容知日新2022年半年度报告

1、2022 年半年度报告1 / 178公司代码： 688768公司简称： 容知日新安徽容知日新科技股份有限公司 2022 年半年度报告2 / 178重要提示1. 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实性、准确性、 完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。2. 重大风险提示公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本报 告“第三节、管理层讨论与分析”之“五、风险因素”部分。3. 公司全体董事出席董事会会议。4. 本半年度报告未经审计。5. 公司负责人聂卫华、主管会计工作负责人黄莉丽及会计机构负责人

2、(会计主管人员)赵阳声明： 保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。6. 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案无7. 是否存在公司治理特殊安排等重要事项适用 不适用8. 前瞻性陈述的风险声明适用 不适用本报告所涉及的公司未来计划、发展战略等前瞻性陈述， 不构成公司对投资者的实质承诺， 请 投资者注意投资风险。9. 是否存在被控股股东及其关联方非经营性占用资金情况否10. 是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况？否11. 是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性否12. 其他适用 不适用2022 年半年度报告3 / 178目录 HYPE

3、RLINK l _bookmark1 第一节 释义 4 HYPERLINK l _bookmark2 第二节 公司简介和主要财务指标6 HYPERLINK l _bookmark3 第三节 管理层讨论与分析10 HYPERLINK l _bookmark4 第四节 公司治理32 HYPERLINK l _bookmark5 第五节 环境与社会责任34 HYPERLINK l _bookmark6 第六节 重要事项35 HYPERLINK l _bookmark7 第七节 股份变动及股东情况65 HYPERLINK l _bookmark8 第八节 优先股相关情况71 HYPERLINK l _

4、bookmark9 第九节 债券相关情况71 HYPERLINK l _bookmark10 第十节 财务报告72备查文件目录载有公司法定代表人、主管会计工作负责人、会计机构负责人签名并盖 章的财务报告报告期内在中国证监会指定网站上公开披露过的所有公司文件的正文及 公告的原稿经现任法定代表人签字和公司盖章的本次半年报全文和摘要4 / 178第一节 释义在本报告书中， 除非文义另有所指， 下列词语具有如下含义：常用词语释义公司、本公司、容知日新指安徽容知日新科技股份有限公司容知有限指安徽容知日新信息技术有限公司科博软件指合肥科博软件技术有限公司，本公司全资子公司美国容知指RONDS Inc. ，

5、本公司全资子公司安徽科容指安徽科容信息技术合伙企业(有限合伙) ，本公司股东容知日新战配资管计划指国元证券招商银行国元证券容知日新员工参与科创板战略配 售集合资产管理计划海通兴泰指海通兴泰(安徽)新兴产业投资基金(有限合伙) ，本公司股东北京澹朴指北京澹朴投资中心(有限合伙) ，本公司股东拾岳禾安指六安拾岳禾安二期创业投资合伙企业(有限合伙) ，本公司股东国元投资指国元股权投资有限公司， 本公司股东安徽国耀指安徽国耀创业投资有限公司，本公司股东宁波澹朴指宁波澹朴投资合伙企业(有限合伙) ，本公司股东安徽国安指安徽国安创业投资有限公司，本公司股东十月吴巽指宁波十月吴巽股权投资合伙企业(有限合伙)

6、 ，本公司股东网宿晨徽指上海网宿晨徽股权投资基金合伙企业(有限合伙) ，本公司股东朗姿青和指芜湖朗姿青和一号股权投资合伙企业(有限合伙) ，本公司股东无锡富韬指无锡富韬投资企业(有限合伙) ，本公司股东无锡衍景指无锡衍景股权投资企业(有限合伙) ，本公司股东赣州悦时指赣州悦时景明投资合伙企业(有限合伙) ，本公司股东北京若朴指北京若朴投资管理中心(有限合伙) ，本公司股东工信部指中华人民共和国工业和信息化部国家发改委指中华人民共和国国家发展和改革委员会中国证监会指中国证券监督管理委员会公司法指中华人民共和国公司法证券法指中华人民共和国证券法公司章程指安徽容知日新科技股份有限公司章程报告期指20

7、22 年 1 月 1 日至 2022 年 6 月 30 日上年同期指2021 年 1 月 1 日至 2021 年 6 月 30 日元、万元指人民币元、人民币万元工业互联网指一种应用在工业场景中的互联网子集。通过工业级网络平台把设 备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来， 高效共享工业经济中的各种要素资源，从而通过自动化、智能化的 生产方式降低成本、增加效率， 推动制造业转型发展智能运维指以状态为依据的维修，全程依据数字化推动设备管理的方式，推动 设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持和维修活动于 一体， 是一种新兴的设备运维方式状态监测与故障诊断指通过识别和抓取工业设

8、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预测性维护指预测性维护是以状态为依据维护， 在设备运行时， 对它的主要(或 需要) 部位进行定期(或连续) 的状态监测和故障诊断，判定设备 所处的状态，预测设备状态未来的发展趋势，依据设备的状态发展 趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维护计划，确定机器应该 修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维护集5 / 178装备状态监测、故障诊断、故障(状态) 预测、维护决策支持和维 护活动于一体， 是一种新兴的维护方式。数据采集指通过对传感器或其他电气设备等模拟和数字

