基于大数据的设备报修信息管理系统的设计与实现

段 科

（中山职业技术学院，中山 528400）

0 引言

深入开展“互联网+”行动，实行包容审慎监管，推动大数据、云计算、物联网广泛应用，新兴产业蓬勃发展，传统产业深刻重塑。这是2018政府工作报告过去五年工作回顾中关于大数据的描述。2018-2019年中国大数据应用市场进入高速发展期。作为高校来讲，需要在数据化、信息化走在前列，特别是在保障教学，各种教学设备及相关实体设施方面，报修流程是否简便、维修进度是否及时、设备故障是否能提早发现，都是对管理者及学校的一大考验，故本项目的设计开发是对于各项教学及行政事务工作能起到监督，高效的作用。

本项目运用大数据技术，设计、实现一个可以快速、方便进行校园故障报修与维修单处理的系统。通过建立设备报修信息管理系统，使部门通过这个平台提高维修效率，节约资源，提高工作效率，为绩效考核提供可视化的数据支撑。

1 基于大数据的设备报修信息管理系统总体功能

通过分析当前主流的网络设备报修的相关手段及技术，包括云环境下校园设备报修平台、基于Web的高校设备故障报修平台和基于传统技术的设备报修平台，吸收当前现有平台系统技术的优点，设计及开发出适用于高校教学场景管理的基于大数据的设备报修管理系统的技术方案，研究和实现基于大数据的网络设备报修信息系统。

1.1 系统总体设计

本系统在研究过程中，提出基于大数据可视化的SaaS模式、包含运营管理和服务管理等模块的报修信息管理平台。然后论述平台的功能和使用流程，实现平台的概要设计，并在综合考虑元数据配置、多租户数据模型、安全模型等多方面因素后，给出一种初步实现大数据SaaS模式设备报修信息管理平台的方法。

图1 基于大数据的设备管理模式

1.2 报修信息管理系统设计框架

设备报修管理采用的大数据处理流程主要包括四步，分别是采集数据、导入和预处理、统计和分析、最后才是数据可视化。

设备数据采集和预处理主要是通过前端接收发自客户端（Web、APP）的数据，同时用户可以通过这些报修数据来进行简单的查询和处理工作。项目中使用MongoDB等NoSQL数据库来进行数据的采集，同时也考虑到并发数，根据现有校园报修规模数据库之间的负载均衡完全可以胜任。

根据现有的报修数据分析，数据噪音很少，计算资源和处理算法无需进行过多干预及调整；在进行数据清洗时，报修数据的实时性和准确率需要取得平稳，项目中主要对数据挖掘算法采取传统的线性执行。数据解释引入可视化技术，让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程，帮助用户理解结果。

报修信息系统设计框架时以用户通过移动端填写报修信息并提交到数据库，后台通过数据分析及列表对照，自动派单为主要功能。报修过程中用户姓名、学号、报修时间、报修类型均由系统自动生成，报修设备故障描述、联系电话等由用户自己根据实际情况填写或选择。设备报障数据在后台自动汇总并生成可视化图表。

表1 报修信息管理系统业务框架

1.3 功能模块设计

系统前台：在云端部署的服务器上，采用软件负载均衡器实现web服务器集群（iis+nginx），数据库选用SQL Server，用户通过终端浏览器（PC端或者移动端）登录系统，对报修用户和维修管理人员分别设置了登录入口，界面如图2。

图2 系统首页

1.4 移动端模块设计

移动微信端模块是本系统实现的核心模块，通过前端数据收集的API接口对接，使用扫描二维码的方式完成报修，界面简单明了，目的就是为了使设备管理数据化、移动化和简单化。主要通过个人信息认证实名完成报修过程，包括设备上报维修、报修信息推送、设备信息管理这三大部分。其模块设计功能如图3所示。

图3 移动端功能示例

1.5 数据图表统计

系统定期收集报修的数据进行数据分析，通过报修人数及访问量、报修设备类型分析出某个时间段是集中报修时间，说明该时间段设备承载较大压力，需要及时进行维护及关注。

图4 数据图表示例

2 结束语

本文将大数据分布式处理架构和高校设备报修管理实际相结合，依托基于大数据环境下开发和部署的设备报修管理系统的框架，实现了设备上报维修、报修信息推送、设备信息管理、报修数据可视化这四个主要的功能，最主要对报修数据进行分析统计形成图表可视化，有效的为绩效考核和管理透明高效化提供了保证。