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掘金云计算——三大细分领域值得重点关注

2018-03-05 16:55:18阅读(0

  【牛邦投教研报】正如牛邦投教研究员在《生物科技、云计算、高端制造、人工智能四大板块有望实现中国“BATJ”梦》中指出的,“市场传闻证监会对将对生物科技、云计算、高端制造、人工智能四个行业开辟IPO‘绿色通道’,这一消息可靠性较高,中国资本市场全方位拥抱新经济优秀企业的可能性正在不断提高,相关板块投资机会进一步凸显”,这也意味着云计算未来投资前景广阔。

  进一步来看,牛邦投教研究员认为,与云计算密切相关的工业软件+云平台+大数据投资机会值得市场长期重点关注。

  根据工信部数据,2017年中国工业互联网直接产业规模为5700亿元,2017-2019年年均复合增速为18%,工信部预计2020年其规模有望突破10000亿元。我们认为,从IT角度,在工业互联网体系中,处于产业链重要地位的三个细分领域分别为:工业软件、工业云平台、工业大数据。

  ◆工业软件。承载工业大数据采集和处理工作。根据CCID数据,2016年中国工业软件市场规模为1247亿元,同比增长15.5%,我们认为,2017年有望维持接近20%的增长。

  ◆工业云平台。基于海量数据603138)采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置。树根互联、用友网络600588)、东方国信300166)、宝信软件600845)、富士康等都已逐步在该领域布局。

  ◆工业大数据。主要包括生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部数据。工业大数据对数据的实时性、真实性、完整性、可靠性有更高要求。

  相应地,牛邦投教研究员发现,工业软件、工业云平台和工业大数据三个细分领域主要有这些上市公司:

  掘金云计算——工业软件+工业云平台+工业大数据三大细分领域值得重点关注

  如何掘金云计算板块的投资机会?

  牛邦投教研究员认为,与云计算密切相关的工业软件+云平台+大数据投资机会值得市场长期重点关注。

  ◆工业软件。

  工业软件是指应用于工业领域,为提高工业研发设计、业务管理、生产调度和过程控制水平的相关软件与系统。从大的范畴来讲,工业软件包括产品研发类软件(CAD、CAE、PLM等),信息管理类软件(ERP、SCM、HRM等)、生产控制类软件(MES、SCADA等)和嵌入式工业软件(包括工业通信、工业装备、汽车电子等相关软件部分)。

  工业软件的作用。我们认为,工业软件在工业互联网中具有核心基础地位。(1)工业软件构成了工业互联网的IT架构,是工业互联网的底层核心。(2)工业软件承载着工业大数据采集和处理工作,是工业数据的重要来源。(3)工业软件支撑实现工业大数据的系统基础和信息贯通,例如传统工业软件是以ERP为中心进行数据打通,新型工业软件将基于PLM等关键软件进行系统性集成。(4)工业软件与工业大数据结合,有助于强化工业软件的分析和计算能力,提升场景可视化程度,实现对用户行为和市场需求的预测和判断。

  工业软件市场规模:快速增长。根据CCID数据,2016年中国工业软件市场规模为1247亿元,同比增长15.5%。根据工信部数据,2017年中国工业软件收入规模超过1000亿元,同比增长19.9%。而且从全年增速趋势来看,2017年工业软件收入规模增速保持强劲增长,年底增速较年初提升2个百分点。

  工业软件细分市场。从细分领域划分来看,工业软件主要包括四大类,分别是,(1)研发设计类工业软件,包括CAD、CAE、CAM、PLM、PDM、CAPP软件和集成研发平台等;(2)信息管理类工业软件,包括ERP、SCM、HRM、EAM、BI、视频监控软件等;(3)生产控制类工业软件,包括MES、SCADA、DCS等;(4)嵌入式工业软件,包括工业通信、工业装备、能源电子、汽车电子、安防电子等领域的软件部分。从近两年发展趋势来看,研发设计类和嵌入式工业软件保持较快增长,高端装备智能制造领域自主研发水平提升。从工业软件客户类型结构来看,2016年大型工业企业的投资占比首次超过50%,中小型企业需求有待进一步挖掘。

