基于人工智能的后勤管理决策支持系统研究

周志敏

(湖南环境生物职业技术学院,湖南 衡阳 421005)

0 引言

随着智慧校园概念不断普及,构建高校后勤管理智慧决策系统,推进信息化建设已成为实现高校高质量、高水平发展的重要路径。在高校智慧后勤管理决策支持系统的建设过程中,需要以当前人工智能技术作为有力支撑,充分利用校园内已有的信息系统资源,从而构建后勤综合信息化服务平台,实现后勤管理模式的革新,提高后勤服务水平。由此可见,深入探讨当前高校后勤管理决策支持系统,能够为实现智慧校园的建设与发展提供新的思路[1]。因此,如何运用工智能技术实现高校后勤的智慧监管、科学布局、决策部署等,已成为高校后勤管理工作面临的发展机遇与挑战。

1 人工智能背景下高校后勤管理决策支持系统的需求分析

1.1 提供智能化服务

要想实现智慧校园建设,就需要全方位打破过去传统人工后勤管理模式,从而能够最大限度上节约管理成本。因此,本文以人工智能为基础的Spark技术,能够提供智能化的管理服务,从而有效降低后勤管理工作者对于全校师生的管理压力,进一步提升管理质量及效果。除此之外,通过该技术能够进一步实现全校师生基础资料的信息化,有助于后勤管理人员更加方便、快捷地获取到师生的个人资料,从而使整个后勤管理决策系统得以全方位优化升级[2]。

1.2 实现信息化管理

高校在智慧校园的建设过程中势必会产生海量信息数据,因此将人工智能技术应用其中,能够实现对海量信息化的数据分析与存储,从而分类提炼出后勤管理所需要的相关信息数据。此外,以Spark人工智能技术为基础的后勤管理系统,不但能够分析与研判信息化管理的规律,同时还能够对教师与学生的在校情况进行动态精准式的监管[3]。

1.3 完善后勤服务体系

基于人工智能技术的后勤管理支持决策系统是实现智慧校园建设的重要组成部分。本系统主要以Spark技术为基础,对校内的餐饮卫生、建筑安全、道路建设、绿化规划、医疗服务及物业管理等全方面进行数字化、智能化管理;通过各子系统和系统模块之间的紧密联系,能够实现高校后勤管理信息传递、部署、决策等,以此构建出高效的后勤管理信息化系统以及后勤服务保障体系。

2 系统分析

2.1 背景分析

构建智慧高校一直以来是社会各界关注的重点工作,再加上当前正处于大数据时代,传统的高校后勤管理工作已无法满足信息化时代发展需要。因此,进一步探索并实现信息化管理,促使高校后勤管理决策建设工作全面迈向智能化、信息化、数字化转型,是高校实现智慧校园建设目标的重要环节。为此,本文将人工智能技术应用于高校后勤管理信息化建设中,从而设计出符合实际需要的后勤管理决策支持系统[4]。

2.2 总体架构

Spark大数据挖掘平台以人工智能先进信息技术手段作为基础架构,通过发挥各种应用的独特优势,实现了对高校在后勤各个方面工作的智能化监管。本文设计出一种全方位的后勤管理决策支持系统,该系统由5个部分组成:服务层、系统应用层、数据处理层、网络层以及感知层。智慧后勤管理决策支持系统架构如图1所示。

图1 智慧后勤管理决策支持系统架构

(1)服务层。该层也叫做数据管理层,主要是由系统后勤管理人员使用,提供基础数据服务。智慧后勤管理涉及多方面的服务,因此本系统将多种系统集成综合的信息化服务平台,供学院内多个用户使用[5]。如:学校的全体师生人员、各项业务系统、设施设备、校园资源等,同时还包括对数据传感体系、网络通信体系、传感体系、智能识别体系以及系统的硬软件系统等。该层的主要作用是对学校内的各个数据模块进行监测和数据采集,能够进一步实现监测数据的可靠性传输,通过采用无线感知终端技术,接收到来自不同终端节点设备所传输的信息数据后,再经过无线网络传输至后端平台中,能够进一步实现对数据信息的智能化分析与处理。

