大數(shù)據(jù)在高職院校后勤維修中的應用研究

鄭健

摘要：高職院校的后勤維修工作信息化可分為三個層次，即管理工作的數(shù)字化、基礎設施的智能化、后勤服務的智慧化。通過大數(shù)據(jù)分析技術，可以對維修工作的情況進行統(tǒng)計分析。利用維修歷史數(shù)據(jù)和設備監(jiān)測數(shù)據(jù)建模，可以對設施設備的狀態(tài)做出預判，提供預測性維修的執(zhí)行依據(jù)。對維修備件使用情況建模分析，可以預測備件的未來需求，幫助庫存采購調整策略。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)分析;后勤工作;維修工作;預測;備件

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）12-0086-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 引言

高職院校的后勤維修工作涉及學校教育教學、校園生活的方方面面，小到窗戶、桌椅，大到房屋、道路，都會有維修、保養(yǎng)的需求。有些院校成立了大后勤部門，還會涉及信息化管理、資產和采購管理等工作，除了傳統(tǒng)的后勤設施，還要面對信息化設施、教學實訓設備等維修問題。

后勤維修工作的類別繁多、服務面廣，有著復雜性、突發(fā)性、及時性、經常性、危險性以及無償性等特點[1]。要緩解后勤維修的壓力，一方面要加強管理，進行隊伍的專業(yè)化建設，另一方面要積極引入信息化手段，以數(shù)字化、智能化為基礎，通過大數(shù)據(jù)分析，提升維修工作的效率、降低維修的成本。

2 維修管理工作的信息化

維修管理工作的信息化可以分為三個層次。第一層次是管理工作的數(shù)字化，即通過建立維修工作管理信息系統(tǒng)（或數(shù)字校園、智慧校園平臺中的功能模塊），將紙質、電話、微信群等途徑的報修統(tǒng)一在一個系統(tǒng)中，以數(shù)字化工單的形式管理從故障報修、維修處理、到反饋評價的維修工作流程。在工單的維修分類上，應盡量詳盡細分，以便數(shù)據(jù)的有效統(tǒng)計。工單的創(chuàng)建應做到一物一單，例如用戶報修了一個房間的門鎖和窗戶有故障，那就應當建立兩個維修工單，而非合并在一起。不過由于用戶對報修的項目、內容可能無法準確描述、選擇，所以工單的受理人員或維修人員需要根據(jù)實際情況對工單的類別進行調整，合并或拆分工單。維修的設施有些由于災害或年久老化而損壞，有些是使用不當導致的，維修人員的處理結果須分情況記錄。只有實現(xiàn)維修工作數(shù)字化，按要求處理工單，準確描述和記錄信息，才能為后續(xù)的大數(shù)據(jù)分析提供基礎保障。

第二層次是基礎設施的智能化。對于學校的電網(wǎng)、自來水管網(wǎng)、供熱管網(wǎng)、天然氣管網(wǎng)、大功率實訓設備、空調等設施，雖然有專人會定期巡檢，但手工記錄在數(shù)據(jù)精確性、及時性以及數(shù)據(jù)量上都存在不足，并不能很好地反映設施狀態(tài)的變化情況。因此對這些傳統(tǒng)設施進行改造，增加傳感器監(jiān)控設備，就能對這些資源進行實時的狀態(tài)監(jiān)測，既減少人力投入，又提高了設施的安全性。再加上網(wǎng)絡設備、服務器、不間斷電源（UPS）等信息化設施本身都帶有傳感器和管理軟件，把它們也納入維修管理的監(jiān)測平臺中，就可以及時獲取設備的故障報警，盡早解決問題，減少損失，提升用戶滿意度。設施智能化會產生大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，為大數(shù)據(jù)分析提供了科學保障。

第三層次就是后勤服務的智慧化。有了維修管理工作的數(shù)字化、基礎設施的智能化，就可以獲取大量基礎數(shù)據(jù)，包括設施設備的狀態(tài)情況、維修的類別、工時、地點、損壞原因、材料或備件使用等，為大數(shù)據(jù)分析提供了有效保證。基于這些數(shù)據(jù)，經過關聯(lián)、聚合，并進行數(shù)據(jù)清洗，通過大數(shù)據(jù)分析的算法處理，可以獲取不同時期某類設施維修情況的對比，或對維修量較大的設施進行原因分析，再進一步為預測性維修和維修備件的需求調整提供依據(jù)。