  ◆工业云平台。

  工业互联网云平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。

  工业云平台的作用。(1)工业云平台能够有效集成海量工业设备与系统数据,实现业务与资源的智能管理,驱动应用和业务的开放创新。(2)工业云平台与大数据结合,可实现物理设备与虚拟网络融合的数据采集、传输、协同处理和应用集成,形成包括个性化推荐、设备健康管理、物品追踪、产品质量管理等工业大数据应用系统。实现以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转型。

  工业互联网技术体系。在技术体系方面,数据集成和边缘处理技术、IaaS 技术、平台通用使能技术、工业数据建模和分析技术、工业大数据计算技术、应用开发和微服务技术、平台安全技术共同构成了工业互联网平台的技术体系。在平台层,PaaS 技术、新型集成技术和容器技术正加速改变信息系统的构建和组织方式。在边缘层,边缘计算技术极大的拓展了平台收集和管理数据的范围和能力。在应用层,微服务等新型开发框架驱动工业软件开发方式不断变革。而工业机理与数据科学深度融合则正在引发工业应用的创新浪潮。

  工业互联网平台厂商。

  信息技术企业为工业互联网提供关键技术能力,以“被集成”的方式参与平台构建。主要包括五类:一是云计算企业,提供云计算基础资源能力及关键技术支持,典型企业如亚马逊、微软、Pivotal、Vmware、红帽等;二是数据管理企业,提供面向工业场景的对象存储、关系数据库NoSQL 数据库等数据管理和存储的工具,典型企业如 Oracle、Apache、Splunk 等;三是数据分析企业,提供数据挖掘方法与工具,典型企业如 SAS、IBM、Tableau、Pentaho、PFN 等;四是数据采集与集成企业,为设备连接、多源异构数据的集成提供技术支持,典型企业如Kepware、NI、博世、IBM 等;五是边缘计算企业,提供边缘层的数据预处理与轻量级数据分析能力,典型企业如华为、思科、英特尔、博世等。

  ◆工业大数据。

  工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或者回收在制造等整个产品全生命周期各个环节,所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

  工业大数据分类。工业大数据主要分为三类:(1)生产经营相关业务数据。这部分数据主要产生于企业信息系统内部,包括工业制造类软件、企业资源管理(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、供应链管理(SCM)、客户关系管理等。这些企业信息系统积累了大量产品研发数据、生产性数据、经营性数据、客户信息数据、物流供应数据及环境数据等。(2)设备物联数据。主要是指工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下,实时产生收集的数据,包括操作和运行情况、工况状况、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据。这类大数据是工业大数据新的数据,增长较快。狭义的工业大数据指的主要是该类数据。(3)外部数据。指的是与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据。

  工业大数据产业链。工业大数据的生命周期包括了数据采集、抽取/清洗/注释、数据集成/聚集/表达、数据建模/分析、数据解释和应用等阶段。(1)工业大数据采集阶段,以传感器为主要采集工具,结合RFID、条码扫描器、生产和监测设备、PDA、人机交互、智能终端等工具采集多维度数据。重点关注如何自动生成正确的元数据及可追溯性。(2)工业大数据抽取、清洗和注释阶段,主要对数据进行抽取、格式转换、清洗、语义标注等预处理工作。(3)数据集成、聚集与表示阶段。主要关注数据源的完整性,克服信息孤岛。(4)建模和分析阶段。需要结合专业知识,工业大数据应用强调分析结果的可靠性,以及分析结果能够用专业知识进行解释。(5)工业大数据解释与应用阶段。针对具体行业和领域,向用户展示相应结果,做到易于理解。