(2)网络层。该层是系统的核心业务层,主要功能包括信息传输以及校园内组网中的各个节点信息的高速互通。此外还包括有海量的数据清洗、集成、转换等环节。该服务模块内部部署了Spark云平台以及客户端进行交互的信息化服务,能够有效提供监控服务、设备管理服务、数据上报服务,通过多维度、多模型的可视化方式,为学校后勤管理人员提供智能化的分析与决策。

(3)数据处理层。该层主要负责对来自感知层的信息数据进行集中存储、分析以及处理等。数据库是整个系统中海量数据的存储仓库,通过不同类型的数据库结合使用,能够使该系统更具拓展性和提高资源利用率。其核心作用是能够应用智能化接入平台与分析平台,其中前者主要用于实现海量数据的接收与管理,而后者主要是通过接入智能化平台,进而向后勤人员提供相应管理信息数据,如:地理位置、传感器数据、视频数据等,最终实现信息化管理。

(4)系统应用层。该层主要作用是提供多元化的后勤服务平台,是面向用户提供信息系统服务的承载者。以统一化的信息数据为基础,面向用户提供各类业务处理功能,主要包括:餐饮服务、车辆管理、绿化管理、办公服务、校医服务、平台管理等多个系统,不同的应用系统在进行设计与开发时,同样采用的是统一化的信息结构、数据接口以及数据格式,其目的是确保整个操作流程的一致性与集成性,从而打造出综合化的系统平台。

(5)感知层。该层融合多种后勤管理服务,能够将多种系统集成统一化的信息服务平台,用户涵盖广泛,并且提供了日常服务、协同管理等多个方面,以此提高管理水平、服务质量以及决策部署能力。

2.3 关键技术

(1)Spark技术。该平台以Spark技术为主要技术支撑,能够实现对校内全体师生的海量信息数据进行高效、平稳地传输。同时,该技术的应用能够使平台具备统筹规划、协同治理以及精准定位等功能。

(2)机器人技术。通过充分运用机器人技术,能够实现对学院信息数据的深度处理与整合,通过充分掌握海量信息数据进行全面分析,能够实现对后续管理的预测与响应。如果高校后勤管理突发紧急事件,应用机器人技术能够实现快速、科学的部署,帮助校内师生进行快速安全的疏散,最终确保其人身安全。

(3)3 S技术。该技术是目前高校后勤管理模式中较为常见的应用形式,通过建立高校卫星地理模型、建立软件终端系统等方式,能够实现对校内建筑物资源、绿化资源等进行实时监测,并以此构建出完整的预测模型,有助于后勤管理人员进行科学布控和决策部署。

2.4 系统配置

2.4.1 硬件配置

高校后勤管理决策支持系统配备有多台独立的硬件设备,如:多台虚拟机、各设备内部自带无线网络和5G网络等通信模块。(1)学院各个监控区域配备有红外线监控摄像头,配合物理开关能够实现红外夜视[5]。(2)平台中的所有监控数据都经过了严格加密技术处理,确保学院师生的信息能够起到高效防护作用。(3)本系统硬件需求还需要满足B/S模式需要,其中的数据库服务器与系统服务器均结合实际使用情况进行有效分配。本文采用的是单独FRP备份服务器,以此来实现服务数据异地备份,同时,结合高校后勤管理工作的多元化需求来看,本系统还设置了多台客户端电脑、条码采集器、读卡器等辅助设备。

2.4.2 软件配置

基于人工智能技术的高校后勤管理决策支持系统采用的软件包括:MySQL数据库、64位操作系统等软件配置,如表1所示,确保能够满足所有运行的服务器应用需要。

表1 本系统软件配置情况

2.5 开发环境

本系统是基于NET.背景下开发,系统平台设计以及数据采集部分的软件系统均采用的是C#语言进行开发,网站的网页设计主要采用HTML、CSS、JAVA等脚本语言,此外采用MySQL数据库,能够为整个开发平台提供所有数据的存储空间。

