功率器件公司工程前期工作方案(参考).docx
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1、CMC.泓域咨询/工程前期工作方案功率器件公司工程前期工作方案目录第一章 现代工程咨询方法概述4一、 现代工程咨询方法框架4二、 现代工程咨询方法的特点5第二章 公司基本情况8一、 公司简介8二、 核心人员介绍8第三章 行业背景分析10第四章 项目基本情况13一、 项目名称及投资人13二、 结论分析13第五章 数据采集分析与知识管理16一、 大数据系统和数据挖掘技术16二、 时间数据分析方法20第六章 资源环境承载力影响因素识别及评价指标24一、 资源环境承载力评价综合指标体系24二、 生态承载力影响因素识别及评价指标25第七章 规划咨询方法27一、 模拟预测方法27二、 宏观分析方法28第八
2、章 市场分析32一、 市场战略分析32二、 点面联想法38第九章 现金流量分析40一、 常用的资金等值换算公式40二、 现金流量分析指标计算42第十章 建设期利息估算52一、 建设期利息估算的前提条件52二、 建设期利息的估算方法52第十一章 流动资金估算53一、 扩大指标估算法53二、 流动资金估算应注意的问题53第十二章 并购融资及债务重组55一、 并购融资方式55二、 公允价值估值方法63第十三章 资金结构优化比选69一、 比较资金成本法69二、 息税前利润每股利润分析法70第十四章 财务现金流量的估算73一、 项目计算期的分析确定73二、 改扩建项目现金流量分析的特点74第十五章 财务
3、分析的价格及选取原则81一、 财务分析的价格体系81二、 财务分析的取价原则83第十六章 经济分析概述86一、 经济分析与财务分析的异同与联系86二、 经济分析的适用范围87第十七章 投资项目经济影响分析方法91一、 重大项目的经济安全影响分析91二、 定量指标分析方法96第一章 现代工程咨询方法概述一、 现代工程咨询方法框架(一)现代工程咨询方法体系现代工程咨询方法体系包括哲学方法、逻辑方法和学科方法。哲学方法一般是辩证地分析事物的两面性,包括它的优点和缺点、正面效应和反面效应;逻辑方法是用概念、判断、推理、假说等逻辑思维形式,对事物进行归纳、演绎、综合;学科方法是利用各种学科中常用的研究方
4、法,包括文献法、观察法、访谈法、问卷法、测量法和实验法、价值工程方法、网络控制方法、市场调查研究方法、战略规划研究方法、财务评价方法、经济评价方法、风险分析方法等。(二)常用现代工程咨询方法基于咨询工程师的基本能力要求,以项目周期的全过程咨询服务为主线,重点集中于投资项目前期咨询服务领域,常用的现代工程咨询方法包括综合分析、规划咨询、市场分析、项目评价、项目管理等五大类,每一大类中又包括若干具体方法。需要说明的是,虽然我们将某一具体方法归于某一大类名下,但其并不是仅限应用于此类项目咨询领域,亦可应用于其他项目咨询中。如利益相关者分析法,经常应用于规划咨询,同时也常用于社会评价;如德尔菲法,不仅
5、应用于市场预测,同时也应用于规划咨询、社会评价等。二、 现代工程咨询方法的特点现代工程咨询方法的特点是,定性分析和定量分析相结合,重视定量分析;静态分析与动态分析相结合,重视动态分析;统计分析与预测分析相结合,重视预测分析。定性分析与定量分析1定性分析定性分析是通过研究事物构成要素间的相互联系来揭示事物本质的方法,它是在逻辑分析、判断推理的基础上,对客观事物进行分析与综合,从而找出事物发展内在规律性,确定事物的本质。在工程咨询研究中,许多难以用计量表达的场合,定性分析方法可以发挥重要作用。2定量分析定量分析是依据统计数据,选择建立合适的数学模型,计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。它是
6、通过反映一定质的事物量的关系来揭示事物内在规律的方法,在数学、统计学、运筹学、计量学、计算机等学科基础之上,通过方程、数学图表和模型等方式来研究事物的本质。在工程咨询工作中采用定量分析的方法,对复杂事物进行数据处理,进行比较分析,可以使问题更为清晰,解决方案更精确。静态分析与动态分析1静态分析静态分析是观测和评价事物某一时点状态的一种方法。如项目评价中通过计算静态投资回收期、总投资收益率、资本金净利润率等指标,可以对项目的财务效益得出初步的判断。2动态分析在工程咨询服务的各个阶段,特别是在项目决策评价阶段,要树立动态观念,如考虑资金时间价值、市场供求变化、技术发展变化、社会经济环境的变化等。现
