新余关于成立机器视觉技术服务公司可行性报告

泓域咨询/新余关于成立机器视觉技术服务公司可行性报告新余关于成立机器视觉技术服务公司可行性报告xxx有限责任公司目录第一章 项目概况7一、 项目名称及项目单位7二、 项目建设地点7三、 建设背景7四、 项目建设进度7五、 建设投资估算8六、 项目主要技术经济指标8主要经济指标一览表8七、 主要结论及建议10第二章 行业和市场分析11一、 行业发展态势及未来发展趋势11二、 创建学习型企业14三、 行业面临的机遇与挑战18四、 营销调研的类型及内容22五、 智能装备行业情况25六、 行业的主要壁垒31七、 定位的概念和方式33八、 下游应用行业需求状况与发展趋势36九、 体验营销的概念44十、 技术水平及特征45十一、 营销信息系统的内涵与作用46十二、 4C观念与4R理论48第三章 公司治理分析52一、 公司治理与内部控制的融合52二、 管理腐败的类型55三、 内部控制的种类57四、 信息披露机制61五、 股东大会的召集及议事程序68六、 公司治理原则的概念69七、 公司治理的主体70第四章 人力资源分析72一、 企业员工培训项目的开发与管理72二、 培训课程的设计策略79三、 招聘成本效益评估83四、 员工福利的概念84五、 人力资源费用支出控制的原则84六、 基于不同维度的绩效考评指标设计85七、 薪酬体系设计的基本要求89第五章 运营管理94一、 公司经营宗旨94二、 公司的目标、主要职责94三、 各部门职责及权限95四、 财务会计制度99第六章 选址可行性分析106一、 打造数字经济新引擎107二、 建高层次创新体系108第七章 经营战略方案111一、 企业战略目标的构成及战略目标决策的内容111二、 技术来源类的技术创新战略113三、 企业人才及其所需类型118四、 企业经营战略控制的基本方式123五、 企业投资战略类型的选择126第八章 财务管理方案131一、 财务管理原则131二、 流动资金的概念135三、 短期融资的分类136四、 财务可行性要素的特征137五、 财务可行性评价指标的类型138六、 财务管理的内容140七、 企业财务管理体制的设计原则142第九章 项目投资计划147一、 建设投资估算147建设投资估算表148二、 建设期利息148建设期利息估算表149三、 流动资金150流动资金估算表150四、 项目总投资151总投资及构成一览表151五、 资金筹措与投资计划152项目投资计划与资金筹措一览表152第十章 经济效益154一、 经济评价财务测算154营业收入、税金及附加和增值税估算表154综合总成本费用估算表155固定资产折旧费估算表156无形资产和其他资产摊销估算表157利润及利润分配表158二、 项目盈利能力分析159项目投资现金流量表161三、 偿债能力分析162借款还本付息计划表163报告说明目前，国内单GWh锂电设备投资额约1.8-2亿元。价值量分布方面，前段设备价值量占比最大，约35%-40%，其中涂布机占比约70%；中段设备占比约30%-35%，其中卷绕机/叠片机占比约70%；后段设备占比约30%-35%，化成、分容设备在其中占比约70%，其余约30%为组装设备，上述投资均集中在制程环节，检测设备投资额较少。根据谨慎财务估算，项目总投资786.10万元，其中：建设投资474.40万元，占项目总投资的60.35%；建设期利息11.32万元，占项目总投资的1.44%；流动资金300.38万元，占项目总投资的38.21%。项目正常运营每年营业收入3400.00万元，综合总成本费用2797.63万元，净利润441.02万元，财务内部收益率41.36%，财务净现值1156.52万元，全部投资回收期4.76年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。通过分析，该项目经济效益和社会效益良好。从发展来看公司将面向市场调整产品结构，改变工艺条件以高附加值的产品代替目前产品的产业结构。本报告基于可信的公开资料，参考行业研究模型，旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。第一章 项目概况一、 项目名称及项目单位项目名称：新余关于成立机器视觉技术服务公司项目单位：xxx有限责任公司二、 项目建设地点本期项目选址位于xx（待定），区域地理位置优越，设施条件完备。三、 建设背景根据IDC发布的数据显示，2020年全球智能手机出货量为12.92亿部，受到疫情影响较2019年下滑5.9%。尽管全球市场有所下滑，而苹果iPhone12的推出拉动了苹果智能手机在2020年第四季度的出货量，当季度出货量位居全球第一，较2019年第四季度增长22.2%，2020年全年较2019年增长了7.9%，显著优于行业水平。2021年全球智能手机出货量为13.55亿部，较2020年小幅上升，其中苹果手机出货量为2.36亿部，较上年增长15.88%。四、 项目建设进度结合该项目的实际工作情况，xxx有限责任公司将项目的建设周期确定为24个月。五、 建设投资估算（一）项目总投资构成分析本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资786.10万元，其中：建设投资474.40万元，占项目总投资的60.35%；建设期利息11.32万元，占项目总投资的1.44%；流动资金300.38万元，占项目总投资的38.21%。（二）建设投资构成本期项目建设投资474.40万元，包括工程费用、工程建设其他费用和预备费，其中：工程费用314.52万元，工程建设其他费用151.32万元，预备费8.56万元。