一个企业固定资产折旧案例
当今企业管理中固定资产折旧是企业财务体系中一项重要的工作之一。固定资产折旧以及各项待摊费用对企业的未来费用以及利润都将产生非常重要的影响。下面这个案例着重介绍了利用信息技术辅助财务分析人员对企业折旧费、各项待摊费用在未来发生的情况、对企业利润的影响等进行预测，从而使企业制定的各项预算趋于更合理、更科学。在本案例中对各项待摊费用的处理方式与固定资产折旧的处理方式相同，因此仅以固定资产折旧进行阐述。
对企业未来期间进行固定资产折旧预测必须考虑两个方面的内容，一个是已购固定资产的折旧，另外一个是未来将采购固定资产的折旧。对于已购财产的折旧，各企业会计部门都有一套严格的财务制度，根据固定资产类型的不同，按照不同的折旧期间、特定的折旧比率对其进行折旧。对于未来将采购的固定资产的折旧，则是制定固定资产采购预算、对预算进行不断的调整、其对未来各财务期间将产生的折旧费用计算的一个综合的应用。然而我们注意到，每个月都可能会有新的固定资产购入，每个月也都又可能有某些固定资产完成折旧，因此对折旧费用的预测是一个滚动预测的过程。
我们知道企业运营中的现金流管理是十分重要的。企业的现金流管理其实又与企业的财务预算管理密不可分，在这个问题上稍事疏忽，就会给企业带来巨大的现金流管理难度。当企业的财务预算屡屡被透支后，企业运营风险就会骤然上升，带动企业的现金流管理风险的加剧。
最近我们利用Applix TM1为一家企业成功地实施了企业固定资产折旧管理项目，通过辅助财务分析师对未来任意财务期间固定资产折旧费用进行滚动预测，帮助企业完成了资产折旧管理与企业预算管理，与企业现金流管理等多项功能的整合，从实施效果上看，该固定资产折旧分析与预测系统完全满足企业对固定资产折旧的管理需要，加强了对企业财务预算的管理和企业现金流管理。从根本上杜绝了由于购置固定资产，特别是突发事件引起的购置企业资产与企业预算管理及现金流管理之间的冲突矛盾。本系统架构在企业现有财务系统、ERP系统之上，补充了企业财务系统对财务数据进行滚动预测的功能缺失，成为财务分析人员制定预算的得力助手。
与传统的资产折旧管理系统的差别
传统的资产折旧管理系统侧重于对某项固定资产的入账时间、资产原值、折旧期间、残值等信息进行管理，并计算本财务期间的固定资产折旧费用，最终生成财务报表。
本案例所属的系统则侧重于对未来的财务期间固定资产折旧费发生的情况进行预测。系统既包括了对帐面固定资产的管理又同时包括了对未来计划预采购的固定资产进行管理。将两部分数据进行动态的汇总，并进行多角度数据分析，从而使财务分析师能够掌握未来资产折旧费用对企业费用的影响。系统同时提供对预采购固定资产逐级申报、逐级审批、逐级汇总的可订制工作流机制。由于系统提供了对固定资产折旧费进行滚动预测机制，因此财务分析师能够根据实际帐面固定资产折旧情况实时监控计划的执行过程，并对计划进行实时的修正。
系统架构
系统分为数据采集、数据计算、数据分析、动态报表4个子系统。
数据采集系统接收企业财务系统数据（如帐务系统、P&L, Balance Sheet等）、本单位及下级单位各部门上报的预算数据。系统同时提供了ETL和可订制的手动填报工作流引擎用于采集数据。采集的数据细化到每一项固定资产条目。
数据计算是将采集的数据根据固定资产的分类、财务分析师制定的折旧算法进行计算、处理最终形成多维数据集(Cube)的过程。
数据分析接收分析师指定的财务期间或时间点，对历史以及未来的固定资产折旧情况进行多维数据分析，数据分析的方法包括：旋转、切片、切块、钻取等。分析数据的指标包括：本期应发生的折旧费、本期到期的固定资产项、资产残值、净值等。数据分析的角度可以根据项目、固定资产分类、分支机构、部门、数据版本（预测、实际）等对数据进行立体分析。
动态报表系统支持用户自定义各种报表，报表系统使用嵌入Excel的动态公式进行制作，对报表格式没有特殊的要求，既可以根据当前企业正在使用的报表模版生成也可以快速的从零开始制作报表。报表可快速发布到Web，在Web中浏览的数据会随系统数据的变化实时更新。同时提供了丰富的DashBoard数据展示方案。
系统特点
l 基于多维数据库进行数据分析，使数据的处理、分析更加快速
l 将实际数据与预算数据有机的结合，可进行各角度对比分析，使预算制定有据可依
l 预算数据采集使用工作流机制，支持无限级别的审批流程，数据流转流程高度可订制
l 丰富的客户端：提供分析师使用的与Excel紧密集成的客户端，把Excel巧妙的变成数据展现前端工具；Web客户端使决策者随时随地掌握企业计划执行情况，又免去了IT人员的维护压力
l 强大的钻取功能：系统支持在Excel中、在Web数据表中、在Chart上对关心的数据进行深层钻取，可以钻取到固定资产条目级别，钻取路径除了可以在本系统内数据间进行也可以钻取到企业的财务或其它的应用系统。
l 支持未来任意期间的数据状态
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