張 軍,劉亞茹
(河南水利與環(huán)境職業(yè)學(xué)院,河南 鄭州 450008)
近年來(lái),高校信息化建設(shè)由互聯(lián)網(wǎng)逐漸過渡到物聯(lián)網(wǎng)全新階段,智慧后勤建設(shè)作為物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的重要部分,成為高校信息化建設(shè)的重點(diǎn)領(lǐng)域。 自2015 年至今,作為信息化建設(shè)不可缺少的一環(huán),高校智慧后勤建設(shè)依然處于初級(jí)階段。 目前,高校智慧后勤建設(shè)主要偏重于基礎(chǔ)設(shè)施層面和技術(shù)層面[1]。 2019 年《綠色校園評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》和2021 年《高等學(xué)校數(shù)字校園建設(shè)規(guī)范(試行)》等文件提出將“資源節(jié)約型、優(yōu)質(zhì)服務(wù)型”作為智慧化后勤未來(lái)建設(shè)目標(biāo)和數(shù)字校園建設(shè)的重要組成部分。
目前,高校智慧后勤建設(shè)主要偏重于基礎(chǔ)設(shè)施層面和技術(shù)層面的建設(shè)。 當(dāng)前智慧后勤建設(shè)的新熱點(diǎn)是將5G 信息與高校后勤管理信息化系統(tǒng)有效結(jié)合,提升高校內(nèi)部管控和安全管理,實(shí)現(xiàn)“管理育人、服務(wù)育人、環(huán)境育人”的宗旨[2]。 智慧后勤綜合管理平臺(tái)通過運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、5G 通信等技術(shù),融合軟硬件、IT 信息系統(tǒng)等方法,打通后勤各系統(tǒng)之間的信息孤島,實(shí)現(xiàn)信息資源共享及優(yōu)化配置[3]。 智慧后勤綜合管理平臺(tái)通過集成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)算法、空間地理信息等技術(shù)獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù),借助具有動(dòng)態(tài)識(shí)別的智慧后勤管控預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。 根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果將智慧后勤綜合管理平臺(tái)應(yīng)用到提升學(xué)校的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、預(yù)測(cè)、處置等信息化治理能力等場(chǎng)景中,實(shí)現(xiàn)高校后勤管理環(huán)閉信息鏈,更好地服務(wù)于高校發(fā)展和改革,推動(dòng)高校后勤的單一智能化場(chǎng)景向全方位的智慧化轉(zhuǎn)變[4-5]。 本次研究對(duì)破解后勤管理工作中的沒有風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、后勤工作數(shù)據(jù)不直觀等難題,提高高校管理效率,具有重大意義。
國(guó)內(nèi)對(duì)于智慧后勤研究仍處于相對(duì)較少的階段。目前,智慧后勤研究遵循“以人為本、重在服務(wù)”的目標(biāo)。 基于物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的智能化后勤建設(shè)改變?cè)袛?shù)據(jù)采集應(yīng)用的方式,服務(wù)設(shè)計(jì)思維從解決單個(gè)問題上升到對(duì)整個(gè)智能化后勤進(jìn)行全面統(tǒng)籌規(guī)劃[6]。 國(guó)外對(duì)于智慧后勤的研究和應(yīng)用已覆蓋教育領(lǐng)域各個(gè)方面,例如美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)已經(jīng)推出新型Penny Card,此卡基于物聯(lián)網(wǎng)與無(wú)線射頻技術(shù)設(shè)計(jì),擁有銀行卡功能和SIM 卡功能,可以利用手機(jī)實(shí)現(xiàn)小額支付功能,幾乎涵蓋了校園的所有業(yè)務(wù)[7]。 北卡羅來(lái)納州立大學(xué)通過建設(shè)云計(jì)算平臺(tái),為校內(nèi)提供資源整合與管理服務(wù)等[8]。
2.1.1 頂層設(shè)計(jì)
課題研究融合智慧管理、智慧服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、5G 通信等技術(shù),構(gòu)建集智能化感知、智能化控制、智能化互動(dòng)反饋、智能化數(shù)據(jù)分析、智能化視窗于一體的智慧后勤管理系統(tǒng)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)后勤信息化服務(wù)。 通過對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析,完成風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、處置風(fēng)險(xiǎn)的任務(wù)。 平臺(tái)構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)分析的決策支持系統(tǒng),為學(xué)校內(nèi)涵發(fā)展和質(zhì)量提升提供信息化的支撐,提高學(xué)校的信息化治理水平。
