CN117893175A - 一种资产管理系统及管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种资产管理系统，包括：用于安全存储各类资产的智能储物柜、用于对资产管理系统中的用户进行管理的人员管理模块、用于管理资产状态信息资产管理模块、用于管理智能储物柜状态信息的智能储物柜管理模块；用于监测智能储物柜运行状态，并在检测到异常情况时采取相应的应对措施的异常管理模块，本发明通过将智能储物柜引入资产管理流程之中，实现了资产在领用、归还、保存的环节的自动信息化管理和监控，提高了资产管理的便利性和安全性。

Description

一种资产管理系统及管理方法

技术领域

本发明涉及资产管理技术领域，具体而言是涉及一种资产管理系统及管理方法。

背景技术

资产管理一般包含采购、入库、领用、归还、维修、盘点、到报废处置等多种管理流程。随着信息技术的日益普及，越来越多的资产管理流程被融入了办公自动化系统、资产管理系统等信息系统中。但现有的信息化资产管理流程通常在领用、归还等操作的具体实施中，仍需要业务人员和资产管理员进行面对面的人工交接来完成具体工作，这在一定程度上降低了管理人员的工作效率。特别是针对一些领用、归还操作极为频繁(例如上班时领用、下班时归还)的资产，会极大的占用资产管理员的工作时间。另外，针对电子产品类资产(如笔记本电脑、手机、各种手持操作终端等)，在资产归还后的保存期间，往往不能得到合适的维护，例如无法充电、无法更新系统等，这类资产经常需要维护人员进行适当操作才能正常使用，这不仅需要消耗大量的人力资源，还降低了资产管理工作的效率，同时，维护人员在实际工作中将大量电子设备集中在一起充电，还极易引发安全隐患。

发明内容

为简化资产管理流程中的人工交接工作，提高资产管理工作的效率，同时针对电子产品类资产，提高资产的维护水平，可用性和安全性，本发明提供如下技术方案：

一种资产管理系统，包括：

智能储物柜：用于安全存储各类资产；

人员管理模块：用于对资产管理系统中的用户进行管理；

资产管理模块：用于管理资产状态信息；

智能储物柜管理模块：用于管理智能储物柜状态信息；

异常管理模块：用于监测智能储物柜运行状态，并在检测到异常情况时采取相应的应对措施。

进一步的，所述智能储物柜包括：

显示单元：用于显示操作信息和系统中各类状态信息；

身份识别单元：用于获取并处理用户的身份验证信息；

储物单元：用于储存和维护存入的资产；

主控单元：用于控制所述储物单元、显示单元以及身份识别单元；

网络通信单元：用于实现主控单元与所述资产管理模块、人员管理模块、异常管理模块之间的数据通信以及主控单元与所述储物单元，显示单元以及身份识别单元的数据通信。

进一步的，所述人员管理模块包括：

人员信息注册单元：用于对所有资产管理系统中的管理人员和业务人员进行信息注册；人员权限控制单元：用于对管理人员和业务人员发放不同权限，以进行不同的资产领用、存储和管理等操作；

身份信息验证单元：用于对进入资产管理系统中的管理人员和业务人员进行身份信息验证，验证进入系统人员均为授权人员；

所述资产管理模块所管理的资产状态信息包括资产基本信息以及资产动态信息；

所述资产基本信息包括但不限于管理资产的编号、重量、类型、体积规格、型号等基本信息；

所述资产动态信息包括但不限于领用人员、领用状态、在智能储物柜中的储物位置等动态信息；

所述智能储物柜管理模块所管理的智能储物柜状态信息包括智能储物柜基本信息以及智能储物柜动态信息；

所述智能储物柜基本信息包括但不限于智能储物柜的位置、型号、编号等基本信息；

所述智能储物柜动态信息包括但不限于智能储物柜的运行状态、电源状态、网络连接状态等动态信息。

进一步的，所述储物单元有若干个，并设置于所述智能储物柜内，其包括：设置于所述储物单元内壁侧面上的带usb的五孔插座以及温度传感器，设置于所述储物单元内壁底面上的称重传感器，所述称重传感器之上设置有托盘；