六、 项目主要技术经济指标（一）财务效益分析根据谨慎财务测算，项目达产后每年营业收入3400.00万元，综合总成本费用2797.63万元，纳税总额280.87万元，净利润441.02万元，财务内部收益率41.36%，财务净现值1156.52万元，全部投资回收期4.76年。（二）主要数据及技术指标表主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1总投资万元786.101.1建设投资万元474.401.1.1工程费用万元314.521.1.2其他费用万元151.321.1.3预备费万元8.561.2建设期利息万元11.321.3流动资金万元300.382资金筹措万元786.102.1自筹资金万元554.972.2银行贷款万元231.133营业收入万元3400.00正常运营年份4总成本费用万元2797.635利润总额万元588.026净利润万元441.027所得税万元147.008增值税万元119.529税金及附加万元14.3510纳税总额万元280.8711盈亏平衡点万元1136.88产值12回收期年4.7613内部收益率41.36%所得税后14财务净现值万元1156.52所得税后七、 主要结论及建议该项目工艺技术方案先进合理，原材料国内市场供应充足，生产规模适宜，产品质量可靠，产品价格具有较强的竞争能力。该项目经济效益、社会效益显著，抗风险能力强，盈利能力强。综上所述，本项目是可行的。第二章 行业和市场分析一、 行业发展态势及未来发展趋势1、国家政策进一步促进智能装备行业的发展国家政策大力支持工业智能，工业自动化前景广阔，智能装备行业亦有较大的发展空间。智能制造发展规划（20162020年）提出2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。该规划还提出了加快智能装备发展,国家大力推动工业智能发展，智能装备生产企业迎来更多的市场机会。中小企业数字化赋能专项行动方案旨在提升中小企业应对危机能力，夯实可持续发展基础，提出了针对中小企业典型应用场景，引导有基础、有条件的中小企业加快传统制造装备联网、关键工序数控化等数字化改造，应用低成本、模块化、易使用、易维护的先进智能装备和系统，优化工艺流程与装备技术，建设智能生产线、智能车间和智能工厂，实现精益生产、敏捷制造、精细管理和智能决策。智能装备产业是为国民经济各行业提供技术装备的战略性产业，是智能制造的基础，是国家综合实力的集中体现，为此，我国从政策上支持智能装备行业做大做强，为行业提供了巨大的市场空间。2、产业结构化升级，智能制造产业链协同发展随着国内制造升级，全球高端制造产能向我国转移，我国已步入后工业时代。高技术产业和服务业日益成为国民经济发展的主导，工业由低端向高端发展，技术密集型和高端装备产业的占比加大。我国制造业在政策和市场共同影响下，坚持走产业结构化升级、实现数字化、网络化和智能化的智能制造的目标。我国制造业通过用机器智能装备代替人工，提高对产品生产过程中的质量控制水平，减少误判、漏判的情况发生，有效的提高产品品质，系实现智能制造的关键硬件平台。智能制造的实现是一个逐级推进的过程，涉及设计、生产、物流、装配、调试、服务等产品全生命周期，并涉及从装备硬件到网络软件的复杂架构，智能装备、物流仓储、软件专业供应商间将不断加强协同创新，以强化智能制造系统解决方案供应能力。智能制造将造就全新的业态，由多个提供单一产品或服务的供应商共同构建协作系统，形成融合发展的生态产业链。3、新技术不断在智能制造中深度应用智能装备行业的基础技术涉及物理、材料学、机械运动、电气化、自动化、人工智能等多学科，并且在应用上相互交叉，相关学科的不断发展亦为智能检测、组装装备的发展奠定了有利基础。随着智能检测、组装装备的不断成熟和运算能力的提升，软件算法在各应用领域解决方案、深度学习能力的不断完善，智能检测、组装装备在除消费电子以外的汽车制造、半导体和新能源等领域应用的广度和深度均在提高，并加快在医药、食品饮料等其他领域的渗透。未来智能制造不断地将新的技术应用到制造业中，与制造业进行深度融合。这其中物联网与云计算、人工智能（AI）等新技术的作用将尤为凸显。未来物联网与云计算将会更加广泛地部署到制造行业，从而减少人工干预、提高工厂设施整体协作效率、提高产品质量一致性。人工智能亦将更加广泛地应用到智能制造行业中。机器视觉作为人工智能的一部分已经广泛运用于智能装备中，未来通过深度学习、增强学习、迁移学习等技术的应用，智能制造将提升制造领域知识产生、获取、应用和传承的效率：离线状态下，利用机器学习技术挖掘产品缺陷，形成控制规则；在线状态下，通过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷；同时集成专家经验，不断改进学习结果。2017年国务院发布的新一代人工智能发展规划提到，将全面推动人工智能与制造业的融合，解决中国制造业在推进智能化转型过程中面临的问题。二、 创建学习型企业彼得德鲁克在1988年就指出：“我们正在进入变革的第三阶段：从命令一控制型组织、分成许多部门与科室的组织，转变为以信息为基础、由知识专家组成的组织但是，我们还远没有做到真正建立起以信息为基础的组织这是将来会遇到的管理上的挑战。”为迎接知识经济时代的挑战，企业必须以知识作为决策及决策之后的资源分配工作的根据和基础。也就是说，企业要建立新的组织机制，使之懂得如何倾听市场的条件信号，从所听到的内容及其经验中学习，然后在所学知识的基础上提高其自身能力，以其创造并满足顾客的产品和服务领先于他人。企业对倾听、学习和领先这三项挑战性工作做得如何，将决定其业务经营的成功或失败程度。（一）倾听倾听，或称探察，是指企业感知外部世界的所有活动。