2.1.2 基礎(chǔ)設(shè)計(jì)
智慧后勤綜合管理平臺(tái)以地理信息技術(shù)(GIS)為基礎(chǔ),以三維可視化場(chǎng)景為基礎(chǔ),以5G 通信技術(shù)為保障,借助“物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)+人工智能”的模式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、分析和決策建議等功能服務(wù),幫助高校合理配置資源。 基礎(chǔ)架構(gòu)自底向上分為設(shè)備層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。
(1)設(shè)備層。 設(shè)備層采用多種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,運(yùn)用無(wú)線傳感、射頻識(shí)別等各種感知技術(shù)采集水電能耗的使用狀態(tài)數(shù)據(jù)、設(shè)施設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)。 檢測(cè)數(shù)據(jù)包括水壓力、流量、水質(zhì)(礦物質(zhì)含量、含氧量、水質(zhì)硬度等)、閥門開閉狀態(tài)、用電負(fù)荷、線纜溫度等。
(2)網(wǎng)絡(luò)層。 運(yùn)用5G 技術(shù),網(wǎng)絡(luò)層將采集到的數(shù)據(jù)通過MQTT 傳輸協(xié)議由物聯(lián)網(wǎng)模塊發(fā)送至后臺(tái)服務(wù)器。 網(wǎng)絡(luò)層通過MQTT 傳輸協(xié)議將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集至服務(wù)端,并將數(shù)據(jù)以Web 頁(yè)面的方式呈現(xiàn)出來(lái)。
(3)應(yīng)用層。 在智慧后勤綜合管理平臺(tái)上運(yùn)用云計(jì)算、集成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)算法、空間地理信息技術(shù)等新一代信息技術(shù),對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后,通過移動(dòng)端、PC 端、運(yùn)營(yíng)端等各種信息化的便捷手段,給校領(lǐng)導(dǎo)、師生、教職工、運(yùn)行維護(hù)人員等提供服務(wù)。
2.1.3 架構(gòu)設(shè)計(jì)
(1)一體化。 平臺(tái)通過云技術(shù)構(gòu)建信息共享的基礎(chǔ)平臺(tái),把各應(yīng)用系統(tǒng)嵌入云平臺(tái)。 平臺(tái)使用CAS 技術(shù)(中央認(rèn)證服務(wù)),實(shí)現(xiàn)用戶信息、設(shè)備信息、使用信息、操作界面信息的共享,統(tǒng)一操作界面、統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問、統(tǒng)一身份認(rèn)證、統(tǒng)一資源調(diào)用,為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析及個(gè)性化使用提供基礎(chǔ)。
(2)智能化。 平臺(tái)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)把所有設(shè)備物聯(lián)起來(lái),實(shí)現(xiàn)一個(gè)平臺(tái)對(duì)所有設(shè)備的集中管控。 所有設(shè)備可以根據(jù)學(xué)校需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、場(chǎng)景化運(yùn)行,同時(shí)亦可以通過智能語(yǔ)音技術(shù)、人機(jī)交互方式將從傳統(tǒng)的鼠標(biāo)鍵盤操作演化到自然的語(yǔ)音命令控制交互,真正實(shí)現(xiàn)設(shè)備管理的智能化。
(3)數(shù)據(jù)化。 平臺(tái)通過數(shù)據(jù)化分析各類平臺(tái)、設(shè)備、資源的利用率,能夠準(zhǔn)確地幫助后勤管理進(jìn)行決策,幫助人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行有效管理,對(duì)某一設(shè)施進(jìn)行針對(duì)性關(guān)注,加強(qiáng)薄弱環(huán)節(jié)完善。
(4)可視化。 平臺(tái)借助拼接屏直觀地展示全校設(shè)施設(shè)備建設(shè)及使用情況,包括:設(shè)備投放及使用情況、故障發(fā)生與維護(hù)情況及全校實(shí)時(shí)實(shí)況,有利于分享建設(shè)成果、突顯建設(shè)成績(jī)。