所述带usb的五孔插座用于对电子类资产进行充电以及软件和系统更新等维护操作；

所述称重传感器用于监测资产的重量，产生重量监测信息，以保证资产归还后硬件的完整性；

所述温度传感器用于监测储物单元内的温度，产生温度监测信息，以保证资产维护操作时的安全；

所述储物单元中还设置有电控锁，用于与柜门上的锁钩配合，控制启闭储物单元，每个储物单元的电控锁由主控系统进行控制，同时还配置有物理钥匙作为备用解锁方式。

进一步的，所述主控单元所实现的功能包括：

身份认证功能：

所述主控单元通过显示单元引导用户与身份识别单元交互，并将身份验证信息传输到服务器，接受服务器返回的验证结果；

开启储物单元功能：

所述身份识别单元根据实际需求识别不同类型的身份验证信息，并将身份验证信息传递给主控系统，主控系统将获取到的身份验证信息通过网络通信单元传输至资产管理模块和人员管理模块，并根据返回的验证信息开启对应的储物单元；

资产情况上报功能：

用户在领取或归还资产时向资产管理模块上报资产的领用或归还情况。

进一步的，所述异常管理模块包括：

智能储物柜状态监测单元：用于接收智能储物柜管理模块传输来的智能储物柜运行状态、电源状态、网络连接状态，确保智能储物柜的整体运行正常；

储物单元状态检测单元：用于监测资产的重量信息以及储物单元内的温度信息；

所述储物单元状态检测单元包括重量监测功能以及温度监测功能。

进一步的，所述重量监测功能通过获取储物单元内称重传感器的值并将其与资产管理模块中资产的原始重量信息进行对比，当两者相等时，即为正常，两者不等时，即判定为异常；所述温度监测功能的实现包括如下步骤：

S1:执行系统试运行

管理人员首先人为设定一个相对合理的温度阈值，然后系统通过对比阈值的方式进行异常分析，并在此期间记录历史温度数据、资产类型、编号、时间以及日期；

S2:数据清除

采用孤立森林算法清洗丢弃一定数量的异常历史温度数据，得到正常历史温度数据集；

S3:评估数据集的形成与测试

系统从正常历史温度数据集中选取一定数量作为正常温度数据集，同时将监测到的新温度数据补充到正常温度数据集中，形成评估数据集，并使用孤立森林算法对评估数据集进行评估，判断新温度是否为异常值。

进一步的，所述数据清除S2还包括如下步骤：

S21:数据筛选

系统收集到一定数量的历史温度数据后，试运行结束，系统切换为正常运行状态，并通过设置孤立森林算法的异常比例参数值，从而让系统输出期望数量的异常数据；

S22：标记清除

由管理员对这些异常数据进行逐一标记，并将被管理员标记为错误数据的温度清洗丢弃，剩下的温度数据则作为正常历史温度数据保留，此阶段可以排除由错误导致的异常历史温度数据。

所述评估数据集的形成与测试S3还包括如下步骤：

S31：历史数据的选取

选取同一设备去年同期的历史温度数据集，通过此数据集进行异常分析，可以发现是否与历史温度差异较大，从而发现可能与设备老化有关的问题；

选取同一设备以24小时制评估的相同时间段的历史温度数据集，通过此数据集进行异常分析，可以避免由于时间原因所导致的异常误报；

S32:孤立森林参数设置

将孤立森林的max-samples参数设置为评估数据集中数据的全集；孤立森林的异常比例参数contamination用于指定异常数据的期望比例；

S33:评估数据集的形成

将监测到的新温度数据补充到数据集中，形成评估数据集，孤立森林算法根据设置的参数对评估数据集中的数据进行评估，并输出对应期望比例的异常数据；

S33:异常值查看

系统检查被孤立森林标记的异常数据是否为新温度数据，由于旧数据全部属于正常数据，所以如果报告的新温度数据恰好被评估为异常数据，则证明新数据与旧数据的差异较大，当下设备应当属于异常温度；

