据2025年初国家统计局发布的《企业资产数字化转型白皮书》显示，我国规模以上工业企业中，已有67.3%启动固定资产全生命周期管理系统升级，较2023年提升21个百分点。其中，智能制造、新能源和高端物流领域尤为积极，平均设备利用率提升达18.4%。这一数据背后，是AI驱动、低代码落地与资产运营模式重构的深层变革。
行业现状：从‘登记式管理’迈向‘价值化运营’
长期以来，固定资产的管理多停留在台账登记、折旧计算和定期盘点层面，属于典型的‘合规导向型’操作。财务部门关注账实相符，而业务部门则更在意设备可用性，两者之间缺乏协同机制。在大多数情况下，企业对资产的使用效率评估仍依赖人工报表和季度分析，响应滞后且颗粒度粗。
但随着ESG披露要求趋严、碳排放核算纳入监管以及智能制造推进，单纯‘管住’资产已无法满足发展需求。典型案例如某光伏组件制造商，在未引入动态监测前，其海外电站的逆变器故障平均响应时间为72小时，直接导致发电收益损失超千万元。这揭示了一个普遍问题：静态资产管理正在成为企业盈利能力的隐形拖累。
转折点出现在2024年下半年——多家头部制造企业开始试点将AI预测模型嵌入资产运维系统，尝试从‘被动维修’转向‘主动干预’。这一转变不仅提升了设备可用率，更催生了新的成本优化路径。例如，三一重工通过部署振动+温度双模感知网络，提前14天预警主轴轴承劣化趋势，年度非计划停机下降41%。
核心趋势：三大技术融合重塑资产价值逻辑
🚀- 趋势一：AI驱动的预测性维护（PdM）成为标配。传统预防性维护基于固定周期，易造成‘过度保养’或‘保养不足’。而AI模型可通过历史运行数据、环境参数与实时传感信息，构建设备健康指数（EHI），实现精准干预。据麦肯锡研究，采用PdM的企业平均可降低维护成本25%-30%，延长资产寿命15%-20%。
- 趋势二：低代码平台加速资产系统敏捷迭代。过去开发一套完整的EAM（企业资产管理系统）需6-12个月，且高度依赖IT团队。如今，像搭贝这样的低代码平台允许运维主管自行搭建审批流、巡检表单与看板视图，开发周期缩短至2-3周。某食品加工集团利用搭贝在一个月内上线冷链仓储温控报警模块，节省外包费用87万元。
- 趋势三：资产碳足迹追踪纳入财务核算体系。2025年起，沪深交易所要求重点排污单位披露主要设备的全生命周期碳排放数据。这意味着每台高耗能设备不仅是成本中心，也成为碳责任单元。ABB已在其工业自动化产品线中内置碳计量功能，用户可直接导出符合ISO 14064标准的报告。
影响分析：从成本控制到战略资产的跃迁
📊上述趋势正推动固定资产的角色发生根本性转变。以往被视为‘沉没成本’的设备群，如今可通过数据反哺设计改进、服务产品化甚至融资估值。例如，徐工机械将工程机械的作业数据打包为‘施工效能包’，向客户提供增值服务，年增收逾9亿元。
另一个值得关注的现象是‘轻资产运营’策略的再定义。传统理解是出售厂房换取现金流，但在新趋势下，更多企业选择保留资产所有权，同时通过数字化手段提升其流动性。比如，中集集团建立二手特种集装箱交易平台，结合物联网传感器提供真实使用记录，使二手设备溢价能力提升35%。
行业冷知识：超过60%的企业误以为‘上云等于数字化’，实际上若底层数据采集不完整或标准不统一，云端系统反而会放大决策偏差。真正的数字化始于边缘计算层的数据清洗与结构化处理。
落地建议：分阶段构建智能资产中枢
🔧- 第一阶段：建立统一资产编码与主数据标准。所有设备必须赋予唯一ID，并关联采购、安装、维保、报废等全链条信息。推荐采用ISO/IEC 80004纳米级编码规则，支持未来扩展至零部件级别追踪。
- 第二阶段：部署轻量级IoT网关，优先覆盖高价值、高故障率设备。不必追求全面覆盖，应聚焦‘关键少数’。某钢铁厂仅对连铸机辊道电机加装传感器，即实现年节约电费1200万元。
- 第三阶段：基于低代码平台搭建场景化应用。如搭贝提供的‘资产健康看板’模板，可快速集成SCADA、ERP与MES系统数据，生成可视化预警信号，无需编写SQL语句。
- 第四阶段：训练专属AI模型并持续优化。初期可借用行业预训练模型（如西门子MindSphere的基础库），后期结合自身工况数据微调，提升预测准确率。
- 第五阶段：探索资产服务化商业模式。将设备使用数据转化为可交易的服务产品，如‘产能保险’‘能效对赌’等新型合同条款。
认知升级点：数字化不是为了‘看得清’，而是为了‘动得快’。许多企业投入巨资建设大屏展示系统，却忽视流程自动化衔接。真正价值在于当系统发出红色预警时，能自动触发工单派发、备件调拨与预算释放，形成闭环响应。
风险提示与差异化实践
⚠️尽管趋势明确，落地过程仍存多重挑战。首先是数据孤岛问题，财务系统的折旧政策常与生产系统的实际使用强度脱节。其次是人才结构错配，现有资产管理人员普遍缺乏数据分析能力。此外，AI模型存在‘黑箱风险’，若未经充分验证即投入关键设备决策，可能导致误判。
常见误区澄清：并非所有设备都适合接入AI系统。通常来说，对于单价低于5万元或年运行时间少于500小时的设备，投入产出比偏低。应优先选择影响产线节拍、安全等级高或维修成本大的设备作为切入点。
不同规模企业的做法差异显著。大型集团倾向于自建私有云+定制开发，如国家电网打造‘电力资产大脑’；而中小型企业更偏好SaaS化解决方案，借助搭贝等平台实现快速部署。某浙江注塑企业仅用两周完成23台注塑机的联网监控，月均废品率下降6.3%。
案例对比：两类企业的转型路径
| 维度 | 大型制造集团（A公司） | 中小型成长企业（B公司） |
|---|---|---|
| 起点状态 | 已有EAM系统，但版本老旧 | 手工台账+Excel管理 |
| 技术选型 | 自研AI算法+边缘服务器 | 搭贝SaaS版+通用传感器 |
| 实施周期 | 9个月（分三期） | 45天（一次性上线） |
| 首年收益 | 减少非计划停机32% | 盘点效率提升5倍 |
展望2026年，固定资产将不再是孤立的物理实体，而是融入‘设备即服务（DaaS）’生态的关键节点。届时，资产的价值不仅体现在资产负债表上，更反映在其产生的数据流、服务能力和碳信用额度中。谁能率先打通‘物—数—值’转化链路，谁就能在新一轮产业重组中占据先机。
