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中医药股票龙头股排名前十为片仔癀、云南白药、九芝堂、精华制药、同仁堂、白云山、康缘药业、江中药业、广誉远、马应龙来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-8439.html。
2019年中国医疗健康服务行业市场规模 达到4.6万亿元，2015-2019 CAGR 12%，预计2030年将达到10万亿元。
其中，我国中医大健康产业也伴随医疗健康 服务行业的发展而扩大。2019年中医大健康市场规模9170亿元，中医药行业深度分析及“十三五”发展规划指导研究分析报告预测，2030年中医产业规模预计达到22420亿元人民币， 预计2019-2030 CAGR 11.3%。
如何让工业现场的过程更加稳定？
中医药龙头股票前十强来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-8426.html？
中药概念龙头股是在中药行业中具有领先地位的公司股票。它们通常拥有丰富的中药研发经验、优质的产品品质和稳定的市场份额来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-5461.html。下面小编带来中医药龙头股票前十强，对于各位来说大有好处，一起看看吧。
中医药龙头股票前十强
中医药股票龙头股排名前十为片仔癀、云南白药、九芝堂、精华制药、同仁堂、白云山、康缘药业、江中药业、广誉远、马应龙。
2019年中国医疗健康服务行业市场规模达到4.6万亿元，2015-2019CAGR12%，预计2030年将达到10万亿元。
其中，我国中医大健康产业也伴随医疗健康服务行业的发展而扩大来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-1782.html。2019年中医大健康市场规模9170亿元，中医药行业深度分析及“十三五”发展规划指导研究分析报告预测，2030年中医产业规模预计达到22420亿元人民币，预计2019-2030CAGR11.3%。
中药概念龙头股有哪些股票
中药龙头股有广信药业(300519)、馨子药业(002118)、沈龙荣发(300534)、云南白药(00538)、同仁堂(600085)、片仔癀(600436)。
扩展信息:
1.其他中药概念股包括:
1.太安堂:近7个交易日，太安堂下跌20.26%，最高价6.48元，总市值下跌8.51亿元，跌幅20.26%。
2.益生药业:回顾过去7个交易日，益生药业连跌6天。全时段下跌9.38%，最高价8.58元，最低价9.14元，共成交4019.66万手。
3.以岭药业:以岭药业股价最近7天下跌15.08%，2022年上涨2.26%，最高价25.76元，市值347.84亿元。来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-8296.html
中医龙头股票清单
领先的中药股票有:新光药业(300519)、紫鑫药业(002118)、龙神荣发(300534)、云南白药(000538)、同仁堂(600085)、片仔癀(600436)。
龙头股票名称领先的股票代码所属板块行业类别关联理由黄芪生脉饮是新光药业300519创业板医药生物主导产品，主要用于心血管疾病和创伤性疾病，是中成药内科药物。主要治疗气阴虚、心脏、呼吸急促等疾病。其它产品包括伸筋丹胶囊和西洋参口服液。促进血液循环，祛瘀;2019年制药业收入为2019年.91亿美元，占95%以上。
中药板块龙头股票有哪些
中医药龙头股票有哪些:1片仔癀;2云南白药;3九芝堂;4同仁堂;5白云山;6江中药业;7马应龙。除此之外，中药股票有有：海王生物、丰原药业、东阿阿胶、丽珠集团等。从去年下半年“第五批医药集采”政策开展以来，中证医药指数已经持续回调了超过20%，近一年维度内下跌-14%，而中证中药指数却“一枝独秀”，近一年涨幅高达近40%，位居医药细分板块第一位。：1、同仁堂(600085)：中药龙头股。10月22日消息，同仁堂截至15时，该股涨0.61%，报33.11元;5日内股价下跌1.06%，市值为454.09亿元。
公司历经上市十余年的成长和发展，目前已形成以中成药制造为核心，具备中药材种植、中成药研发、医药物流配送、药品零售的较为完整的产业链条。
2、白云山(600332)：中药龙头股。10月22日消息，白云山5日内股价下跌0.5%，今年来涨幅上涨1.71%，最新报29.8元，市盈率为16.62。
公司是国内中药行业品种最全、中华老字号品牌最多、产值最大的中药企业，中药品种多达400余种，涵盖了几乎所有的传统中药分类，45种国家中药二级保护品种，其中有20余种为独家生产品种，另有独家代理的100多种国外名牌医药产品。如王老吉、陈李济、潘高寿、敬修堂等，都是久负盛名的百年老店。其中包括消渴丸、华佗再造丸等20个独家产品来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-8479.html。王老吉凉茶、保济丸、乌鸡白凤丸等产品都是享誉华南、东南亚的知名产品。继公司属下王老吉药业、敬修堂药业等五家企业入选为第一批“中华老字号”认定名单后，中一药业等三家企业入选第二批“中华老字号”认定名单。
