>> 国信证券(香港)-TMT行业:《制造业可靠性提升实施意见》快评-230707
| 上传日期: |
2023/7/7 |
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| 格式: |
pdf 共4页 |
来源: |
国信证券(香港) |
| 评级: |
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作者: |
ZHENG Yufei |
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近日,工信部等五部门联合发布《制造业可靠性提升实施意见》(下称“《意见》”)。《意见》要求聚焦机械、电子、汽车等行业,实施基础产品可靠性“筑基“工程、整机装备与系统可靠性”倍增“工程。《意见》提出“两步走”目标:第一阶段到2025年,聚焦补短板、强弱项,按照夯基础、优服务、促提升的思路,通过开展技术攻关、建立标准体系、完善公共服务等举措,力争形成100个以上可靠性提升典型示范,推动1000家以上企业实施可靠性提升,为实现第二阶段目标奠定坚实基础;第二阶段到2030年,聚焦锻长板、促成效,按照树标杆、强带动、促转化的思路,充分发挥可靠性标准引领作用,推动10类关键核心产品可靠性水平达到国际先进水平,培育一批具有竞争力和影响力的可靠性公共服务机构和可靠性专业人才,促进我国制造业可靠性整体水平迈上新台阶,成为支撑制造业高质量发展的重要引擎。 《意见》旨在补制造业短板,向高端制造迈进 《意见》指出“可靠性”是反映产品质量水平的核心指标,贯穿于产品的研发设计、生产制造和使用全过程。目前,我国制造业可靠性与国外先进水平相比仍有差距,产业基础存在诸多短板弱项,关键核心产品可靠性指标尚待提升,管理和专业人才保障能力不足,掣肘我国制造业向中高端迈进。 可靠性提升的决定因素包括:市场竞争、技术方法论与政策引导和扶持。《意见》的出台恰是针对当前的国际竞争形势,特别是中美脱钩的大环境,提出可靠性提升的政策扶持与实施措施,可谓恰逢其时。 《意见》提出的可靠性提升是带有中国独特见解的。一是现代产品的可靠性,是融合现代科技、安全、环保等理念的。二是生态的,不是追求更高更强,而是在生态约束下的可靠性提升。三是综合提升全产业链可靠性,而不是单一产品可靠性。由“产品使用阶段的可靠性”变为“产品全生命周期、全链条的可靠性”,覆盖原材料、元器件、零部件、整机与系统等环节,涉及维度更为广泛。 《意见》的提出将有利于我国提升制造业可靠性水平,提高企业核心竞争力和品牌影响力,实现制造业高质量发展打下坚实质量基础目的。 《意见》可靠性提升将率先在机械、电子、汽车三大板块落地 《意见》通过实施可靠性“筑基”工程,补齐基础产品可靠性短板,提高核心基础零部件、核心基础元器件、关键软件、关键基础材料及基础工艺可靠性水平,为相关行业整机产品可靠性提升奠定基础。通过实施可靠性“倍增”工程,促进可靠性增长,推动关键核心产品可靠性水平达到国际先进水平,增强产业链供应链韧性。 《意见》在“筑基”部分中提到要重点提升电子整机装备用SoC/MCU/GPU等高端通用芯片、氮化镓/碳化硅等宽禁带半导体功率器件、精密光学元器件、光通信器件、新型敏感元件及传感器、高适应性传感器模组、北斗芯片与器件、片式阻容感元件、高速连接器、高端射频器件、高端机电元器件、LED芯片等电子元器件的可靠性水平。提升高频高速印刷电路板及基材、新型显示专用材料、高效光伏电池材料、锂电关键材料、电子浆料、电子树脂、电子化学品、新型显示电子功能材料、先进陶瓷基板材料、电子装联材料、芯片先进封装材料等电子材料性能,提高元器件封装及固化、外延均匀、缺陷控制等工艺水平,加强材料分析、破坏性物理分析、可靠性试验分析、板级可靠性分析、失效分析等分析评价技术研发和标准体系建设,推动在相关行业中的应用。 《意见》在“倍增”部分中提到重点提升无人机、虚拟现实/增强现实(VR/AR)设备、服务机器人、智能门锁等智能产品,曝光机、蒸镀机、切片机、涂覆机等电子专用设备,质谱仪、示波器、电子透镜等电子测量仪器,高效光伏电池等产品,北斗导航终端、5G通信设备等物联网终端,高端服务器、激光打印机、远程会议系统等计算机及外部设备可靠性水平。 《意见》要用数字、AI赋能可靠性提升 《意见》提出推动数字技术、5G、大数据、人工智能、工业互联网等新一代信息技术与可靠性工程的深度融合,以数字技术促进关键核心产品可靠性提升。运用基于模型的系统工程、数字孪生、可靠性仿真等技术提高产品可靠性设计水平。促进传感、机器视觉、自动化控制、先进测量等技术在生产制造环节深度应用提高生产效率,降低质量波动。 投资建议: 我们认为《意见》将优先推进上述行业筑牢基础、形成标杆示范作用拉动供应链上下游发展,并最终带动整机装备与系统可靠性倍增;而制造业推动数字化改造+AI大模型的出现有望帮助产业实现工业信息交互模式的转变,从软件定制化向专业模型厂商订阅制转型。推动产业数字化与工业互联网迭代发展。推荐关注港股芯片制造公司中芯国际、华虹半导体;芯片设计公司上海复旦;机器视觉舜宇光学科技;人工智能大模型厂商商汤-w。 风险提示:政策落地节奏不及预期;下游客户采购预算不及预期;技术研发进展不及预期的风险等
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