9、信号进行模数转换或 通过数字通讯获取数据， 将数据传送至监测系统软件中进行转换、 分析， 处理传感器指能感受规定的被测量量并按照一定的规律转换成可用信号的器件 或装置，通常由敏感元件和转换元件组成在线监测指指被监测的设备处于运行的条件下，对设备的状态进行连续或定 时监测，以提高设备的运行维护水平和及时发现故障隐患，具有自 动化特征。通常分为有线监测和无线监测等类别边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧， 采用网络、计算、存储、应用核心能 力为一体的开放平台，就近提供最近端服务SaaS指Software-as-a-Service 的缩写，软件即服务有线系统指包括有线采集站、各种类型的传感器、传感器信

10、号线缆、数据传输 光缆、系统服务器等。该系统主要用于旋转类或往复式设备的状态 监测无线系统指包括无线监测器、无线通讯站、数据传输光缆(选用) 、系统服务 器等。该系统主要用于稳态设备的状态监测手持系统指主要用于工业企业内部日常的巡检、网络化设备状态监测与故障 诊断等专业点检需求，包括精密点检仪、双通道频谱分析仪等iEAM指面向资产密集型企业的企业信息化解决方案，主要由基础数据、资 产管理、点检管理、分析工具、运行监控、预防维护、检修管理、 备件管理、统计报表等软件模块组成Mobius指澳大利亚一家专门为世界各地人员提供可靠性提升、状态监测和 精密维护培训的机构DNV GL指由全球两大知名船级社

11、 DNV (挪威船级社) 与 GL (德国劳氏船级 社)合并而成， 位居全球影响力较高的管理系统认证机构之列Lora指Semtech 公司创建的低功耗局域网无线标准，具有低功耗、远距离、 多节点、低成本、高抗扰等特点6 / 178第二节 公司简介和主要财务指标一、 公司基本情况公司的中文名称安徽容知日新科技股份有限公司公司的中文简称容知日新公司的外文名称Anhui Ronds Science & Technology Incorporated Company公司的外文名称缩写Ronds公司的法定代表人聂卫华公司注册地址合肥市高新区生物医药园支路59号公司注册地址的历史变更情况/公司办公地址合肥

12、市高新区生物医药园支路59号公司办公地址的邮政编码230088公司网址 HYPERLINK / /电子信箱ronds_报告期内变更情况查询索引/二、 联系人和联系方式董事会秘书(信息披露境内代表)证券事务代表姓 名黄莉丽孔凯联系地址合肥市高新区生物医药园支路59号合肥市高新区生物医药园支路59号电 话0551-653323310551-65332331传 真0551-653351960551-65335196电子信箱ronds_ronds_三、 信息披露及备置地点变更情况简介公司选定的信息披露报纸名称上海证券报 HYPERLINK / /中国证券报 HYPERLINK / /证券日报 HYPE

13、RLINK / /证券时报 HYPERLINK / /经济参考报 HYPERLINK / /中国日报/登载半年度报告的网站地址公司半年度报告备置地点合肥市高新区生物医药园支路59号报告期内变更情况查询索引/四、 公司股票/存托凭证简况(一) 公司股票简况适用 不适用公司股票简况股票种类股票上市交易所及板块股票简称股票代码变更前股票简称A股上海证券交易所科创板容知日新688768/(二) 公司存托凭证简况适用 不适用2022 年半年度报告7 / 178五、 其他有关资料适用 不适用六、 公司主要会计数据和财务指标(一) 主要会计数据单位： 元 币种：人民币主要会计数据本报告期(16月)上年同期本

14、报告期比上年同期增减(%)营业收入209,377,486.75143,233,583.4246.18归属于上市公司股东的净利润33,153,625.6217,986,073.8284.33归属于上市公司股东的扣除非经常性 损益的净利润22,667,501.9616,739,554.0835.41经营活动产生的现金流量净额- 18,487,981. 15-9,087,423.82- 103.45本报告期末上年度末本报告期末比上年度末增减(%)归属于上市公司股东的净资产664,148,075.01634,534,161.694.67总资产830,116,255.21772,865,895.207.

15、41(二) 主要财务指标主要财务指标本报告期 (16月)上年同期本报告期比上年同期增减(%)基本每股收益(元股)0.600.4436.36稀释每股收益(元股)0.600.4436.36扣除非经常性损益后的基本每股收 益(元股)0.410.410.00加权平均净资产收益率(%)5.094.91增加0.18个百分点扣除非经常性损益后的加权平均净 资产收益率(%)3.484.57减少1.09个百分点研发投入占营业收入的比例(%)17.8817.90减少0.02个百分点公司主要会计数据和财务指标的说明适用 不适用报告期内公司营业收入为 209,377,486.75 元，较上年同期增幅 46. 18%，

16、主要系加大冶金、煤炭、 水泥、石化、风电等行业的业务拓展，实现营业收入增长所致。报告期内公司实现归属于上市公司股东的净利润为 33,153,625.62 元，较上年同期增幅 84.33%， 主要系加大冶金、煤炭、水泥、石化、风电等行业的业务拓展，实现营业收入增长以及政府补助增 加所致。报告期内公司实现归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润 22,667,501.96 元，较上年 同期增幅 35.41%，主要系加大冶金、煤炭、水泥、石化、风电等行业的业务拓展，实现营业收入增 加，净利润增加所致。报告期内公司经营活动产生的现金流量净额较上年同期减幅 103.45%，主要系报告期内人员数 量增