大數(shù)據(jù)的分析結果往往較為復雜、信息量又大，所以可通過數(shù)據(jù)可視化技術生成圖表、動態(tài)圖。后勤工作人員利用可視化的數(shù)據(jù)分析，能夠快速、有效地進行大量數(shù)據(jù)的篩選，獲取有價值的結論。

3 預測性維修

如果維修工作能在故障發(fā)生前進行，將問題解決在萌芽階段或影響范圍擴大之前，那就既能減輕工作人員的壓力，又能減少維修的費用支出。要達到這樣的目的，工作中既要依靠定期的巡檢保養(yǎng)，又可以借助大數(shù)據(jù)分析，獲取預測性維修的執(zhí)行依據(jù)。

對于設施設備的故障預測方法有簡易的歷史故障數(shù)據(jù)模型，也有專業(yè)的物理模型方法。所需的數(shù)據(jù)信息包括：工程模型和數(shù)據(jù)、當前狀態(tài)、可識別故障模式、歷史使用條件、維修歷史、失效歷史、失效變化曲線、系統(tǒng)退化及失效模式。基于不同的數(shù)據(jù)信息，可以把故障預測方法分為基于模型的方法和數(shù)據(jù)驅動的方法兩類[2]。

基于模型的方法意味著需要建立準確的數(shù)學模型，掌握設備、部件的特定失效機制，并能對其進行監(jiān)控。例如大多數(shù)計算機硬盤都支持的S.M.A.R.T.（Self-Monitoring， Analysis and Reporting Technology）技術，通過對硬盤的磁頭、盤片、馬達、電路等運行數(shù)據(jù)和歷史記錄進行分析，再對比安全閾值即可實現(xiàn)故障的預警。有些研究在此基礎上運用決策樹-CART算法（分類回歸樹算法），通過大數(shù)據(jù)分析，建立決策樹預測模型，進一步降低了硬盤故障預測的誤報率[3]。但這類方法比較合適于信息化設施、專業(yè)設備等，對于后勤涉及的很多設施較難實現(xiàn)建模描述。

數(shù)據(jù)驅動的方法通過實際數(shù)據(jù)來近似和追蹤部件退化特征，以達到預測系統(tǒng)的整體狀態(tài)之目的。例如對自來水的供水管網(wǎng)在加裝壓力監(jiān)測、流量監(jiān)測等傳感器后，可以結合歷年同期的歷史數(shù)據(jù)進行分析，再加上管材類型、管徑、管長、敷設年代、現(xiàn)場條件、季節(jié)因素等不同參數(shù)進行建模訓練，根據(jù)學校實際運行狀況設定預警值，幫助水電工及時發(fā)現(xiàn)水管滲漏或爆管的風險。

在維修工作中，可以通過用戶報修的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，以圖形化展示，結合報修量閾值警示，提醒歸口負責人員及時關注或維修。如某個系統(tǒng)出現(xiàn)集中時段的故障報修，說明該時間段系統(tǒng)設備的承載壓力過大，比如早上上課時間段，計算機機房經常跳閘，就需要考慮用電負荷過大或空氣開關故障的問題。

對于預測性維修，還應結合設備固定資產的信息，在保養(yǎng)計劃的基礎上，考慮設備使用頻率、使用時長等因素，在達到預設時間或預設使用率后，通過系統(tǒng)提醒責任人及時檢修設備。

4 維修備件的需求管理

高職院校后勤社會化改革已深入開展，在后勤保障工作中，維修備件的采購和庫存成本控制是重要的一環(huán)。后勤維修備件的品類眾多，可達上千種。與企業(yè)相比，高校的維修備件消耗呈現(xiàn)周期性、季節(jié)性的特點，而備件庫存的數(shù)量往往由維修人員的經驗決定。如因備件缺貨導致維修工作不能進行，會嚴重影響師生的滿意度和學校的聲譽。因此，維修備件的需求預測和采購策略成為維修服務品質提升的重要保證。通過準確的數(shù)據(jù)建模分析、合理的信息化手段，可以有效地改進備件管理工作。