7、代项目财务评价一般以动态分析为主,主要进行项目现金流量分析,计算财务净现值、内部收益率等指标,并进行风险概率分析等。统计分析与预测分析1统计分析统计分析是对分析对象过去和现在的信息进行收集、整理、统计和分析。在现代工程决策研究咨询中经常需要采取多种方法和渠道,收集大量的统计数据,包括行业、区域、市场、技术、企业等的统计资料和信息,从而分析、归纳和总结事物的发展规律,把握发展动向;在项目执行阶段,也需要对项目的执行情况进行监控,对投资、质量、进度等进行统计分析,并与计划进行比较,判断项目的进展情况,以便采取有针对性的应对措施,促进项目的顺利进行。2预测分析预测分析是依据分析对象过去和现在的信息,
8、采用一定的方法,对事物未来发展趋势进行分析、推测、判断的方法。预测分析是现代工程咨询的重要方法,尤其是在投资前期决策阶段,预测分析是项目咨询的重要工作。投资项目决策是建立在对未来预测的基础上的,需要对未来的社会经济环境、产业政策走向、技术发展趋势、市场需求变化、原材料供应、配套条件约束、资金市场等进行预测。第二章 公司基本情况一、 公司简介公司按照“布局合理、产业协同、资源节约、生态环保”的原则,加强规划引导,推动智慧集群建设,带动形成一批产业集聚度高、创新能力强、信息化基础好、引导带动作用大的重点产业集群。加强产业集群对外合作交流,发挥产业集群在对外产能合作中的载体作用。通过建立企业跨区域交
9、流合作机制,承担社会责任,营造和谐发展环境。公司以负责任的方式为消费者提供符合法律规定与标准要求的产品。在提供产品的过程中,综合考虑其对消费者的影响,确保产品安全。积极与消费者沟通,向消费者公开产品安全风险评估结果,努力维护消费者合法权益。公司加大科技创新力度,持续推进产品升级,为行业提供先进适用的解决方案,为社会提供安全、可靠、优质的产品和服务。二、 核心人员介绍1、朱xx,中国国籍,无永久境外居留权,1961年出生,本科学历,高级工程师。2002年11月至今任xxx总经理。2017年8月至今任公司独立董事。2、侯xx,中国国籍,无永久境外居留权,1970年出生,硕士研究生学历。2012年4
10、月至今任xxx有限公司监事。2018年8月至今任公司独立董事。3、田xx,1957年出生,大专学历。1994年5月至2002年6月就职于xxx有限公司;2002年6月至2011年4月任xxx有限责任公司董事。2018年3月至今任公司董事。4、张xx,中国国籍,无永久境外居留权,1958年出生,本科学历,高级经济师职称。1994年6月至2002年6月任xxx有限公司董事长;2002年6月至2011年4月任xxx有限责任公司董事长;2016年11月至今任xxx有限公司董事、经理;2019年3月至今任公司董事。5、曹xx,1974年出生,研究生学历。2002年6月至2006年8月就职于xxx有限责任
11、公司;2006年8月至2011年3月,任xxx有限责任公司销售部副经理。2011年3月至今历任公司监事、销售部副部长、部长;2019年8月至今任公司监事会主席。第三章 行业背景分析2021年6月,“2021世界半导体大会创新峰会”在南京国际博览中心举行。中国半导体行业协会发布了中国半导体功率器件十强企业如下。安世半导体(中国)排名第一,华润微电子第二。其中,安世半导体已被闻泰集团收购。从产量竞争格局来看,2020年士兰微在功率半导体企业中产量占比最多,为38.91%,份额较2019年有所上升;其次是闻泰科技,为10.97%,份额较2019年有所下降。可以看到,国产企业士兰微和闻泰科技(安世半导
12、体体)在产量上已经占据了较大的份额,而国外企业英飞凌的产量份额有所下降。从产值竞争格局来看,2020年英飞凌在功率半导体企业中产值占比最多,为35.93%,份额较2019年有所上升;其次是闻泰科技,为21.57%,份额较2019年有所下降。因此,国产企业在产值方面的份额占比仍旧不足,国外企业英飞凌就占据了超三分之一的产值市场。同时也说明,英飞凌的功率器件产品主要占据高端化市场,溢价明显。相对于发达国家,中国的功率半导体行业发展起步相对较晚,技术实力、产品稳定性与行内主要企业相比,仍然存在较大的差距,不能很好的满足行业下游的市场需求。总体而言,目前中国功率半导体器件行业市场规模发展较快,但总量仍
13、不能满足需求,特别是中高档产品仍一定程度依赖进口。尽管中国已经成为全球功率半导体产业的重要市场,但中国功率半导体器件的设计、制造能力还有待提高,特别是在新型材料半导体器件领域,与国外领先企业仍存在较大差距。以IGBT为例,由于IGBT核心技术掌握在发达国家手中,例如设计制造、模块封装、失效分析、测试等。目前,英飞凌三菱ABB在1700V以上电压等级占绝对优势,在大功率沟槽技术方面,英飞凌与三菱公司领先,3300V以上电压的IGBT基本由国外垄断。目前,中国大部分的功率半导体以进口为主,英飞凌在中国功率器件市场中排名第一,其次还有安森美、三菱电机等领先厂商。国外以安森美和英飞凌两家领先企业为例,
