2025年容知日新研究报告：从产品、渠道及服务再看PHM龙头成长潜力

一、PHM 行业具备长、宽、厚三大特征

1.1 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： 1）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； 2）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。

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：设备数智化基础较差，缺 乏统一规范的运维数据和高效的数据分析工具，影响设备预测性维护；3）维修成本高：传统的 点检定修制存在过修、频修等问题，维修成本维持高位；4）体系运作效率低：设备全生命周期 管理流程繁琐复杂，各环节衔接不畅，限制整体效率提升，影响企业效能释放；5）运行不可控： 设备运行稳定性较差，非计划停机难以彻底规避，影响企业生产流程的连贯性、产品质量的稳定 性以及能源管理的有效性。 PHM 可复制性强，提效明显，是企业在制造业数字化转型背景下运维服务的破局之道。PHM 的 应用具备以下优势：1）对产线影响小：PHM 无需改造产线与工艺，仅需建立设备与服务器连接 就可以实现最大限度维持生产连续性；2）复制性强：相同设备可快速复用解决方案，设备接入 越多，积累数据越丰富，模型预测精度越高；3）效率提升明显：据罗兰贝格项目经验，PHM 可 降低 5-10% 的 MRO 及总体维护成本，提升 10-20% 设备正常运行时间，减少 20-50% 维护时间，保障产品质量；4）应用场景广：PHM 应用领域从设备维修逐步拓展至排程制定、资产管理等领 域，未来发展潜力大。

设备预测性维护整体渗透率仍处于较低水平。随着近年来智能制造的推进，我国企业设备的数字 化水平有所提升，但智能运维方面的渗透率仍较低。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%，但实施设备预测性维护的比例仅为 14%。在下游 行业需求的刺激下，我们认为，未来中国企业设备预测性维护的渗透率将快速提升。

PHM 行业市场空间广阔。根据 IOT Analytics 数据，2021 年全球预测性维护市场规模为 69 亿美 元，随着人工智能、机器学习、大数据和云计算等技术发展，2026 年全球预测性维护市场规模将 达到 282 亿美元，CAGR 为 32.4%。我国是制造业大国，随着制造业的转型升级，国内预测性维 护市场有望实现长期发展，其市场规模 2021 年达到 5.44 亿美元，到 2026 年将增长至 32.14 亿美 元，CAGR 为 42.7%。

1.2 行业之“宽”：场景多元而丰， 技术融合为用

设备运维是通用性需求，下游应用场景丰富。设备是工业的底层根基，是生产活动的物理载体和 动能来源。海量的各类设备，尤其如泵、减速机、风机、电机、压缩机、注塑机、冲压机、轧机 等动设备，均需专业的运维保障，才能确保生产活动正常进行。因此，PHM 的需求覆盖各行各 业。随着制造业的数字化及智能化建设进程不断推进，PHM 也将在更多的行业渗透和普及。

PHM 系统的实现需要融合人工智能、大数据等多类技术。PHM 系统的运行主要包括以下几个步 骤：1）通过传感器或可编程逻辑控制器（PLC）实时采集设备运行数据，并借助本地数据传输设 备，将数据实时传输到本地边缘计算设备进行初步处理。2）利用人工智能技术，在本地边缘计 算设备上对机器运行状态展开实时监测与故障预测，完成数据分析和状态诊断。3）故障预警信 息与制造执行系统联动，生成故障预警报告。4）依据预警信息和数据分析结果，合理安排维修 计划，制定生产计划及维修排程决策，并依托持续积累的数据不断优化算法精度，提高预测准 度。从 PHM 的工作流程中可以看出，实现预测性维护在数据采集端需要振动、温度、油液、红 外等各类传感器技术，结合融合振动与噪声理论、信号分析与数据处理，依托大数据以及人工智 能算法来完成设备的看护，同时基于诊断云平台来完成客户的设备管理工作。此外，依托智能化 诊断分析功能，PHM 还能为设备的定期检查、不定期抽检以及维修工作提供依据，降低设备维护 成本，优化维护资源。