(5)特色設(shè)計(jì)。 智慧后勤綜合管理平臺(tái)的特色突出表現(xiàn)物聯(lián)融合系統(tǒng)化、能源管控專業(yè)化、服務(wù)管理規(guī)范化和決策分析智能化4 個(gè)方面。
①物聯(lián)融合系統(tǒng)化:通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),將設(shè)備、事務(wù)、流程信息都轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù),各個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間互聯(lián)互通,通過事先設(shè)定的規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)資源利用率和生產(chǎn)水平的提高。
②能源管控專業(yè)化:專業(yè)化的能源管控,保障了計(jì)劃用能的準(zhǔn)確實(shí)施,精準(zhǔn)定位耗能漏洞,提供專業(yè)的節(jié)能運(yùn)行建議,延長(zhǎng)能源設(shè)備的使用壽命,降低能源運(yùn)行成本。
③服務(wù)管理規(guī)范化:消除信息孤島、數(shù)據(jù)孤島,讓信息實(shí)時(shí)共享,各級(jí)人員及時(shí)了解、掌控、分析工作事項(xiàng)的進(jìn)度、狀態(tài)、問題等;自動(dòng)化、流程化的管理方式,讓事找人,使業(yè)務(wù)流程規(guī)范化、流轉(zhuǎn)過程自動(dòng)化,進(jìn)而提高工作效率。
④決策分析智能化:對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行消化、分析,智能推送分析結(jié)果,讓決策更加具有針對(duì)性、有效性,讓決策更加貼近實(shí)際,增加決策的創(chuàng)新能力。
平臺(tái)層是智慧后勤的核心,提供數(shù)據(jù)管理、挖掘、分析的支撐,包括對(duì)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的治理。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要來(lái)源于后勤業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要來(lái)源于智能感知數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)層兼顧各種結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的整合和管理。 本課題在已有平臺(tái)基礎(chǔ)上,融入一種水、電領(lǐng)域節(jié)能管控優(yōu)化算法模型。
2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
在智慧后勤綜合管理平臺(tái)基礎(chǔ)之上,本研究通過對(duì)校園水、電、氣、暖等能源在使用過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集,對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 預(yù)處理數(shù)據(jù)主要分為兩步,即為數(shù)據(jù)的隨機(jī)排序和數(shù)據(jù)分類。 在已采集好的數(shù)據(jù)中,存在由于網(wǎng)絡(luò)問題、異常處理不及時(shí)等原因而造成的缺損值、重復(fù)值、離群值等數(shù)據(jù)問題,會(huì)對(duì)算法模型的構(gòu)建成功與否造成影響。 由于采集到的數(shù)據(jù)指標(biāo)類型不一樣,有圖像數(shù)據(jù)、連續(xù)性數(shù)據(jù)、數(shù)值型數(shù)據(jù)等,因此要對(duì)搜集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,包括去重、填補(bǔ)缺失值、刪除離群值等相關(guān)預(yù)處理工作。 為了滿足算法模型對(duì)數(shù)據(jù)輸入的要求和達(dá)到提升預(yù)測(cè)效果的目的,本次研究采用熱卡填充法解決數(shù)據(jù)缺失問題。 為了過濾掉異常值計(jì)劃采用經(jīng)典的正態(tài)分布假設(shè),本研究對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和Z標(biāo)準(zhǔn)化。
2.2.2 數(shù)據(jù)模型選取
基于本次課題研究目的選擇機(jī)器學(xué)習(xí)中集成學(xué)習(xí)模型,在Spark 平臺(tái)運(yùn)用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型和集成學(xué)習(xí)模型分別對(duì)實(shí)際的采集后勤數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 在集成學(xué)習(xí)模型中,計(jì)劃改進(jìn)傳統(tǒng)Stacking 框架忽略特征重要度的缺點(diǎn),同時(shí)挖掘一些時(shí)間維度特征和后勤設(shè)備的信息特征,以完善該集成學(xué)習(xí)模型。
