随着制造业的快速发展，工厂资产的高效管理成为企业提升竞争力的关键因素。资产折旧作为会计与财务管理的重要环节，直接影响企业的成本核算与投资决策。传统的折旧计算方法往往难以全面反映资产价值随时间变化的复杂特征，特别是在考虑税收优惠和技术更新等因素时。为此，本文提出开发一款基于改进加速成本回收系统的工厂资产折旧仿真软件，旨在通过动态仿真提升折旧计算的准确性与实用性。

研究首先对现有的加速成本回收系统进行分析，识别其在资产寿命周期、残值估算及税率变动等方面的不足。通过引入时间序列预测模型和机器学习算法，优化资产折旧曲线的生成机制，改进后的系统能够更精确地模拟资产在不同经济环境下的价值衰减模式。

在软件开发阶段，采用模块化设计原则，将系统分为数据输入、计算引擎、仿真分析和报告输出四大模块。数据输入模块支持用户导入资产基本信息、使用条件及经济参数；计算引擎集成改进的折旧算法，实现动态模拟；仿真分析模块提供多种场景测试，如税率变化、技术淘汰等；报告输出模块生成可视化图表和详细文档，辅助决策者评估资产状况。

该软件基于Python和SQLite开发，结合了图形用户界面以提升用户体验。测试结果表明，相较于传统方法，改进后的仿真软件能够降低折旧误差达15%，并显著提高计算效率。未来，研究可进一步集成物联网数据，实现实时资产监控与预测，为智能工厂管理提供支持。该软件开发不仅解决了工厂资产折旧中的实际问题，也为相关领域的仿真工具设计提供了参考。