1.3 行业之“厚”： 技术沉淀日深，数据积累渐厚

传感器的种类以及工程经验需要不断积累。设备部件的损坏过程会有不同的表征特征，如振动、 油液、温度、噪音等，这些表征数据均需要通过不同的传感器来获取，因此传感器种类需要不断 丰富，同时通过不同传感器的组合来实现整体设备或者产线的维护。此外，工业设备具有复杂的 运行环境和独特的运行机理，因此传感器安装的位置、组合、阈值等参数的调节均需要工程经验 的积累，才能匹配对应的机理模型使预测性维护效果达到最佳。

数据、算法以及功能需要不断迭代优化。数据是 AI 的核心要素之一，闭环的故障案例数的积累是 决定 PHM 系统准确性的关键因素。故障案例数越多，AI 算法模型的效果就越好，而闭环的故障 案例数需要在实际看护过程中不断累积获得。预测性维护涉及的运维规划调度、供应链优化管 理、故障原因分析等各个环节的功能实现、不同类型的智能诊断模型也要逐步积累和优化，设备 运维的智能化程度才能不断加深。

二、从行业属性看公司三大竞争优势

2.1 优势一：平台化架构叠加软硬件自研塑造公司产品优势

公司物联网架构和智能运维平台实现应用能力快速复用，形成标准化产品和解决方案。工业设备 可分为动设备、静设备、电气设备以及仪器仪表四大类，其中动设备通常是产线上价值量最高的， 是设备运维的重点保护对象。动设备的运动方式通常为旋转式运动或往复式运动，不同行业不同 种类的动设备运维存在共性。公司主要产品为工业设备状态监测与故障诊断系统，主要包含有线 系统、无线系统和手持系统三个系列。其中有线和无线系统为典型的物联网架构，以灵芝 SuperCare 设备智能运维平台为核心，采用云、边、端三层架构，端侧是公司自主研发生产的智 能数据采集终端，实时采集设备状态数据；边侧用作各企业数据存储、管控与分发；云侧平台作 为架构的核心，通过业务中台形式将设备维保、检修、备件等一系列应用工具 SaaS 化部署于云 平台上，形成标准化的解决方案，不同行业设备状态监测与故障诊断的应用场景具有共性，公司 技术能力可快速推广复制，公司产品满足多行业、多类型设备的运维需求。

公司是行业里头部的综合解决方案厂商，产品涵盖硬件、软件、平台和服务。目前 PHM 行业厂 商分为综合解决方案厂商和软件平台厂商，软件平台厂商核心为 PHM 平台，缺乏相应的硬件品 类，而综合解决方案厂商是目前国内市场的主流，根据规模大小与技术研发能力以及提供诊断服 务能力，由高到低分为三类：第一类具有较强自主研发创新能力与强大的故障诊断分析专业团队， 产品涵盖硬件、软件和服务，拥有一定规模的网络化在线监测客户群体，掌握大量监测数据及诊 断案例库，积累丰富故障诊断经验。第二类具有一定的技术研发能力，规模较小，专注于某一细 分行业。第三类为设备集成商或产品代理商，自身不具备研发和生产能力。公司属于第一类厂商， 无论收入规模还是行业覆盖程度均属市场前列。

公司硬件自给率高，产品毛利率行业领先。公司是行业内少数能够自主研发和生产预测性维护系 统全部核心软硬件的厂商之一，除少数传感器外采外，其余均为公司自主生产。根据公司招股书， 2018-2020 年公司传感器自制率呈现逐年提升状态，2020 年自制率达到 89.48%。公司毛利率一 直处于较高水平，一直处于 60%以上，且高于行业内另一龙头博华科技，体现出公司产品化程度 以及硬件自给的优势。

2.2 优势二：故障案例数领先，积累行业大量 Know-How

公司是国内较早进入工业设备智能运维领域的公司之一，积累了大量行业 Know-How 和故障案 例数。公司为风电、石化、冶金、水泥和煤炭等多个行业提供设备智能运维解决方案，服务大型 工业企业上千家，积累了丰富的行业经验和大量的工业设备运行数据及经过验证的诊断案例库， 提高了该领域新进厂商的进入门槛。截止 24 年底，公司已经积累了超 3 万个宝贵的设备故障案例 数据和大量由诊断专家常年标记积累而成的诊断标签，构成了公司 AI 算法开发的坚实基础。

