容知日新 应付账款周转天数 : 477.04 (2024年3月 最新)

* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

容知日新应付账款周转天数(Days Payable)的相关内容及计算方法如下:

应付账款周转天数又称平均付现期,用于衡量公司需要多长时间付清供应商的欠款,属于公司经营能力分析范畴。
截至2024年3月, 容知日新 过去一季度应付账款周转天数 为 477.04。

容知日新应付账款周转天数或其相关指标的历史排名和行业排名结果如下所示:

在过去十年内, 容知日新应付账款周转天数
最小值:187.33  中位数:230.92  最大值:265.74
当前值:231
软件内的 1091 家公司中
容知日新应付账款周转天数 排名高于同行业 82.77% 的公司。
当前值:231  行业中位数:66.98

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容知日新 应付账款周转天数 (688768 应付账款周转天数) 历史数据

容知日新 应付账款周转天数的历史年度,季度/半年度走势如下:
容知日新 应付账款周转天数 年度数据
日期 2017-12 2018-12 2019-12 2020-12 2021-12 2022-12 2023-12
应付账款周转天数 230.92 220.93 242.15 265.39 187.33 204.13 265.74
容知日新 应付账款周转天数 季度数据
日期 2021-12 2022-03 2022-06 2022-09 2022-12 2023-03 2023-06 2023-09 2023-12 2024-03
应付账款周转天数 100.58 484.89 128.17 219.16 146.01 567.07 206.63 301.22 152.97 477.04
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

软件和信息技术服务(三级行业)中,容知日新 应付账款周转天数与其他类似公司的比较如下:
* 选自同一行业,市值最接近的公司;x轴代表市值,y轴代表应付账款周转天数数值;点越大,公司市值越大。

容知日新 应付账款周转天数 (688768 应付账款周转天数) 分布区间

软件(二级行业)和科技(一级行业)中,容知日新 应付账款周转天数的分布区间如下:
* x轴代表应付账款周转天数数值,y轴代表落入该应付账款周转天数区间的公司数量;红色柱状图代表容知日新的应付账款周转天数所在的区间。

容知日新 应付账款周转天数 (688768 应付账款周转天数) 计算方法

应付账款周转天数又称平均付现期,用于衡量公司需要多长时间付清供应商的欠款,属于公司经营能力分析范畴。应付账款周转天数的增加可能表明该公司延迟付款给供应商。
截至2023年12月容知日新过去一年的应付账款周转天数为:
应付账款周转天数
= 平均 年度 应付票据及应付账款 / 年度 营业成本 * 年度 天数
= (期初 年度 应付票据及应付账款 + 期末 年度 应付票据及应付账款 / 期数 / 年度 营业成本 * 年度 天数
= (136.47 + 138.17) / 2 / 189 * 365
= 265.74
截至2024年3月容知日新 过去一季度应付账款周转天数为:
应付账款周转天数
= 平均 季度 应付票据及应付账款 / 季度 营业成本 * 季度 天数
= (期初 季度 应付票据及应付账款 + 期末 季度 应付票据及应付账款 / 期数 / 季度 营业成本 * 季度 天数
= (138.17 + 101.79) / 2 / 23 * 365 / 4
= 477.04
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

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容知日新 (688768) 公司简介

一级行业:科技
二级行业:软件
公司网站:www.ronds.com.cn
公司地址:安徽省合肥市高新区生物医药园支路59号
公司简介:公司专注于工业互联网领域,致力于成为一家专业的工业设备智能运维整体解决方案提供商,主要产品为工业设备状态监测与故障诊断系统,已广泛应用于风电、石化、冶金等多个行业。公司工业设备状态监测与故障诊断系统通过对设备运行的物理参数进行采集、筛选、传输和数据分析,预知设备的运行故障及其变化趋势,为设备运维管理决策提供数据支撑,实现工业设备的预测性维护,提高生产过程的连续性、可靠性和安全性。经过多年发展,公司在自制核心部件、数据采集与分析、智能算法模型、智能诊断平台和智能设备管理等方面不断创新,形成了具有自主知识产权的核心技术,拥有完整的产品体系。公司是高新技术企业、工信部智能制造试点示范企业、工信部服务型制造示范企业、安徽省服务型制造示范企业、安徽省专精特新中小企业、安徽省企业技术中心,获得工信部制造业与互联网融合发展试点示范项目、工信部大数据产业发展试点示范项目、中国电力建设企业协会电力建设科学技术进步三等奖、陕西省科技进步二等奖、安徽省科学技术进步奖三等奖等多项荣誉。