专注工业智能运维，打造工业设备领先服务商

公司基本情况(人民币) 投资逻辑 工业智能运维领军企业，下游应用领域不断拓宽。凭借技术外延优势，公司产品下游应用范围不断拓宽，从风电、石化、冶金三大领域逐步向煤炭、水泥、轨交等板块拓展，21年煤炭和水泥两大新领域实现收入超0.6亿元，产品跨行业优势推动营收、净利润高速增长。2017-21年，公司营业收入和扣非后归母净利润分别从1.00/0.12亿元提升至3.97/0.75亿元，期间CAGR分别高达41.0%/58.9%。 工业设备监测进入智能化时代，行业具备高成长性。工业设备监测现已进入智能化阶段，逐步实现预测性维护，提升设备的连续性和稳定性。当前工业智能运维处于早期阶段，根据中国电子技术标准化研究院数据显示，2020年制造业中开始实行预测性维护的企业比例仅为14%，行业渗透率较低。随着技术不断迭代，工业智能运维系统的渗透率有望提升，根据IOT Analytics发布的预测性维护市场报告显示，2021年全球预测性维护市场规模达69亿美元，2021-26年CAGR超过30%，行业长期具有较高景气度。 公司龙头地位稳固，稳居行业第一梯队。我们认为公司具有客户资源优质、案例数量多、技术和产品体系完整三大优势，使得公司行业地位稳居头部。 与竞争对手相比，公司注重研发，21年公司研发费用率高达14.78%，研发费用投入近年来高速增长，自主研发也保证了公司盈利能力长期处于高位，2019-21年公司毛利率和净利率均超过60%/20%。 股权激励绑定核心员工，未来业绩成长可期。22年3月公司首次执行股权激励计划，授予人数达434人，授予数量达到101.3万股。营收和业绩考核目标为：公司2022-24年至少实现营收5.56/7.22/9.40亿元或扣非归母净利润（剔除股份支付费用影响）1.05/1.37/1.92亿元，两项指标均较2021年增长40.0%/82.0%/136.6%。 投资建议 我们预计公司2022-2024年营业收入为5.93/8.39/12.02亿元，归母净利润为1.18/1.63/2.31亿元，对应EPS为2.15/2.97/4.21元，考虑到智能运维行业的高成长性以及公司的龙头地位，我们给予公司22年41倍估值，对应目标价88.18元/股，首次覆盖给予“买入”评级。 风险 行业竞争加剧风险，应收账款回款不及预期风险，新领域业务拓展不及预期风险，限售股解禁风险。 投资要件 关键假设 收入端：我们对于风电、石化、冶金等行业的收入、毛利率预测如下： 1）风电行业：公司在风电智能监测领域领先地位，公司在风电领域的市占率有望维持在30%以上， 预计22-24年公司在风电领域的收入为1.25/1.50/1.80亿元。当前风电行业智能运维系统渗透率较高，行业处于完全竞争阶段，因此我们预计公司在该领域的毛利率有所下滑，预计22-24年该板块毛利率为52%/51%/50%。 2）石化行业：21年公司在石化板块的收入达到1.06亿元，同比增长164%，呈现高速增长态势，预计22-24年公司在该板块业务收入增速有所下滑，进入稳定增长阶段，预计22-24年石化板块的收入为1.33/1.73/2.24亿元。考虑行业竞争加剧的情况，预计22-24年该板块业务毛利率为68%/67%/66%。 3）冶金行业：公司在冶金领域的业务已度过前期导入期，考虑到钢铁行业的千亿市场规模以及公司优质的客户结构，我们认为22-24年公司在钢铁板块有望迎来高速发展，预计22-24年该板块收入为1.40/2.10/3.04亿元，期间毛利率预计为62%/61%/59%。 4）水泥、煤炭行业：公司在水泥和煤炭领域正处于前期导入阶段，参考其他板块的发展历程，预计22-24年两个板块收入增速有望超过50%。同样考虑行业竞争加剧，预计两个板块的毛利率也会有所下降。 5）轨交、化工行业：22年公司成立综合系统部进军轨交、化工板块，凭借着公司多个行业丰富的案例经验，我们预计22年公司有望在轨交、化工领域实现收入预计并在未来两年进入高速增长阶段。 