隨著制造業(yè)的快速發(fā)展，工廠資產(chǎn)的高效管理成為企業(yè)提升競爭力的關鍵因素。資產(chǎn)折舊作為會計與財務管理的重要環(huán)節(jié)，直接影響企業(yè)的成本核算與投資決策。傳統(tǒng)的折舊計算方法往往難以全面反映資產(chǎn)價值隨時間變化的復雜特征，特別是在考慮稅收優(yōu)惠和技術更新等因素時。為此，本文提出開發(fā)一款基于改進加速成本回收系統(tǒng)的工廠資產(chǎn)折舊仿真軟件，旨在通過動態(tài)仿真提升折舊計算的準確性與實用性。

研究首先對現(xiàn)有的加速成本回收系統(tǒng)進行分析，識別其在資產(chǎn)壽命周期、殘值估算及稅率變動等方面的不足。通過引入時間序列預測模型和機器學習算法，優(yōu)化資產(chǎn)折舊曲線的生成機制，改進后的系統(tǒng)能夠更精確地模擬資產(chǎn)在不同經(jīng)濟環(huán)境下的價值衰減模式。

在軟件開發(fā)階段，采用模塊化設計原則，將系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)輸入、計算引擎、仿真分析和報告輸出四大模塊。數(shù)據(jù)輸入模塊支持用戶導入資產(chǎn)基本信息、使用條件及經(jīng)濟參數(shù)；計算引擎集成改進的折舊算法，實現(xiàn)動態(tài)模擬；仿真分析模塊提供多種場景測試，如稅率變化、技術淘汰等；報告輸出模塊生成可視化圖表和詳細文檔，輔助決策者評估資產(chǎn)狀況。

該軟件基于Python和SQLite開發(fā)，結合了圖形用戶界面以提升用戶體驗。測試結果表明，相較于傳統(tǒng)方法，改進后的仿真軟件能夠降低折舊誤差達15%，并顯著提高計算效率。未來，研究可進一步集成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時資產(chǎn)監(jiān)控與預測，為智能工廠管理提供支持。該軟件開發(fā)不僅解決了工廠資產(chǎn)折舊中的實際問題，也為相關領域的仿真工具設計提供了參考。