奥普特2023-12-14投资者关系活动记录

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日期 股票名 调研地点 调研形式
2023-12-14 奥普特 - 线上会议,现场参观
PETTM PB 股息率TTM 总市值 换手率
66.51 2.75 - 80.38亿 1.18%
营业收入同比增长率(%)(单季度) 营业收入同比增长率(%) 归母利润同比(%)(单季度) 归母利润同比(%) 净利润/营业总收入
-6.96% -13.32% -40.32% -35.58% 17.99
销售毛利率 销售毛利率(单季度) 销售净利率 销售净利率(单季度) 毛利
64.23% 59.84% 17.99% 8.81% 4.71亿
销售费用/营业总收入 管理费用/营业总收入 营业总成本/营业总收入 归属于母公司的股东权益/带息债务 研发费用/总市值
23.60 24.69 86.84 -
存货周转天数 应收账款周转天数 资产负债率 利息费用/息税前利润 息税前利润
131.28 264.37 7.99% -0.08% 1.23亿
企业自由现金流量 带息债务 财务数据报告期
业绩预告
公告日期
报告期
业绩预告变动原因
0.00亿 2024-09-30 - -
参与机构
华创证券,君子乾乾,Causeway Capital,融泰云臻,民生证券,誉辉资本,中信银行,创金合信,华夏养老,万方资产,大中资产,博时年金,兴银理财,安信基金,尚善资产,信达澳亚,共同基金,RWC
调研详情
问题1:公司在提升内部管理水平方面的具体实践?

回答:公司自成立以来经营规模不断扩大,资产和业务规模在原有基础上有较大的提升,公司人员规模进一步扩大,这对公司在战略规划、组织机构、内部控制、运营管理、财务管理等方面提出更高的要求。

公司自上市以来,一直致力于打造和完善管理体系,尤其是通过数字化转型提升管理水平。公司全面启动了信息系统升级的数字化建设项目,对现有的ERP、OA等核心系统进行了业务流程优化和跨系统集成,初步构建了一个标准化、一体化、互联互通的数字化管理平台。该平台能够实现产供销业务的高效协作,提高订单交付效率,增强客户满意度。同时,该平台能够快速获取和挖掘相关业务数据,为公司管理者提供深入分析和决策支持。

问题2:如何看待机器视觉市场的发展?

回答:GGII数据显示,2022年中国机器视觉市场规模170.65亿元(该数据未包含自动化集成设备规模),同比增长23.51%。其中,2D视觉市场规模约为152.24亿元,同比增长20.21%,3D视觉市场约为18.40亿元,同比增长59.90%。GGII预测,至2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元,其中,2D视觉市场规模将超过400亿元,3D视觉市场规模将接近160亿元。

随着中国"制造强国"战略的推进和工业自动化的加速发展,机器视觉国产替代成为主旋律,也将迎来更加广阔的市场和发展空间。顺应行业发展,公司将持续拓宽应用行业,面向不同行业持续推出新产品,不断提升研发及服务能力。

问题3:公司在市场扩张方面的战略?

回答:在巩固现有的3C电子、新能源等领域的客户和市场的同时,积极开拓半导体、光伏、汽车等行业的机遇;在进一步强化和深耕国内市场的同时,积极开拓欧洲、日本、印度、越南、泰国等海外市场。

问题4:与国外的竞争者相比,公司存在哪些优势和劣势?

回答:对比国外机器视觉厂商,公司的优势主要表现在非标定制化的能力、自主研发能力与核心技术的积累、完善的自主产品线、成本优势、以及公司的快速响应能力;劣势主要是与国外行业巨头在行业渗透、产品通用性、品牌溢价等方面都还存在一定差距。

中国拥有全球成长性最大的机器视觉市场,实体经济高质量转型发展将带动机器视觉应用场景的拓展和渗透率提升。公司将利用自身优势,持续保持高研发投入,迭代产品和技术,牢牢把握国产替代机遇,巩固公司在机器视觉领域的优势。

问题5:公司的生产模式是怎样的?

回答:公司采取以销定产并按照销售预测保持一定安全库存的生产备料模式,以保证生产的平稳性和交期的灵活性。对于较为常规的产品,公司采用“备货生产”模式。即根据历史订单数据、下游市场情况等信息进行销售预测并确定安全库存水平,在考虑上游供货周期的基础上,以该库存水平为目标,调节生产节奏,提前排产,以便快速响应市场需求。对于常用程度较低、应用范围较窄的非标准产品,公司采用“按单生产”模式。即以订单为导向,按照客户需求的产品规格、数量和交货期来制定生产计划,组织备料排产。

问题6:公司提供的解决方案对客户的价值体现在哪里?

回答:通过向客户提供解决方案,公司可以:

(1)为客户的研发项目提出机器视觉部分的具体实现路线,提升研发成功率。合理的技术路线,是研发成功的保证。机器视觉技术,作为智能制造设备的核心部分,其技术路线的合理性,直接影响到设备的研发成败。公司通过结合核心技术、Know-How知识库、产品特性、客户的需求等因素,向客户提供定制化的技术实现解决方案,并结合解决方案推荐合适的机器视觉部件,以提高视觉系统的性能、稳定性等,从而提升客户研发项目的成功率。

(2)在已有知识库的基础上,通过技术验证,有效缩短下游客户的研发周期。公司的产品覆盖了机器视觉多个部件,同时在多个行业积累了超过5万个应用案例。基于对自主产品的深入了解和大量历史数据的积累,公司可以在更短的时间内完成解决方案的设计。

此外,通过公司完善的实验条件,通过实验室进行方案的验证,可以对方案的有效性进行提前和高效的验证,从而有效缩短下游客户的研发周期,协助客户提升竞争力。

(3)降低客户研发和试错的成本

机器视觉作为设备中的重要模块之一,在一定程度上可以决定整个设备的功能和种类。而机器视觉模块的预计功能能否实现以及实现程度如何,往往需要通过大量的实验进行验证,试错成本较高。公司通过提供经过验证的解决方案,可以降低客户研发和试错的成本。
AI总结

								

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