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核心提示事件概述1)7 月22 日,中控技术在浙江杭州面向全球流程企业重磅推出更加开放、智能、高度自主运行的新一代全流程智能运行管理与控制系统——中控i-OMC 系统。相较于传统集散控制系统,i-OMC 系统在运行逻辑、技术架构、功能实现等方面实现

事件概述

1)7月22日,孔众科技面向全球流程企业,推出更加开放、智能、高度独立的新一代全流程智能运营管控系统——孔众i-OMC系统。

与传统的分布式控制系统相比,i-OMC系统在运行逻辑、技术架构、功能实现等方面都有了很大的突破。它拥有“e网到底,工厂操作系统平台+工业APP,独立运营”。

三个显著特征等。

2)今年5月,中控技术i-OMC系统已通过中国石油和化学工业联合会科技成果鉴定。由7名中国工程院院士和2名专家组成的鉴定委员会一致认为“该技术成果属国内首创,整体技术达到国内领先、国际先进水平”。

分布式控制系统诞生于1975年,不断创新以应对行业挑战,践行产业链整合理念,经过40多年的发展,已经成为流程工业过程控制的核心组成部分。近年来,随着工业的持续发展和宏观经济的变化,过程工业企业和工业控制系统面临着三大转型变化:一是企业的大型化、集约化和集成化程度不断提高,对大型联控系统的灵活性、开放性和可维护性要求越来越高;二是数字化时代,企业普遍面临如何利用海量流程数据资产打破数据孤岛,进一步释放数据价值,实现降本增效的问题。三是经济下行压力加大,保障生产安全、降低能耗、物耗、减少人力负荷等各种挑战对控制系统提出了新的要求。

另一方面,参考国际巨头的发展经验和产业演进的客观规律,工业自动化产业转型的本质是促进产业链整合。霍尼韦尔的工业控制自动化业务从硬件开始,逐渐发展成为一个系统。目前已经形成了集成软件的一体化解决方案。艾默生继续通过一系列有针对性的收购来弥补从仪器到自动化系统到工业软件的软硬件集成。当前,在新一轮科技革命的驱动下,工业互联网、AI、大数据、5G等科技成果不断赋能。中控DCS开始借助新的理念和技术下沉,突破传统控制系统在开放性、数据挖掘、智能应用等方面的局限,提升产业链整合能力。

“E网到底,平台+APP,独立运营”有三个鲜明的特点。中央控制i-OMC系统基于安全可靠的新型现场网络和统一的数字基础。1.0版提供高级自动化应用,如高性能HMI、预测控制、设备健康诊断、可视化AI、操作导航等。据公司微信微信官方账号介绍,与传统DCS相比,中控i-OMC系统呈现三大显著特点。

一是E网到底,集成通用I/O、数字I/O、有线APL、无线传感器、工业5G等数据传输方案,为行业提供更加灵活、简单、快捷的项目执行和调试方式,实现自动化软硬件工程的分布式部署和解耦,使流程工业企业在升级改造时成本更低、数据传输更快、实施周期更短、信息获取更全面。

二是工厂操作系统平台+工业APP,基于设备面向对象的工厂模型和统一的数据软总线,以数字化的方式连接企业生产设备、流程和数据的所有要素,构建统一的工业数字化基础,进而支持工业数据融合集成、工业数据综合管理与处理、工业数据价值挖掘与应用、生产流程优化和业务协同。

三是独立操作,充分应用自主研发的回路自整定、预测控制、操作导航、报警管理等关键技术,围绕海量操作数据进行AI智能分析,实现操作去技能化、工业设备一键关机、自动提升负荷、精确报警管理、工艺指标卡边优化、异常工况智能决策等“少人”到“无人”操作。

产品的技术实力得到了客户的广泛认可,并在“中控技术i-OMC新品发布会”上启用了国产化进程。用户端部分代表企业还分享了中控i-OMC智能运营管控系统的国产化开发和应用实践。据公司微信公众号消息,镇海炼化作为中石化2700万吨/年炼油加工能力的大型炼化基地,于2020年6月通过公开招标,采用了中控科技自主研发的智能运行管控系统i-OMC。经过近两年的系统部署、测试验收、组装调试,其乙烯装置于2022年1月生产出合格产品,这标志着镇海基地一级工程全面完工,进入生产序列,中控i-OMC系统顺利运行。项目建成后,帮助镇海炼化公司保证了乙烯装置的平稳运行,提高了操作的便捷性和直观性,实现了实时控制平衡率大于96%,月均控制稳定率大于99%,月均回路自动控制率大于99%,回路自整定效率提高了70%,报警频率降低了90%,取得了显著的提质降本增效效果,受到了客户的广泛好评。此外,湖北三宁化工股份有限公司还分享了其应用中控i-OMC系统建设智能工厂,实现40多个工业app开发应用的实际案例。

资本提案

中控科技是流程工业产品及解决方案的国内龙头,具有智能制造、工业软件、国产替代的属性,享有一定的估值溢价。预计公司2022-2024年营业收入增速分别为42.5%/43.8%/43.3%,归母净利润增速分别为35.4%/36.3%/33.6%,维持买入-A的投资评级,给予6个月目标价95.05元,相当于2022年动态市盈率60倍。

风险:核心技术研发不如预期;下游需求不及预期。

 
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