3、片仔癀(600436)：中药龙头股。10月22日开盘消息，片仔癀最新报434.99元，成交量3.01万手，总市值为2624.37亿元。
公司荣获国家科技部“高新技术企业”称号，并通过高新技术企业的重新认定，且获评“2015年中国中药企业科技创新产出TOP10来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-8408.html。
中药概念股其他的还有：天药股份、九典制药、尔康制药、仟源医药、以岭药业、太安堂、信邦制药、金陵药业、方盛制药、步长制药、哈药股份、神奇制药等来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-6829.html。
医药板块龙头股票有哪些
医药板块龙头股票有：国药股份、上海医药、鲁抗医药、中国医药、沃华医药等。
一、沃华医药
沃华医药于1959年1月在万和堂药庄中药加工部与山东省昌潍中心药材公司饮片加工组的基础上，组建了山东省潍坊中药厂。2002年2月改制为潍坊沃华医药科技有限公司。2007年1月24日公司股票正式在深圳证券交易所挂牌上市，成为潍坊市首家上市的医药企业。
二、国药股份
国药集团药业股份有限公司于2002年11月27日在上海证券交易所成功上市。国药集团药业股份有限公司由中国医药集团总公司发起设立，经国家经贸委批准，于1999年12月21日正式成立。
三、上海医药来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-7512.html
上海医药集团股份有限公司(上交所股票代号：601607)是一家总部位于上海的全国性国有控股医药产业集团，是中国为数不多的在医药产品和分销市场方面均居领先地位的医药上市公司，入选上证180指数、沪深300指数样本股。
四、鲁抗医药
山东鲁抗医药集团有限公司是中国重要的抗生素生产基地，鲁抗的前身济宁抗生素厂创建于1966年，1984年在全省首批实行厂长负责制，1992年改制为山东省医药系统首家大型股份制企业。1997年“鲁抗医药”A股在上海证券交易所上市。
五、中国医药
中国医药保健品股份有限公司是在上海证券交易所挂牌的国有控股上市公司(股票简称：“中国医药”，证券代码：600056)。
过程的稳定性是指，过程仅仅受随机因素影响（而非特殊因素），具体是指，特征值的分布不随时间而变，即它的均值、标准差以及分布的形状等不随时间而变，这里强调的是在时间变化条件下的特征值，而不是“标准差越大就越不稳定”，同时，也并不要求过程一定是服从正态分布，如果一个过程的特征指标标准差大，分布也非正态，但是如果这个特征值的状态分布一直如此，我们也不能认为其是非稳态的。
一、过程状态稳定的监控方法
判断一个过程是否处于稳态，可以通过控制图来判定[1]，这也是为什么欧美企业一般称一个稳定的过程是受控的。控制图判异是基于“小概率事件不轻易发生，如若观测到小概率事件，就认为过程受到了特殊因素的影响”这一规则来制定的，但是在使用控制图时，我们必须要注意其使用条件，实际上，控制图的使用必须满足以下三个条件：
（1）数据相互独立；
（2）数据大体上要服从正态分布；
比如我们在计数型控制图中经常用到P图、NP图、U图和C图，其中P图和NP图通常应用的场景为产品检验结果（合格与不合格），其一般满足二项分布 ，而U图和C图通常应用的场景为单位面积或体积上缺陷点的计数，如薄膜上的晶点数，铸件上的缺陷数，玻璃上的气泡数等，其一般服从泊松分布 ，而这两类分布只有在满足以下条件时才可以近似为正态分布：
（3）过程变异只有随机误差。
如果数据不满足以上三种条件，则需要对数据处理之后才可以使用控制图来对过程进行监控，比如，数据分布不正态的情况下，可以通过适当的变换使得非正态分布转化为正态分布，这里比较规范和通用的做法是运用Box-Cox法[3]进行变换。
二、如何有效消除工业现场的过程变异？
在生产工业现场，生产过程的稳定性一直被视为过程控制的重要目标，然而，在实际的操作中，由于受到诸多因素的影响，想要让过程达到稳定并在此基础上实现优化并非易事。尤其是精细化工行业、材料行业、医药中间体等行业，其生产过程通常是影响因素繁杂、多步骤的动态过程，普遍存在生产批量小，品种切换多，工艺参数复杂多变等特点，因此对优化生产效率、产品收率和质量稳定性提出了巨大的挑战。来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-7716.html
在实际的过程改进中，我们对于过程异常通常采取的分析思路包括：
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1）回顾并分析整个过程流程的合理性；
2）通过团队头脑风暴，从人、机、料、法、环、测（5M1E）要素进行问题剖析（如图1）；
