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大數據下高校智能化後勤管理探究

2023年10月19日

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摘要:隨著高校規模的快速發展,高校人數的不斷增加,以往的後勤管理手段已不能快速適應,高校後勤管理問題日益增多。本文探討了高校後勤服務保障的管理現狀,闡述了大數據背景下高校智能化後勤管理的意義,分析了後勤智能化管理的重要作用,通過信息管理滿足後勤服務管理的不便,能夠進一步為師生提供優質的服務,提升後勤保障效率和服務水平,讓高校的後勤保障服務上一個新台階。
關鍵詞:後勤管理;智能化;大數據
後勤管理作為高校教育質量監控體系的重要內容,在高校快速發展,學生人數不斷增多的背景下,其管理水平面臨一系列的機遇和挑戰,以往的後勤管理模式和理念都不能快速地去適應高校的發展模式,在實際日常運行保障過程中存在一定的弊端,這就為後勤管理工作提出質疑,大數據背景下智能化後勤管理的提出就是為了創新以往後勤保障管理運行模式,充分發揮後勤服務保障管理服務的作用,加強服務水平,提高管理質量。
1高校後勤服務保障管理現狀
隨著高等教育的不斷擴大,高校辦學規模不斷增加,相對應的教學資源等各方面工作都與日俱增,後勤保障管理工作難度也明顯增加,高校後勤服務保障管理在高校發展中有著舉足輕重的地位,其自身也具有獨特性,集合物業、餐飲、住宿、醫療、運輸為一體,是一種綜合性服務項目,負責管理高校內動力、物業、車隊、食堂、特種設備、安保的正常運行,是保證高校教學秩序正常開展的關鍵。目前從事高校後勤工作的服務與技術人員不足,專業性不強,文化程度較低,信息化能力較弱,導致後勤服務管理水平較低,同時管理缺乏創新性,管理模式依舊採用陳舊的經驗方法進行管理,工作處於被動,主觀能動性不強,已不能充足的保障現代化教學秩序。為了適應高校的快速發展,後勤管理模式的自我革新和智能化管理平台的結合已成為高校後勤服務保障的發展新趨勢。
2大數據背景下高校智能化後勤管理的意義
伴隨雲時代的到來,大數據引來廣泛的關注。大數據是利用新處理模式提高決策力、增強洞察力,並對流程進行優化的海量與多元化信息資產,從多種類型數據內,迅速獲取價值信息的能力稱之為大數據技術。大數據的數據量大,類型種類多,價值密度低,處理速度快。
2.1控制後勤管理成本
隨著高校的快速發展,日常管理產生的數據日益增多,以往的管理方式已不能充分應對,工作明顯不足,從而導致運行成本大大增加卻成效甚微。隨著大數據時代的到來,智能化後勤管理服務的推進,後勤管理信息化集成度和數據共享越來越高,後勤資源管理可以進一步整合優化,從而降低不必要資源的浪費,同時,智能化管理的優越性也顯著增加,後勤服務效率也大大提高,使得管理投入利用率高,較高的節約投入成本,提高利用水平,增強高校資源節約。
2.2增強後勤管理隊伍工作能力
高效後勤服務保障工作內容多,範圍廣,但高校後勤隊伍普遍老齡化嚴重,而且信息化、技術性不足也導致管理人員的思想意識不強,工作效率較低。在大數據背景下,以信息技術為支撐,加強智能化平台的應用,整合線上線下資源共享,使後勤保障服務趨向智能化。智能化後勤工作集成度較高,可以大大的縮減人工投入的成本,工作輸出量大,同時可以優化管理制度,使工作更加的規範化和制度化,調動工作人員的積極性,增強後勤保障管理隊伍的工作能力。
2.3提高高校後勤服務管理水平
後勤保障管理服務對象為師生,服務內容多,較低水平的服務保障水平可能會引起高校管理和教學矛盾的升級,而以往的後勤管理人員信息技術不夠,人工效率較低,操作水平,業務理論、應用理論的結合度較弱,而在大數據背景下的服務管理,通過數據挖掘技術查詢數據的規律性,為管理水平的提高尋找切入點,達到快速響應的目的,強化服務質量,提高管理水平和管理效率,促進高校教學質量的穩步上升。
