植物租摆行业信息化发展思路

2021-09-06贡宇凡童俊伟

南方农业 2021年18期

贡宇凡，刘凯，童俊伟

（江苏农牧科技职业学院，江苏泰州 225300）

我国的植物租摆业务起源于广州、上海等大都市，具有方便快捷、高性价比、个性化等服务特点，加之人们对美好生活、办公环境的追求，该业务在近20 年来得到了快速发展，成为园林绿化企业的重要业务之一。随着业务量的增加和市场竞争的加剧，植物租摆行业逐渐暴露出了恶意竞争、管理混乱等弊端，消费者合法权益受到了威胁。在国家大力提倡“互联网+”的新形势下，植物租摆也需充分利用先进信息技术，以达到规范管理、提高服务质量的目标，从而走上可持续发展之路［1］。

1 行业现状

植物租摆服务之所以深受大众欢迎，是因为其在美化环境的同时，并不需要人们掌握更多的植物养护知识，不仅可以腾出更多时间进行工作、学习，还可以根据个性需求定期更换品种。

1.1 服务模式

目前，植物租摆行业的服务模式基本都是固定品种、定期养护、不损不换。固定品种即租摆的植物品种相对单一，家庭客厅或单位公共场所基本都是夏威夷竹、发财树等大型盆栽，桌几上基本都是仙人球、虎皮兰等小型盆栽，常见品种不超过20 种。定期养护即工作人员根据大环境因素（气候、气温、室内/室外等）定期上门养护，进行浇水、修剪等服务［2］。不损不换即出租方只保证植物存活，忽略植物生长、客户欣赏等需求，除非特殊要求，否则不会进行更换，以减少运输与人工成本。通常，植物租摆服务周期根据合同以年为单位［3］。

1.2 管理模式

现有的植物租摆管理相对简单，只是对租摆地点、数量、时间、价格等基础信息进行了统计。服务人员多为缺乏专业知识的农民工，只能进行浇水、搬运等简单劳动（这也是出租方降低成本的举措之一），而在促进植物良好生长、提高植物观赏性、提高管理效率方面存在不足。同时，市场管理部门也没有形成一套完整科学的服务监督与评价体系，缺乏服务标准的管理模式显得杂乱无章。

1.3 市场竞争

由于看到行业存在的巨大市场空间，很多小型的花卉经销者也加入到植物租摆的行列中来。他们在场地、人工等方面存在成本优势，一味压低价格，服务质量却难以保证，导致恶意竞争现象的存在。

1.4 消费群体

目前，植物租摆业务的消费群体主要是企事业单位。企事业单位的消费具有需求大、经费足、要求低的特点，这也是该业务在企事业单位得到广泛发展的原因。相对于单位消费，一般家庭对绿植、花卉的需求较少，即使为了提高生活品质，也存在宁缺毋滥的消费观点，给服务质量提出了更高要求。经营成本高和利润低成为植物租摆业务忽略个人消费的两大因素。

2 信息技术及应用

将物联网、大数据、云计算、移动互联等先进技术应用到植物租摆行业中，可以有效提高管理效率、规范服务标准，从而保障消费者的合法权益［4］。

2.1 构建信息管理云平台

构建信息管理系统，能对植物租摆过程中的承租方基本信息、植物信息、价格信息、环境信息等数据进行管理与利用，为出租方提供安全、稳定、高效的数据管理服务［5］。需求分析过程应充分调研出租方的管理与经营需求、客户的需求及适应信息化发展的需求；系统设计包含功能设计、开发技术、数据库设计等，其中功能设计应根据需求分析尽可能做到功能全面，系统功能如图1 所示；数据库设计应保证数据安全性和完整性，数据库设计如图2 所示；系统实现过程应考虑到代码的健壮性、结构化，从而保证系统运行稳定、高效；系统测试过程要制订合理的测试方案和测试案例，通过测试对系统的不足进行完善。而基于云计算的信息管理系统可以大大降低系统开发和运营的成本，为管理者、工作人员和客户提供便捷、灵活的移动工作（操作）。

图1 系统功能结构图

图2 系统E-R 图

为使植物租摆信息管理云平台区别于传统的信息管理系统，对物联网、大数据的利用应成为其技术创新点。

2.2 物联网技术及其应用

物联网技术在各领域得到越来越广泛的应用，植物租摆中应用物联网技术可以使整个工作过程变得事半功倍。

植物租摆的信息化管理可以为植物贴上二维码标签让植物获得“身份”，对植物的名称、规格、习性和价格等基本信息进行存储、统计和利用，也为日常养护数据的管理提供了便捷。养护过程中，只需通过手机端应用软件扫描二维码，就能识别植物并将养护时间、养护人员、养护类型、生长问题等信息进行存储。

利用温度、湿度等传感器及无线网络实时采集、传输、监控土壤和环境数据，可以为养护工作提供决策依据，突破原有定时上门养护的模式，避免因养护不及时带来的损失，也降低了因无需养护而“白跑一趟”带来的人工成本浪费。虽因摆放场地限制，无法实现自动浇灌，但也能大大提高管理科学性。

2.3 大数据及其应用

大数据具有大规模、多样性、高速性、价值型的4V特征，利用大数据能对植物租摆业务中的各类数据实现更高层次的利用。对于大规模的植物租摆企业，其客户信息、植物信息、订单信息及物联感知设备采集的数据量十分庞大、种类繁多，利用对大量数据的存储、整理和挖掘，从看似杂乱的数据中找出潜在规律，有助于管理者对植物养护、客户需求、管理方式等进行决策，从而提升服务能力和服务水平。