S34:循环监督

对于每一个后续监测到的新温度数据，都进行第3步的操作，则可以实现基于孤立森林算法的无监督异常监测；

S35：异常等级评分

在发现异常时，孤立森林算法还可以对异常评分，偏离正常范围越大，则异常评分越高，向管理员进行不同等级的报告；

管理员随后可以对异常数据进行再次标记，如果认为是误报，可以将异常值标记为正常数据，同时系统将更新正常温度的选取范围，将已被标记为正常的误报值纳入正常数据范围，将异常分析的敏感度调整的更加合理。

进一步的，所述温度监测功能还包括：

S4:移动平均值计算

为了排除突发性的临时异常温度，例如热源或冷源的影响，引入了移动平均值计算。通过计算温度的移动平均值，系统能够更稳定地识别异常，从而降低误报率，提高温度监测的鲁棒性，选用指数移动平均算法实现移动平均；

S5：临近温度监测单元协同分析

当一个储物单元的温度数据被标记为异常时，协同分析邻近储物单元的温度，若邻近单元也被判定出现异常，则大概率是真实的温度异常事件，此时系统将发出较高级别的异常告警；而如果异常单元与邻近单元的温度变化趋势不一致，则发出较低级别的异常告警；S6:联动控制

在发现温度异常时，系统实施联动控制，例如在通知管理人员的同时联动停止内置充电单元的工作，这确保了在温度异常情况下，系统采取紧急措施以确保资产的安全。

一种资产管理方法，具体包括如下步骤：

步骤1：资产领用申请

业务人员通过资产管理系统向审核人员提交资产领用申请，审核人员通过资产管理系统对领用申请进行审核；

步骤2:资产存入

领用申请被审批通过后，管理人员将资产存入储存单元中；

步骤3:资产取出：

业务人员从相应的储存单元中取出领用资产。

步骤4:资产的归还与维护

业务人员使用资产完毕后,将资产归还至智能储物柜中；

步骤5:资产回收与管理

管理人员在业务人员将资产归还后，从智能储物柜中取回资产。

本发明通过将智能储物柜引入资产管理流程之中，实现了资产在领用、归还、保存的环节的自动信息化管理和监控，提高了资产管理的便利性和安全性。同时，本发明还提供了一种智能储物柜的设计方案，能够自动化监测资产的重量变化信息，确保了资产的完整性，提高了资产管理工作的效率，同时还针对电子类资产的存储和维护进行了专门考虑，特别适于保存电子类资产，在资产存放期间，能够有效的对资产的进行日常维护，同时在一定程度上避免安全事故，提高了资产的可用性和安全性。

附图说明

图1为本发明资产管理系统的总体结构划分图。

图2为本发明资产管理系统中智能储物柜的结构划分图。

图3为本发明资产管理系统中智能储物柜的总体物理结构示意图。

图4为本发明资产管理系统中储物单元的物理结构示意图。

图5为本发明资产管理系统中异常管理模块的结构划分图。

图中：

1-智能储物柜、2-人员管理模块、3-资产管理模块、4-智能储物柜管理模块、5-异常管理模块；

11-显示单元、12-身份识别单元、13-储物单元、14-主控单元、15-网络通信单元；

131-带usb的五孔插座、132-温度传感器、133-称重传感器、134-托盘、135-电控锁；

51-智能储物柜状态监测单元、52-储物单元状态检测单元、521-重量监测功能、522-温度监测功能。

具体实施方式

下面结合附图，以具体实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。应理解，所描述的实施例仅用于说明本发明，而非用于限定本发明的范围。