费用率端：随着公司业务规模迅速拓展，费用率有望压缩。预计22-24年销售费率为20.0%/19.0%/18.0%，管理费率为8.5%/8.0%/7.0%。 净利润端：公司21年归母净利润增速下滑主要系政府补助大幅降低所致，2019-21年扣非后归母净利润实现高速稳定增长，考虑到公司的行业地位和工业智能运维领域的高成长性，我们预计22-24年归母净利润CAGR有望超过40%。 我们区别于市场的观点 市场普遍认为智能运维行业的壁垒不高，对于软件和硬件能力要求不高，但是我们认为公司具有较强的软硬件结合能力，成功打通了底层传感器、智能算法和设备管理等多个环节，具有软硬件一体化优势。此外，公司凭借丰富的故障案例经验，一方面增强了设备故障诊断的准确程度，另一方面提升了产品的跨行业应用能力，进一步与竞争对手拉开差距。 股价上涨的催化因素 1）公司在智能运维领域处于龙头地位，我们认为公司有望凭借产品的跨行业优势实现营收规模高速增长。2）公司不断加强应收账款回款效率，21年净经营活动现金流同比增长66.85%，财务状况逐步改善。3）盈利能力强：2019-2021年公司毛利率/净利率超过60%/20%，考虑到未来新领域业务的顺利推进，公司凭借优质的产品性能和智能化看护服务有望维持高盈利水平。 估值和目标价格 我们预计2022-2024年公司归母净利润为1.18/1.63/2.31亿元，对应EPS为2.15/2.97/4.21元。采用市盈率估值法对公司进行估值，2022-2024年可比公司平均估值为34/26/20。考虑到公司在智能运维领域的龙头地位以及智能运维行业的高速发展趋势，我们给予公司22年41倍估值，对应目标价88.18元/股，首次覆盖给予“买入”评级。 投资风险 1）行业竞争加剧导致盈利能力下滑风险。2）应收账款回款不及预期风险。3）新业务拓展不及预期风险。4）限售股解禁风险。 一、智能运维领军企业，下游应用领域不断扩张 1.1深耕智能运维领域十五载，产品覆盖多个行业 公司成立于2007年，是一家工业设备智能运维整体解决方案供应商。自成立以来，公司致力于提供工业设备状态监测与故障诊断解决方案，核心产品包括有线系统、无线系统、手持系统等多个品类。根据公司21年年报显示，产品应用行业覆盖风电、石化、冶金、水泥、煤炭五大领域，且在多个行业中具有领先地位。截至21年年底，公司已经累计远程监测设备数量超过八万台，积累各行业故障案例超过8500例，具有较强的市场竞争力。 图表1：公司核心产品 1.2深度绑定多个行业优质客户，产品远销全球多个国家 凭借技术的外延适应性，公司不断拓宽下游客户范围。在现有风电、石化、冶金等行业广泛应用的基础上，公司通过技术外延进一步丰富公司解决方案的应用范围，持续向煤炭、水泥和轨道交通等下游行业及复杂应用场景进行拓展并加以运用。公司已绑定多个优质客户，并将产品远销美国、英国、德国、巴西三十多个国家和地区。 图表2：公司与多个行业的优质企业进行合作 1.3下游行业不断拓展，营收、净利润高速增长 产品下游应用领域不断拓展，21年核心收入来源增加至五大行业。根据公司年报披露，21年公司营业收入为3.97亿元，其中风电、石化、水泥、冶金、煤炭分别贡献收入1.14/1.06/0.82/0.31/0.29亿元，公司的主要经营行业从20年的三大行业拓展至21年的五大行业。 受新业务驱动，营收、净利润高速增长。2017-2021年，公司营业收入从1.00亿元增长至3.97亿元，期间CAGR为41.0%；同期扣非后归母净利润从0.12亿元提升至0.75亿元，期间CAGR为58.9%。近年来公司营收、净利润呈高速增长趋势。 图表3：2017-21年公司营收水平高速增长 图表4：2017-2021年公司归母净利润水平大幅提升 1.4股权激励绑定核心员工，未来业绩成长可期 股权激励绑定核心成员，有望保证未来业绩高速成长。22年3月公司执行首次股权激励计划，激励对象为公司核心骨干，授予人数为434人，授予数量达到101.3万股。