2022年智能制造行业发展现状及市场规模分析 中国工业规模化优势明显
- 来源:中泰证券
- 发布时间:2022/05/19
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赛意信息(300687)研究报告:把握企业数字化大势,锻造智能制造新发展.pdf
赛意信息(300687)研究报告:把握企业数字化大势,锻造智能制造新发展。脱胎美的,ERP实施起家,打造智能制造新增长曲线。公司脱胎于美的集团,以ERP系统实施为主营业务而起家,2012年推出首款以S-MES为核心的智能制造解决方案产品,从而正式进入智能制造领域。经历多年经营,目前公司形成了泛ERP业务、智能制造为主的产品与服务体系,2021年公司总营收19.35亿元,其中泛ERP业务营收11.18亿元,智能制造营收5.92亿元,且智能制造业务2017-2021年营收复合增速高达68.5%。2018年起公司研发投入力度加大,2017-2021年研发投入复合增速达66.1%,研发人员占比也提升至...
1. ERP:市场保持稳定增长 ERP 市场增速稳定,集中度较高
经历了长期的发展渗透后,如今无论是全球还是中国,ERP 市场的增长均已 呈现出较为稳定的状态。2020 年,中国 ERP 软件市场规模将达到 346 亿元, 2011-2020 年 CAGR 为 15.2%。2017 年,全球 ERP 软件行业市场规模为 526 亿美元,2009-2017 年 CAGR 为 3.3%。
ERP 行业具有较高的集中度。在稳定增长的发展态势下,如今 ERP 行业已 经形成了较高的市场集中度格局。国内市场上整体而言以国产厂商为主,但 高端领域的 ERP 应用上,以 SAP、Oracle 为主的国外厂商占据主导地位, 且前五名市场份额高达 75%。
2. 智能制造:市场潜在空间巨大
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、 生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、 自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造系统架构从生命周期、系 统层级和智能特征等 3 个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容 进行描述:
生命周期:生命周期涵盖从产品原型研发到产品回收再制造的各个阶段, 包括设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动。 生命周期的各项活动可进行迭代优化,具有可持续性发展等特点,不同 行业的生命周期构成和时间顺序不尽相同。系统层级:系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级划分, 包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。
智能特征:智能特征是指制造活动具有的自感知、自决策、自执行、自 学习、自适应之类功能的表征,包括资源要素、互联互通、融合共享、 系统集成和新兴业态等 5 层智能化要求从抽象概念到具体执行、实施的落实,智能制造需要各式各样的工业软件去 支撑、去实现。工业软件本质是将工业知识软件化,将企业在产品的规划、 设计、生产、销售、服务等核心流程中的经验积淀融合在软件系统中,用以 提升企业全流程的工作效率。在产品全生命周期中,不同的工业软件可以满 足不同环节的需求。

根据《中国工业软件产业白皮书(2020)》的数据,2020 年中国工业软件市 场规模约 1974 亿元。从 2012-2020 年,中国的工业软件市场规模的 CAGR 为 13.3%,远高于全球的 5.5%。当前中国制造业产值占全球近 30%,而中 国工业软件市场仅占全球的 5.5%,中国工业软件整体市场仍然有非常大的发 展提升空间。
2.1 MES/MOM 行业现状
智能制造,需要制造业企业自上而下、全方位实现数字化、自动化、智能化。 经多年发展后,中国制造业企业广泛应用 ERP 系统,已经在企业管理上实现 了较好的信息化、数字化水平。而下沉到生产制造车间的数字化、自动化、 智能化,则需要以 MES/MOM 为主的车间制造系统接过接力棒。