企业倾听有明确的目的性，就是建立知识基础，以便作出面向市场的决策。市场调研一直是企业常用的感知手段。但过分依赖市场调研部门，乃至完全依赖营销部门来倾听，并不能保证企业通过有效的倾听达到成功决策。通过相当狭小的感知渠道寻求众多对象的反映，调研机构和信息处理人员对信息的控制、保管和理解，都会成为企业有效倾听的障碍。要克服这些障碍，企业需要建立跨职能决策体系，设计出能促进信任、共享信息、积累知识和建立学习制度的各种决策方法。有效倾听必须保证企业能听取多种声音。这些声音主要来自与企业决策休戚相关的三，组群体：顾客、社区和企业。其中，顾客包括消费者和相关销售系统中的个人；社区包括政府有关部门、特殊利益集团和竞争者；企业除自身外，也包括供应商和投资者。倾听多种声音的目的是协调不同群体之间的利益关系。多种声音往往会互相冲突，如洗衣粉生产商可能发现顾客想要含磷的洗衣粉洗出“更加洁白”的效果，而社区则要求禁止磷化物污染公共水源，使水“更加干净”。这时，企业（股东和员工）则要求生产一种既令顾客满意，又符合企业对环保的责任感，而且还能盈利的产品。企业的责任是，充分听取三大群体的意见，了解和分析它们之间存在的进行合作和造成冲突的可能性和条件，以作出面向市场的决策。（二）学习通过倾听取得的信息，需要转化为进行决策所需要的情报、知识、理解和智慧，否则就不会使企业得到任何改善。解决问题的办法就是建立企业的学习体系。企业欲在快速变化的复杂环境中获得成功，必须要求其每一个成员不断地学习、快速地学习，同时也必须要求这些个人学习有益于强化企业对内部和外部环境所拥有的共同知识（即组织知识），促进个人行为与建立在组织知识之上的集体行动保持一致。组织知识是每一个组织成员在解决具体问题时，与集体相关的知识中得到一致认可、共同拥有的那部分知识。组织知识不是所有人知识的总和，而是相关的和共同的知识，是个人知识的有机综合。它比任何个人知识丰富得多，而且为所有与之相关的人深刻理解和内部化。企业学习系统不仅要重视解决将个人学习和建立的知识转化为组织知识（共识）问题，而且要解决彼此独立的职能部门的组织知识与其他组织成员的共享问题，亦即将部门相对福狭的各自“共识”，转化为企业组织知识问题。为此，加强各职能部门的沟通和相互学习，就显得十分重要。企业还必须将每一项业务程序视为学习过程，明确地将业务程序设计成鼓励学习并从中获得知识的程序。完成一项业务程序要求具备一定的知识状态。例如，在开发和设计一种新型汽车时，来自销售和服务、生产工艺、工程制造等部门和设计室的人需要有共同知识，以便能够共同明确规定设计过程所需要的信息和要求。这个共享知识的过程应当使他们每个人都能充分利用各自的知识状态，包括其根据经验获得的信息。这些人一致同意共享的信息就是该业务程序的组织知识状态。企业可以通过连续执行共同业务过程，不断地学习和更新组织知识状态，提高适应市场的能力。（三）领先倾听和学习的结果，必须落实到做出更好的决策而实现“领先”上。这里的领先是指通过决策过程而比竞争对手做得更好。许多企业都有领先的追求。实践证明，达到领先不易，保持领先更难。能持续领先的企业，大都具有下列共性。（1）系统地倾听顾客和社区、竞争对手及企业内部的声音；（2）系统地学习上述声音随时间变化而变化的道理，以及把这些声音综合起来的方法；（3）拥有促进倾听和学习以及对变化做出快速反应的共同业务程序；（4）企业要具备这些领先要素，就必须建立一个决策网络，把组织的战略方针同资源分配和许多为实行该方针必须做出的决策紧密地结合起来。企业的这种决策网络的主要特征有下面两点。（1）以资源分配来定义决策。即认为决策实质上是决定如何分配资金、信息、人员、时间及其他企业资源。这一认识将有利于决策的执行和分清责任。如提高市场占有率决策就是用具体的资源分配来降低价格、加强促销、改进产品特性等。这样定义决策，有利于经理执行并对其执行结果负责。另外，也有利于决策者明确地解决相关的各种冲突。如决定提高市场份额，就意味着用于其他业务单位的资源有可能减少。决策者必须预先解决这些冲突，否则，决策的执行就会受到干扰。（2）建立以市场为依据的决策方法。这种方法是组织负责做决策和负责执行决策的两组人员进行有条理的对话。这两组人员共同学习、工作，建立起决策所依据的知识，在决策过程的四个阶段（即确定问题、提出备选方案、分析和建立联系）充分对话。企业决策网络最终使组织知识得以不断增加，并以此加强了部门之间的联系与合作，保证了企业能更好地实施市场（顾客）导向的营销观念。三、 行业面临的机遇与挑战1、行业面临的机遇（1）国家政策的扶持有助于行业的进一步增长在劳动力成本持续上升、自动化设备技术水平不断提高和我国产业结构面临转型调整压力等因素的综合影响下,智能检测、组装行业作为智能装备的重要分支，系保障企业智能化生产、提升自动化水平、推动我国工业转型升级的重要产业，引起有关政策制定部门的高度重视，产业相关的政策扶持力度不断加大。智能制造行业作为“中国制造2025”的重点发展行业，能有效提升制造行业的生产力水平，属于我国政策所大力倡导的行业。中国制造2025中提到至2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生产周期缩短50%，不良品率降低50%。未来，制造企业对设备和生产线的自动化、智能化改造提出了迫切需求，产线与设备的革新升级，必将推动着我国智能装备行业的快速发展。在中国制造的大背景下，新一代人工智能发展规划进一步提出,加快智能终端核心技术和产品研发，发展新一代智能手机、车载智能终端等移动智能终端产品和设备，鼓励开发智能手表、智能耳机、智能眼镜等可穿戴终端产品，拓展产品形态和应用服务。