郭 慧 姚萌萌 王崇豪
大数据背景下高校智慧后勤建设思路研究
郭 慧 姚萌萌 王崇豪
[南京审计大学]
建设和发展智慧后勤,是后勤管理水平提升的重要路径,是高校高质量发展的必然要求。为了探索智慧后勤的建设模式,文章在分析智慧后勤的发展驱动力和关键技术基础上,提出三条建设思路,并设计了智慧后勤建设总体架构模型。建设智慧后勤要建立健全制度体系、强化队伍建设、坚持服务育人导向,集约化智慧后勤综合平台架构模型包括感知层、网络层、数据处理层、系统应用层和服务层,为用户提供个性化智慧服务。
大数据;信息化;智慧后勤;集成平台建设
在全面建设社会主义现代化国家的“十四五”时期,我国进入加快发展数字化、建设数字中国的新阶段。高校后勤信息化是教育现代化的重要组成部分,是高校高水平发展的必然要求,智慧后勤建设要顶层设计、系统谋划,依靠物联网、人工智能、大数据等关键信息技术,充分利用校内已有信息系统资源,建设后勤综合信息服务平台,变革后勤服务模式,提升后勤服务水平。
后勤服务工作具有服务对象众多、服务场景广泛、服务项目繁杂等特征,覆盖教学、科研和师生日常生活的方方面面,是高校正常运行的重要保障。传统后勤工作多采用人工线下服务管理方法,虽然投入了大量人力物力,工作效率仍然较低,存在响应速度慢、统计汇总难、师生满意度低,以及为分析决策提供数据支撑不充分等问题,无法适应高校高质量发展需要。随着信息化技术的快速发展,传统后勤服务方式难以满足师生日益增长的多样化需求,在服务效率、服务质量等方面亟待提升,是学校整体服务水平的短板所在。
教育部在《教育信息化2.0行动计划》中提出“智慧教育创新发展行动”[1];工信部在《“十四五”国家信息化规划》中,要求以信息化培育新动能,加快数字化、智慧化发展。智慧后勤建设有利于提高后勤服务水平,有利于提高学校治理水平,推动教育现代化。借助信息化技术手段建设智慧后勤,建设符合后勤服务实际需求的管理平台,要围绕系统平台运行各项业务流程,使业务和数据纵向贯通、横向集成,有效提高服务水平,改善服务形象,创建全域智能、优质高效的新型后勤服务生态体系。
近年来,高校智慧后勤建设逐渐得到重视,国内高校陆续引入信息化系统,主要应用于后勤报修、能耗监测等场景。江南大学自主研发的基于物联网技术的“节约型校园数字化能源监管平台”[2],在节能降耗方面取得良好效果;陕西交通职业技术学院开发的基于互联网的后勤报修系统[3],有效解决了校内报修难问题。但总体来看,国内高校智慧后勤水平较低,信息化平台存在孤岛效应,未建成综合管理平台,智慧后勤建设面临资金投入不足、基础设施薄弱、技术团队短缺的挑战。
智能传感器是一种带微处理器的传感器,集感知、信息处理和通信于一体,兼有检测判断和信息处理功能。[4]不同于传统传感器只能提供模拟电压信号,智能传感器能提供信息处理后的数字信号,特别是近年来,人工智能等技术发展使传感器技术更加智能,具有智能识别与判断功能,具有广泛的应用前景。
智能传感器可作为基础设备应用在智慧后勤的许多场景中,如,将红外传感器应用于安防系统,自主识别陌生侵入;将射频识别技术(RFID)用于身份识别、车辆识别、医疗健康等领域,对校园人与物精准精细管理;将环境传感器应用于消防监测系统、水电联控系统、配电房监测系统、电梯监测系统,实现水电气能耗全场景管控。
2015年3月,李克强总理在政府工作报告中提出“制定‘互联网+’行动与计划” 。[5]“互联网+”依托先进互联网信息技术,以互联网技术与传统产业的深度融合为途径,以实现产业转型与升级为目标,主要发展方式是优化生产要素、更新业务体系、重构商业模式。