  工业大数据技术架构。工业大数据分析技术分为两大部分:分布式计算框架与工业大数据分析算法库。分布式计算框架主要负责对分析在线实时分析任务与离线批量数据分析任务的调度与执行,特别是针对大数据的分布式数据密集型计算。工业大数据分析算法库除了典型的机器学习算法模型外,需要针对工业特有的稳态时间序列、时空等数据提供丰富的特征模板库,方便对典型物理事件在时域和频域上的精确描述。

  工业大数据的作用。工业大数据是智能制造和工业互联网的关键技术,有助于打通物理世界和信息实际,驱动生产型制造向服务型制造转型。工业大数据在智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等方面产生积极作用。

  ●产过程优化。通过分析产品质量、成本、能耗、效率、成材率等关键指标与工艺、设备参数之间的关系,优化产品设计和工艺。

  ●快速响应服务需求。通过设备的智能化,可以通过互联网获取用户的实时工况数据。当用户设备出现问题或异常时,帮助用户更快地发现问题、找到问题原因。

  ●个性化定制。通过采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息,建立个性化产品模型,将产品方案、物料清单、工艺方案通过制造执行系统快速传递给生产现场,进行设备调整、原材料准备,实现单件小批量的柔性化生产。

  ●支撑智能化生产。要推进生产过程的智能化,需要对设备、车间到工厂进行全面的数字化改造。通过对积累沉淀的工业大数据的深入挖掘,不断的推进设备与生产过程控制的持续优化,做到设备的自诊断、预测性维护。

  ●网络化协同。基于工业大数据,驱动制造全生命周期从设计、制造到交付、服务、回收各个环节的智能化升级,推动制造全产业链智能协同,优化生产要素配置和资源利用,消除低效中间环节,整体提升制造业发展水平。

  结论

  相应地,牛邦投教研究员发现,工业软件、工业云平台和工业大数据三个细分领域主要有这些上市公司:

  ◆工业软件

  用友网络:公司工业软件产品覆盖ERP、PLM(产品生命周期管理)等。

  宝信软件:公司产品包括:ERP软件和MES系统等,覆盖领域包括冶金、石化、电力等行业。宝信软件提供以MES产品为核心的产销一体化整体解决方案,在钢铁行业的市场份额常年居于榜首,广泛应用于铁区、炼钢、热轧、中厚板、棒线、型钢、冷轧、钢管及特钢等钢铁全产线全流程,全国市场占有率超过50%。

  汉得信息300170):公司产品以MES软件为主,可以提供整体解决方案。

  鼎捷软件300378):公司产品覆盖“智能生产+智能工厂”。(1)智能生产,其主要产品线包括:ERP产品(包括E10和T100)、MES、APS(先进生产规划及排程系统)、SFT(厂区生产追踪系统)、PLM等。(2)智能工厂,产品包括项目SMES和厂内智能物流等。

  今天国际300532):公司智能制造系统包括MES系统、SCADA系统、物流系统、检测设备等智能化系统等。

  ◆工业云平台

  用友网络:(1)2017年8月,用友发布工业互联网平台:用友精智。核心是为工业企业提供设计云、制造云、服务云、分析云、营销云、采购云、财务云、人力云、协同云以及第三方SaaS服务。(2)2017年上半年,公司推出用友智能工厂2.0产品,牵头成立以用友工业物联网标准为基础的多层次伙伴联盟,并发布用友工业物联网组件及工业云平台。

  宝信软件:宝信工业互联网平台 主要分成三级架构,(1)面向工业 现场的边缘计算 ;(2)部署在云端的大数据平台;(3)面向企业各种务的应用系统。

  东方国信:公司的工业互联网平台BIOP,已成功在矿山安全、城市及工业锅炉、流程制造、离散制造、轨道交通等领域落地。

  ◆工业大数据

  东方国信:公司结合中国资产管理协会,建立资产大数据平台,为企业提供柔性资产管理服务,降低企业资产使用成本并盘活企业资金链。目前为石油、化工、电力、矿山、轨道交通、港机等多个行业提高定制化解决方案。子公司北科亿力传统优势产品以监测单个高炉系统为主,目前逐步实现以大数据工业互联网为主的新产品线。

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