1. MES 1990 年美国先进制造研究协会 AMR(Advanced Manufacturing Research) 提出了 MES(Manufacturing Execution System)这一概念,将 MES 定义 为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间,面向车间层的管理信 息化系统。”具体而言,MES 是处于计划层和车间层操作控制系统之间的执 行层,主要负责生产管理和调度执行。它通过控制包括物料、设备、人员、 流程指令在内的工厂资源来提高制造竞争力,提供一种在统一平台上集成诸 如计划管理、质量控制、文档管理、生产调度等多功能的管理模式,从而实 现企业实时化的 ERP/MES/DNC 三层管理架构。
MES 系统从模块上可以分为两类。一类是围绕计划、派工、作业、库房、质 量等以人为中心的生产管理,称为狭义上的 MES。另外一类是以设备互联互 通为中心的设备物联网系统,即在上述狭义 MES 的基础上再包括车间中网 络传输、程序管理、设备数据采集、工业大数据分析、预测性维护等模块, 通过深度集成,虚实融合,互为支撑,形成广义的 MES,或称为数字化车间 系统。

狭义 MES 系统一般包含如下 13 个模块:基础数据管理、计划管理、作业管 理、高级排产、现场信息管理、协同制造平台、物料管理、工具管理、设备 管理、质量管理、决策支持、输入输出、系统集成。按照业务特点,可将上 述 MES 模块划分为五个层次。
基础数据层:包括组织机构、人员及工作日历(工作日、节假日、排班 计划)、产品 BOM 及工艺路线等,该部分是整个 MES 运行的基础。 数据集成层:提供 MES 与其他系统集成接口,实现数据源出于一处,全局共享。 资源管理层:主要是管理车间设备、技术文档、物料等与资源有关的业 务流程及管理,这些资源是以后进行计划、调度、派工等工作的基础, 并直接影响这些生产计划制订与执行。
生产管理层:涵盖了计划管理、高级排产、作业管理、协同制造平台、 现场信息管理、质量管理等模块,是车间生产的核心与主线。 输入输出层:包含了与外部软硬件相关的模块及功能。比如,相关人员 可通过胸卡扫描方式登录系统;生产数据可用条码扫描、触摸终端等辅 助手段进行及时数据采集;工人也可以通过触摸终端进行任务查看、工 艺文件调阅等功能,实现一个无纸化制造的环境;提供各类统计分析功 能,并支持电子看板等实时显示各种数据等。
由于 MES 产品的性质,MES 市场中软件许可与实施服务为两大主要部分。 根据 e-works 的统计,2020 年,中国 MES 市场规模约为 43 亿元,2014-2020 年 CAGR 为 21.2%。43 亿元中,软件许可 21.8 亿元,实施及服务 16.3 亿 元,运维则占 4.9 亿元。 全球市场而言,根据 Manufacturing Execution Systems (MES) Market 的统 计,2017 年全球 MES 市场规模约为 83 亿美元,合人民币约 540 亿元,预 计到 2025 年全球 MES 市场规模将达到 191.7 亿美元,期间 CAGR 为 11%。 对应而言,2017 年中国 MES 市场占全球比重仅为 5.2%,同样远低于我国 工业和制造业增加值占全球的比重。

中国 MES 市场集中度较为分散,前十大厂商国内外各占一半。市场份额上, 中国 MES 市场格局整体较为分散,2019 年前 10 大厂商的市场份额共计 47.86%。前十大厂商中,国内外厂商各占 5 席,以西门子、罗克韦尔为首的 国外厂商凭借市场份额优势小幅领先国内厂商。
离散制造业为当前 MES 的主要应用领域。根据《2021 中国 MES 产业白皮 书》,MES 主要应用在离散型行业,2020 年占比达到 68.2%,较上一年提升 约 6 个百分点。 烟草、能源化工 MES 渗透率较高,医药、食品饮料投入力度较大。具体行 业来看,烟草、能源化工、家具制造业的 MES 渗透率较高,而设备制造业、 电气机械和器材、纺织服装业的 MES 渗透率仍然较低,2020 年不到 10%。 而从投入规模上,以每亿元营收对应的万元 MES 投入来计算,2020 年医药 行业以 8.5 万元/亿元营收的投入力度位居主要行业的首位,食品饮料以 8.33 万元/亿元营收位居次席,烟草则因企业规模较大,虽然渗透率较高,但换算 成投入力度则相对较小,排名主要行业里的最后一名。(报告来源:未来智库)