14、国内则以安世半导体、士兰微和杨杰科技三家领先企业为例,产量及产值对比如下,可以看到,2020年,英飞凌的产量是安世半导体的约三倍,产值约七倍。2020年,士兰微的产量超过了英飞凌,但是在产值上,仅为英飞凌的1/20,说明士兰微的产品高端化程度不及英飞凌,总体来看,国内外领先企业差距仍旧较大。2018-2020年,安世半导体、华润微电子、士兰微和扬杰科技这四家企业的功率器件产值全球份额总体呈现下降趋势,主要是由于安世半导体的产值份额下降较大,2020年合计份额达到5.29%。因此,总体来看,在产量上我国功率器件发展态势良好,但是仍需加强技术研发,从而提升产值。近年来,国内功率器件厂商也在不断增强
15、产品的国际竞争力。随着智能化时代的到来,例如新能源汽车实现自动驾驶和联网化,需要更长的续航能力的和高效的电池管理,对于功率半导体将提出更高的要求。而新一代半导体材料,例如碳化硅和氨化镓,在电场强度、热导率禁带宽度饱和迁移速度方面有着优异表现,已经成为国内功率半导体厂商的重点研发方向。2019年。闻泰科技成功控股IDM功率器件领先厂商安世半导体,2019年11月安世发布首款GaNFET产品,正式进军GaN领域,2020年6月,安世推出新一代650VGaN产品,新产品芯片尺寸可缩小约24%,具有高的栅级阀值电压和低反向导通电压,满足车规级要求;三安光电6寸氮化镓外延片产线已经建成,填补了国内的空白
16、。然而,要提高我国功率器件企业的国际竞争力,不光要在产量上实现大规模量产,从而满足我国对功率器件产品的需求,更要进一步加强核心技术,在高端产品研发层面不断突破,提升产品的价值,从而摆脱我国功率器件高端产品的进口依赖,使得我国功率器件产品达到真正自给自足。第四章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称功率器件公司(二)项目投资人xx有限公司(三)建设地点本期项目选址位于xx(以最终选址方案为准)。二、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xx(以最终选址方案为准),占地面积约34.00亩。(二)项目实施进度本期项目建设期限规划24个月。(三)投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期
17、利息和流动资金。根据谨慎财务估算,项目总投资15109.23万元,其中:建设投资11755.21万元,占项目总投资的77.80%;建设期利息318.56万元,占项目总投资的2.11%;流动资金3035.46万元,占项目总投资的20.09%。(四)资金筹措项目总投资15109.23万元,根据资金筹措方案,xx有限公司计划自筹资金(资本金)8607.89万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额6501.34万元。(五)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):35000.00万元。2、年综合总成本费用(TC):27229.57万元。3、项目达产年净利润(NP):5685.79万元。4
18、、财务内部收益率(FIRR):29.05%。5、全部投资回收期(Pt):5.24年(含建设期24个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):13187.58万元(产值)。(六)主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积22667.00约34.00亩1.1总建筑面积36981.40容积率1.631.2基底面积13146.86建筑系数58.00%1.3投资强度万元/亩336.962总投资万元15109.232.1建设投资万元11755.212.1.1工程费用万元10151.622.1.2工程建设其他费用万元1213.822.1.3预备费万元389.772.2建设期利息万元318.
