隨著制造業的快速發展，工廠資產的高效管理成為企業提升競爭力的關鍵因素。資產折舊作為會計與財務管理的重要環節，直接影響企業的成本核算與投資決策。傳統的折舊計算方法往往難以全面反映資產價值隨時間變化的復雜特征，特別是在考慮稅收優惠和技術更新等因素時。為此，本文提出開發一款基于改進加速成本回收系統的工廠資產折舊仿真軟件，旨在通過動態仿真提升折舊計算的準確性與實用性。

研究首先對現有的加速成本回收系統進行分析，識別其在資產壽命周期、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，優化資產折舊曲線的生成機制，改進后的系統能夠更精確地模擬資產在不同經濟環境下的價值衰減模式。

在軟件開發階段，采用模塊化設計原則，將系統分為數據輸入、計算引擎、仿真分析和報告輸出四大模塊。數據輸入模塊支持用戶導入資產基本信息、使用條件及經濟參數；計算引擎集成改進的折舊算法，實現動態模擬；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狀況。

該軟件基于Python和SQLite開發，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網數據，實現實時資產監控與預測，為智能工廠管理提供支持。該軟件開發不僅解決了工廠資產折舊中的實際問題，也為相關領域的仿真工具設計提供了參考。