2. MOM 随着时代发展与工业生产的进步,传统的 MES 概念在观念更新上有所落后 于实际生产,人们需要与时俱进的新的智能制造相关概念。2000 年,美国仪 器、系统和自动化协会(Instrumentation, System, and Automation Society, 简 称 ISA ) 发 布 ISA-95 标 准 , 首 次 确 立 了 MOM ( Manufacturing OperationsManagement,制造运营管理),MOM 将生产运营、维护运行、 质量运行和库存运行并列起来,并极大地拓展了 MES 的传统定义。根据 ISA-95 标准,工业制造系统中 MOM 等智能制造相关系统位于第三层,包括 文档管理、模型配臵、企业制造智能、报表、计划调度、工单等子系统。实 际而言,MES 也成为了 MOM 中的一个模块,不过因为历史原因,MES 这 一产品单独发展较好,部分公司的 MOM 产品也一直被习惯性称做 MES,即 便其功能作用已经与 MOM 相当接近。
2.2 智能制造的发展驱动力
1. 全球工业 4.0 时代开启,中国制造业转型升级需求迫切 技术的发展促使生产力不断提高,而更高的生产力和利润率的追求促使行业 不断发生变革,领先国家已开始普遍探索工业 4.0。随着新科技的发展,全 球制造业也开始新一轮变革浪潮。从 18 世纪 60 年代蒸汽机的发明引爆第一 次工业革命开始,制造业经历了机械化、电气自动化、数字化三个阶段。目 前,工业 2.0、3.0 的技术已较为成熟,在全球市场落地和应用的渗透率已达 到较高水平,部分制造业水平较为发达的国家已经率先进入以网络化、智能 化为代表的工业 4.0 发展阶段。
中国工业、制造业体量庞大,规模化优势明显,但当前中国制造业仍处于全 球价值链的中低端地位,附加值率较低,且抗风险能力有待提高。根据亿欧 的统计,2015-2019 年美股上市工业企业的毛利率水平约为 A 股上市工业企 业的两倍。近年来,我国制造业转型升级步伐不断提速,数字技术与制造业 融合不断加深。但我国工业整体数字化水平仍然较低,仍需一段时间追赶工 业 2.0、3.0 的技术基础。未来中国也将持续在新技术上发力,整体提升制造业的基础实力。智能制造赋予工厂以自动化、数字化的高效生产能力,一方 面增厚制造业的利润空间,另一方面通过数字化与产业链上下游高效协同, 并且智能工厂可以提供更多定制化生产能力,这些都能帮助中国制造业有效 转型升级,提升在全球产业价值链中的地位。

2. 制造业的人力内生需求
人口增长放缓、老龄化加速下,中国制造业从业人数不断下降,制造业存在 自动化、智能化升级的需求;而中国劳动力成本优势的不断丧失、制造业人 效并未出现明显提升,也在逼迫制造业以更具自动化、智能化的手段来提高 生产效率,降低成本压力,催生智能制造相关产品与解决方案的需求。
1)人口增长放缓、老龄化加速下制造业从业人数下降。加入 WTO 后,我国 制造业凭借充足的廉价劳动力供给快速发展,一跃成为世界工厂,但随着经 济发展,我国老龄化现象日趋明显,适龄劳动力供给出现停滞与下降。根据 国家统计局的数据,“入世”以来我国制造业从业人数不断增加,于 2014 年 达到 1.03 亿人,但随后增长停滞并出现下滑,2019 年,我国制造业从业总 人数已下降至 9740 万人。随着中国老龄化的加速、人口增速的放缓,未来 适龄劳动力、制造业从业人数或将呈持续下滑趋势。对此,制造业需要摆脱 以往劳动密集型的生产模式,而智能制造为中国制造业提供了较好的问题解 决思路。
2)上升的人力成本与失去竞争力的人效。随着中国经济与制造业快速发展, 中国制造业从业人员的薪酬水平也不断提升,2020 年中国制造业从业人员的 平均薪酬已增至 8.3 万元/年。但相较而言,中国制造业的人均产出并没有非 常明显的提升。迅速增长的劳动力成本,以及仍然相对低效的产出水平,导 致中国制造业逐渐失去人力成本的比较优势。在此情况下,中国制造业也需 要凭借自动化、智能化的生产制造解决方案,提高生产制造的效率,减轻人 员成本压力。