3）根据对过程机理的理解，并结合经验进行诊断排查等等。
尤其是在对5M1E进行分析时，所涉及到的因素将非常繁多，这也是化工行业过程控制的众多难点和痛点的主要来源，如，不同人员对流程的理解以及工作习惯的差异，操作过程可能千人千面，甚至在一些批次切换频繁、原料种类繁多的企业，投错料、投料不准的事情时有发生；生产设备由于不能有效地进行预防性维护保养，设备异常经常性发生，导致了大量的生产浪费和质量事故；质量异常发生后，由于过程数据缺乏，无法实现有效的质量异常追溯，更无从查明真正的原因并形成有效的预防措施；工艺改进、收率提升、配方优化等工作因为因子（输入变量）繁多，通过试验设计（DOE）进行寻优经常出现因为筛选因子导致重要因子遗漏，或者是因为试验次数多，影响了整体优化工作的推进效率等等。
也有很多的化工企业在应对这些问题时，通过展开精益六西格玛项目，期望实现消除浪费、降本增效、持续改进的目标。众所周知，精益六西格玛方法是真正的基于数据和统计的问题解决和持续改进方法，传统的精益六西格玛项目流程是，首先通过精益的方法发现问题点、确定问题点，然后按照六西格玛的DMAIC方法，利用统计方法制定改进目标、分析原因、寻找优化方案并固化改进措施。理论上这套流程逻辑上很严谨务实，但是，实际执行下来，各个精益六西格玛项目持续性往往不及期望，项目效果一般在项目验收阶段达到峰值，此后又逐渐回落，其原因是，一个六西格玛项目虽然各个步骤都是基于数据和统计方法，但都是离线方法，项目措施和效果无法在线固化和跟踪，等项目验收后，在固化阶段，项目干系人关注逐渐降低，效果自然就回落，此外，也有一些六西格玛项目，虽然耗费了大量的时间和精力，但是最终无功而返，究其原因，主要是两方面问题导致：
1）工厂数据通过人工采集，存在不及时、不准确等不足之处，导致改进工作通常都收效甚微；
2）即便有丰富且高质量的实时数据支撑，但是分析方法依赖于传统的统计分析方法，很难对高维度海量数据进行深度的挖掘并识别其中所蕴含的重要规律。
为了应对以上这些困难，更多的企业开始选择进行数字化转型，打造更加智慧的智能制造工厂，通过对设备进行物联网改造，搭建底层的数字孪生系统，并结合生产执行管理系统、实验室信息管理系统、研发信息管理系统等，以使得各个过程流程的执行更加规范，并实现全流程的最大可追溯性，进一步地，借助强大的人工智能算法，持续对流程中所存在的变异进行深度的分析和挖掘，找到造成过程变异的重要原因，并加以改善，从而使得工厂整体运行达到智能化的目标。
参考文献：
[1]. Statistical Process Control,?reference manual,?AIAG
[2].《深入浅出统计学》，[美]DawnGriffiths著
[3].《六西格玛管理统计指南》，马逢时等著
关于国工智能 ：
国工智能是一家专业为流程制造业提供人工智能决策控制整体解决方案及落地服务的国有参股高新技术企业，专注于利用人工智能、大数据等技术解决流程制造业海量数据下复杂场景的智能制造需求，为客户提供“IOT+AI+OR”智能制造人工智能整体解决方案。目前，公司已经成为流程制造行业人工智能决策控制领域的领跑者。
作为一家国内专业的智能制造落地服务商，国工智能凭借深厚的内功和优秀的团队，自主研发了基于人工智能的数据大脑分析平台(MAI)、智能制造管理平台（MES）、物联网数据采集平台（SCADA）、实验室管理系统（LIMS）、双体系设备管理系统（EMS），均在行业内成功应用。
国工智能在精细化工、材料、医药、食品、饲料、农牧等行业深耕已久，客户遍布全国，已成功为西安瑞联、海大集团、华润三九药业、康缘药业、丰原集团、道恩集团、九目化学、蓝帆医疗、新时代健康产业集团、安然纳米集团等客户提供智能制造落地服务来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-8413.html。
国工智能秉承“利于国，精于工”的企业发展理念，以高端IT技术服务于传统制造企业，推动国家制造业转型升级，以工匠精神为中国智造赋能！努力成为科技创新和产业革命的引领者，为中国实体经济崛起、实现中国制造2025贡献力量！
数据大脑通用的内容
国工数据大脑系统（MAI-CLI）是一个集数据调度、数据清洗、数据计算、数据挖掘、数据可视化为一体的数据分析平台。系统以简单易用拖动操作方式进行人机交互，屏蔽了数据分析预测业务的复杂性，大大降低了数据分析工作的技术门槛。
以计算流的方式构建整个数据分析业务。平台实现了对分散的数据进行统一调度，实现实验室设备、工业传感器、信息化系统接口多源数据整合。
平台提供上百个算法功能组件，包含大量应用统计学模型、机器学习模型以及深度学习模型等算法组件，支持精益六西格玛改进工具在线化，平台拥有定时分析功能，可以同时监控上万个质量监控点，并且实现自主诊断、自主提供解决方案的功能。来源:https://www.mj-100.cn/xwzx/202412-7926.html
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