按行业分布情况(单位:百万元) 11

图21:各行业公司标杆客户 11

图22:2021-2024公司单季度营业收入同比增速 12

图23:公司风电机组监测设备应用 12

图24:公司场景智能应用解决方案 12

图25:公司PHMGPT大模型 13

图26:公司有线系统平均单价及增速 13

图27:公司无线系统平均单价及增速 13

图28:公司合作伙伴战略架构 14

图29:公司近年来经销收入及同比增速 14

图30:公司近年煤炭行业收入及同比增速 14

图31:公司海外市场收入情况(单位:万元) 15

图32:公司诊断服务进展 15

本证券研究报告有关分析师的申明,见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分,或请与您的投资代表联系。并请阅读 最后一页的免责申明。表

本证券研究报告

有关分析师的申明,见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分,或请与您的投资代表联系。并请阅读 最后一页的免责申明。

一、PHM行业具备长、宽、厚三大特征

行业之“长”:渗透率低潜力无限,市场广阔开拓可期

PHM(故障预测与健康管理系统)是设备运维服务的最新发展方向。PHM是一种基于对设备运行状态的实时监测与分析,预测潜在故障并提前开展维护工作的策略,是运维服务行业最新的发展方向。运维服务发展经历四个过程:

响应式维修:此种维修方式是一种消极维护策略,它是指设备故障后再进行到场维修,此时设备本身损坏程度较高,容易造成维修时长和成本的增加,甚至提高停产时间成本;

计划性维护:此种维修方式是基于设备厂商的保养计划来进行停产检修,由于各个部件在实际工况运行中的使用寿命很难预估,此种运维方式容易造成维修过早或过度保养等问题;3)基于条件的维修:此种维修方式是通过对设备运行状态的监控来进行有针对性的维修,主要结合设备本身的运行监控数据等进行简单判断,仍然容易产生维修不及时的情形;

4)基于故障预测的维护:随着大数据、人工智能等技术的发展,通过对设备运行状态进行故障预测成为可能,此种维修方式可以最大化提升设备部件的使用效益,减少停工停产时间,是目前运维服务的最终发展形态。

图1:运维服务的发展历程

数据来源:罗兰贝格,

当前设备运维存在痛点,制约企业效能提升。当前行业主要的运维服务停留在第二三阶段,设备运维仍存在诸多难点:1)管理模式落后:管理及决策高度依赖人的经验与规章制度,管理模式

和经验数据电子化程度低,经验传承和应用难度大;2)智能化不足:设备数智化基础较