3. 政策大力支持智能制造、工业互联网发展
近年来,我国政府紧盯国际工业制造业发展趋势,并结合当前工业生产自主 可控、安全独立的实际需求,不断出台智能制造、工业互联网领域的支持政 策,为相关领域的发展提供肥沃的土壤。(报告来源:未来智库)
2.3 MES 的未来市场空间
我们对中国 MES 未来市场空间的预测参照如下依据: 参照中国工业增加值占全球工业增加值的比重,我们假设中国 MES 市 场规模占全球市场规模于 2035 年达到 20%。 2017-2025 年,全球 MES 市场规模 CAGR 为 11.6%。我们假设 2017-2035 年全球 MES 市场规模复合增速为 8%。这一增速假设高于 2016-2020 年全球工业/制造业复合增速,主要在于我们认为全球范围内 制造业持续升级,对应相应的工业软件投入增速会高于工业市场本身的 规模增速。 根据以上测算依据,再假设美元兑人民币汇率为 1:6.5,我们测算得到 2035 年中国 MES 市场空间约为 66 亿美元,对应约 430 亿人民币。
2.4 工业互联网的发展现状与未来
工业互联网是通过新一代信息通信技术建设连接工业全要素,全产业链的网 络,以实现海量工业数据的实时采集,自由流转,精准分析,从而支撑业务 的科学决策,制造资源的高效配臵,推动制造业融合发展。
工业互联网由单点信息化走向跨域智能化,应用呈现三大发展层次。工业互 联网平台的应用,推动了企业信息化能力提升、数据分析水平增强和资源灵 活调配,带动从信息化到智能化的多层次应用发展。当前,工业互联网平台 应用实现了从信息化到网络化、智能化的全覆盖,以信息化为基础,呈现出 了三大发展层次:
层次一:基于平台的信息化应用。得益于工业互联网平台的“连接+数 据可视化”能力,传统的生产管理类信息化应用得到更为广泛的普及。 基于平台的“软件上云+简单数据分析”在客户关系管理、供应链管理 和部分企业计划资源管理领域也获得了较好应用,有效降低了中小企业 的软件使用成本。 层次二:基于平台大数据能力的深度优化。基于工业互联网平台的大数 据能力,以“模型+深度数据分析”模式在设备运维、产品后服务、能耗管理、质量管控、工艺调优等场景获得大量应用,并取得了较为显著 的经济效益。 层次三:基于平台协同能力的资源调配和模式创新。借助平台整合产业 链资源,探索制造能力交易、供应链协同等应用,成为部分企业的实践 选择。不过目前基于平台进行深层次的全流程系统性优化尚处在局部的 探索阶段。
相比于传统的工业运营技术和信息化技术,工业互联网平台的复杂程度更高, 部署和运营难度更大,其建设过程中需要持续的技术、资金、人员投入,商 业应用和产业推广中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战,将 是一项长期、艰巨、复杂的系统工程。无论是技术领域,还是商业应用领域, 当前工业互联网整体尚处在发展初期,仍需要较长的发展周期。 根据 2019 年工业互联网平台白皮书,基于对国内外 366 个平台应用案例的 分析发现,当前工业互联网平台集中在设备管理服务的比重最高,占到了 38%。
国内外工业互联网平台应用分布差异较大。从国外来看,国外应用最多的是设备管理服务,占比达 49%,主要是因为国外工业数字化水平较高,对工业 数据分析较深入,而国内仅占 27%。国内应用占比最高的是生产过程管控, 占比为 32%,主要是由于我国应用市场需求高、普及率低,带来较多产线上 云的应用实践,国外占比为 24%。资源配臵协同分析应用方面,由于我国中 小企业多,利用工业互联网平台获取订单、解决贷款等问题的创新应用较多, 占比高达 21%,国外占比仅为 6%。(报告来源:未来智库)

(本文仅供参考,不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息,请参阅报告原文。)
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