提出围绕制造强国重大需求，推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品、智能制造辅助工具与系统、智能制造云服务平台，推广流程智能制造、离散智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式，建立智能制造标准体系，推进制造全生命周期活动智能化。（2）下游行业的需求以及潜在需求提升有助于行业的发展随着国内“中国智造”理念的提出及国内制造业水平的整体提升，“精密智能制造丰富人类生活”成为企业的愿景，行业下游行业主要为消费电子类与广大消费者生活息息相关的行业，需求的持续存在为企业的发展提供有力保证。随着人们生活水平的提高，消费不断升级，人们对于生活品质的要求不断提高，极大增加了人们对于高档消费类电子产品的消费热情。（3）劳动力成本的持续上升有助于自动化的进一步发展根据国家统计局数据，到2020年,我国老年人口总抚养比达到19.7%，比2010年提高7.8个百分点，劳动力总数自2017年开始已经连续四年负增长。2020年，我国生产制造及有关人员平均工资同比增长5.1%，高于GDP增速。随着我国步入老龄化社会，企业用工成本上升，机器替代人工成为必然趋势。我国劳动力不足的情况愈发严重，劳动力成本问题逐年凸显，改革开放以来依靠人口红利从事的传统制造业已发展困难。工资收入水平具有向下刚性，近年来我国劳动力供给不足及工资水平升高的情况逐年加剧，劳动力成本的持续上升，使得包括消费电子、新能源、医疗器械等众多涉及制造环节的生产型企业亟需大规模以智能设备替代人工以解决劳动力成本上升的问题，智能检测、组装解决方案为自动化、智能化生产提供了有力保障，有助于生产型企业提质降本增效。2、行业面临的挑战（1）国内智能装备起步较晚，整体规模偏小智能检测和组装设备主要为工业自动化生产、智能制造服务，涉及到大量定制化产品的设计、研发及生产工作，从业者需要具备精密光学、机械电气、信息处理、图像处理、人工智能等多个技术领域的专业知识，具有进入壁垒高、行业集中度高的特点。国内智能装备行业虽然近几年发展较快,但行业内仍然存在以中小规模企业为主的情况，资金及专业人才的集聚困难一定程度上制约了行业内企业的规模化发展。与此同时，智能装备应用的下游行业主要系消费电子、医疗、新能源等行业。其中，消费电子行业具有更新换代快、产品周期短的特点，医疗器械、新能源亦会随着应用行业技术进步出现更新迭代的情况。通常而言，消费电子行业的智能装备行业存在“一代产品、一代工艺、一代装备”的情况。因此，下游客户出于技术更新及产品迭代的需求，会对上游设备供应商有更高的技术要求及品牌要求，供应商需要长时间的积累才能形成相应的资金及技术优势，智能装备行业存在一定的头部聚集效应。（2）行业人才需求量大且培养时间长智能装备行业在我国属于新兴行业，相关的研发人才、管理人才、生产人才以及营销人才还较为稀缺。此外，智能装备行业是一个技术密集型行业，行业亦处于技术不断更新迭代的上升期，即使底层基础技术亦涉及精密光学、机械电气、信息处理、图像处理、人工智能等多个技术领域，对专业从业者的要求较高，并且要求相关专业人才对下游消费电子产品的制程及工艺有深刻的理解，能够把握行业发展趋势，相关的复合型人才培养时间长，难度大，行业高素质人才的紧缺一定程度上制约了整个行业的发展。四、 营销调研的类型及内容（一）营销调研的类型市场营销调研可根据不同的标准，划分为不同的类型。如按调研时间可分为一次性调研、定期性调研、经常性调研、临时性调研；按调研目的可分为探测性调研、描述性调研和因果关系调研。1、探测性调研企业在情况不明时，为找出问题的症结、明确进一步调研的内容和重点，需进行非正式的初步调研，收集一些有关资料进行分析。探测性调研研究的问题和范围比较大，在研究方法上比较灵活，在调研过程中可根据情况随时进行调整。有些比较简单的问题，如果探测性调研已能弄清其来龙去脉，可不再做进一步调研。2、描述性调研在已明确所要研究问题的内容与重点后，通过详细的调查和分析，对市场营销活动的某个方面进行客观的描述，对已经找出的问题作如实地反映和具体的回答。市场营销调研一般要进行实地调查，收集第一手资料，摸清问题的过去和现状，进行分析研究，寻求解决问题的办法。描述性调研是市场营销调研采用的一种类型。如某企业产品销量下降，通过调研，查清主要原因是产品质量差、售后服务不周到等，可将调研结果进行描述，如实反映情况和问题，以利寻求对策。3、因果关系调研企业营销活动存在许多引发性的关系，大多可以归纳为由变量表示的一些函数。这些，变量包括企业自身可以控制的产品产量、价格、促销费用等，也包括企业无法完全控制的产品销售量、市场竞争格局与供求关系等。描述性调研可以说明这些现象或变量之间存在相互关系，而因果关系调研则要在描述性调研的基础上进一步分析问题发生的因果关系，说明某个变量是否影响或决定着其他变量的变化，解释和鉴别某种变量的变化受哪些因素的影响，以及各种影响因素的变化对变量产生影响的程度。（二）营销调研的内容营销调研涉及营销活动的各个方面，主要有产品、顾客、销售和促销调研等。1、产品调研产品调研包括对新产品设计、开发和试销，对现有产品进行改良，以及对目标顾客在产品款式、性能、质量、包装等方面的偏好趋势进行预测。定价是产品销售的必要因素，因此也需要对供求形势及影响价格的其他因素的变化趋势进行调研。2、顾客调研顾客调研包括对消费心理、消费行为的特征进行调查分析，研究社会、经济、文化等因素对购买决策的影响，确定这些因素的影响作用到底是发生在消费环节、分配环节或是生产领域。此外，还要了解潜在顾客的需求情况（包括需要什么、需要多少、何时需要等）、影响需求的各因素变化的情况、消费者的品牌偏好及对本企业产品的满意3、销售调研销售调研包括对购买行为的调查，即研究社会、经济、文化、心理等因素对购买决策的影响，也包括对企业销售活动进行全面审查，如对销售量、销售范围、分销渠道等方面的调研，还有产品的市场潜量与销售潜量以及市场占有率的变化情况，也都是销售调研的内容。