17、加，支付给职工以及为职工支付的现金增加所致。报告期内公司基本每股收益、稀释每股收益较上年同期增幅分别为 36.36%、36.36%，主要系营 业收入增长带来的归属于上市公司股东的净利润增加所致。报告期内公司扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率较上年同期减少 1.09 个百分点，主 要系公司发行新股、股权激励， 加权平均净资产增加所致。2022 年半年度报告8 / 178七、 境内外会计准则下会计数据差异适用 不适用八、 非经常性损益项目和金额适用 口不适用单位:元 币种:人民币非经常性损益项目金额附注(如适用)非流动资产处置损益-5,791.37越权审批， 或无正式批准文件， 或 偶发性的

18、税收返还、减免计入当期损益的政府补助，但与公 司正常经营业务密切相关，符合国 家政策规定、按照一定标准定额或 定量持续享受的政府补助除外11,018,793.66计入当期损益的对非金融企业收取 的资金占用费企业取得子公司、联营企业及合营 企业的投资成本小于取得投资时应 享有被投资单位可辨认净资产公允 价值产生的收益非货币性资产交换损益委托他人投资或管理资产的损益因不可抗力因素，如遭受自然灾害 而计提的各项资产减值准备债务重组损益企业重组费用， 如安置职工的支 出、整合费用等交易价格显失公允的交易产生的超 过公允价值部分的损益同一控制下企业合并产生的子公司 期初至合并日的当期净损益与公司正常经营

19、业务无关的或有事 项产生的损益除同公司正常经营业务相关的有效 套期保值业务外， 持有交易性金融 资产、衍生金融资产、交易性金融 负债、衍生金融负债产生的公允价 值变动损益， 以及处置交易性金融 资产、衍生金融资产、交易性金融 负债、衍生金融负债和其他债权投 资取得的投资收益1,244,657.53单独进行减值测试的应收款项、合 同资产减值准备转回对外委托贷款取得的损益采用公允价值模式进行后续计量的 投资性房地产公允价值变动产生的 损益根据税收、会计等法律、法规的要 求对当期损益进行一次性调整对当9 / 178期损益的影响受托经营取得的托管费收入除上述各项之外的其他营业外收入 和支出79,064

20、.00其他符合非经常性损益定义的损益 项目减：所得税影响额1,850,600. 16少数股东权益影响额(税后)合计10,486,123.66将公开发行证券的公司信息披露解释性公告第 1 号非经常性损益中列举的非经常性损益项 目界定为经常性损益项目的情况说明适用 不适用九、 非企业会计准则业绩指标说明适用 不适用2022 年半年度报告10 / 178第三节 管理层讨论与分析一、 报告期内公司所属行业及主营业务情况说明(一)所属行业公司是一家专业的工业设备状态监测与故障诊断系统解决方案提供商。根据中国证监会发布的 上市公司行业分类指引(2012 年修订) ，公司所处行业为“仪器仪表制造业” (行业

21、代码：C40)； 按国民经济行业分类(GB/T47542017) ，公司所处行业为“仪器仪表制造业”项下“工业自动控 制系统装置制造” (行业代码： C4011)。根据国家发改委发布的战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016 版) ， 公司主营业 务产品属于“高端装备制造产业”项下“智能制造装备产业”之“智能测控装置”目录中的“智能仪器仪 表”。根据国家统计局发布的战略性新兴产业分类(2018) ， 公司主营业务产品属于“高端装备制 造产业”项下“智能制造装备产业”之“智能测控装备制造”目录中的“智能测量仪器仪表”。(二)主营业务与主要产品情况1、公司主要业务公司致力于成为一家专业的工业

22、设备智能运维整体解决方案提供商，主要产品为工业设备状态 监测与故障诊断系统，已广泛应用于风电、石化、冶金、水泥和煤炭等多个行业。公司工业设备状态监测与故障诊断系统通过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。经过多年发展，公司在自制核心部件、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等方面不断创新，形成了具有自主知 识产权的核心技术， 拥有完整的产品体系。2、公司主要产品公司主要产品为工业设备状态监测与故障诊断系统，按其终端产品的表现形式

23、，主要包含有线 系统、无线系统和手持系统三个系列，能够为客户提供工业设备的状态监测、健康状态评估、故障 精确诊断、维护检修措施指导、服务信息推送等服务。此外，公司还向客户销售软件、自制传感器 和提供技术服务等。公司抓住我国制造业智能化转型升级的契机，不断进行产品开发与市场拓展， 产品应用领域已覆盖风电、石化、冶金、水泥和煤炭等多个行业。(三)主要经营模式1、采购模式公司采购的原材料主要包括电子元器件、计算机及网络设备、结构件以及辅材等。目前，该等 原材料市场供应较为充足，市场竞争较为充分，公司选择质量稳定、交付及时且与公司合作关系良 好的供应商进行采购。公司采购部门主要根据市场预测和订单情况进

24、行采购，对部分原材料进行战 略备货。在确保原材料的质量和供货期的前提下， 采购人员通过比较不同供应商的产品质量、技术 水平、交付能力、价格和售后服务等因素，择优选择最终的供应商。公司建立了完善的采购管理制度，制定了严格、透明、规范的采购流程，对采购物料的各个环 节进行全面管理，确保原材料采购环节符合公司质量控制标准。公司根据供应商的规模、产品质量 和售后服务等指标， 实施合格供应商管理和评价制度，建立了合格供应商目录。2、生产模式公司实行以销定产和需求预测相结合的生产模式。生产部门根据公司销售订单和日常备货需要， 结合公司库存情况，制定生产计划和组织实施生产。公司产品生产包括自行生产和外协加工

