产业深度：制造业数字化转型投资框架：迈入工业数字化时

请务必阅读正文之后的免责条款部分2023.06.26作者：肖群稀电话格证书编号：S0880522120001作者：鲍雁辛电话：0755-239768302023.06.26作者：肖群稀电话格证书编号：S0880522120001作者：鲍雁辛电话箱：baoyanxin@资格证书编号：S0880513070005产业深度制造业数字化转型投资框架：迈入工业数字化时代摘要：业软件国产化程度低：研发设计类国产份额5%、运维服务类3市场也由外资主导，中国是高端数控系统主要进口国，传感器中智能传感器占比低，MEMS市场中高从二级市场估值来看，产业链上各个环节估值由高到低为：研发设计类工业软件>设备运维类工业软风险提示：1）技术、方案成熟速度低于预期产业深度 31.1.工业人工智能重塑生产力和 3 4 6 92.1.全球范围内，平台层的模式均处于探索阶段 92.2.工业互联网：工业数字化转型的主要方法论之一 92.3.工业互联网建设的卡脖子环节：应用层和设备层 3.1.工业软件市场占比与工业增加值占比有很大背离 4.卡脖子环节之二——装备的智能化控制 4.1.信息化、数字换带动智能装备规模成长 4.2.智能化控制：数控系统、大型 4.3.装备及核心零部件：硬件领域的技术和制造能力不断提升 6.工业互联网投资结论及产业链梳理 6.1.工业互联网一级市场投融 1.迈入工业数字化时代了机械化、电气化、数字化时代，正在向智能化时代迈进，中国制造从低端走向高端，制造方式由传统制造向信息化、数字化、智能化制造转变。人类社会真正开始进入到人工智能时代，制造业也即将正式进入到第四次工业革命时期，前三次工业革命分别是蒸汽、电气和信息化时代，每一次的工业革命都重塑了生产力和生产关数据是新一代人工智能的基础，也将成为经济增长的主导性生产要素，通过从海量数据中深度挖掘信息并把他转化为知识资本，能够有效实现生产要素的功能倍增，数据来源：国泰君安证券研究制造业的数字化转型，是中国从制造大国走向制造强国的必然的选择。中国智能制造的数字化转型有很好的基础和条件：中国拥有全球规模最大，门类最齐全，产业配套最完善的制造业。中国制造业面临不得不转型的压力：1）人力成本上升；2）产业深度44of25数据来源：wind、国泰君安证券研究数据来源：国泰君安证券研究1.2.什么是制造业的数字化转型？算、存储和链接，用这些数据，来驱动企业的产品开发、客户维护、管理变革和商价是不是数据驱动？个性化定制产品和服务通过大数据分析，可以根据客户需求，实现“千人千面”的定制化服务模式。用户通过工业互联网平台，按照自己的需求实现生产全过程、全方位、全价值链的数字化和智能化，形成与现代市场经济体制相适应的经营管理模式和管理理念，才能为企业提质增效提供坚产业深度数据来源：工业互联网观察、国泰君安证券研究增强现实等技术将工业设备连接到互联网上，并对其进行数字化改造，提高工业生产过程的自动化水平，减少人工干预，实现现场无人化作业，并进一步通过大数据分析提高设备维护保养水平。通过数字孪生技术可以在虚拟空间构建和优化全生命数据来源：工业互联网观察、国泰君安证券研究1.3.制造业数字化转型的方法论：工业互联网数据来源：国泰君安证券研究整理数字化转型的评估标准和建设模板：1）灯塔工厂：灯塔工厂代表着全球智能制造和数字化最高水平，由世界经济论坛工业互联网基础设施，新建或改造产线级、车间级、工厂级等生产现场，形成式，以数据驱动生产流程再造，以数字化设计、智能化生产、数字化管理、绿色化制造、安全化管控为基础，以网络化协同和个性化定制等新模式为特征，制周期缩短35.8%、生产效率提高46.2%、能源产业深度数据来源：国泰君安证券研究整理1210864201111数据来源：世界经济论坛、国泰君安证券研究数据来源：世界经济论坛、国泰君安证券研究由于各个行业的业务模式和生产流程不同，数字化转型的重点也不同，不同工厂改造的重点和需求是不同的，有的侧重于工厂内部的数字化生产，有的侧重于打通端存管理。