实施例1：本发明提供了一种资产管理系统，根据图1所示，包括：

智能储物柜1：用于安全存储各类资产；

人员管理模块2：用于对资产管理系统中的用户进行管理；

资产管理模块3：用于管理资产状态信息；

智能储物柜管理模块4：用于管理智能储物柜状态信息；

异常管理模块5：用于监测智能储物柜运行状态，并在检测到异常情况时采取相应的应对措施。

进一步的，所述人员管理模块2包括：

人员信息注册单元：用于对所有资产管理系统中的管理人员和业务人员进行信息注册；

人员权限控制单元：用于对管理人员和业务人员发放不同权限，以进行不同的资产领用、存储和管理等操作；

身份信息验证单元：用于对进入资产管理系统中的管理人员和业务人员进行身份信息验证，验证进入系统人员均为授权人员。

进一步的，所述资产管理模块3所管理的资产状态信息包括资产基本信息以及资产动态信息；所述资产基本信息包括但不限于管理资产的编号、重量、类型、体积规格、型号等基本信息；所述资产动态信息包括但不限于领用人员、领用状态、在智能储物柜中的储物位置等动态信息。

进一步的，所述智能储物柜管理模块4所管理的智能储物柜状态信息包括智能储物柜基本信息以及智能储物柜动态信息；

所述智能储物柜基本信息包括但不限于智能储物柜的位置、型号、编号等基本信息；所述智能储物柜动态信息包括但不限于智能储物柜的运行状态、电源状态、网络连接状态等动态信息。

进一步的，结合图1和图2，所述智能储物柜1包括：

显示单元11：用于显示操作信息和系统中各类状态信息；

身份识别单元12：用于获取并处理用户的身份验证信息；

储物单元13：用于储存和维护存入的资产；

主控单元14：用于控制所述储物单元13、显示单元11以及身份识别单元12；

网络通信单元15：用于实现主控单元14与所述资产管理模块3、人员管理模块2、智能储物柜管理模块4以及异常管理模块5之间的数据通信和主控单元14与所述储物单元13，显示单元11以及身份识别单元12之间的数据通信。

进一步的，结合图3和图4，所述储物单元13有若干个，并设置于所述智能储物柜1内，其包括：设置于所述储物单元13内壁侧面上的带usb的五孔插座131以及温度传感器132，设置于所述储物单元13内壁底面上的称重传感器133，所述称重传感器133之上设置有托盘134，所述储物单元13内还设置有内置网络接口，优选的，所述内置网络接口可通过智能储物柜自身的wifi提供；

所述带usb的五孔插座131用于对电子类资产进行充电以及软件和系统更新等维护操作；

所述称重传感器133用于监测资产的重量，产生重量监测信息，以保证资产归还后硬件的完整性；

所述温度传感器132用于监测储物单元13内的温度，产生温度监测信息，以保证资产维护操作时的安全；

所述储物单元13中还设置有电控锁135，用于与柜门上的锁钩(图中未示出)配合，控制启闭储物单元13，每个储物单元13的电控锁135由主控系统14进行控制，同时还配置有物理钥匙作为备用解锁方式，所述电控锁135以及锁钩的设置是现有技术已知的，不再详述。

进一步的，结合图1和图2，所述主控单元14所实现的功能包括：

身份认证功能：

所述主控单元14通过显示单元11引导用户与身份识别单元12交互，并将身份验证信息传输到服务器，接受服务器返回的验证结果。

开启储物单元功能：

所述身份识别单元12根据实际需求识别不同类型的身份验证信息，例如智能卡、条码、二维码、指纹等，并将身份验证信息传递给主控系统14，主控系统14将获取到的身份验证信息通过网络通信单元15传输至资产管理模块3和人员管理模块2，并根据返回的验证信息开启对应的储物单元13。

