基于大数据技术的高校后勤智能化管理探索与实践

刘 然，程 曼

（天津电子信息职业技术学院 天津 300350）

0 引 言

高校后勤管理处作为一个综合性的管理与服务部门，除需高质量完成学校下达的各项管理任务外，还要对高校内各种服务资源进行有计划、有组织的协调，努力实现物资资源优化配置与利用，确保高校顺利开展人才培养、科学研究、社会服务等活动，具有协调沟通、提供综合服务的职能，是高校管理工作中不可或缺的一部分［1］。尽管高校的智能化办公已经得到了高速发展，然而后勤服务的智能化管理还处于刚刚起步阶段，没有充分发挥出智能化服务的优势［2］。由于后勤智能化管理观念转变较为缓慢，导致后勤智能化服务进程与高校信息化建设进程预期不符，这不利于高校信息化建设的推进，也不利于后勤服务改革。

大数据技术是在社会信息交流日益密切的背景下产生的高科技时代产物［3］。高校后勤在开展各项工作和提供各类服务时都在快速产生着数据，然而当前的后勤管理模式造成了数据信息管理无序，导致了数据信息的严重浪费［4］。因此，高校后勤必须打破原有陈旧的管理服务体系，通过应用大数据技术建立高校后勤智能化管理体系，不断拓展“大数据+智能化服务”管理模式，努力对标“双一流”“双高”建设标准，在各个方面提升后勤管理与服务的人性化、便捷化和一站化。基于此，本研究在分析高校后勤智能化管理现状的基础上，对基于大数据技术的高校后勤智能化管理建设目标、功能需求分析、逻辑运行构架进行了探索，旨在推进高校后勤智能化管理改革进程，最终合理规划后勤智能化服务建设方案，以期为高校教学工作顺利开展提供强有力的后勤保障。

1 高校后勤智能化管理现状

1.1 后勤工作人员对服务智能化不够重视

一方面，传统的思想观念认为后勤服务工作只是高校辅助性事务，多数为粗放型、体力型的工作，与智能化服务关系不大，导致部门领导对后勤智能建设疏于管理，直接制约了后勤管理智能化发展的进程［5］。另一方面，后勤部门职工年龄普遍较高，由此可见其创新能力和先进技术接受能力也较差，在工作中习惯使用传统的工作方法，有的甚至对学习现代信息技术存在抵触心理，这也是导致后勤管理智能化发展进程缓慢的一个原因。

1.2 后勤服务信息化建设平台落后

推进后勤管理智能化重在提升后勤服务信息化建设，需要计算机设备、配套软件、终端设备及网络建设。但总体上来讲，后勤部门的相关设备相对于高校其他部门来说较为落后，甚至可能是别的部门淘汰下来的产品，只能勉强服务于传统模式下偏重于用制度约束规范管理人员活动的后勤工作。设备更新缓慢，导致后勤人员对新设备了解较少，后勤信息化管理进程发展缓慢，智能技术在后勤服务的过程中得不到充分发挥，后勤管理人员也不能客观地掌握后勤服务的基本情况［6］。

1.3 后勤服务智能化激励机制不健全

传统的激励方式让后勤职工形成了沿用原有工作方式提供服务的习惯，在高校后勤服务智能化背景下，这种激励方式已经不能适应智能化责任管理的实施，后勤智能化服务需要职工高质量完成数据采集工作，对工作责任进行明确划分，如果激励机制不到位，则很容易造成智能化管理数据质量低、系统数据更新滞后等管理问题。因此，要想推进后勤服务智能化发展，就必须建立智能化管理体系下的激励机制，调动后勤职工的主观能动性，协调各类服务之间的关系，以实现后勤智能化服务动态管理下的资源自动配置和提高信息化决策效率。

2 推进基于大数据技术的智能化管理的意义

2.1 适应信息化时代高校后勤工作趋势

随着高校办学的迅速发展，校园内师生队伍不断壮大，加上信息技术的快速更新，师生对后勤服务质量、服务方式提出的新要求也给后勤管理带来了新的挑战。面对这些新变化，传统的后勤管理模式已经无法满足新形势需求。基于大数据技术的高校后勤智能化管理，使后勤工作逐渐由体能转变为智能，由粗放型管理转变为精细化管理，符合中国教育后勤协会建设“以信息技术为载体以满足师生、管理服务的新需求为导向，能够推动传统教育后勤模式的转型升级，并逐步形成‘互联网+教育后勤’全覆盖的新格局”［7］的提议，以适应信息化时代高校后勤工作发展的新趋势。

2.2 有利于提升高校后勤服务管理水平

传统后勤服务存在信息技术应用水平较低、人工服务效率低的问题，导致后勤服务出现满意度低、师生投诉率高的现象。推进基于大数据技术的高校后勤智能化管理，通过挖掘数据信息，总结师生服务需求规律，为提高后勤管理水平准确寻找切入点，不断优化管理制度，使后勤工作更加制度化和规范化，以提高后勤服务管理水平。

2.3 有利于推进高校整体高质量发展

后勤服务关系着学生在校的衣食住行，后勤服务的好坏直接影响着高校整体发展，低水平的后勤保障服务甚至可能会引起高校管理和教学矛盾的升级。基于大数据技术的后勤高校智能化管理，便利师生在校园内的生活、优化师生在校体验、不断提高师生对高校的满意度，解决开展教学工作的基础性问题，为高校提升整体办学质量、事半功倍地推进高质量发展提供保障。

