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麦加芯彩(603062)经营总结
截止日期2023-12-31
信息来源2023年年度报告
经营情况  一、 经营情况讨论与分析
  (一)产品属性
  公司致力于工业涂料的研发、生产和销售。根据《国民经济行业分类》,公司所在涂料行业属于“C制造业”大类下“(C26)化学原料和化学制品制造业”下辖的“化学原料和化学制造业的涂料制造(C2641)行业”。
  根据《战略性新兴产业分类(2018)》,公司产品中的“风电涂料”、“无溶剂涂料”、“高固体分涂料”以及“粉末涂料”属于“3 新材料产业”之“3.3 先进石化化工新材料”之“3.3.7 新型功能涂层材料制造”之“3.3.7.1 涂料制造”目录下的重点产品和服务。
  (二)应用领域
  目前,公司涂料主要应用于风电领域、集装箱领域以及其他工业涂料领域如桥梁、钢结构等。
  在风电叶片涂料领域,公司在2009年即开始自主研发风电叶片涂料产品,2010年推向市场,目前已在国内主要风电叶片厂成功应用并且得到了认可,为我国风电涂料国产化的进展提供了有力支持。公司在2016年推出了环保类水性风电叶片涂料产品,目前在风电叶片涂料领域已经处于国内领先地位,是国内风电涂料领域单项冠军。
  在集装箱涂料领域,依靠过硬的产品+服务,公司建立了优质、稳定的客户群。随着行业不断发展和演进,凭借对涂料市场及客户需求的深刻理解和对产业发展方向的良好判断,公司的水性集装箱涂料不断获得市场认可,客户基础不断夯实,行业排名持续提高,市场占有率稳步提升,竞争优势不断强化。公司已成为全球四大集装箱涂料供应商之一。
  除此以外,公司目前正在或者已经推进的应用领域包括船舶、光伏、风电塔筒、储能等诸多领域。
  (三)主要客户
  公司直接客户包括中材科技(含中复连众)、双瑞风电、明阳智能、时代新材、东方电气、重通成飞、泰胜风能等风电设备制造商,以及中集集团、中远海运、新华昌集团、胜狮货柜、富华机械、广东现代集装箱等船运集装箱制造商。
  从下游终端客户来看,公司风电领域终端客户包括金风科技、远景能源、中国海装、上海电气、哈电风能、运达股份、明阳智能、中国中车、三一重能、东方电气、国电联合动力等风电整机厂;集装箱领域终端客户则包括Maersk、CMA CGM、COSCO、OOCL、Hapag-Lloyd、Evergreen、ONE、HMM、Yang Ming、ZIM、Wan Hai、PIL等全球头部集装箱航运公司,以及TIL、Textainer、Seaco、CAI、SeaCube、BlueSky、GCI、Touax等全球头部集装箱租赁公司。
  (四)经营概述
  2023年度,公司实现营业收入 11.4亿元,其中风电涂料 51,021.12万元、集装箱涂料58,416.10万元、桥梁钢结构等其他工业涂料4,530.73万元。
  2023年度,从外部环境来看,集装箱行业经历了行业低谷,公司集装箱涂料全年收入下降37.87%,同时由于行业低迷,毛利率同比下滑;风电行业2023年装机量同比2022年大幅增长,风电涂料销售增长27.34%,同时得益于竞争格局相对集中及原材料价格的下降,毛利率处于较高水平。
  从收入结构来看,2022年集装箱涂料收入占比67.80%,2023年下降至51.21%;而风电涂料业务则从2022年的28.89%,增加至2023年度的44.73%。
  分季度来看,由于集装箱行业在2023年第四季度有所回暖,因此公司第四季度收入环比大幅增加,但由于需求回暖的基础尚不够牢固,因此产品价格的回暖相对滞后,四季度产品毛利率尚未恢复。
  (五)战略推进
  2023年,公司继续加速推进1+3+N战略落地,坚持高端工业涂料定位,以“新能源、远洋运输、大基建”三个板块为核心,不断延伸公司产品应用领域。
  公司2023年切实推进包括船舶、光伏、塔筒、储能等不同领域的项目进展,部分项目已经实现量产,部分项目正在抓紧推进中。
  基于战略发展需要,公司下一步将继续利用上市公司平台在资本聚集、产业整合、人才引进等方面的优势,以更具前瞻性的眼光、以更加开放的心态,凝心聚力,致力于打造“中国工业涂料领域最具竞争力的平台”,不断开拓和进军新的领域。
  (六)研发创新
  2023年度,公司共投入5,000余万元用于研发,推进中的研发项目共23个,涵盖船舶、光伏、储能、吸波、重防腐等不同领域。2023年3月,公司与中材科技、武汉理工大学、北京玻钢院复合材料有限公司共同申请的“低 LCOE 的高可靠性大型风电叶片关键技术研究及产业化”项目,获得了中国建筑材料联合会“项目成果达到国际先进水平”的评审鉴定结论,并被授予建筑材料科学技术奖(技术进步类二等奖);2023年8月,在“高性能大型复合材料风电叶片高效率制造关键技术与工程化”项目中,公司联合中材科技(萍乡)风电叶片有限公司、武汉理工大学、南昌航空大学等单位组成的项目团队,获得江西省科技进步二等奖。
  

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