资产情况上报功能：

用户在领取或归还资产时向资产管理模块3上报资产的领用或归还情况。

进一步的，结合图1和图5，所述异常管理模块5包括：

智能储物柜状态监测单元51：用于接收智能储物柜管理模块4传输来的智能储物柜运行状态、电源状态、网络连接状态，确保智能储物柜1的整体运行正常；

储物单元状态检测单元52：用于监测资产的重量信息以及储物单元13内的温度信息。

进一步的，所述储物单元状态检测单元52包括重量监测功能521以及温度监测功能522；

所述重量监测功能521通过获取储物单元13内称重传感器133的值并将其与资产管理模块3中资产的原始重量信息进行对比，当两者相等时，即为正常，两者不等时，即判定为异常；

所述温度监测功能522的实现包括如下步骤：

S1:执行系统试运行

管理人员首先人为设定一个相对合理的温度阈值，然后系统通过对比阈值的方式进行异常分析，并在此期间记录历史温度数据、资产类型、编号、时间以及日期；

S2:数据清除

采用孤立森林算法清洗丢弃一定数量的异常历史温度数据，得到正常历史温度数据集；

S3:评估数据集的形成与测试

系统将从正常历史温度数据集中选取一定数量作为正常温度数据集，同时将监测到的新温度数据补充到正常温度数据集中，形成评估数据集，并使用孤立森林算法对评估数据集进行评估，判断新温度是否为异常值。

进一步的，所述数据清除S2还包括如下步骤：

S21:数据筛选

系统收集到一定数量的历史温度数据后，试运行结束，系统切换为正常运行状态，并通过设置孤立森林算法的异常比例参数值，从而让系统输出期望数量的异常数据，其中异常比例参数值的计算公式如下所示：

异常比例参数值＝期望异常数据量/试运行阶段的温度数据总量

S22：标记清除

由管理员对这些异常数据进行逐一标记，那些被管理员标记为错误数据的温度将被清洗丢弃，其他的温度数据则作为正常历史温度数据保留，此阶段可以排除由错误导致的异常历史温度数据。

进一步的，所述评估数据集的形成与测试S3还包括如下步骤：

S31：历史数据的选取

正常历史数据选取，将从多种维度选取不同的评估样本，由于每个温度记录都同时包含设备编号、时间信息，所以可以选取多种不同的孤立森林数据集；

S311:选取同一设备去年同期的历史温度数据集，通过此数据集进行异常分析，可以发现是否与历史温度差异较大，从而发现可能与设备老化有关的问题；

S312:选取同一设备以24小时制评估的相同时间段的历史温度数据集，通过此数据集进行异常分析，可以避免由于时间原因所导致的异常误报；

S313:人工选择历史温度数据集作为异常分析的数据基础，以实现多种角度的资产温度监控；

S32:孤立森林参数设置

将孤立森林的max-samples参数设置为评估数据集中数据的全集；孤立森林的异常比例参数contamination用于指定异常数据的期望比例，孤立森林算法的具体内容是现有技术已知的，不再详述。

S33:评估数据集的形成

将监测到的新温度数据补充到数据集中，形成评估数据集，孤立森林算法根据设置的参数对评估数据集中的数据进行评估，并输出对应期望比例的异常数据；

S33:异常值查看

系统检查被孤立森林标记的异常数据是否为新温度数据，由于旧数据全部属于正常数据，所以如果报告的新温度数据恰好被评估为异常数据，则证明新数据与旧数据的差异较大，当下设备应当属于异常温度。

S34:循环监督

对于每一个后续监测到的新温度数据，都进行S3的操作，则可以实现基于孤立森林算法的无监督异常监测。

S35：异常等级评分

在发现异常时，孤立森林算法还可以对异常评分，偏离正常范围越大，则异常评分越高，向管理员进行不同等级的报告；

管理员随后可以对异常数据进行再次标记，如果认为是误报，可以将异常值标记为正常数据，同时系统将更新正常温度的选取范围，将已被标记为正常的误报值纳入正常数据范围，这样在后续的运行中，可以将异常分析的敏感度调整的更加合理。