首先要對維修備件進行合理分類，建立包含關鍵系數(shù)、可替代性、供應商數(shù)量、單價、需求量、采購提前量這幾項的指標體系[4]22。關鍵系數(shù)需要業(yè)務負責人根據(jù)歷史經驗判斷，由設施設備的重要性和備件的關鍵性共同決定[4]22。備件的一般分類可以按ABC分類法，以金額、消耗量為主要依據(jù)排序。參考上述的關鍵系數(shù)等指標，可以對備件分類進行調整，以適應學校的實際運行所需。通常A類備件排在前10%～20%，B類備件排在前30%～50%，余下的就屬于C類備件了[4]21。

其次對備件的需求要進行分類預測。高職院校的后勤維修備件需求根據(jù)其使用情況可以分為持續(xù)性需求和偶發(fā)性需求。對于持續(xù)性需求，可以采用Holt-Winters模型對時間序列分析和預測，建模的結果與實際歷史數(shù)據(jù)較為接近。對于偶發(fā)性需求，可以采用Croston方法，把一個時間段內的需求平均分配到其中每個需求時段，分別進行指數(shù)平滑預測[4]44。

最后可對不同類別的備件設定不同的采購策略。對于A類備件，屬于比較重要、缺貨的后果較為嚴重，可通過動態(tài)批量模型來確定采購策略。例如對于單品種備件采購，要確定總成本最小，算法最優(yōu)解則滿足：

[It×Qt+1=0， t=1，2，…，n-1]

[It]是t階段的期末庫存量，[Qt]是t階段的采購量，[dt]是t階段的需求，因此，[Qt=0]或[Qt=dt+dt+1+…+dt+j][4]49。

對于B類和C類備件，可以采用定量或定期的策略進行采購。可參考最佳訂貨量Q的求解為：[Q=2KDh]。

其中K是訂貨費用，D是需求量，h是單位時間的庫存費[4]56。

訂貨點s的求解為：[s=dL+ss]。

其中ss是安全庫存量，[d]是提前期內平均需求量，[L]是提前期平均值[4]57。

維修備件的需求預測和采購策略制定都要根據(jù)學校的實際狀況來調整模型的參數(shù)，這是一個不斷調優(yōu)的過程。而且大數(shù)據(jù)的預測分析也有賴于嚴格的庫存管理制度和認真地執(zhí)行操作，才能在有效的數(shù)據(jù)中獲取真實的結論。

5 結束語

高職院校的后勤工作是學校教育教學工作順利開展的重要保障，而維修工作涉及的面廣量大，對后勤服務質量提升有著重要影響。推進維修工作的信息化，需要結合學校的智慧校園規(guī)劃設計，分步實施。維修管理系統(tǒng)的用戶報修端要盡量簡便、多渠道，而維修人員的管理端則應功能詳盡、靈活。維修管理系統(tǒng)也可以將維修結果反饋到資產采購系統(tǒng)，對經常出現(xiàn)故障的設備或備件品牌、型號的數(shù)據(jù)處理確認后，可以列入采購預警目錄。

以統(tǒng)一的公共數(shù)據(jù)平臺為基礎，利用物聯(lián)網(wǎng)技術充分獲取基礎設施的實時性海量數(shù)據(jù)。在此基礎上發(fā)揮大數(shù)據(jù)預測的核心價值，實現(xiàn)設施故障的主動提示，提高工作效率，并設法降低維修的成本，才能讓師生感受到后勤服務的誠意，體現(xiàn)后勤工作信息化的價值。

參考文獻：

[1] 王永志，王明曉.高校后勤維修管理的現(xiàn)狀及對策分析[J].高校后勤研究，2017（1）：61-62.

[2] 趙春宇，馬倫，呂艷軍，等.基于狀態(tài)維修過程中的故障預測問題分析[J].計算機與數(shù)字工程，2012，40（1）：129-131.

[3] 賈宇晗，李靜，賈潤瑩，等.硬盤故障預測模型在大型數(shù)據(jù)中心環(huán)境下的驗證[J].計算機研究與發(fā)展，2015，52（S2）：54-61.

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[5] 李亮.基于大數(shù)據(jù)的高校智能化后勤管理研究[J].電腦知識與技術，2021，17（3）：252-253.

[6] 鐘鳴.基于Chameleon空間聚類算法的物業(yè)維修管理信息系統(tǒng)研發(fā)[D].北京：中國地質大學（北京），2020.

【通聯(lián)編輯：王力】