2.2.3 模型訓(xùn)練
針對(duì)集成學(xué)習(xí)模型,結(jié)合常用的梯度學(xué)習(xí)算法,本課題使用BPTT 算法進(jìn)行模型訓(xùn)練,找出符合監(jiān)測(cè)后勤設(shè)備的穩(wěn)定模型,降低預(yù)測(cè)誤差率。 本課題將兩種模型混合,通過分配不同的權(quán)值,來(lái)減少單一模型可能帶來(lái)的泛化性能不佳或陷入?yún)^(qū)域最小值等問題。 本課題結(jié)合氣候變化等因素,實(shí)現(xiàn)能源指標(biāo)的合理度評(píng)價(jià)。氣溫的變化會(huì)導(dǎo)致供水管網(wǎng)壓力變化而帶來(lái)的供水管網(wǎng)破裂,影響供水管網(wǎng)運(yùn)行安全;不同用電區(qū)域的電能負(fù)荷變化會(huì)帶來(lái)的三相不平衡用電,影響供電電網(wǎng)運(yùn)行安全的能耗走勢(shì)的科學(xué)預(yù)測(cè)。
2.2.4 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
在智慧后勤綜合管理平臺(tái)中,本課題將報(bào)修事項(xiàng)、維修事項(xiàng)、效率管理等進(jìn)行了綜合,打通現(xiàn)有的報(bào)修管理系統(tǒng)、資產(chǎn)管理系統(tǒng)、采購(gòu)管理系統(tǒng)等信息孤島,激活各個(gè)系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)活性,增強(qiáng)后勤的智慧管理能力。 通過人員報(bào)修數(shù)據(jù)或系統(tǒng)自主發(fā)現(xiàn)已出現(xiàn)的故障數(shù)據(jù),綜合需維修設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)(如投運(yùn)年限、設(shè)計(jì)壽命等),基于本課題研究的智能算法,預(yù)測(cè)其他同類設(shè)備是否存在故障風(fēng)險(xiǎn)或故障風(fēng)險(xiǎn)概率,并依據(jù)現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)輸出相應(yīng)的處置管理辦法。 平臺(tái)能夠精準(zhǔn)地統(tǒng)計(jì)出水、電、氣、暖等分類能耗和綜合能耗,系統(tǒng)以曲線圖形展現(xiàn)各類能耗的消耗趨勢(shì),便于管理方實(shí)時(shí)掌控能源消耗情況。 同時(shí),平臺(tái)還可以展示逐時(shí)、逐日、逐月、逐年的能耗數(shù)據(jù)報(bào)表,分類能耗數(shù)據(jù),展示分項(xiàng)數(shù)據(jù)逐時(shí)統(tǒng)計(jì),并與往年同期用能記錄情況進(jìn)行對(duì)比,掌握用能趨勢(shì)。 通過進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析,定位高耗能點(diǎn)問題所在,幫助學(xué)校做好高耗能、高排放、高污染項(xiàng)目的改造工作,使高校在對(duì)設(shè)備改造與新建的過程中,進(jìn)一步節(jié)約能源,節(jié)約成本。 幫助校園建筑及設(shè)備設(shè)施等實(shí)現(xiàn)綠色運(yùn)行管理,總體達(dá)到資源節(jié)約型、環(huán)境友好型、管理智慧型綠色學(xué)校的標(biāo)準(zhǔn)。
面對(duì)信息化日益增強(qiáng)的形式,后勤工作的數(shù)據(jù)越來(lái)越多樣化、多元化、多途徑,給后勤工作帶來(lái)了極大的困擾。 建設(shè)智慧后勤綜合管理平臺(tái)的首要目標(biāo)就是解決在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代后勤的運(yùn)行管理工作的效率問題。 通過智慧后勤綜合管理平臺(tái),利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)將資源進(jìn)行有效整合,實(shí)現(xiàn)減員增效。
高校后勤管理系統(tǒng)不僅僅為教師和學(xué)生服務(wù),同時(shí)也承擔(dān)著管理學(xué)校教學(xué)育人的重任。 在這個(gè)信息化的時(shí)代背景下,在后勤管理各環(huán)節(jié)中使用以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的各種先進(jìn)技術(shù),能夠促使管理模塊合理化、管理方法科學(xué)化、管理過程規(guī)范化、管理質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)化。高校后勤管理系統(tǒng)能為高校教育的管理服務(wù)實(shí)現(xiàn)整體化創(chuàng)造條件,提高人、財(cái)、物的利用效率,為高校各項(xiàng)事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。