用AI让资产管理系统更智能

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本文介绍如何利用AI技术提升资产管理系统效率，通过具体代码示例实现自动化管理。

大家好！今天咱们聊聊“资产管理系统”加上“AI”的事儿。其实现在很多公司都有自己的资产管理系统，用来记录办公设备、电脑、服务器之类的固定资产。不过这些系统很多时候需要人工维护，比如添加新设备或者更新状态啥的，挺麻烦的。

如果我们能给资产管理系统加点AI，那岂不是超级酷？比如说，用AI自动识别新设备并加入系统，或者根据设备使用年限预测维修时间。听起来是不是很厉害？

好了，现在我给大家展示一下，怎么用Python和一些简单AI工具来实现这个功能。首先，我们需要一个基础的资产管理系统，可以是本地数据库，也可以是云数据库。这里我们用SQLite作为例子，它简单又方便。

    import sqlite3

    # 创建数据库连接
    conn = sqlite3.connect('assets.db')
    cursor = conn.cursor()

    # 创建表
    cursor.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS assets (
            id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            name TEXT NOT NULL,
            type TEXT NOT NULL,
            status TEXT DEFAULT 'active',
            purchase_date DATE
        )
    ''')

    # 插入数据
    def add_asset(name, asset_type, status='active', purchase_date=None):
        cursor.execute('INSERT INTO assets (name, type, status, purchase_date) VALUES (?, ?, ?, ?)', 
                       (name, asset_type, status, purchase_date))
        conn.commit()

    add_asset('Laptop A', 'Laptop', 'active', '2023-01-01')

这段代码创建了一个简单的SQLite数据库，并且定义了一个函数`add_asset`，用来往数据库里添加新的资产信息。接下来，我们引入AI的部分，比如图像识别。假设我们有一个摄像头，当有新设备进入时，摄像头会拍一张照片，然后我们用AI模型去识别这张照片中的设备类型。

    from PIL import Image
    from tensorflow.keras.models import load_model

    # 加载预训练的图像分类模型
    model = load_model('asset_classifier.h5')

    # 图像分类函数
    def classify_asset(image_path):
        img = Image.open(image_path).resize((224, 224))
        img_array = np.array(img) / 255.0
        prediction = model.predict(np.expand_dims(img_array, axis=0))
        return np.argmax(prediction)

    # 模拟识别结果
    asset_type = classify_asset('new_device.jpg')
    print(f"Identified asset type: {asset_type}")

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