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北自科技(603082)2025年中报简析:营收净利润同比双双增长,盈利能力上升

来源:证星财报简析 2025-08-27 06:09:26
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据证券之星公开数据整理,近期北自科技(603082)发布2025年中报。截至本报告期末,公司营业总收入9.46亿元,同比上升1.41%,归母净利润7614.65万元,同比上升6.82%。按单季度数据看,第二季度营业总收入5.04亿元,同比上升1.55%,第二季度归母净利润3393.39万元,同比上升12.91%。本报告期北自科技盈利能力上升,毛利率同比增幅4.85%,净利率同比增幅5.34%。

本次财报公布的各项数据指标表现尚佳。其中,毛利率16.94%,同比增4.85%,净利率8.05%,同比增5.34%,销售费用、管理费用、财务费用总计4010.24万元,三费占营收比4.24%,同比增6.3%,每股净资产9.56元,同比增5.64%,每股经营性现金流0.28元,同比增10.85%,每股收益0.47元,同比增2.17%

财务报表中对有大幅变动的财务项目的原因说明如下:

  1. 应收款项融资变动幅度为-84.76%,原因:本期收到银行承兑汇票减少。
  2. 预付款项变动幅度为47.39%,原因:预付合同款增加。
  3. 其他流动资产变动幅度为13225.67%,原因:本期增值税留抵税额增加。
  4. 在建工程变动幅度为224.12%,原因:本期在建厂房投入增加。
  5. 应付票据变动幅度为-35.0%,原因:本期票据承兑。
  6. 应交税费变动幅度为-88.28%,原因:本期应交增值税减少。
  7. 其他流动负债变动幅度为55.91%,原因:待转销项税额增加。
  8. 租赁负债变动幅度为-49.4%,原因:本期按合同约定支付租金。
  9. 税金及附加变动幅度为-46.83%,原因:本期待抵扣增值税进项税额增加。
  10. 研发费用变动幅度为39.72%,原因:公司加大研发投入。
  11. 其他收益变动幅度为-62.33%,原因:本期与收益相关的政府补助减少。
  12. 投资收益变动幅度为-33.26%,原因:本期交易性金融资产投资收益减少。
  13. 信用减值损失变动幅度为150.31%,原因:本期收回应收款项,减值准备转回。
  14. 资产减值损失变动幅度为195.06%,原因:本期收回合同资产,减值准备转回。
  15. 投资活动产生的现金流量净额变动幅度为75.67%,原因:上年同期使用部分闲置募集资金购买结构性存款。
  16. 筹资活动产生的现金流量净额变动幅度为-113.57%,原因:上年同期收到公开发行募集的资金。

证券之星价投圈财报分析工具显示:

  • 业务评价:公司去年的ROIC为14.3%,资本回报率强。去年的净利率为8.25%,算上全部成本后,公司产品或服务的附加值一般。从历史年报数据统计来看,公司上市以来中位数ROIC为26.15%,投资回报也很好,其中最惨年份2024年的ROIC为14.3%,投资回报也较好。公司历史上的财报较为好看(注:公司上市时间不满10年,上市时间越长财务均分参考意义越大。)。
  • 偿债能力:公司现金资产非常健康。

财报体检工具显示:

  1. 建议关注公司现金流状况(货币资金/流动负债仅为61.63%、近3年经营性现金流均值/流动负债仅为7.04%)
  2. 建议关注公司应收账款状况(应收账款/利润已达292.64%)

最近有知名机构关注了公司以下问题:
问:智能物流系统的交付周期?
答:公司智能物流系统项目达到客户要求后才能取得最终验收单据,由于项目规模通常较大使得整体实施周期较长,从签订合同到最终验收通常需要1.5-2.5年,具体时间可能受土建、项目规模、复杂程度等多种因素影响。
问题二2024年公司在手订单情况如何?
截至2024年末公司在手订单约45.51亿。
问题三公司有哪些业务增长点?
公司在巩固现有优势行业基础上,聚焦重点行业不断拓展智能物流解决方案,2024年成功开拓轮胎等行业市场,医药、石化等行业市场取得重大突破。
问题四公司的“出海”业务主要聚焦哪些行业和地区?
公司采取国际化市场销售网络建设、随下游产业链企业海外投资和主动开拓等多种方式积极拓展海外市场,产品成功出口至意大利、土耳其等欧洲国家市场,参与全球市场竞争。
问题五公司的核心装备有哪些?
公司提供的智能物流系统由多种智能物流装备构成,并可根据不同应用场景、客户需求及项目特点提供个性化定制方案,项目通常包含立体货架、堆垛机、输送机、穿梭车、EMS系统、分拣系统、GV等物流装备。
问题六公司在机器人方面有哪些研究和应用?
仓储物流在制造业领域拥有丰富的场景,涉及拣选、装配和搬运等多种环节,下游需求广泛。公司基于对生产工艺、物流装备和客户需求的深入理解,聚焦机器人等新技术在制造业领域的应用开发,通过对积累的大量行业数据进行深度挖掘与分析,构建适用于物流场景的垂直大模型,加速相关技术在物流领域的产业化落地进程,实现技术价值与商业价值的双重突破。

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