2025年固定资产如何借AI重塑收益?

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关键词: 固定资产智能化 预测性维护 资产碳足迹 低代码平台 AI资产管理 设备健康度建模 绿色合规
摘要: 2025年固定资产领域正经历三大核心变革:AI驱动的预测性维护提升设备可靠性,碳足迹追踪成为合规刚需,低代码平台加速系统敏捷迭代。这些趋势推动资产从成本中心转向价值引擎,影响企业融资能力与市场竞争力。成功落地需启动数据盘点、选择高价值场景试点、引入低代码工具连接系统、组建跨部门运营团队。企业若不能及时转型,将面临数据脱节、合规风险与估值压制等挑战。

2025年初,普华永道发布的《全球资产管理趋势报告》显示,全球超67%的大型企业已启动固定资产智能化升级项目,其中38%实现了年运维成本下降超20%。这一数据背后,是固定资产从“静态登记”向“动态价值运营”的深刻转型。

行业现状:困在台账里的资产价值

长期以来,企业固定资产的核心管理方式仍停留在ERP系统中的台账记录阶段——购入、折旧、报废三大节点串联起资产全生命周期。这种模式在数字化浪潮前暴露出明显短板:信息滞后、使用率不透明、维护响应迟缓。某制造业上市公司曾披露,其华东厂区近三成设备处于“名义在用、实际闲置”状态,年度隐性损耗高达1400万元。

更深层的问题在于,资产数据未能与生产、财务、供应链系统打通。当管理层试图评估某条产线的投资回报时,往往需要跨部门调取五套以上系统数据,耗时两周仍难形成闭环分析。这不仅削弱决策效率,更让资产本身沦为成本中心而非价值引擎。

核心趋势:三大变革正在重构资产逻辑

🚀 趋势一:AI驱动的预测性维护成为标配

  • 设备健康度实时建模:通过边缘计算终端采集振动、温升、电流谐波等参数,结合历史维修数据训练LSTM神经网络模型,实现故障提前7-14天预警
  • 维护策略动态优化:AI自动比对备件库存、工程师排班、产线计划,生成最优停机窗口建议,避免“过度保养”或“突发宕机”
  • 某汽车零部件厂商应用该技术后,关键设备MTBF(平均无故障时间)提升至原值的2.3倍

麦肯锡2024年Q4调研指出,部署AI预测维护的企业,其单位资产产出效率较同行高出18%-27%,且这一差距正以每季度3.2个百分点的速度扩大。

📊 趋势二:资产碳足迹追踪纳入合规刚需

  • 全生命周期碳排放核算:从原材料开采、制造运输到运行能耗、最终拆解,每一项固定资产需建立碳账户
  • 欧盟CBAM机制倒逼改革:自2026年起,出口型企业若无法提供设备级碳数据,将面临最高达产品价值5.8%的边境调节税
  • 施耐德电气已在其EcoStruxure平台中嵌入碳追踪模块,覆盖全球12万项工业资产

转折点出现:过去我们认为资产管理的目标是“延长使用寿命”,但现在,最优寿命可能不再是越长越好——高碳排老旧设备持续运行,反而会侵蚀企业的ESG评级与融资能力。

🔮 趋势三:低代码平台赋能资产管理系统敏捷迭代

  • 业务部门自主搭建轻应用:车间主管可通过拖拽组件快速创建“特种设备巡检打卡”“闲置资产上报”等小程序
  • 系统集成周期缩短70%:传统定制开发需3-6个月的功能,现可在2周内部署上线并持续优化
  • 中国中车旗下某子公司利用搭贝平台,在45天内完成全集团87类移动式作业装备的动态调度系统建设

IDC数据显示,2024年中国企业用于低代码平台的投入同比增长61%,其中制造业和公用事业领域增速领跑,达到89%。这反映出组织对“快速响应资产场景变化”的迫切需求。

影响分析:谁将赢得下一轮资产竞争?

上述趋势正催生新的竞争格局。那些仍依赖手工台账的企业,将在融资、出口、人才吸引等方面遭遇系统性压制。例如,绿色债券发行要求披露固定资产能效水平,缺乏数字化基础的企业直接失去资格。

而领先者则开启“数据复利”模式:每一次设备运行都反哺AI模型精度,每一份碳报告都在增强品牌公信力,每一个低代码应用都在沉淀组织数字资产。它们不再只是拥有更多设备,而是构建了资产智能中枢

这里不妨提出一个设问:当两家企业固定资产原值相同,但一家能实时调用所有设备的健康状态与碳成本数据,另一家只能提供上季度折旧表——谁的估值更具可持续性?答案不言而喻。

落地建议:四步构建下一代资产管理体系

  1. 启动资产数据盘点工程:梳理现有设备的传感器覆盖率、系统对接情况、元数据完整性,绘制“数字孪生就绪度地图”
  2. 选择高价值试点场景:优先在高故障率、高能耗、高监管风险的资产类别中开展AI+IoT验证,如空压机群、中央空调主机、危化品储罐
  3. 引入低代码平台作为连接器:以搭贝为例,其可视化流程引擎可无缝对接MES、SAP、SCADA系统,无需改造原有IT架构即可实现数据拉通与业务协同
  4. 建立跨职能运营小组:由财务(负责折旧与残值)、EHS(主导碳核算)、IT(保障系统集成)、生产(反馈使用体验)共同组成资产智管团队,打破部门墙
传统管理模式 新一代智能体系
按固定周期维护 基于AI预测的动态维护
年度汇总碳排放 实时设备级碳追踪
IT主导系统开发 业务人员自主搭建应用
资产为成本中心 资产为数据与价值源

风险提示:警惕三大实施陷阱

尽管前景广阔,转型之路并非坦途。首先,“数据孤岛”仍是最大障碍——某央企曾投入千万部署物联网平台,却因PLC协议不开放导致仅接入30%设备。其次,AI模型存在“冷启动”难题,初期误报率可能高达40%,需配套人工校准机制。最后,低代码不等于无门槛,若缺乏统一治理标准,易引发“应用泛滥”与安全漏洞。

因此,建议采取“小步快跑”策略:单个试点不超过三个月,预算控制在百万元内,确保可量化ROI后再规模化推广。唯有如此,才能真正驾驭这场资产革命,而非被其裹挟前行。

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