互联网与后勤服务结合,可有效激活传统后勤业务活力。“互联网+”物业管理,赋能精细化物业管理;“互联网+”食堂管理,实现食品生产全过程监管;“互联网+”报修管理,维修项目高效响应、全过程跟踪;“互联网+”AI视频监控,构建可视化全在线消防安保监控。
人工智能是计算机科学的新兴分支,以模拟人类智能为目标,经遗传算法、神经网络、深度学习等算法做出推理与判断。近年来,人工智能理论和技术趋于成熟,在许多领域得到应用与发展,主要研究领域包括机器学习、自然语言处理、语音识别、图像识别等。[6]
人工智能是智慧后勤的关键技术,应用图像识别技术,搭建公共区域动态管理系统,实时监控校园安全与卫生状况,并及时做出评估与提示;应用人脸识别技术,动态精准管理校园人员,关键场所信息核验;应用对话式AI技术,建设人机协同智能客服系统,语音识别用户需求、智能规划路径、自主填报工单,全天候在线服务。
大数据是智慧后勤的核心,通过对海量过程与状态数据进行存储和分析,组织与建模后勤大数据,为智慧应用提供支撑[7],赋能智慧资产、智慧消费、智慧物业、智慧出行、智慧安防、智慧办公。
大数据将改变后勤场景体系,以数据库的建立及数据分析为基础,构建立体化、智能化、全面化的后勤服务体系。依托预警数据实现后勤管理精准化,及时发现隐患规避风险;依托过程性数据实现后勤管理个性化,为用户定制服务;依托共享数据实现后勤管理协同性,消除信息壁垒,增进组织绩效;应用输出数据协助决策,助力后勤服务工作从传统经验管理向科学化管理转变。
制度建设是保障。智慧后勤建设要遵照“总体规划、分步实施”原则,立足长远发展,加强顶层设计,将智慧后勤建设纳入学校发展规划中。[8]责任部门建立健全管理制度体系,制定智慧后勤建设规划,确定发展框架、重大任务,把建设移动终端化智慧后勤综合平台作为重要目标。要加强系统谋划,构建符合后勤管理和服务特点的标准化、规范化、智慧化建设体系,建设功能完备、技术先进的集成系统平台,提升校园治理能力,促进管理体系的标准化和规范化,提升管理效率和精细化程度,为师生的工作、学习和生活提供优质高效服务。
队伍建设是基础。打造过硬技术队伍,要优化人才培养机制,健全职业技能等级制度,打造信息化领域多层次复合型人才队伍;要引进专业信息技术人才,有效驱动智慧后勤快速发展;要持续开展各类专项技能教育培训,增强信息化发展意识,提升技术人员专业素养和应用能力;要加强管理人员网信教育培训,大力推动学网、懂网、用网,提升获取数据、分析数据、运用数据的能力,不断提高对信息化发展的驾驭能力。
高校后勤部门不仅要履行为师生提供服务保障职能,更要紧扣立德树人的根本任务,贯彻落实“三全育人”理念,不断强化服务育人意识、丰富服务育人路径、提升服务育人质量,构建完善服务育人体系。在日常工作中,把解决实际问题与解决思想问题结合起来,把握后勤工作服务育人的第一属性,始终关注师生需求,围绕师生反映强烈的痛点难点问题,提供靶向温馨服务,不断提升育人实效。
通过借鉴国内外多所高校、企业智慧后勤建设方案[9],以满足师生服务、管理新需求为导向,围绕维修服务、物业服务、水电保障等后勤业务,设计以下智慧后勤模型的总体架构图,如图1所示。该模型从下到上依次分为感知层、网络层、数据处理层、系统应用层和服务层共五个层级结构,模型以智能传感器为基础获取数据,综合运用校园网、移动互联网、物联网等网络平台传输信息,利用数据库、云计算、人工智能等信息技术,开发智慧报修平台、智慧水电平台、服务大厅等系统应用,建设集约型后勤整体服务平台,建设全域智能、优质高效的全新后勤服务生态体系,为管理与决策提供信息支撑,加快实现传统后勤服务模式转型升级。下面对各层功能进行介绍。
图1 智慧后勤总体架构图