25、两个部 分， 其中：传感单元制造、电路板测试、软件烧录、半成品部件生产、整机组装、高低温循环老化测 试、整机性能测试等技术要求高的核心环节，由公司自行生产完成；贴片及接插件焊接、部分结构 件表面处理和线束注塑等工艺简单、附加值较低的加工环节，由外协厂商加工完成。在外协加工过 程中，公司提供设计图纸，外协加工厂商按照公司要求进行生产加工。为了更好的控制和保证外协 厂商的生产过程质量，公司设置了专职的供应商质量管理工程师岗位，对外协厂商生产加工进行巡 检和评审。公司建立了外协厂商的引入、绩效考核、分类评级及淘汰等严格的过程质量管控流程体 系，以监控和保证外协生产过程中的产品质量。3、销售模式202

26、2 年半年度报告11 / 178公司产品主要面向风电、石化、冶金、水泥和煤炭等行业的客户进行销售， 销售模式以直销为 主、经销为辅。直销模式下，公司销售人员通过与客户接触、技术交流和洽谈， 并从网络获取信息， 主要以招投标或商务谈判等方式获取订单。公司为不同行业客户提供解决方案，需要与客户进行技 术沟通和方案研讨，在达成销售意向或者中标后， 与客户签订销售合同。经销模式下，公司销售人 员与经销商通过商务接洽达成销售意向并签订销售合同，按合同要求将产品发货至经销商指定地点。4、研发模式公司以市场需求为导向开展自主研发，研发中心通过跟踪行业前沿技术发展趋势和目标市场需 求信息，基于公司发展规划提出

27、研发计划，并经过内部立项评审通过后确定研发项目。研发项目经 理确定研发项目进度计划表，组织研发人员实施研发。公司产品开发主要内容包括方案设计、软硬 件开发、系统测试、小批量验证、Beta 版本试运行等。在技术研发管理方面，公司制定了体系化的 内部规章制度， 构建了完善的项目开发管理体系， 明确了研发过程中各阶段人员分工和职责权限。(四)所处行业情况1. 行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛(1)行业的发展阶段我国工业设备智能运维产业起步较晚，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

28、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。我国设备监测与故障诊 断技术的发展可分为以下几个阶段：第一阶段：依靠现场获取设备运行时的感观状态， 如异常振动、异常噪音、异常温度、润滑油 液中是否含有磨削物等， 并凭经验或多位专家进行分析研究确定可能存在何种故障或故障隐患。第二阶段：随着测量以及测量仪器的深入研究发展，设备状态监测逐步发展为依靠测量仪器测 量设备的某些关键部位， 以获取如频率、振幅、速度、加速度、温度等参数并记录下来，通过计算出 某些固有参数与测量参数进行对比，确定故障点或故障隐患点，或

29、者通过对某些参数多次测量的数 值进行比较，依据其劣化趋势确定其工作状态。第三阶段：随着计算机技术的发展和软件技术的开发，工业设备管理已进入计算机管理模式， 状态监测与故障诊断技术也发展到计算机时代，一些专用的状态监测仪器不仅具有测量、记录现场 参数，还能进行一些简单的数据分析处理，要作进一步的分析处理时，只需将数据采集中获取的参 数通过通讯线传入计算机，计算机便能对这些数据做出综合分析，并显示出相关的图谱如：倍频谱 图、倒频谱图、时域频谱图、幅值图等， 并可通过计算机的专家系统对所测的数据进行综合评价。第四阶段：随着其他各门学科的进一步发展和计算机网络技术的飞速发展， 状态监测与故障诊 断技术

30、方面的研究工作已进入深度和广度发展的阶段，研究工作从监测诊断系统的开发研制进入到2022 年半年度报告12 / 178诊断方法的研究；监测诊断手段由振动工艺参数的监测扩大到油液、扭矩、功率、甚至能量损耗的 监测诊断；研究对象由旋转机械扩展到发动机、工程施工机械以及生产线； 时空范围由当地监测诊 断扩大到异地监测， 即监测诊断网络。随着国家工业设备自动化升级、大力发展先进装备制造和两化融合战略的深入推进，以及工业 互联网的科学技术进步， 我国工业设备状态监测与故障诊断的智能化水平不断提升，应用领域不断 拓展。智能化在线监测市场需求将呈现快速增长趋势，行业迎来快速发展期。(2)行业的基本特点状态监

31、测与故障诊断服务技术是工业设备智能运维行业的重要组成部分，属于技术密集型行业， 涉及力学、机械振动、数据信号处理、软件、大数据、智能算法、故障诊断等多个专业技术领域，同 时也是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物。目前市场对于设备智能运维模式的认知不足，下游各大行业市场成熟度参差不齐，市场渗透率 较低，属于快速发展的初期阶段，在制造业转型升级的背景下，越来越多的工业企业推动数字化、 自动化和智能化改造，推动设备运维向智能化新模式转变。在智能运维模式日趋成熟和下游应用需 求升级的共同推动下，未来发展空间巨大。(3)主要技术门槛工业设备状态监测与故障诊断服务属于技术密集型综合行业