销售调研还应该就本企业相对于主要竞争对手的优劣势进行评价。4、促销调研促销调研主要是对企业在产品或服务的促销活动中所采用的各种促销方法的有效性进行测试和评价。如广告目标、媒体影响力、广告设计及其效果，公共关系的主要动作及效果，企业形象的设计和塑造等，都需要有目的地进行调研。五、 智能装备行业情况智能装备是一种集光学成像技术、机械运动技术、电气控制技术、人工智能算法和数据控制软件技术于一体，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产装备。智能装备行业具有产业关联度高、技术资金密集的特点，是各行业智能生产、技术进步的重要保障，在基础技术水平不断提高的作用下，智能装备行业发展迅速，目前已经广泛应用于消费电子、医疗、汽车、新能源等多个领域。对于下游应用企业来说，智能装备的核心价值体现在降低生产成本、提高生产效率。一方面，智能装备能够有效降低应用企业的劳动力需求，减少人工成本，通过自动化降低产品的不合格率，减少因产品质量造成的损失，降低整体生产成本。另一方面，智能装备能够通过科学合理排产，优化生产过程，改善生产工艺，加快生产速度。智能装备系下游应用企业实现智能制造的基础，而智能制造产业的推进则为智能装备提供了广阔的应用市场。智能制造通过工业自动化、工业互联网、企业信息化管理，将传统制造企业进行全面的智能化升级，覆盖企业的制造工艺、制造产线运行和企业整体运营信息化。工业自动化系在生产制造中采用自动控制、自动调整装置，用以代替人工操纵机器和机器体系进行加工生产，人工仅进行机器设备生产的监督。随着国内5G基础设施逐步完善，以及云计算、边缘计算、人工智能、大数据等技术的进一步发展，工业互联网体系建设逐步完备，从而有效将人、数据和机器连接起来。企业信息化管理则是面向装备、单元、车间、工程等制造载体，形成企业各个层面与环节数据集成。1、全球智能装备行业全球制造业先后经历了手工制造、流水线、自动化、柔性自动化和集成自动化等过程，装备的形态和复杂性也相应发生了改变，经历机械化、电气化、数字化三个历史发展阶段，智能化已成为发展趋势。在生产制造由劳动密集型向技术密集型转型的道路上，大力发展智能装备变得不可或缺。2008年金融危机后，经过十多年的技术积累，制造业强国不断推出新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进智能制造发展，以提升工业制造实力，培育行业竞争优势。德国提出了“工业4.0”概念，推进传统制造业与现代化信息技术的融合，美国则启动了“先进制造业国家战略计划”。近年来，随着全球科技和产业竞争日趋激烈，大国战略博弈进一步聚焦制造业，美国“先进制造业领导力战略”、德国“国家工业战略2030”、日本“社会5.0”和欧盟“工业5.0”等以重振制造业为核心的发展战略，均以智能制造为主要抓手，力图抢占全球制造业新一轮竞争制高点。根据国际市场研究机构MarketsandMarkets最新发布的研究报告，2020年全球智能制造市场规模2,147亿美元，预计到2025年将增至3,848亿美元，复合增长率达到12.4%。2、我国智能装备行业装备制造行业为国民经济提供生产技术装备，系现代制造业的核心组成部分。2010年10月，国务院首次将高端装备制造业列为国家战略性新兴产业之一，作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现，发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，促进工业智能化，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，加快我国由工业大国向工业强国转变的进程具有十分重要的意义。与全球制造业遭遇瓶颈相同，我国制造业亦面临较大挑战，一方面，我国制造业大而不强，在制造业增加值跃居全球第一的同时，我国制造业利润空间小，仍处于制造业微笑曲线底部。此外，我国劳动力人口红利开始逐渐减弱，制造业成本显著提升，过往的比较优势正在减弱，制造业智能化转型迫在眉睫。在此背景下，我国“十三五”规划中进一步提出了发展智能装备行业，面向中国制造2025十大重点领域，推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用。“十四五”智能制造发展规划亦明确指出，要针对满足提高产品可靠性和高端化发展等需要，开发面向特定场景的智能成套生产线以及新技术与工艺结合的模块化生产单元。虽然我国智能制造（装备）行业起步较晚，在技术实力积累、制造工艺水平、产业体系建设等方面与发达国家相比存在差距，但是随着国家政策的大力支持、下游制造业对智能装备需求的提升，以及机器视觉、功能检测等重要技术的不断提高，我国智能装备行业不断发展壮大。根据中控网统计数据显示，2016年至2020年，我国智能设备制造市场规模由1,421亿元上升至近1,900亿元，预计至2025年可达2,347亿元。近年来，国内智能设备制造的市场规模呈现增长趋势。3、机器视觉和功能检测技术发展带动智能装备行业快速发展智能装备旨在提供外部闭环控制机制，进行自动误差补偿，并且保证制造流程的正确完成。智能制造的典型特征为动态感知、实时分析、自主决策和精准执行，工业机器人本身不具有智能特征，机器视觉和功能检测相关基础技术的演进为智能装备发展奠定了坚实的技术基础。（1）机器视觉在整个智能制造系统中，原始信息的采集是最为基础的工作，原始信息推动着整个系统的决策、执行和学习。