据2025年第三季度《中国资产管理数字化白皮书》显示，全国重点制造与基建企业中，超67%已启动固定资产智能化升级项目，较2023年增长近一倍。这一趋势背后，是资产利用率压力、ESG合规要求及AIoT技术成熟的三重驱动。
行业现状：传统管理陷入效能瓶颈
当前多数企业仍依赖ERP系统进行固定资产登记与折旧计算，流程固化、响应滞后。典型表现为：资产台账更新延迟平均达14天，设备故障响应时间超过8小时，跨部门协作依赖人工传递表单。某大型能源集团审计数据显示，其下属12个厂区中，有31%的设备实际位置与系统记录不符，导致年度盘点成本增加23%。
更深层问题是数据孤岛。财务关注折旧与摊销，运维聚焦维修周期，而战略部门则需要资产回报率（ROA）分析——三者数据标准不一，难以形成统一视图。这种割裂使得企业在面对突发资产调配或并购重组时，决策依据严重滞后。
核心趋势：三大变革正在重塑资产管理逻辑
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为标配
- 基于机器学习的设备健康评分模型正逐步替代定期巡检制度。通过接入振动、温度、电流等传感器数据，系统可提前7-14天预警潜在故障。
- 例如，三一重工在泵车液压系统中部署AI诊断模块后，非计划停机下降41%，年节省维修费用超2800万元。
- 该趋势推动“被动报修”向“主动干预”转变，资产可用率（Availability Rate）从行业平均82%提升至90%以上。
📊 趋势二：数字孪生实现全生命周期可视化管控
- 借助BIM+IoT构建的资产数字镜像，管理者可在虚拟空间中模拟设备更换、产线搬迁等操作的影响。
- 上海地铁18号线采用此技术，在新站点建设阶段优化了通风系统布局，减少后期改造成本约1.2亿元。
- 该模式下，资本支出（CAPEX）与运营支出（OPEX）的边界开始模糊，投资决策更具前瞻性。
🔮 趋势三：低代码平台加速资产管理应用敏捷迭代
- 传统定制开发周期长达6-9个月，而基于搭贝低代码平台的解决方案可在3周内完成部署。
- 某汽车零部件企业利用拖拽式表单引擎，快速搭建了“闲置资产调拨审批流”，使区域间设备共享效率提升60%。
- 这标志着资产管理进入场景化敏捷响应时代，IT与业务协同效率显著增强。
影响分析：从成本中心到价值引擎的转型
上述趋势正推动固定资产职能由“后台支持”转向“前中台联动”。以预测性维护为例，它不仅降低维修成本，更直接影响生产交付能力——当设备稳定性提高，订单履约率随之上升，客户满意度指数平均提升17个百分点。
数字孪生的应用则改变了资产规划方式。过去新建厂房需经历多轮图纸评审，现在可通过三维仿真预判人流、物流瓶颈。这种“先试后建”模式，使项目延期风险下降35%。更重要的是，它为碳足迹测算提供了精确基础——每一吨钢材的运输路径、每一度电的消耗节点都可追溯，满足日益严格的ESG披露要求。
而低代码带来的敏捷性，正在打破“系统响应慢于业务变化”的困局。当市场波动导致产能调整时，企业能迅速重构资产配置逻辑。比如在新能源电池扩产潮中，有企业通过低代码平台两周内上线“临时租赁设备管理系统”，支撑起跨省协作的柔性生产网络。
专业术语解释：
资产可用率（Availability Rate）：指设备在规定时间内可正常运行的时间占比，反映资产的实际服务能力。
资本支出（CAPEX）：用于购置或升级长期使用的资产投入，如厂房、设备等，区别于日常运营开支。
数字镜像（Digital Twin）：物理资产在虚拟空间中的动态复制品，能实时反映状态并支持模拟分析。
全生命周期管理（Lifecycle Management）：从资产采购、使用、维护到报废的全过程统筹策略。
落地建议：四步构建智能资产管理体系
- 建立统一资产编码体系：整合财务、运维、采购多源数据，采用ISO 55000标准定义唯一标识符，消除信息歧义。
- 部署边缘计算网关，采集关键设备运行参数，并接入AI分析引擎，优先覆盖高价值、高故障率资产。
- 选择支持API集成的搭贝低代码平台，快速开发适配本地流程的轻应用，如“资产巡检打卡”、“报废审批链”等。
- 设立跨部门资产管理小组，每月输出资产健康报告，将利用率、维修成本、碳排放等指标纳入KPI考核。
| 趋势方向 | 适用场景 | 预期收益 | 实施周期 |
|---|---|---|---|
| AI预测性维护 | 连续生产设备（如压缩机、传送带） | 故障减少40%，MTTR降低50% | 3-6个月 |
| 数字孪生建模 | 新建园区、重大技改项目 | 节约建设成本10%-15% | 6-12个月 |
| 低代码敏捷开发 | 流程变更频繁的中小企业 | 系统上线速度提升70% | 2-4周 |
风险提示：警惕技术落地中的三大误区
尽管趋势明确，但实践中仍存挑战。首先是“重硬件轻数据”，不少企业投入大量资金安装传感器，却未建立有效的数据清洗机制，导致模型训练失败。其次是“盲目追求全自动”，忽略了基层员工的操作习惯，造成系统弃用。最后是“忽视安全合规”，尤其在涉及工业控制系统的场景中，未经授权的远程访问可能引发安全事故。
那么，是否所有企业都应立即启动全面升级？答案是否定的。决策者应评估资产规模、业务波动性与IT成熟度三个维度，优先在试点产线验证效果。毕竟，真正的智能化不是技术堆砌，而是价值闭环的持续优化。