32、，涉及力学、机械振动、数据信号 处理、软件、大数据、智能算法、故障诊断等多个专业技术领域。一方面，提供工业设备状态监测与 故障诊断，需要深度掌握所服务行业的设备制造和运行机理，同时还要了解设备运行的各类影响因 素才能实现准确的监测和故障诊断分析，需要企业具备雄厚的技术储备和经验积累。另一方面，不 同行业的工业设备在实际运行中存在各种各样的复杂环境和工况。提供符合各行业多场景复杂工况 要求的状态监测与故障诊断服务技术需要企业具备较高的研发能力、综合的技术背景和丰富的设备 故障诊断经验，具有较强的技术壁垒。对于行业后来者，突破技术壁垒的难度较大，突破的技术链 条很长。2. 公司所处的行业地位分析及

33、其变化情况设备智能运维产业可以分为三层架构， 底层为物联网层， 涉及智能传感器、边缘计算和 5G 通讯 等。中层为业务中台/数据平台， 业务中台提供了多类微服务架构功能， 支撑各类业务的开发。数据 平台采用大数据及算法建模技术对各类数据及算法进行了抽象和封装，实现了数据整合、数据处理、 数据存储、算法建模等业务功能。上层为智能应用层，根据业务需求进行二次开发，如各类 app 应 用、web 应用、小程序等， 进一步满足客户的功能需求。涉及的设备类型有机械设备、电器设备、仪 表设备和静设备等。 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的打通了从底层 传感器、智能算法、云诊断服务和设

34、备管理等环节的公司之一。公司经过多年的研究、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工业设备智能运维解决方案。公司是国内较早进入工业设备智能运维领域的公司之一，为风电、石化、冶金、水泥和煤炭等 行业提供设备智能运维解决方案，拥有丰富的行业经验。由于状态监测与故障诊断技术涉及多种学 科，提供上述服务的企业须具备丰富的实践经验和专有技术。公司在技术、品牌、市场等方面已经 确立了较为明显的优势地位。截至

35、本报告日， 公司累计远程监测的重要设备超 85,000 台， 监测设备 的类型超百种， 服务大型工业企业 1,800 多家， 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 10,000 例， 具有较强的市场竞争力。3. 报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势(1)产品的性能与功能方面，随着传感技术、采集技术、传输技术与诊断技术的不断的发展， 客户对监测结果准确性的要求不断提升，对采集设备的性能要求不断提高。同时，随着应用场景不 断丰富，状态监测从单一环境逐步拓展至室外、水下、高粉尘、矿井下等复杂环境，对状态监测产 品的功能多样化提出了更高要求。

36、具备模块化和功能多样化特征的状态监测产品才能够快速适应复 杂环境的要求， 具有较强的市场竞争力。(2) 产品的智能化运行方面， 随着监测产品性能的不断提升， 数据采集密度的不断加大，监测 设备数量的不断增加，数据量呈指数级别增长，数据处理中心的传输、计算与存储压力不断增加。 对监测产品的智能化有了更高要求，需要在监测产品的前端进行边缘计算， 初步判断设备是否异常 并将异常数据和少量正常数据上传，有效降低数据处理中心传输、计算与存储压力。同时，随着状2022 年半年度报告13 / 178态监测产品的传感器类型日益丰富，需要一体化状态监测产品以适应现场各种传感器类型与各种工 业接口，降低现场状态监

37、测产品的部署成本与维护压力。(3) 智能运维平台体系化方面，随着企业对设备运维的智能化要求不断提高，设备智能运维的 数字化程度不断提升，以设备云诊断平台为数据平台基础， 将多种类型设备的数据计算与处理引擎 及设备维保、检修、备件等一系列设备管理应用工具 SaaS 化部署于云诊断平台上，并结合设备状态 监测与故障诊断数据平台的数据标准与使用规范， 形成完整的设备智能运维平台体系，方可满足多 行业、多类型、大规模工业设备的智能运维需求。二、 核心技术与研发进展1. 核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况公司是高新技术企业、工信部智能制造试点示范企业、工信部服务型制造示范企业、安徽省服 务型制造示

38、范企业、安徽省专精特新冠军企业、安徽省企业技术中心。经过长期积累，公司拥有覆 盖数据采集与筛选、数据分析、智能算法模型及智能诊断服务等多个环节的核心技术，满足公司主 营产品相关软硬件研发、迭代升级和新品开发的需求。公司基于核心技术开发出的状态监测与故障 诊断系统应用于石化、风电、冶金等多个行业，为保障工业设备安全运行、提高生产综合效率、提 升运维智能化水平等发挥重要作用。公司主要核心技术及其先进性、应用于主营业务情况等如下表所示：序号技术名称技术特征及先进性技术来源在主营业务产品或 服务中的应用1全无线高密 度数据采集 技术为解决工业场合振动监测布线难度大且布线成 本高的难题，全无线系统的监测

39、器和通讯站均 采用电池供电， 去除了网络线、电源线和信号 线，实现了真正的全无线高密度采集技术。采 用传感、数据采集与无线传输于一体的产品架 构与 Zigbee 协议无线协同采集方式，实现监测 器和通讯站的高密度数据的采集传输功能，可 实现整个系统电池的工作寿命超过两年。自主研发无线系统的研发和 生产2无线传输协 同控制技术无线传输协同控制技术是在 Zigbee 传输协议基 础上深度优化， 通过无线监测器的初始采集时 间点和多个预定唤醒点的设置， 实现多个无线 监测器数据传输时间片切分技术，以满足数据 上传的时效性， 实现更大规模监测器的协同工 作。自主研发无线系统的研发和 生产3复杂工业场