公司将本次股权激励的考核目标定为：2022-24年营业收入较2021年至少增长40.0%/82.0%/136.6%，或扣非归母净利润（剔除股份支付费用影响）较2021年至少增长40.0%/82.0%/136.6%。按此增速测算，公司2022-24年营业收入不低于5.56/7.22/9.40亿元或净利润不低于1.05/1.37/1.78亿元。 图表5：股权激励考核目标 2.上述“净利润”以归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润作为计算依据。并剔除本次股权激励计划及其他股权激励计划实施产生的股份支付费用影响的数值作为计算依据。 二、工业设备监测进入智能化时代，行业具备高成长性 2.1工业设备监测及故障诊断技术已发展到智能化阶段 中国设备监测行业过去主要以人工为主，现已发展到智能化阶段。我国工业化智能运维产业起步相对较晚，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极大的进步。我国的设备监测与故障诊断技术已正式进入智能化在线状态监测阶段。 图表6：中国设备监测及故障诊断进入智能化阶段 智能设备监测系统能够基于模型分析，实现预测性维护。根据ASM太平洋智能设备公司分析，当前的故障诊断系统能够对设备运行的物理参数进行采集、筛选、传输和数据分析，并根据模型分析出最合适的维修时间，预知设备的运行故障和变化趋势，提升生产过程中的连续性、可靠性和安全性。 图表7：预测性维护基于数据模型驱动 图表8：预测性维护能提前感知到设备故障 2.2智能监测解决多个行业痛点，实现降本增效 工业机器工作环境恶劣，智能运维系统解决行业痛点。大型工业机械设备的工作环境较为恶劣，尤其在海上风电、冶金等行业，若无法进行预测性维护，可能导致工业设备发生灾难性故障，进而产生高昂的维修成本。根据德勤《预测性维护和智能工厂》报告显示，不合理的维护策略会导致工厂产能降低5%-20%，工业工厂每年意外停机而造成的损失高达500亿美元。 图表9：预测性维护能够解决多领域工业设备的工作痛点 2.3智能运维行业尚处早期阶段，行业具备较高景气度 中国智能运维行业渗透率较低，2020年制造业中开始实行预测性维护的企业比例仅为14%。近年中国企业的数字化水平有所改进，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%，而开始实行设备预测性维护的企业比例仅为14%，中国工业设备智能运维行业仍处于早期阶段。 技术迭代，预测性维护市场景气度高。根据IOT Analytics发布的《预测性维护市场报告2021-2026》报告显示：2021年全球预测性维护市场空间为69亿美元。随着传感器、大数据、边缘计算和人工智能等技术的进步以及物联网基础设施成本的下降，预测性维护市场将会快速发展，2021-26年的CAGR将达33%，行业市场规模有望于2026年达到282亿美元。 图表10：截至2020年底中国企业设备数字化率情况 图表11：全球预测性维护市场未来5年有望保持高增速 三、格局：强者恒强，公司稳居行业第一梯队 3.1壁垒：客户、产业链、数据库优势铸就高护城河 客户优势：头部客户提前卡位，工业客户高粘性打造高壁垒。公司作为行业先行者，在风电、石化、冶金等领域已经完成了一些有影响力的项目，当前广泛覆盖了多个行业的一线客户。而在工业领域客户尝试新供应商试错成本较高，故对公司产品粘性也较高，公司提前卡位有望打造高壁垒。 产业链优势：拥有完整的技术和产品体系，打造一体化解决方案。公司的软件与硬件均为自主研发，成功打通了底层传感器、智能算法、云诊断服务和设备管理环节。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工业设备状态监测与故障诊断系统解决方案。 图表12：公司具有提供智能监测一体化解决方案的能