3 高校后勤智能化管理建设目标

高校后勤智能化管理的宗旨为建立后勤职工、服务设备、各类物资、校园能耗管理等一体化管理体系，通过智能化管理，增强后勤队伍组织能力，实现资源的合理配置，提高服务管理水平，提升师生满意度，其具体目标体现在以下几个方面。

①以智能化服务手段提升高校后勤服务水平，通过规范各项服务流程、细化分工制度，不断优化并形成标准流程，提高后勤运营效率。

②构建一体化、科学化、标准化和专业化的高校后勤智能服务体系，实现“一个中心、多个平台”的服务模式，将后勤服务需求、进程、反馈、满意度等可视化，提高各类服务之间的协调能力。

③引入PDCA循环管理理念，实现后勤服务Plan（计划）、Do（执行）、Check（检查）和Act（处理）管理过程的闭环，从而实时判断当前服务需求、合理作出管理措施，同时保存数据，做到管理过程可回溯，形成连贯的智能化管理体系。

④建立后勤设施、服务物资、服务流程隐患和故障的分级预警、报警系统，自动统计分析各类报表，实施采集部门内部各类运行参数和警告信息，全面、及时地为高校后勤项目决策提供数据支持。

4 高校后勤智能化管理功能需求分析

基于大数据技术的高校后勤智能化管理，最重要的就是利用大数据信息优化数据管理为师生提供智能化服务。因为高校后勤面对的服务对象不仅包括学生，还包括广大师生和第三方服务人员，各类数据呈现多元性、多维度、多向性等特点，具有一定的复杂性，所以要想智能化的提供后勤服务，就必须深入分析数据信息，对数据进行深入挖掘和开发，查找其中的特殊性和关联性，做到更有针对性的提供服务，提升师生对后勤服务的满意度。

依据高校后勤智能化管理的需要，整体框架见图1，构建主要包括餐饮、维修、能源、医疗、物业、绿化、综合服务在内的总平台，以此形成后勤服务的主要数据库，实现基础建档、预警报警、数据统计分析等功能，可对各类需求层次服务提供差异化建议。同时，建立各类服务的分平台，在分平台内可实现智能子系统管理和物资储存、设备运行、人员管理的闭环，并与总平台进行有机联合，提高整体数据分析效能，实现分散控制、集中管理。

图1 基于大数据技术的高校后勤智能化管理整体框架Fig.1 Whole frame of university logistics intelligent management based on big data technology

5 高校后勤智能化管理逻辑运行构架

为实现基于大数据的高校后勤智能化管理，平台采用分布式架构，具体分为数据采集层和应用层，如图2所示。数据采集层负责高校后勤服务数据的采集、处理、存储和转发，采集到的所有数据都将通过中转服务器与应用层进行交互。应用层是实现高校智能化服务的核心，后勤的各类服务进程管理、库存管理、需求管理、满意度管理、预警报警管理等均在应用层实现。

图2 基于大数据技术的高校后勤智能化管理逻辑运行架构Fig.2 Logical operation framework of intelligent management of university logistics based on big data technology

5.1 数据采集层实现机制

基于大数据的高校智能化管理数据采集主要包括数据生成、数据分析、数据共享的过程，然后通过优化分析传递至应用层，最终实现数据价值。其中数据生成需要后勤管理事务的过程实现信息化，然后将信息录入系统中，作为基于大数据管理的原始数据资料，系统通过智能程序将有用信息从各类大量无序的数据中进行提取，为高校智能化管理系统提供源源不断的数据流。在数据分析过程中对采集到有用信息进行深层次的加工、研究，从而为管理者提供有效信息，帮助管理者进行决策，此过程基于科学、灵活的定性分析手段，需能做到全面持续跟进事件发展情况和综合全面分析预测。数据共享要做到将数据进行标准化存储和管理，促进数据的循环流动，充分发挥数据的价值，合理对各类服务所需的资源进行分配，统筹后勤各类服务协调进行，推动高校后勤智能化服务发展。

5.2 应用层运行机制

基于大数据的高校智能化管理应用层采用Browser/Server架构，支持移动终端申请各类服务，包括餐饮服务、维修服务、能源服务、医疗服务、物业服务、绿化服务、综合服务；登录时显示高校后勤服务实时数据，包括服务总量、服务紧张情况、服务进度等信息。对相关服务人员授予系统访问权限，使各类管理人员可以单独使用某类服务信息，减少决策冲突，避免数据浪费。设置反馈调节机制，将高校后勤服务进程、服务效果反向传递至数据采集层，以实现数据的双向流动，从而及时根据数据信息的时效性调整系统状态和推进服务系统的不合理配置。同时，设置评估机制，实时计算高校后勤服务系统的运行机制，优化服务管理决策，调整资源配置，以避免不合理的服务安排及资源浪费的情况出现。

6 结 语

在大数据技术广泛应用的背景下，随着高校的发展和在校学生数量的增加，后勤管理工作越发繁重，提高后勤管理效率就必须采用智能化技术来优化服务。在大数据技术理念的推动下，构建智能化服务系统要提高智能化手段对后勤管理的支撑，从更深层次探索大数据应用和智能化服务的融合，掌握智能管理的主动权，推进后勤服务信息化、结构化、科学化。