进一步的，所述温度监测功能522还包括：

S4:移动平均值计算

为了排除突发性的临时异常温度，例如热源或冷源的影响，引入了移动平均值计算。通过计算温度的移动平均值，系统能够更稳定地识别异常，从而降低误报率，提高温度监测的鲁棒性，选用指数移动平均算法实现移动平均，所述指数移动平均算法的计算公式为：

EMAt＝0.67×Temperaturet+(1-0.67)×EMAt-1

其中，EMAt-1是前一时刻的移动平均值；移动平均值是连续计算的，每当有新的温度数据点到达时，就会更新移动平均值；Temperature为温度传感器132监测到的温度。

进一步的，所述温度监测功能522还包括：

S5：临近温度监测单元协同分析

当一个储物单元的温度数据被标记为异常时，协同分析邻近储物单元的温度，若邻近单元也被判定出现异常，则大概率是真实的温度异常事件，此时系统将发出较高级别的异常告警；而如果异常单元与邻近单元的温度变化趋势不一致，则发出较低级别的异常告警。

进一步的，所述温度监测功能522还包括：

S6:联动控制

在发现温度异常时，系统可实施联动控制，例如在通知管理人员的同时联动停止内置充电单元的工作，这确保了在温度异常情况下，系统采取紧急措施以确保资产的安全。

实施例2：本发明还提供了一种资产管理方法，具体包括如下步骤：

步骤1：资产领用申请

业务人员通过资产管理系统向审核人员提交资产领用申请，审核人员通过资产管理系统对领用申请进行审核；

步骤2:资产存入

领用申请被审批通过后，管理人员将资产存入储存单元中；

步骤3:资产取出：

业务人员从相应的储存单元中取出领用资产；

步骤4:资产的归还与维护

业务人员使用资产完毕后,将资产归还至智能储物柜中；

步骤5:资产回收与管理

管理人员在业务人员将资产归还后，可从智能储物柜中取回资产。

进一步的，所述资产存入还包括：

资产管理系统将记录资产编号、重量等信息，并与智能储物柜的储存单元进行关联，确保资产的可追溯性；

优选地，资产存入后，资产管理系统可以向相关的业务人员发出通知，告知其资产已经存入，可供领用，同时可告知具体的存入位置。

进一步的，所述资产取出还包括：

业务人员使用自己的身份验证信息在智能储物柜上进行身份验证，验证通过后，智能储物柜将对应资产所在的储存单元解锁，业务人员取出资产进行使用；

智能储物柜的主控系统在资产取出后，向资产管理系统上报资产领用的信息，包括资产的编号以及领用的业务人员。资产管理系统将记录资产的领用情况信息，供管理人员查询。

进一步的，所述资产的归还与维护还包括：

业务人员使用资产完毕后,将资产归还至智能储物柜中。若资产原来所在的储存单元空闲，智能储物柜将优先开启资产原来所对应的储存单元，否则开启其他的空闲储存单元。若业务人员有多个资产需归还，则通过显示单元向也业务人员展示选择界面；

进一步的，所述资产的回收与管理还包括：

管理人员在业务人员将资产归还后，可从智能储物柜中取回资产；管理人员还可以通过资产管理系统对所有资产进行全面管理，包括但不限于查看或更改资产状态信息处理资产异常情况等。

以上所述的具体实施方式是对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应当理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施示例，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等、均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种资产管理系统，其特征在于，包括：