机器视觉技术具有高度的灵活性，能适应各种生产环境，获取检测对象的图像以进行原始信息采集，并进行分析、处理：机器视觉既可以引导定位进行尺寸量测及外观检验，完成不合格的产品的精确剔除；还可以指导机器人实现更好的定位和筛选组装工作，与整个智能制造流程密切相关。机器视觉概念于上世纪五六十年代首次被提出，北美、欧洲和日本等发达地区率先进入该项研究领域，并于二十世纪八十年代将其应用于工业化生产过程当中。机器视觉技术依靠光学成像、机械运动、电气控制、分析算法、应用软件等核心技术，使得智能检测、组装设备具备高精度的2D/3D模型获取能力，图像处理、图像识别、认知决策等人工智能和抽象理解能力，并且能够完成复杂工业的精密运动任务，从而实现智能检测、测量、定位和识别等功能。从全球范围看，由于下游消费电子、医疗、半导体、汽车等行业规模持续扩大，全球各大经济主体的自动化水平的不断提升，机器视觉的在传统产业的应用率不断提升的同时，不断拓展新的应用领域。随着全球制造中心向中国转移，2020年度包括中国在内的亚太区已是欧洲、北美之后的第三大机器视觉领域应用市场，占全球市场份额的25.3%。相比于国外完整且成熟的产业链，我国机器视觉起步较晚，源于上世纪八十年代的技术引进。伴随着我国工业化进程发展，机器视觉行业经历了启蒙阶段、初步发展阶段，目前正处于快速发展阶段。中国制造2025将“推进信息化与工业化深度融合”作为战略任务和重点之一，提出推进制造过程智能化。在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用。我国将智能制造提升到国家战略层面，大力发展智能装备产业对于加快制造业转型升级，提升生产效率、技术水平和产品质量，降低能源资源消耗，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。机器视觉作为智能装备产业的重要抓手，受益于各项产业政策的支持和各项技术的发展，其发展深度和广度逐步提升，广泛应用于自动化成套生产线、智能测控系统、工业机器人等具有自主知识产权的重大智能装备。未来几年，得益于经济持续稳定发展、产业结构转型升级、制造业自动化及智能化进程加速、行业内企业自主研发能力增强、机器视觉产品应用领域的拓宽等因素，我国机器视觉行业规模有望实现持续、稳步增长。（2）功能检测功能检测是智能制造系统的重要组成部分，通过对计算机软件、算法、机构设计、控制理论、物理学、化学等学科及工艺的运用，利用软件算法配合自动化设备的使用对产品的各项待测参数进行读取，从而验证待测产品，确认产品的特性可以满足设计需求，实现生产效果的提升，为客户达到提质降本增效的效果。功能检测包含对待检测产品各类物理及化学属性的测试，目前被广泛应用于消费电子、汽车电子、医疗电子、工业电子及相关电子零部件产品的电学、信号（无线射频）、声学、光学、传感、恒压力、磁性等方面的性能检测。六、 行业的主要壁垒1、技术壁垒智能装备行业本身系及精密光学、电气控制、精密机械、计算机算法及人工智能等学科知识于一体的复合型产业，对于相关产业的技术团队而言，需要长时间的经验积累才能纯熟掌握核心的设计研发工艺。核心技术的积累和持续的技术创新能力是企业在竞争中处于优势地位的有力保障，特别是关键的光学成像、视觉系统算法、机械系统设计、运动控制技术、软件处理技术等更是需要长时间的积累及技术更新才能逐步形成可随时调用的解决方案模块。2、人才壁垒智能装备行业从研发、设计、生产、调试及后期维护、产品升级等都需要相关人员具备专业的知识和丰富的经验。除需要专业人才具备物理学、软件算法、硬件、机械动力、电气控制等方面的个人专业能力外，亦对人员的团队协作能力要求较高。因而，行业内专业人才的培养对于企业保持竞争优势地位至关重要。3、客户资源壁垒一般而言，因客户采购智能检测、组装设备涉及的固定资产投入额较大，使用智能装备的企业本身系行业内较为知名的企业，客户采购智能装备主要为提高其自身生产的稳定性、持续性、良率等指标。因此，客户对于智能装备供应厂商的生产能力、服务能力有一定的要求，并且同类型的产品一旦选定供应商后，非重大问题不会出现更换供应商的情形。除此以外，基于一定存量的售出智能装备，后期客户的更新、升级换代的需求及新项目的开展需求均有助于智能装备供应厂商经营规模的进一步提升。4、品牌壁垒新进入者建立一个为潜在客户所接受的新品牌除需要经过较长时间的积累外，往往还需要大量资金投入，且在品牌建立初期，新进入者在竞争中将处于不利地位。七、 定位的概念和方式（一）市场定位的概念“定位”一词，是由艾尔里斯和杰克，特劳特在1972年提出的。他们对定位的解释是：定位起始于产品，一件商品、一项服务、一家公司、一个机构，甚至是一个人。定位并不是对产品本身做什么事，而是针对潜在顾客的心理采取的行动，即把产品在潜在顾客的心中确定一个适当的位置。他们强调定位不是改变产品本身，改变的是名称和沟通等要素。定位理论最初是被当作一种纯粹的传播策略提出来的。随着市场营销理论的发展，定位理论对营销影响已超过了原先把它作为一种传播技巧的范畴，而演变为营销策略的一个基本步骤。这反映在营销大师科特勒对定位所下的定义中：定位是对企业的产品和形象的策划行为，目的是使它在目标顾客的心理上占据一个独特的、有价值的位置。因此营销人员必须开发所有的营销组合因素，使产品特色确实符合所选择的目标市场（即实体定位），并在此基础上进行心理定位。现在使用的“定位”一词，一般都是在这个意义上来理解的，即它不仅仅是一种沟通策略，更重要的还是企业的一种营销策略。“定位”概念被广泛使用于营销领域之后，衍生出来多个专门术语，市场定位就是其中使用频率颇高的一个。