40、景的精确监 测技术工业现场环境复杂，为了让监测的数据精确稳 定，不受复杂环境的影响； 对于压电加速度传 感器进行了独特设计，保证传感器耐压等级高， 传感器高频响应较好；同时进行了转速传感器、 温度精确测量、油液金属颗粒以及高温高湿场 景等多种物理量与应用场景监测技术的突破； 为了对风机进行更全面的监测， 拓展了塔筒、 叶片、螺栓等多种监测技术。自主研发有线系统、无线系统 的研发和生产4数据采集全 时段监测跟 踪智能保存 技术数据采集全时段监测跟踪智能保存技术通过对 有线采集站中的嵌入式软件进行数据处理的策 略优化，实现信号的实时采集、实时计算、实时 判断， 有选择性的保存有效数据，能够记录设

41、备所有异常数据。自主研发有线系统的研发和 生产5基于边缘智 能算法的数 据采集与设采用分布式的智能算法架构，在边缘采集端植 入算法完成数据清洗、数据分析，实现动态化 的智能采集，在有限的站点带宽资源下即可获自主研发有线系统、无线系统 的研发和生产14 / 178备状态预警 技术得高密度、高质量的监测数据， 同时实现本地 化设备异常预警，更好的支撑设备异常的快速 响应。6基于工业多 元数据与人 工智能的设 备异常状态 预警与故障 诊断技术基于行业理解和人工智能的深度结合，构建了 多场景的设备状态预警模型，可以及时、高效 确定设备健康状况，定位故障原因， 并提供维 护建议，避免由于错失最佳维护时机

42、造成非计 划停机和设备检修损失。自主研发有线系统、无线系统 的研发和生产7基于大数据 计算智能诊 断平台技术基于大数据计算智能诊断平台的基础架构是基 于云原生和微服务技术的 PaaS 平台， 运用全栈 大数据治理技术、工业设备建模技术、设备异 常状态预警与故障诊断技术等， 提供通用的元 数据管理、多协议数据接入、数据清洗、多源数 据融合、分布式数据存储、分布式数据计算、数 据安全等数据治理服务，可实现工业设备跨专 业数据资源的大规模、高质量归集， 在 SaaS 层 提供规则与计算引擎、标签体系、敏捷 BI、机 器学习引擎等基础服务和针对可支持大规模设 备状态的智能分析、可实时推送故障诊断结论、

43、 帮助客户对设备维护形成决策等应用服务。自主研发有线系统、无线系统 的研发和生产8基于状态驱 动的设备全 生命周期运 维技术基于设备状态智能判断规则替代专家诊断经验 决策， 由设备状态数据决策结果驱动的设备运 维替代传统事后维修， 充分利用传统手持点检 和新一代移动点检相结合， 实现企业设备资产 从设计安装到点检运行、检修维护、备件库存、 处置报废及寿命统计分析的全生命周期设备运 维管理。自主研发iEAM 软件、手持系 统的研发和生产国家科学技术奖项获奖情况适用 不适用国家级专精特新“小巨人”企业、制造业“单项冠军”认定情况适用 不适用2. 报告期内获得的研发成果报告期内， 公司持续加大研发投

44、入， 引进与培养优秀的研发人员， 充分利用内外技术资源， 提 升公司的自主创新能力和研发水平， 巩固和保持公司产品和技术的领先地位。报告期内获得的知识产权列表本期新增累计数量申请数(个)获得数(个)申请数(个)获得数(个)发明专利609345实用新型专利001212外观设计专利0033软件著作权00107107其他0011合计6021616815 / 1783. 研发投入情况表单位： 元本期数上年同期数变化幅度 (%)费用化研发投入37,441,407.6825,643,820.8846.01资本化研发投入研发投入合计37,441,407.6825,643,820.8846.01研发投入总额占

45、营业收入比 例(%)17.8817.90减少 0.02 个百分点研发投入资本化的比重(%)000研发投入总额较上年发生重大变化的原因适用 不适用研发费用本期发生额较上期增长 46.01%，主要系公司加大研发投入，研发人员增加较多，相应 职工薪酬、差旅办公费以及股权激励产生的股份支付费用增加所致。研发投入资本化的比重大幅变动的原因及其合理性说明适用 不适用2022 年半年度报告16 / 1784. 在研项目情况适用 不适用单位： 元序 号项目名 称预计总投资规 模本期投入金额累计投入金额进展或阶段 性成果拟达到目标技术水平具体应用前景1C 类设 备无线 监测系 统8,700,000.004,55

46、8,945.688,544,201.84产品正式发 布，已经大 规模生产、 发货和应 用。通过多指标 体系， 实现 C 类设备状 态的智能监 测。1、设备诊断算法植入 智能传感器，实现设 备实时监测、诊断； 2 、Lora 通信， 适用于 设备分散、布局范围 广通信需求。实现现场 C 类设备的轻量级 监测和智能预警，完善 C 类 设备在线看护解决方案。2煤机在 线监测 系统7,200,000.003,607,665.447,156,107.39已完成安标 认证； 完成 重点客户试 点应用。1、完成硬 件、软件所 有开发工 作，具备试 点条件； 2、取得安标 中心产品认 证。1、煤炭三机设备在线

