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2024年,工业和信息化部等9部门联合发布了《原材料工业数字化转型工作方案(2024—2026年)》,《方案》所附《石化化工行业数字化转型实施指南》为化工行业数字化落地推进提供了行动指南。《指南》提出了化工企业明确的数字化目标,到2026年,化工行业数字化网络化水平显著提升,数实融合持续深化,企业智能制造能力明显增强,基于工业互联网的平台服务取得积极进展,面向细分行业的人工智能引擎初步成型,由“深化应用”迈向“变革引领”,持续巩固流程工业领先地位。同时《指南》对数字化落地提出一系列问题并进行了解答,如何科学评估行业数字化现状水平?如何提升行业场景开发和解决方案供给能力?如何提高行业智能化水平?如何完善行业网络与数据安全治理?如何推动人工智能等在行业的应用?
化工企业大多存在生产过程物性参数等数据尤其是物料组分等过程数据实时获取能力不强、采集汇聚不全面、价值挖掘不深入等问题,制约数据要素价值发挥;
化工行业缺乏统一的、可量化的、用来科学评估企业数字化现状水平的指标体系,导致行业数字化转型的家底不清、转型路径不明;
基于以上企业数字化现状与政策,派可数据立足化工企业当前的状态,构建了有行业特色的数据分析指标体系,以帮助企业快速推进数字化落地。行业的数据分析指标体系,涉及化工企业财务、供应链、计划、生产、质量、设备、安全、工艺等全方面,从而达到生产经营,安全风险监测、预警的数字化。
从化工企业全领域海量的数据中,要抓两个指标来对标找差距,看一看化工行业中哪家企业更具核心竞争力,我们推荐如下两个指标:
化工行业,产能是决胜的关键。这体现在财报上,有两个科目,一个科目是固定资产,另一个科目是在建工程。化工行业说到底还是重资产行业,只要涉及固定资产,避不开的就是产能释放和营收增长。
产能充足,接下来得看一下产品销售的速度和收款的速度。企业产品销售、回款速度快,则收入增长快,且存货周转速度在变快,应收款复合增速整体呈下降趋势。这表明能在收入增长的同时,提升自己的出货速度和回款速度,也表明了企业对下游的话语权变强。
综合来看整个行业,化工行业十分庞杂,按照化工原材料分为煤化工、油化工和天然气化工。而我国90%的化工品种来自于石油和天然气。最近几年,石油和化工行业规模以上企业实现主营业务收入同比增速15%左右。从行业集中度上看,化工行业整体集中度在提升,化工产品也高度集中在几个产品上,因此,在下游行业众多、需求稳定的情况下,企业未来营收、利润驱动力,主要看基于原料、产品价格的精细、数字化管理。
化工行业具有周期性特点,简单分析营收等指标较难准确判断企业的成长性与盈利能力,相比其他产品价格较为稳定的行业或公司,化工行业上市公司价值分析需要我们结合行业特点,选择合适的数据指标来判断。
围绕这两个指标,我们可以进一步设计出企业毛利率指标,这是了解一家化工企业经营景气度的最直接指标。再结合反映整个化工产业链景气度的原料价格一起来进行分析,构建化工企业关键指标体系,从而能够辅助企业做出业绩反转、价格低位的决策。具体如下:
化工企业营业收入增长率是销量变化与产品价格变化共同作用的结果,由于化工产品价格受原材料价格波动影响,仅依靠营业收入指标无法全面反映公司成长性。例如,如果产品价格大幅下跌,即使产品销量保持增长,也有可能出现营业收入下滑情况。因此,我们需要剔除价格波动导致的营业收入波动影响,选取产品产销量指标来衡量公司成长性。
不同于销售价格稳定的产品,衡量化工产品盈利能力还需考虑产品单位毛利等。由于化工产品价格随原材料价格波动,当产品毛利不变,原材料产品价格上涨或下跌时,毛利率会相应下降或提高,但此时产品真实盈利未发生变化,毛利率指标无法真实反映企业盈利情况。因此,通常还选择单位毛利作为分析产品真实盈利水平和景气程度的指标。
从投资回报率来看,通常高进入壁垒行业的ROA相对较高。一些重要原材料MDI的生产工艺由头部企业掌握,工艺技术严格保密,技术壁垒极高;而行业的炼油、化工生产工艺技术可公开出售,聚酯涤纶、煤化工行业产品工艺技术转让已无壁垒。从投资回报率来看,MDI行业龙头企业投资回报率远高于炼油、涤纶、煤化工行业龙头企业,反映行业技术壁垒对企业盈利能力和投资回报率影响。
化工行业的景气度一般会经历“产能不足-供不应求-产能扩张-供给过剩”的周期,伴随供给与需求的变化,行业也呈现“景气-非景气-景气”周而复始转换。一般而言,化工产品新产能约需18个月至24个月投产,通过研究行业在建工程增速提前预判供给情况,同时结合需求变化,可判断产品未来景气度。具体来看,当行业处于非景气周期时,企业扩张意愿较弱,在建工程增速放缓,产能增速放缓;而过剩产能逐步消化后,行业步入景气周期,行业整体盈利能力回升,企业盈利能力增强,此时企业拥有较强意愿及能力进行产能扩张,在建工程增速提高。因此,可以从在建工程增速指标间接了解行业新增供给与产品景气度等情况。
化工行业周期波动,不同化工子行业壁垒不同,导致不同行业的投资回报率存在差异。深入分析化工企业产销量、产品单位毛利、ROA、在建工程增速等指标,有助于投资者更好评估化工企业盈利能力与未来成长性,做出更准确的价值判断。
当前,大数据与人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性、前瞻性技术,正加速向经济社会全面渗透融合,成为制造业转型升级的新手段、行业高质量发展的新引擎。化工行业自上世纪80年代便开始了DCS控制系统的应用,长期积累的大量数据具备开发、应用“大模型”的天然优势。因此,化工企业从数据采集、数据处理、数据资产等全方面数字化场景驱动,为后续开展“大模型”在化工行业应用探索奠定扎实的数据,以提升行业全要素生产率,赋能高质量发展。
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