智能储物柜：用于安全存储各类资产；

人员管理模块：用于对资产管理系统中的用户进行管理；

资产管理模块：用于管理资产状态信息；

智能储物柜管理模块：用于管理智能储物柜状态信息；

异常管理模块：用于监测智能储物柜运行状态，并在检测到异常情况时采取相应的应对措施。

2.根据权利要求1所述的资产管理系统，其特征在于，所述智能储物柜包括：

显示单元：用于显示操作信息和系统中各类状态信息；

身份识别单元：用于获取并处理用户的身份验证信息；

储物单元：用于储存和维护存入的资产；

主控单元：用于控制所述储物单元、显示单元以及身份识别单元；

网络通信单元：用于实现主控单元与所述资产管理模块、人员管理模块、异常管理模块之间的数据通信以及主控单元与所述储物单元，显示单元以及身份识别单元的数据通信。

3.根据权利要求1所述的资产管理系统，其特征在于：

所述人员管理模块包括：

人员信息注册单元：用于对所有资产管理系统中的管理人员和业务人员进行信息注册；

人员权限控制单元：用于对管理人员和业务人员发放不同权限，以进行不同的资产领用、存储和管理等操作；

身份信息验证单元：用于对进入资产管理系统中的管理人员和业务人员进行身份信息验证，验证进入系统人员均为授权人员；

所述资产管理模块所管理的资产状态信息包括资产基本信息以及资产动态信息；

所述资产基本信息包括但不限于管理资产的编号、重量、类型、体积规格、型号等基本信息；

所述资产动态信息包括但不限于领用人员、领用状态、在智能储物柜中的储物位置等动态信息；

所述智能储物柜管理模块所管理的智能储物柜状态信息包括智能储物柜基本信息以及智能储物柜动态信息；

所述智能储物柜基本信息包括但不限于智能储物柜的位置、型号、编号等基本信息；

所述智能储物柜动态信息包括但不限于智能储物柜的运行状态、电源状态、网络连接状态等动态信息。

4.根据权利要求2所述的资产管理系统，其特征在于，所述储物单元有若干个，并设置于所述智能储物柜内，其包括：设置于所述储物单元内壁侧面上的带usb的五孔插座以及温度传感器，设置于所述储物单元内壁底面上的称重传感器，所述称重传感器之上设置有托盘；

所述带usb的五孔插座用于对电子类资产进行充电以及软件和系统更新等维护操作；

所述称重传感器用于监测资产的重量，产生重量监测信息，以保证资产归还后硬件的完整性；

所述温度传感器用于监测储物单元内的温度，产生温度监测信息，以保证资产维护操作时的安全；

所述储物单元中还设置有电控锁，用于与柜门上的锁钩配合，控制启闭储物单元，每个储物单元的电控锁由主控系统进行控制，同时还配置有物理钥匙作为备用解锁方式。

5.根据权利要求2所述的资产管理系统，其特征在于，所述主控单元所实现的功能包括：

身份认证功能：

所述主控单元通过显示单元引导用户与身份识别单元交互，并将身份验证信息传输到服务器，接受服务器返回的验证结果；

开启储物单元功能：

所述身份识别单元根据实际需求识别不同类型的身份验证信息，并将身份验证信息传递给主控系统，主控系统将获取到的身份验证信息通过网络通信单元传输至资产管理模块和人员管理模块，并根据返回的验证信息开启对应的储物单元；

资产情况上报功能：

用户在领取或归还资产时向资产管理模块上报资产的领用或归还情况。

6.根据权利要求1所述的资产管理系统，其特征在于，所述异常管理模块包括：

智能储物柜状态监测单元：用于接收智能储物柜管理模块传输来的智能储物柜运行状态、电源状态、网络连接状态，确保智能储物柜的整体运行正常；

储物单元状态检测单元：用于监测资产的重量信息以及储物单元内的温度信息；

所述储物单元状态检测单元包括重量监测功能以及温度监测功能。

7.根据权利要求6所述的资产管理系统，其特征在于，

所述重量监测功能通过获取储物单元内称重传感器的值并将其与资产管理模块中资产的原始重量信息进行对比，当两者相等时，即为正常，两者不等时，即判定为异常；

所述温度监测功能的实现包括如下步骤：

S1:执行系统试运行

管理人员首先人为设定一个相对合理的温度阈值，然后系统通过对比阈值的方式进行异常分析，并在此期间记录历史温度数据、资产类型、编号、时间以及日期；

S2:数据清除

采用孤立森林算法清洗丢弃一定数量的异常历史温度数据，得到正常历史温度数据集；

S3:评估数据集的形成与测试

系统从正常历史温度数据集中选取一定数量作为正常温度数据集，同时将监测到的新温度数据补充到正常温度数据集中，形成评估数据集，并使用孤立森林算法对评估数据集进行评估，判断新温度是否为异常值。