3智能化後勤管理的應用
3.1數據的收集和整合
以大數據為支撐的智能化後勤管理方式的關鍵是數據,智能化平台同時也是數據的管理,因此要集中對於原始數據的收集。高校後勤面對的服務對象包括學生、教師等,不同的服務對象所產生的數據也不同,呈現出多元性、多維性、多向性、多層次的特點,不同的教學項目、不同學生、教師信息、不同的學習環境等也表現出數據的複雜性。分析數據的關聯性和特殊性,進一步進行數據挖掘和開發,從而了解後勤服務主體的需求,將需求細化,在後勤服務保障上進行創新,不斷提高服務水平。
3.2功能需求分析
依據高校後勤體系的結構特點和需要,分配如圖1所示的功能模塊,主要包括維修改造服務、學生公寓服務、餐飲服務、校車服務、樓宇服務、綜合服務等。同時對各個模塊進行細分,如圖2為維修改造服務模塊的子模塊,圖3為校車服務模塊子模塊。模塊劃分主要以後勤保障工作為依據,子模塊以工作內容為依據,各個模塊之間相互獨立,同時又緊密聯繫,後勤管理人員可使用功能模塊對日常保障事務進行管理。以維修改造服務模塊為例,採用B/S架構,支持移動終端報修,包括供水維修、供電維修、供暖維修、日常零星維修、樓宇維修等,模塊管理功能如下:1)登錄首頁實時數據分析:維修改造總量,工程緊張情況,工程驗收情況,工程售後保修情況等信息;2)錄單:接到報修電話進行錄入,錄入的信息包含報修人姓名,報修時間和地點,維修情況;3)審核:可在系統設置中開關該功能,如打開則所有報修需審核後下派給受理單位;4)完工:對已經維修完成的報修進行完工操作,需要填寫維修工、維修工時、維修材料(從材料庫出庫自動導入)、維修效果說明、完工前後照片對比等;5)回訪:對完成的維修改造項目進行保修諮詢;6)大數據:對維修信息進行大數據分析,提供數據分析、數據統計、數據排名;7)系統設置:包括項目設置、系統設置、其他設置。其中項目設置包含維修項目名稱、地點、類型等,系統設置包括維修項目申請和駁回、設置提醒等,其他設置包含維修服務指南等。
3.3智能化管理平台建設
智能化就是將計算機網絡技術、智能控制技術、通信技術等相結合達到管理升級,相對於普通後勤管理模式,智能化後勤管理是適應時展的產物,通過物聯網、5G技術的支撐,進行數據挖掘和分析,以師生為服務主體,建立智能化管理平台,做好系統架構,保證數據的有效互通。系統架構可分為三層,為應用層、業務層和數據層,如圖4所示。將需求模塊和子模塊整合,貼合實際,以用戶視角為角度進行介面設計,具有簡單性和可操作性。同時充分發揮終端優勢,設計簡單快捷的人機介面,利用App、微信等做好動力維修、校車使用、零星維修,預約報修,遠程監控、安全監控等多種模式,為後勤管理提供更多的便利,大大提高後勤管理的保障和服務水平。
4結語
新時期的後勤管理面臨更大的挑戰,需要推出多樣化的服務,高校後勤保障應與時俱進,利用大數據思維模式,使工作方式更加精細,同時服務要創新,以嶄新的方式服務師生,服務教學,紮實做好各項服務保障工作。隨著科技快速發展,新技術和新方法為後勤保障指明了方向,基於大數據的智能化後勤管理就是後勤保障的革新措施,將傳統方法轉換成智能管理方式是新形勢下的後勤管理的發展趨勢,可以高效、精確、及時的處理各項日常事務。以大數據為支撐的智能化後勤管理可以大大地提升後勤服務水平和後勤管理效率,進一步提高高校的後勤服務效率與管理水平。
作者:李亮 單位:楊凌職業技術學院

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