感知层负责对校园的人员、设备、资源等环境的全面感知,包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统[10]。数据采集依靠各类智慧平台的数据采集终端,如物联网感知终端、RFID、WFN、手持终端、人脸识别设备、摄像头、定位导航设备及其他传感器等信息感知设备。
网络层的主要功能是信息传输,保证校园组网中的各节点可以实现高速的互联互通。在高校智慧后勤系统中,主要依靠校园网、物联网、互联网、移动网等网络形式,每种网络都有自己的特点和应用场景,互相组合才能发挥出最大的作用,有效保障信息的高速传输。
数据处理层负责对感知层收集到的数据进行存储、分析与处理等。数据库是存储数据的仓库,多类数据库结合使用,使系统有更高的空间利用率和扩展性。其中基础数据库设计分布式数据库,FastDFS文件系统存储业务系统产生的状态原数据,抽取的特征类数据存储在MySQL数据库中,便于查询修改,数据仓库面向分析决策,对数据进行有用信息抽取、格式编码、清洗后形成标准数据后存储。
系统应用层主要提供多样化业务服务平台,是面向用户提供信息系统服务的承载者。以统一的数据为基础,面向用户提供业务处理功能的各类应用系统,主要包括:报修服务、餐饮服务、车辆管理、采购管理、预约服务、办公管理、社区公告、平台管理、服务大厅等系统,各个应用系统在设计开发时采用统一的信息结构、数据接口、数据格式,保证操作流程内部一致性,将系统集成为综合平台。
智慧后勤融合多种服务,将多种应用系统集成综合信息服务平台,用户包括在校师生、管理部门、离退休人员及临时用户,主要功能是提供日常服务、协助管理部门提高管理水平、监控服务质量,以及协助关键决策。智慧后勤平台入口接入校园信息门户,与信息门户协同用户管理,对不同权限的用户提供个性化服务。
道阻且长,行则将至。推动智慧后勤建设和长远发展,是后勤管理水平提升的重要路径,是高校高质量发展的必然要求。智慧后勤建设从无到有、从有到优、从优到精,是一项复杂的系统工程,需要不断健全制度体系、不断强化队伍建设、始终坚持服务育人导向,需要不断加强系统谋划、创新技术应用、持续投入,充分利用先进的信息技术,建设集约化、移动终端化智慧后勤综合平台。
[1]王珠珠. 教育信息化领导力-教育信息化2.0行动计划及其进展[Z/OL]. (2020-05-26) [2022-07 -27]. https://k.cnki.net/CInfo/Index/5555.
[2]宋建强,赵让,张明亮.感知能耗智慧监管——江南大学数字化能源监管平台建设探索及实践[J].高校后勤研究,2018(06):50-54.
[3]山锋, 丑洋. 基于互联网新技术的高校后勤报修系统应用研究[J]. 数字技术与应用, 2020, 38(01):56-57.
[4]谷有臣, 孔英, 陈若辉. 传感器技术的发展和趋势综述[J]. 物理实验,2002,22(12):40-42.
[5]李克强. 2015年中央政府工作报告[R]. 北京, 2015.
[6]邹蕾,张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全,2012(02):11-13.
[7]李国杰, 程学旗. 大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J]. 中国科学院院刊,2012,27(06):647-657.
[8]崔亮. 甘肃省高校后勤管理信息化建设路径研究[J]. 高校后勤研究, 2019(11):3.
[9]于会松.智慧后勤平台建设研究[J].计算机仿真,2022,39(03):459-461+480.
[10]梁永生,高波,卢昱明. 物联网技术与应用[M].第二版. 北京:机械工业出版社, 2021.
(责任编辑:赵相华)