市场定位，也被称为产品定位或竞争性定位，是根据竞争者现有产品在细分市场上所处的地位和顾客对产品某些属性的重视程度，塑造出本企业产品与众不同的鲜明个性或形象并传递给目标顾客，使该产品在细分市场上占有强有力的竞争位置。也就是说，市场定位是塑造一种产品在细分市场的位置。产品的特色或个性可以从产品实体上表现出来，如形状、成分、构造、性能等；也可以从消费者心理上反映出来，如豪华、朴素、时髦、典雅等；还可以表现为价格水平、质量水，准等。企业在市场定位过程中，一方面要了解竞争者的产品的市场地位，另一方面要研究目标顾客对该产品的各种属性的重视程度，然后选定本企业产品的特色和独特形象，从而完成产品的市场定位。（二）市场定位的方式市场定位作为一种竞争战略，显示了产品或企业同类似的产品或企业之间的竞争关系。定位方式不同，竞争态势也不同。下面分析三种主要定位方式。1、避强定位这是一种避开强有力的竞争对手的市场定位。优点是能够迅速地在市场上站稳脚跟，并能在消费者或用户心目中迅速树立起一种形象。由于这种定位方式市场风险较小，成功率较高，常常为多数企业所采用。2、迎头定位这是一种与在市场上占据支配地位的、亦即最强的竞争对手“对着干”的定位方式。显然，这种定位有时会产生危险，但不少企业认为能够激励自己奋发上进，一旦成功就会取得巨大的市场优势。例如在碳酸饮料市场上，可口可乐与百事可乐之间持续不断地争斗；在摩托车市场上，本田与雅马哈对着干，等等。实行对抗性定位，必须知己知彼，尤其应清醒估计自己的实力，不一定试图压垮对方，只要能够平分秋色就是巨大的成功。3、重新定位这是对销路少、市场反应差的产品进行二次定位。这种重新定位旨在摆脱困境，重新获得增长与活力。这种困境可能是企业决策失误引起的，也可能是对手有力反击或出现新的强有力竞争对手而造成的。不过，也有重新定位并非因为已经陷入困境，而是因为产品意外地扩大了销售范围引起的。例如，本田试图把它的元素（Element）车型定位在21岁的消费者，公司把元素描述成“在轮子上的宿舍”，广告表达的是一群年轻大学生在海滩上围绕他们的汽车开晚会，这吸引了很多新生代年轻人。而实际购买者的平均年龄却是42岁，许多年长的消费者在使用中能够找回自己年轻的激情。将怀旧情结作为卖点，本田开拓了中年消费者市场。实行市场定位应与产品差异化结合起来。如上所述：定位更多地表现在心理特征方面，它使潜在的消费者或用户对一种产品形成了特定的观念和态度。产品差异化是在类似产品之间造成区别的一种战略，因而产品差异化是实现市场定位目标的一种手段。八、 下游应用行业需求状况与发展趋势近年来，精密光学、计算机软件算法、机械运动、电气控制等软、硬件技术的演进为智能制造的自感知、自决策、自执行、自适应、自学习功能奠定了深厚的底层技术基础。另一方面，居民可支配收入的增加带动了消费升级转型，推动了消费电子、新能源、医疗等应用领域市场需求的增长，需求端市场规模的扩大形成了以高效率、高品质导向的智能制造产业的原始驱动力。1、消费电子（1）固定资产投资额持续走高消费电子是消费者购买用于满足其生活与工作中对沟通、资讯、事务处理和娱乐等方面的需求的电子产品，既包括了电视机、台式电脑、数码相机等家电产品，也包括智能手机、平板电脑，以及近几年兴起的可穿戴设备等智能电子产品。消费电子产业发展带动了上下游材料、设备和技术的发展,推动了配套产业的国产化进程。就现阶段而言，国内消费电子上下游材料供应和装备供应企业已经在竞争中具备了一定的规模化优势。近年来，随着富士康、立讯精密等国内大型的消费电子制造服务商的逐步完善，国内企业具备更贴近市场和客户的优势。近年来，随着经济的不断发展和生活水平的提高，国内的组装厂商也不断往高端制造发展，国内配套组装厂商崛起过程中也带动了设备制造厂商的发展。设备厂商围绕着配套组装厂的集聚效应逐步凸显，目前设备厂商在珠三角及长三角形成聚集。未来，国内本地化配套能力将进一步提升将带动包括智能装备厂商的进一步发展。消费电子具有技术升级快、更新换代周期短的特点。消费电子频繁的型号和设计变更使得制造企业需要持续采购、更新定制化程度较高的智能检测、组装等产线设备，对其上游的智能装备行业产生巨大需求。此外，随着消费电子产品精密度要求逐步提高，以苹果公司为代表的知名消费电子企业对生产组装环节中智能检测、组装装备的使用渗透率亦将进一步提升。根据国家统计局的统计情况，2015年至2020年我国电子信息产业固定资产投资呈现逐年增长的趋势，复合增长速度达17.32%。电子信息产业固定资产投资规模的逐年增长为消费电子制造业智能装备的应用创造了持续增长的需求。消费电子行业覆盖面广，涉及到的生产工艺流程多，需要的智能装备类别丰富。从硬件形态方面来看，应用于消费电子的智能装备包括了手机、电脑和家电等渗透率高、市场规模大的成熟型消费电子产品制造检测装备，以及包括了智能手表、无线耳机、智能眼镜等处于成长阶段的可穿戴设备产品的制造检测装备。此外，各类消费电子产品具有显示模组、触控模组、摄像模组、无线充电模组等不同功能模组，而每个功能模组均有多道组装、测试环节的消费电子自动制造检测装备。上述应用于不同产品、不同功能模组的智能组装、检测装备均存在产品形态、功能需求、检测要求等方面的差异，从而为智能装备制造企业创造了广阔的市场空间。随着消费电子行业的持续快速发展，新型硬件终端、新功能模组不断涌现，从而为智能装备行业提供了持续发展的源动力。（2）应用产品种类丰富消费电子涵盖产品种类繁多，电脑手机、家用电器、个护健康，新兴的可穿戴设备产品及相关周边均属于消费电子产品范畴。根据Statista预测，2023年全球消费电子行业市场规模预计将达到11,166亿美元。荣旗科技的智能检测、组装设备主要用于智能手机、无线耳机、智能手表、无线充电器的检测或者组装，产品主要服务于苹果、亚马逊、谷歌等消费电子领域的知名厂商。