8.根据权利要求7所述的资产管理系统，其特征在于：

所述数据清除S2还包括如下步骤：

S21:数据筛选

系统收集到一定数量的历史温度数据后，试运行结束，系统切换为正常运行状态，并通过设置孤立森林算法的异常比例参数值，从而让系统输出期望数量的异常数据；

S22：标记清除

由管理员对这些异常数据进行逐一标记，并将被管理员标记为错误数据的温度清洗丢弃，剩下的温度数据则作为正常历史温度数据保留，此阶段可以排除由错误导致的异常历史温度数据。

所述评估数据集的形成与测试S3还包括如下步骤：

S31：历史数据的选取

选取同一设备去年同期的历史温度数据集，通过此数据集进行异常分析，可以发现是否与历史温度差异较大，从而发现可能与设备老化有关的问题；

选取同一设备以24小时制评估的相同时间段的历史温度数据集，通过此数据集进行异常分析，可以避免由于时间原因所导致的异常误报；

S32:孤立森林参数设置

将孤立森林的max-samples参数设置为评估数据集中数据的全集；孤立森林的异常比例参数contamination用于指定异常数据的期望比例；

S33:评估数据集的形成

将监测到的新温度数据补充到数据集中，形成评估数据集，孤立森林算法根据设置的参数对评估数据集中的数据进行评估，并输出对应期望比例的异常数据；

S33:异常值查看

系统检查被孤立森林标记的异常数据是否为新温度数据，由于旧数据全部属于正常数据，所以如果报告的新温度数据恰好被评估为异常数据，则证明新数据与旧数据的差异较大，当下设备应当属于异常温度；

S34:循环监督

对于每一个后续监测到的新温度数据，都进行第3步的操作，则可以实现基于孤立森林算法的无监督异常监测；

S35：异常等级评分

在发现异常时，孤立森林算法还可以对异常评分，偏离正常范围越大，则异常评分越高，向管理员进行不同等级的报告；

管理员随后可以对异常数据进行再次标记，如果认为是误报，可以将异常值标记为正常数据，同时系统将更新正常温度的选取范围，将已被标记为正常的误报值纳入正常数据范围，将异常分析的敏感度调整的更加合理。

9.根据权利要求6所述的资产管理系统，其特征在于：

所述温度监测功能还包括：

S4:移动平均值计算

为了排除突发性的临时异常温度，例如热源或冷源的影响，引入了移动平均值计算。通过计算温度的移动平均值，系统能够更稳定地识别异常，从而降低误报率，提高温度监测的鲁棒性，选用指数移动平均算法实现移动平均；

S5：临近温度监测单元协同分析

当一个储物单元的温度数据被标记为异常时，协同分析邻近储物单元的温度，若邻近单元也被判定出现异常，则大概率是真实的温度异常事件，此时系统将发出较高级别的异常告警；而如果异常单元与邻近单元的温度变化趋势不一致，则发出较低级别的异常告警；

S6:联动控制

在发现温度异常时，系统实施联动控制，例如在通知管理人员的同时联动停止内置充电单元的工作，这确保了在温度异常情况下，系统采取紧急措施以确保资产的安全。

10.一种资产管理方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：资产领用申请

业务人员通过资产管理系统向审核人员提交资产领用申请，审核人员通过资产管理系统对领用申请进行审核；

步骤2:资产存入

领用申请被审批通过后，管理人员将资产存入储存单元中；

步骤3:资产取出：

业务人员从相应的储存单元中取出领用资产。

步骤4:资产的归还与维护

业务人员使用资产完毕后,将资产归还至智能储物柜中；

步骤5:资产回收与管理

管理人员在业务人员将资产归还后，从智能储物柜中取回资产。