制造业更关注的是自动化柔性化的生产、远程的运维、提高效率，降低成本。工厂内部的数字化包括：设备维护、绩效管理、质量管理和可持续发展；端到端价值链包括：供应网络连接性、端到端产品开发、端到端规划、端到端交付、还持并有详细计划”的企业占比为52%，这个比重比20年数据来源：e-works、国泰君安证券研究数据来源：e-works、国泰君安证券研究2.数字化转型的方法论——工业互联网2.1.全球范围内，平台层的模式均处于探索阶段业数字孪生还是工业云平台？我们观察到比较典型的三数据来源：IBMDeveloper、国泰君安证券研究2.2.工业互联网：工业数字化转型的主要方法论之一展而发展。这里很重要的一个基础是通信技术是不是能够承载工业业务流程的数据开始去研发针对工业的操作系统，核心是解决底层和上层应用是完全解耦的形式，数据来源：国泰君安证券研究为29.6%。我国工业互联网主要服务领域聚焦在资源能源、装备制图17：中国工业互联网平台发展很快数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究由于各个行业的需求差异较大，厂商产品标准化程度不高，所以业务规模化受到限会出现很多深耕垂直行业的平台，把垂直行业做好再做生产工艺流程相似的跨行业图19：中国工业互联网平台竞争格局数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究行国际比较分析，与世界差距巨大的产业5类：集成电路及专用设备、操作系统与工业软件、智能制造核心信息设备、航空发动机、农业装备。差距大的有：六轴机数据来源：中国工程院、国泰君安证券研究产业深度3.卡脖子环节之一——工业软件工业软件推动了机械化、电气化、自动化生产设备向数字化、网络化、智能化生产件和管理信息类软件。工业互联网利用物联网和边缘设备收集工业大数据，工业软3.1.工业软件市场占比与工业增加值占比有很大背离工业软件市场占比与工业增加值占比依然有很大背离。中国工业软件市场规模在全球占比只有6%，我国工业增加值占全球约30%，两者则之间的剪刀差巨大。产业深度>运维服务类软件：随着智能制造的发展，专门用于运维服务的工业软件刚刚兴起，市场空间正在逐步打开。根据IoTAnal护市场规模有望达到282亿美元。根据世界银行数据，202图26：全球工业软件产业规模及增速数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IDC、国泰君安证券研究数据来源：IoTAnalytics、国泰君安证券研究产业深度3.2.工业软件国产化提速尽管硬件领域的技术和制造能力在中国不断提升，工业软件却仍然是一个相对薄弱海外软件在可用性和先进性上领先国内产品。我国顶尖制造类企业数量少于海外，未能给工业软件产品迭代提供足够的反馈。据《中国工业软件产业白皮书》数据，一个完善的软件体系。我国工业软件企业生态建设刚刚起步，相比于海外企业已经端非常接近，除计算机、数学物理等基础通用知识外，研发设计类工业软件还需要大量的行业知识、对特定产品的了解、以及工程知识，对通用知识以及行业经验的要求极高，是工业软件中技术壁垒最高的细分领域。国产研发设计类工业软件在国国内CAE主要企业有中望软件、安怀信、前沿动力、安世亚太、索辰等，CAD主要企业包括中望软件、数码大方、浩辰软件、武汉开目、中科凯思、华天软件、天在中低端市场和某些细分行业领域已经产生一定优势，2019年国产生产控制类工根据IDC数据，2020年中国MESTOP3中两家是海外厂商，西门子市场份额产业深度垂直领域为入口进行拓展，宝信软件凭借其在钢铁行业深度耕耘及对制药行业的拓较强的工程行业知识和经验积累，2019年国产运维服务类工业软件在国内的市场数据来源：IDC、国泰君安证券研究产业深度3.3.