47、 实时监测、诊断，提 供专家级看护服务； 2、多类型通信方式及 多种拓展接口， 各种 供电方式， 满足各类 复杂场景的应用； 3、支持多类型传感器 (振动、温度、其他 工艺量)； 4、安标中心产品认 证。应用于工业现场动设备看 护，本地实时对数据进行回 收、计算、存储、传输， 多 元化有线无线通信方式， 支 持电源和电池供电， 安装简 单，维护方便， 以轻巧、通 信方式多、可扩展性强为核 心。3新在线 监测系 统8,600,000.003,583,744.278,550,655.87已完成各行 业应用发 布，产品正 式批量发 布。1、硬件平台 稳定可靠， 性能强； 2、具备丰富 多样的通讯 方

48、式， 可覆采用平台化思想设 计，具备较强的可扩 展性， 打造面对多行 业的综合性硬件监测 平台， 达到行业先进 水平。应用在风电、冶金、石化、 水泥等行业稳态非稳态设备 监测， 支持覆盖范围宽广， 行业应用前景大。17 / 178盖绝大多数 场景应用。4动设备 智能监 测平台 (EPM 2.0)10,000,0002,677,826.359,378,549.01已完成设计 目标， 正式 发布。并在 冶金、石 化、水泥等 行业推广应 用。1、达到智能 算法、智能 诊断、智能 通知、智能 工业物设备 管理的目 标； 2 、在冶金、 石化、风 电、水泥、 煤炭等多行 业应用。1、采用高性能 IoT

49、物 联网数据采集方案， 支持对其他平台和系 统提供数据接入接出 服务； 2、基于高可用、可扩 展的技术结构， 满足 高并发数据采集和计 算场景要求； 3、系统支持植入了边 缘计算的采集设备直 接输出状态指标，也 支持软件端的智能算 法程序对关键状态指 标的计算。通过多种 智能化采集、计算和 报警的策略组合，形 成综合的设备智能监 测、看护、诊断技术 方案； 4、跨平台轻量级部 署，大大降低了系统 安装部署配置的工作 强度。服务于工业现场边缘端的 设备预测性维护系统； 聚焦冶金、石化、风电、水 泥等多行业应用；面向高层 设备管理人员、中层设备主 管人员、诊断工程师人员、 现场运维人员； 关注各大

50、类 型(动静电仪) 专业设备的 智能监测； 采集多类型(振 动、温度、视频、声音、工 艺)数据； 支持在线、无 线、离线多种采集方式； 是 轻量级专家诊断系统；围绕 智能算法、智能诊断、智能 通知、智能工业物设备管 理、智能自诊断、智能数字 指标呈现、业务自动流转、 知识标准库等方面提升智能 化水平；构建以振动及工艺 数据为基础，通过设备状态 +数据标准化实现设备状态 驱动业务管理流程的设备预 测性维护系统。5热轧产 线智能 运维支 持系统6,000,0001,556,895.984,681,688.60各个模块开 发已经完 成，转入系 统测试。并 启动大客户1、数据集 成：支持在 线和离线数

51、 据高速采 集；以产线为核心的监测 效果呈现， 并结合智 能化内核手段， 初步 实现了产线设备状态 的数字化、智能化，针对全国各个热轧产线均可 进行复制推广使用， 并且结 合机械、液压、电气、工艺 等不同专业的生产过程数 据，制定综合监测方案， 提 高智能化水平和监测效果。18 / 178的现场试点 安装。2 、智能化： 支持多类型 诊断分析工 具和智能报 警与诊断算 法； 3 、可视化： 按产线、区 域、设备、 部件分层展 示监控效 果。在行业内处于领先地 位。对于热轧产线的大电机、关 键辊道、地下泵站等专业场 景，可深度开发应用，推广 到其他热轧产线、棒线等更 广的应用范围。6云诊断 中心

52、项 目6,500,000.002,526,714.956,478,081.90已完成产品 发布。已完 成容知远程 诊断中心切 换上线，物 联网设备运 维系统切换 上线， 相关 大客户数据 已回传。构建云诊断 中心从生 产、项目实 施、到远程 诊断看护全 业务流程高 效协同的工 作平台。采用了数据驱动和智 能化的解决方案，通 过前后端分离的微服 务架构进行开发，支 持数据分析、流程闭 环、知识管理等功 能。为客户提供云数据处理、数 据云存储、计算服务等 IaaS 基础服务， 提供增值服务能 力。7设备智 能运维 APP 系 统5,000,000.002,055,355.483,596,372.0

53、5已完成产品 发布， 并大 规模的部署 推广使用， 提升了定制 客户的运维 能力1、满足企业 用户移动化 管理设备的 需求； 2、支持企业 自定义表 单，支持企 业根据不同 管理和场景 需求；1 、移动化表单图表自 定义及第三方应用接 入为移动端专门设计 的表单交互。多类型 多样的图表自定义组 件,轻应用接入能力兼 容客户自开发的小应 用；提供设备报警及时推送以及 便捷有效的互动业务功能， 满足各角色人员围绕设备监 测、诊断请求、诊断信息交 流、运维情况进行交流， 提 高用户粘性，保证设备故障 预警及时互动反馈 PDCA 闭 环。19 / 1783、满足客户 定制行业特 殊轻应用。2、基于 w