2.6 系统功能

(1)数据决策。由于本系统平台中存在着海量的信息数据,而基于Spark的人工智能技术具备数据快速清洗、筛选、存储等多项功能,因此能够一定程度上弥补传统后勤信息化管理系统存在的局限性与壁垒,以此提升后勤管理信息收集的全面性与准确性。

(2)远程控制。本系统能够实现远程异地终端控制,即:正在运行的校园监控设备、教学管理系统等,后勤管理人员能够在系统中实现“一键终止”“一键开启”等远程操作。

(3)数据管理。本系统平台能够实现后勤数据库信息化管理,同时实现对数据信息的实时编辑与监测。由于该系统中的应用层配备有显示大屏,因此能够辅助后勤管理人员以视频、音频、图片等可视化形式进行管理决策,并且实现对收集到的信息数据进行多功能展示。

3 系统实现

3.1 系统登录

本系统主页模块的实现主要包括用户注册登录、用户信息管理等功能。用户(后勤管理人员)登录系统时,系统界面会显示一个登录界面,用户输入正确的用户名及密码即可登录成功。

3.2 管理操作

本系统后勤管理模块操作的主要功能是给高校后勤管理人员提供校园餐饮服务、公寓管理、消防安全、绿化设施等信息查询与决策部署功能,当后勤管理人员在查询所需信息时,可以根据实际情况需求,在菜单栏上查看来自各个子系统模块上传的数据动态、实时监测等,对这些信息数据筛选处理。

3.3 信息查询

该功能主要是针对后勤管理人员对以往学校后勤管理信息进行历史记录查询。用户能够按照项目时间、项目名称来查询记录,或者直接点击“浏览全部”按钮来浏览以往信息记录。由于本系统将涉及大量学校建设信息与资料,因此需要对该系统进行加密处理。除此之外,该系统还能够实现高级查询功能,利用高级查询能够进一步实现信息多功能检索。例如:用户能够在多级分类栏中进行细化查询,从而实现数据的精细化处理。

3.4 数据下载

用户在系统提交相应的后勤管理信息数据下载过程中,后台管理人员经过审核之后,将在系统中输入命令,当系统接收到相关指令之后,用户能够在信息资料区域内寻找所需要的资料,同时还可以直接在系统中进行数据下载。

4 应用场景

与传统高校后勤管理工作相比,当前背景下人工智能后勤管理系统更加符合信息化时代发展需要,因其具备操作简便、智能可靠、安全性强等优势,被广泛应用于高校后勤管理工作中。本系统通过结合人工智能中Spark技术,采用多层系统,能够实现高校后勤各个方面的管理工作,从而帮助高校快速适应信息化时代发展带来的变革。目前,本系统已在众多高等院校推广应用,极大程度上降低了高校后勤管理工作的复杂性,同时有效提升了后勤管理人员的管理效率,进而实现了远程在线监控、门禁一体化管理、餐饮服务一体化管理等,凸显了智慧校园建设成果[6]。对于高校后勤管理人员而言,通过应用本系统,能够精准抓取并掌握各个后勤管理方面的实际情况,并将过程中产生的海量信息数据在系统平台中进行记录,通过人工智能辅助决策系统实现对这部分数据进行精准分析,并制定出高效的决策部署方案,最终实现后勤管理工作的智能化发展。

5 结语

综上所述,随着人工智能技术的日益发展,智慧技术理念也逐渐应用于高校后勤管理创新改革工作中,加之近年来智慧校园概念不断普及,构建高校后勤管理决策支持系统,推进信息化建设水平的深度发展,已成为实现高校后勤管理工作高质量发展的重要途径。本文通过构建人工智能技术背景下的后勤管理支持决策系统,能够对校内的餐饮卫生、建筑安全、道路建设、绿化规划、医疗服务及物业管理等全方面进行数字化、智能化管理,从而实现对高校后勤管理进行信息传递、部署、决策等功能,同时构建出后勤管理信息化系统,最终满足人工智能背景下的高校后勤管理工作改革创新。