案例数可提高设备故障诊断的准确性。机器学习模型是预测性维护解决方案的核心，从传感器获 得表征数据后，再经过时域、频域等特征分析，进入特征识别和验证环节。特征识别是识别目标 部件正常运作及磨损时的波形、波峰等各类参数的特征表现， 特征验证是从机理特征参数设定开 始，将已识别出的故障特征参数做相关设定，并通过统计方式验证，从而去除冗余信息。故障案 例数决定了特征挖掘的充分性和验证结果的可靠度，对预测准确性产生决定性影响。因此，积累 了丰富的故障案例，意味公司 PHM 产品在诊断准确性上具有领先性。

2.3 优势三：头部标杆客户众多，奠定行业深耕基础

公司服务下游行业广泛，领先同行业。得益于完整的技术链体系和先发优势，公司是目前行业内 覆盖行业最多的公司之一，已在风电 、冶金、石化、煤炭、水泥等行业形成规模化收入，2024 年对应的收入占比分别 39.3%、17.9%、14.3%、13.7%、5.0%。此外，公司也在培育有色、轨 交等新行业，有望在未来形成规模化收入。

公司采用行业头部标杆客户战略，需求稳定，发展潜力大。公司在风电、冶金和石化行业与行业 多数头部企业均保持良好的合作关系。头部企业客户的状态监测与故障诊断系统渗透率较低，需 求稳定性高，能够保持长期收益。以冶金行业为例，公司作为宝武钢铁的生态合作伙伴，将在未 来长期为宝武钢铁提供设备智能运维升级服务，为宝武钢铁带来整体的数字化智能化能力。在新 行业如水泥、煤炭等拓展方面，公司以行业头部客户入手，打造行业标杆案例，提升公司的市场 影响力，将产品逐渐渗透行业内中下游企业客户，具有巨大的发展潜力。

三、从产品、渠道和服务三要素再看公司成长性

经历 23 年阵痛，公司重回快速增长周期。从单季度营收同比增速看，公司上市后的前两年 （2021 年与 2022 年）一直处于快速增长期。2023 年由于下游需求收紧叠加公司内部管理变化，营收出现短暂失速。2024 年，公司积极做出调整，实施“高质量发展 2.0 战略”，推出伙伴战略、 服务战略和好产品全球化战略。公司单季度营收增长中枢出现明显回升，重回快速增长区间。

3.1 产品端：品类拓展、技术升级，价值量不断提升

公司产品品类不断拓宽。一方面，公司对于原有设备的产品方案进行迭代升级，推出差异化产品。 如在风电市场，随着风机单机容量大型化，风机的价值量和维护成本也随之提升，公司对原有风 电的产品方案进行升级，推出“三合一”、“五合一”产品（叶片、塔筒、螺栓）等，产品价值 量随之提升。另一方面，公司还推出针对特种装备等场景的智能应用解决方案，如天车智能监测 系统、煤炭三机智能监测系统、皮带机智能监测系统等，包含以巡检机器人为代表的解决方案， 进一步拓宽公司覆盖品类。

大模型推动公司产品智能化提升。2024 年 8 月，容知日新率先完成与 DeepSeek-V2 人工智能大 模型的深度融合，成功升级 PHMGPT 设备智能运维大模型，实现了设备状态洞察、故障溯源、 策略优化、使用体验等能力的全面升维。通过整合 DeepSeek 的千亿级参数模型和容知日新独有 的行业知识图谱，PHMGPT 的设备异常检测准确率显著提升，可快速处理振动、温度、压力等多维度数据。同时，支持自然语言对话的"AI 运维专家"在人机交互上实现了革命性突破。用户可通 过文字直接提问，系统实时提供运维建议，大幅降低了一线人员的技术门槛，使操作更加简单便 捷。随着 DeepSeek-r1 的发布，容知日新正在基于其思考推理流程构建具有诊断思考流程的 PHMGPT 升级版，通过对振动数据的深度观察和分析，结合行业经验知识库，推出符合客观事实 和专业机理的诊断结论。大模型推动 PHM 从“经验驱动”向“数据驱动”智能化升级。