54、ebsocket 的 消息平台支持私有化 的部署的消息平台。8风电辅 控一体 化监测 系统17,130,000.002,954,613.832,954,613.83产品硬件已 定型， 嵌入 式软件采集 需求梳理 中。1、通过多系 统间数据融 合共享，结 合从风机控 制系统获取 的工况信 号，实现对 风机状态的 精准识别， 以支持边缘 智能采集、 智能报警和 智能诊断的 落地； 2、多系统支 持主辅控融 合，具备将 边缘状态预 警信息传输 给控制系统 的能力，以 实现风机智 能化、安全 化的提升。1、支持 Modbus 通 讯，可同时具备客户 端和服务端模式，支 持主辅控融合， 多系 统数据融合

55、共享能 力； 2、支持边缘数据分工 况实时全采样采集、 误信号识别、故障特 征指标计算、门限自 识别报警等功能，具 备边缘智能报警和智 能诊断的能力； 3.具有自诊断功能， 可 以判断振动、温度、 转速、晃动等各路采 集通道是否正常，以 及外接传感器异常 等。风电辅控一体化各个状态监 测系统间支持数据融合、报 警关联、边缘计算等能力， 具备边缘端推送故障特征指 标和指向性故障预警的能 力，同时具备主辅控系统融 合能力，为风机健康运行保 驾护航。通过部署风力发电 机组辅控一体化状态监测系 统，帮助企业发现故障征 兆，使得企业可以采取有效 的维护计划，避免重大安全 事故的发生，提升发电量可 利用率

56、。9第四代 无线监 测系统37,390,000.004,534,282.324,534,282.32已完成需求 调研， 对备 选主控平台 进入技术可1、提升硬件 基础平台的 计算性能，2、优化传输 方案， 降低1、采用全新的主控平 台，重新设计传感 器、采集站、中继、 网关；应用于冶金、石化、煤炭、 水泥等多行业的工业现场动 设备看护， 全无线通信方 式，全电池供电方案，安装 简单， 维护方便，以轻巧、20 / 178行性分析和 验证。功耗， 延长 无线监测系 统运维周 期； 3.全面升级 算法指标， 提升报警准 确性； 4.降低现场 安装的复杂 性，提升施 工效率；降 低运维周 期。2、基于

57、高可用、可扩 展的技术结构， 满足 高并发数据采集和计 算场景要求； 3、采用新一代的业务 架构、智能化采集、 计算和报警的策略组 合，进一步提升智能 监测、看护、诊断能 力； 4、采用全无线、全电 池的系统安装方案， 大幅降低安装部署配 置的工作强度。通信方式多、可扩展性强、 降低运维周期为核心。10轧机等 关键设 备智能 监测系 统18,620,000.002,594,433.292,594,433.29已完成需求 调研， 开始 构建设备模 型进行数据 采集标注1 、钢铁水泥 带齿轮设备 具备智能报 警、智能诊 断能力(加 速度+电机工 况) ； 2 、支持多种 通讯能力， 包括以太 网、

58、 4G/5G、 WIFI 等，具 备多场景客 户场景应用 能力。1、采用全新的主控平 台，采用架构分层业 务设计模式，实现算 法，嵌入式，软件的 多方解耦， 具备强的 可扩展性、兼容性； 2、采用专用电机工况 技术， 解决复杂设备 电机转速传感器难安 装、难运维的问题， 实现替代转速和设备 负载工况识别； 3、支持边缘数据分工 况实时全采样采集、 误信号识别、故障特 征指标计算、门限自 识别报警等功能，具应用于钢铁、水泥、煤炭等 行业的各类轧机、磨机、提 升机、皮带机等设备，通过 部署轧机等关键设备智能监 测系统，可帮助企业发现故 障征兆，使得企业可以采取 有效的维护计划，避免重大 安全事故的

59、发生，提升生产 效益。21 / 178备边缘智能报警和智 能诊断的能力。11SupCar e 设备 健康管 理系统4,000,000.003,092,580.013,092,580.01已完成设计 目标， 正式 发布。并在 冶金、水泥 等行业推广 应用。1 、以动设备 预测维护为 核心， 支持 静、电、仪 集成监测能 力； 2 、可实现专 业设备的智 能预警、智 能诊断。1 、支持单机与云化部 署，具备灵活的解决 方案构建能力； 2 、可根据客户场景构 建动设备状态监测系 统、专用设备状态监 控系统、远程诊断中 心系统； 3 、满足钢铁、石化、 风电、水泥、煤炭等 多行业的不同种类需 求； 4

60、 、技术架构采用应用 微服务架构+大数据平 台，可更好支持监测 场景扩展， 动静电仪 各类数据接入。1 、推动设备状态管理数字 化变革，助力企业从设备预 防维护向预测维护管理转 型； 2 、拓展设备智能诊断核心 应用， 实现设备运营的降本 增效。12工业AI19,800,000.003,698,350.083,698,350.08已完成各行 业数据特征 梳理和算法 工程化方法 路径梳理调 研，开始构 建产品原型PHM 引擎 (工业 AI)在功能建设 目标上是为 了帮助企业 实现设备预 测性健康管 理方向上的 数字化洞见 的能力。在 业务定位上 主要作为数 据深度加工满足企业中心端设备 看护，