19、562.3流动资金万元3035.463资金筹措万元15109.233.1自筹资金万元8607.893.2银行贷款万元6501.344营业收入万元35000.00正常运营年份5总成本费用万元27229.576利润总额万元7581.057净利润万元5685.798所得税万元1895.269增值税万元1578.1910税金及附加万元189.3811纳税总额万元3662.8312工业增加值万元11947.6013盈亏平衡点万元13187.58产值14回收期年5.24含建设期24个月15财务内部收益率29.05%所得税后16财务净现值万元9122.48所得税后第五章 数据采集分析与知识管理一、 大数据系
20、统和数据挖掘技术(一)数据挖掘概述1大数据大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力,或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量,且种类多、实时性强,蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。大数据有各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案,及大型电子商务。大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番,面对前所未有的海量数据,为了从中发现有用的信息必须进行数据挖掘。此外,计算机存储、处理大量数据,以及运算的能力大为增强,为数
21、据挖掘创造了条件,使其成为一门独特的学科和技术。2数据挖掘与数据分析的区别数据挖掘与数据分析的主要区别在于:(1)处理工作量。数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。(2)制约条件。数据分析是从某些假设出发,建立方程或模型,而数据挖掘不作假设,可以自动建立方程。(3)处理对象。数据分析往往是针对数字型数据,而数据挖掘对象类型繁多,例如图像、声音、文本等。(4)处理结果。数据分析可以解释结果的含义;数据挖掘的结果不易解释,着眼于预测未来,并提出决策建议。想要从数据中发现规律(即认知),往往需将数据分析和数据挖掘结合起来。(二)数据挖掘步骤按挖掘对象,数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和
22、网络挖掘两种,各自步骤分述如下。1数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。(1)信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征,然后选择合适的收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,必须选择合适的数据仓库。(2)数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排,以便以后使用。(3)数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长,商业数据往往较多,数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示,规约后数量大减,但仍能保持原数据的完整性,对规约数据的挖掘结果,与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。(
23、4)数据清理。有些数据不完整(属性缺少属性值)、含噪声(属性值错误),不一致(同一信息有多种表示),需要清理,使其完整、正确、一致后存入数据仓库。(5)数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据,可将其分层和离散化。(6)数据挖掘。根据数据格式、属性与特点,选择合适的处理工具,例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络,取得有用的信息。(7)模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。(8)知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户,或作为新的知识存人知识库,供其他应用程序使用。并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源,则可以省略数
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