工业互联网推动工业软件向工业APP裂变构来看，在工业软件微型化的发展趋势下，软件架构正朝着组件化和服务化的方向发展，从面向服务的架构到基于微服务的架构。另一方面，基础工业软件朝着平台化的方向发展，工业软件正在向一个集成的软件平台系统演进，尤其是基于技术层用途来看，工业软件正在向云化方向发展。软件和信息资源部署在云端，用户可以向发展，从一般的工业知识到具体的工业知识，从工业知识的创造、加工和使用的经把传统的工业软件搬到平台上，典型代表是达索的3DE平台和西门子的MindSphere平台，基本实现了平台化的概念，从底层到平台层到应用层实现了完产业深度4.卡脖子环节之二——装备的智能化控制4.1.信息化、数字换带动智能装备规模成长信息化、数字化的转型明显拉动了装备智能化控制系统的销售规模增长：>机器人运动控制：2022年中国机器人运动控制系统市场规模87亿美元，300 -3%-6%-5%-6%-5%0-数据来源：wind、国泰君安证券研究数据来源：wind、国泰君安证券研究0 数据来源：Statista、国泰君安证券研究数据来源：wind、国泰君安证券研究4.2.智能化控制：数控系统、大型PLC、机器视觉国产化低在某些细分的领域，装备的智能化控制系统国产化率还很低，包括高端高端数控系统、大型PLC、智能传感器等：导着国内伺服市场，国内厂商一直处于追赶位置，在中低端市场占比较高并在2022年汇川技术市占22%（2021年16%禾川科技、埃斯顿、信捷电气的产业深度份额分别为3.4%、2.7%、2.5%。PC-based控制器主要运用于半导体、包装和工业机器人，专用控制主要运用于机械、工业机器人等。控制领域包括运动控制、过程控制、开关量逻辑控制数控系统代表。国内四强厂商是：广州数控、凯恩帝、华中数控、杭州正嘉。国内厂商有：格科微电子、思比科微电子、比亚迪微电子、锐芯微电子、长光辰芯等。数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究产业深度数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究定位导航、人机交互等核心部件和技术的持续进步是机器人行业长足发结构分散，国产率提升至40.8%，埃斯顿、埃夫特、卡诺普协作机器人：2022年国产份额约80%，>机器视觉：根据GGII数据显示，2021年国产品牌机器视觉市场份额占比面，甚至在某些产业链环节，国产的份额已绝对领先于外资。如镜头、光源领东正光学、慕藤光、普密斯；相机领域，国产代表厂商：海康机器人、华睿科2020of25数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究数据来源：MIR、国泰君安证券研究产业深度2121of25工业机器视觉是工业互联网平台的重要组成部分，视觉大模型赋能人形机器人识别柔性装配等领域，相比2D视觉有显著优势。以视处理器和图像处理算法的技术进步，以越来越快的速度和越来越低的成本带来了创数据来源：IBMDeveloper、国泰君安证券研究缘计算技术的不断演进和日趋成熟，以往集中应用于高端装备的预测性维护，得以时，大致分为修复性维护、预防性维护、预测性维护3种维护方式，预测性维护是靠近被监测设备。这些设备的任务是收集数据，对数据进行预处理，并提供到企业产业深度2222of25架构的影响，例如，安全连接的实现与数据的整合方式和地点直接相关。处理能力是预测分析的关键要素，它们收集、记录、预处理并安全地传输数据，为之后在可6.工业互联网投资结论及产业链梳理6.1.工业互联网一级市场投融资情况级专项基金涌现，工业互联网领域相关企业自发设立产业投资基金。投资类机构代数据来源：IT桔子、国泰君安证券研究