受益于应用产品的更新换代、功能革新以及下游客户的良好品牌效应，智能装备市场广阔。根据IDC发布的数据显示，2020年全球智能手机出货量为12.92亿部，受到疫情影响较2019年下滑5.9%。尽管全球市场有所下滑，而苹果iPhone12的推出拉动了苹果智能手机在2020年第四季度的出货量，当季度出货量位居全球第一，较2019年第四季度增长22.2%，2020年全年较2019年增长了7.9%，显著优于行业水平。2021年全球智能手机出货量为13.55亿部，较2020年小幅上升，其中苹果手机出货量为2.36亿部，较上年增长15.88%。根据CounterpointResearch研究报告，苹果手机出货量并非常年处于第一，但其占全球智能手机市场总利润的比重位居行业第一，2019年三季度苹果手机产品占全球市场总利润66%的份额。终端产品较强的盈利能力系苹果供应链各环节优秀的质量控制的有力体现，同时亦有助于支撑其进行持续的智能装备投入。可穿戴设备系指集硬件、软件、传感技术和数据分析于一体，能够直接穿戴在身上，或者能够整合到服装的一种便携式设备，随着2012年谷歌眼镜的亮相，各大企业纷纷进军可穿戴设备市场。全球可穿戴设备出货量从2016年的1.02亿部增加至2020年的4.45亿部，复合增长率达到44.36%，其中苹果品牌的可穿戴设备占比从10%上升至超过30%。苹果可穿戴设备出货量占比快速拉升主要系得益于TWS无线耳机的推出以及快速渗透。自2016年底苹果推出第一代AirPods以来，全球TWS无线耳机开启了快速发展模式，根据CounterpointResearch数据，苹果TWS无线耳机出货量约为3,500万副、6,000万副和7,200万副。苹果可穿戴设备主要构成还包括智能手表，AppleWatch累计出货量已超过1亿部，AppleWatch在全球可穿戴设备中的市场份额已达到55%。（3）新增功能模组导入随着对于人们消费需求的深度挖掘，以及“互联网+”和新一代信息技术的发展融合，消费电子产品功能日益完善，趋向智能化发展，而终端产品功能演进即意味着相应功能模组的全新导入。苹果第一代iPhone的推出，完全通过滑动、点击的方式控制屏幕，颠覆了当时流行的全键盘控制方式，随之带来了触控模组制造、检测和组装需求的迅速扩大。近年来，随着无线充电技术的成熟，各大厂商亦将无线充电技术融入了消费电子产品，苹果在2014年推出采用MagSafe磁吸方式进行无线充电的AppleWatch，2017年推出了支持无线充电的智能手机，后又相继发布了TWS无线耳机等能够实现无线充电功能的可穿戴设备。无线充电功能发展方兴未艾，不仅渗透率将持续提升，还可以在应用场景、上游材料、下游终端产品等多个维度下扩大对智能装备的需求。2、新能源电池领域当前，新能源汽车、电力储能等产业的需求爆发带动新能源电池制造产业大规模扩张，随之而来的，即是新能源电池检测设备需求的快速提升。（1）新能源电池检测环节“机器换人”系检测装备需求的核心驱动力从市场发展情况来看，当前，新能源汽车、电力储能等产业的需求爆发带动新能源电池制造产业大规模扩张，随之而来的，即是新能源电池检测设备需求的快速提升。在制造环节自动化程度提高、单位GWh所需生产人员降低的同时，检测环节仍以人工或半自动形式进行。因此，检测环节逐渐成为了整条生产线的瓶颈，需要投入大量劳动力，从而为电池生产企业后续大幅度的产能扩张形成了制约。随着全球电池需求爆发，电池企业规划产能翻倍增长，但劳动力成本上升，低自动化率产线招工难度大幅提升，因此亟需在检测环节实现“机器换人”，进一步提升产线自动化率。其次，多家动力电池龙头企业规划未来3年将新增超过1TWh新能源电池生产能力,除现有生产基地及周边地区的产能扩张以外，其中，国内新增产能基地将向中西部地区扩张；此外，为配套欧洲和美国等国家地区的汽车电动化渗透率提升需求，电池生产企业亦将在相应境外地区建立生产基地。在前述地区存在质检人员不足或人力成本高的问题，使得电池生产企业必须配套成熟的自动化检测方案来解决这一问题。（2）新能源电池检测领域尚无优势企业，有利于新领域开拓锂电池制造的前、中、后段工艺技术难点各不相同，在各生产工艺环节逐步涌现了一批技术领先的核心设备制造企业，这些企业的成长壮大使得我国拥有了完成新能源电池全生产流程的制造能力。（3）新能源电池检测市场规模测算目前，国内单GWh锂电设备投资额约1.8-2亿元。价值量分布方面，前段设备价值量占比最大，约35%-40%，其中涂布机占比约70%；中段设备占比约30%-35%，其中卷绕机/叠片机占比约70%；后段设备占比约30%-35%，化成、分容设备在其中占比约70%，其余约30%为组装设备，上述投资均集中在制程环节，检测设备投资额较少。预计未来单GWh的检测设备需求将占产线设备投资的10%左右，即1,800-2,000万元，各大主流电池企业的扩产规模将超过1TWh，约合市场空间达200亿元。同时，考虑到对现有产线的技改升级，市场空间会更大，从而给智能检测装备从业企业开拓新的应用领域打开了市场空间。3、医疗器械领域医疗器械行业作为智能装备应用的另一主要领域，其具有品种繁多、工艺复杂、质量要求极高、无菌超净等特点，行业领先的医疗器械制造商要求制造装备具有定制化、柔性化、信息化及智能化的功能，能够实现制造过程的可控性、可追溯管理，智能装备的运用则是实现上述功能要求的有效途径。随着社会老龄化程度的增加、经济的发展及生活水平的提高，人们对于医疗愈加重视，医疗器械的市场需求呈现增长趋势，进而推动医疗消费升级。医疗器械行业范围较广，涵盖了可直接或间接用于人体的仪器、设备、器具、体外诊断试剂及校准物、材料以及配套的计算机软件等，也包含包括一次性注射器、输液器、输血器、引流袋