场景化智能解决方案推出后，产品平均单价实现提升。2023 年以前，公司提供给风电、冶金等行 业产品较为单一，受风电抢装潮等影响，产品平均单价出现下滑。自 2023年，公司全面推出各类 数字化智能化运维产品和场景化解决方案后，有线系统和无线系统的平均单价实现了逐年递增。

3.2 渠道端：海外市场逐步发力，渠道改革红利显现

实施合作伙伴发展战略是公司规模再上台阶的必要举措。由于 PHM 行业整体渗透率较低，在已 有标杆客户行业，公司可以凭借自身在产品优势以及标杆案例逐渐在行业内推广。尽管公司产品 的标准化程度较高，但在实际交付环节仍需要耗费人力和时间，制约公司的效率提升。此外，对 于新行业往往PHM的渗透率更低，因此新行业的拓展更难，过往均需要耗费数年才能首先新行业的规模化收入。公司具备渠道战略的产品基因，即产品的标准化程度很高，而PHM是制造业行业 的共性需求，因此实施渠道战略是公司实现长期发展的必要举措。 2024 年 9 月公司发布了包括伙伴战略在内的“高质量发展 2.0 战略”。在伙伴战略中，公司招募 三类核心伙伴：1）销售伙伴：凭借营销能力与客户基础，以代理经销和市场咨询方式在授权领 域推广产品；2）解决方案伙伴：整合工业企业咨询、系统集成能力，融合容知日新设备智能运 维产品定制整体方案，联合拓展市场；3）服务伙伴：在区域或行业内负责交付实施与运维服务， 确保产品落地运行。公司通过多层赋能支持伙伴，涵盖市场推广、解决方案设计、产品培训、售 前技术支持、项目管理及交付技能标准化培训，助力伙伴发挥优势，降低自身运营成本，实现资 源共享与优势互补。

渠道改革红利显现，公司新行业拓展有望提速。2024 年公司率先在煤炭行业试点推行合作伙伴战 略，从收入端看，公司煤炭行业 2024 年收入 0.8 亿，同比增长 63.6%，整体经销收入 1.11 亿， 同比增长 45%，渠道改革的第一年就成效显著。2025 年公司将在全行业推行合作伙伴战略，一 方面有望加速原有行业的渗透率，另一方面，依托合作伙伴，有望加速新行业的拓展。

海外市场开拓有望加速。2024 年公司的海外市场收入达到 0.27 亿，同比增加 57.3%，营收占比 仍然较小。2024 年，公司开始实施好产品全球化战略，要求从产品规划阶段，着眼于全球市场需 求，确保产品质量、接口、标准、安全等全面符合目标市场需求，通过产品和市场双循环驱动， 形成“海外需求牵引→国内产品升级迭代→全球竞争力强化”的正向循环，预期未来海外市场收 入占比将会继续提升。

3.3 服务端：看护设备数与日俱增，“订阅服务”后期发力

诊断服务需求逐渐递增，订阅收费成为未来看点。公司通过 SuperCare 智能运维平台，针对不同 行业打造设备智能运维整体解决方案，满足重点行业战略客户的数字化整体需求。截止 2024 年 底，公司云平台实时在线监测的设备超 18 万台，同比增长 20%，智能推送设备体检报告超过 280 万次，同比增长 40%。公司目前已针对客户推广订阅服务，随着存量设备的质保期逐渐到期，订 阅服务需求有望逐渐显现。公司的订阅式服务以远程看护为切入点，通过技术赋能、专家支持与 生态共建，帮助企业提升生产效率。公司主要聚焦远程运维，为客户提供四类订阅式服务，包括 智能运维顶层规划、智能运维体系建设、诊断人才培训服务和综合运维保障服务。

（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。）