CN120875813A - 后勤管理数据处理方法、系统及设备 - Google Patents

Abstract

本申请适用于数据处理技术领域，尤其涉及一种后勤管理数据处理方法、系统及设备，该方法包括：持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据；将持续接收到的公共设备的状态数据进行分析，得到公共设备所对应的分析数据；其中，分析数据用于指示公共设备的可工作系数；根据分析数据指示的可工作系数确定异常数据；其中，异常数据用于指示出现异常情况的公共设备；基于异常数据生成后勤自维护数据；其中，后勤自维护数据用于指示对出现异常情况的公共设备进行对应处理后得到的处理方案。本申请提供的后勤管理数据处理方法，降低后勤服务依赖人工巡检、防止响应滞后、后勤工作安排不能及时处理的情况。

Description

后勤管理数据处理方法、系统及设备

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及一种后勤管理数据处理方法、系统及设备。

背景技术

数据处理是指对收集到的数据进行一系列加工、整理、分析和存储等操作，以使其成为有价值信息的过程。从原始数据到可用信息的转化过程中，数据处理涉及多个环节和技术手段。

相关技术中公司、企业具有管理部门，学校具有后勤管理部门；学校的后勤管理部门主要负责排课、审批、考勤、档案管理、校园安全（例如外来人员管理、消防隐患）、后勤服务（例如报修、能耗管理）等，后勤服务是学校后勤管理的重点，后勤服务通常是依赖人工巡检，导致响应滞后、后勤工作安排不能及时处理。

发明内容

本申请实施例提供了一种后勤管理数据处理方法、系统及设备，可以解决因后勤服务通常是依赖人工巡检导致响应滞后的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种后勤管理数据处理方法，包括：

持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据；其中，所述状态数据用于指示所述学校内所述公共设备的运行状况，所述时间要求用于指示预设的时长，所述公共设备包括实验室设备、校园报警终端、多媒体设备、智能路灯、智能水管和智能空调中的至少1个；

将持续接收到的所述公共设备的所述状态数据进行分析，得到所述公共设备所对应的分析数据；其中，所述分析数据用于指示所述公共设备的可工作系数；

根据所述分析数据指示的所述可工作系数确定异常数据；其中，所述异常数据用于指示出现异常情况的所述公共设备；

基于所述异常数据生成后勤自维护数据；其中，所述后勤自维护数据用于指示对所述公共设备对应处理得到的处理方案。

本申请提供的后勤管理数据处理方法，持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据，将持续接收到的公共设备的状态数据进行分析，得到公共设备所对应的分析数据，可以提高对公共设备运行状态的监控效率和准确性，从而及时发现并处理异常情况。根据分析数据指示的可工作系数确定异常数据，可以精准定位出现故障的公共设备，减少了对正常运行设备的无谓干扰，进一步地，基于异常数据生成后勤自维护数据，提高了后勤维护的效率和针对性，降低后勤服务依赖人工巡检的问题，进而防止响应滞后、后勤工作安排不能及时处理的情况。

第二方面，本申请实施例提供了一种后勤管理数据处理系统，包括：

接收单元，用于持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据；其中，所述状态数据用于指示所述学校内所述公共设备的运行状况，所述时间要求用于指示预设的时长，所述公共设备包括实验室设备、校园报警终端、多媒体设备、智能路灯、智能水管和智能空调中的至少1个；

分析单元，用于将持续接收到的所述公共设备的所述状态数据进行分析，得到所述公共设备所对应的分析数据；其中，所述分析数据用于指示所述公共设备的可工作系数；

确定单元，用于根据所述分析数据指示的所述可工作系数确定异常数据；其中，所述异常数据用于指示出现异常情况的所述公共设备；

生成单元，用于基于所述异常数据生成后勤自维护数据；其中，所述后勤自维护数据用于指示对所述公共设备对应处理得到的处理方案。

第三方面，本申请实施例提供了一种后勤管理数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在后勤管理数据处理设备上运行时，使得后勤管理数据处理设备执行上述第一方面中任一项所述的后勤管理数据处理方法。

可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的后勤管理数据处理方法的流程示意图；

图2是本申请一实施例提供的后勤管理数据处理方法中步骤S300的实现流程示意图；

图3是本申请一实施例提供的后勤管理数据处理方法中步骤S200的实现流程示意图；

图4是本申请一实施例提供的后勤管理数据处理方法中步骤S240的实现流程示意图；

图5是本申请一实施例提供的后勤管理数据处理方法中步骤S3301至S3305的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的后勤管理数据处理系统的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的后勤管理数据处理设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

在相关技术领域内，各类公司和企业设有专门的管理部门，以保障其日常运营和管理的顺畅，同样地，学校也设立与之相对应的后勤管理部门，具体而言，学校中的后勤管理部门主要肩负着多项关键职责，包括但不限于课程安排与调度、各类事项的审批流程、师生考勤记录的核实与管理、学生及教职工档案的整理与保存、校园安全事务的全面监管（例如对外来人员的严格管控、对消防隐患的排查与预防措施）、以及后勤服务的全方位保障（例如对学校各类设备损坏情况的及时报修、对校园能耗的有效管理等），后勤服务作为学校后勤管理的重中之重，其工作质量和效率直接影响到学校的正常教学秩序和师生的日常生活。然而，在实际操作中，后勤服务往往依赖于人工对设备进行定期或不定期的巡检，这种方式不可避免地会导致响应速度的滞后，使得后勤工作安排在遇到突发情况时无法得到及时有效的处理，从而在一定程度上影响了学校整体运营的顺畅性和高效性。

为解决上述问题，本申请实施例提供了一种后勤管理数据处理方法、系统及设备。该方法中，持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据，将持续接收到的公共设备的状态数据进行分析，得到公共设备所对应的分析数据，可以提高对公共设备运行状态的监控效率和准确性，从而及时发现并处理异常情况。根据分析数据指示的可工作系数确定异常数据，可以精准定位出现故障的公共设备，减少了对正常运行设备的无谓干扰，进一步地，基于异常数据生成后勤自维护数据，提高了后勤维护的效率和针对性，降低后勤服务依赖人工巡检的问题，进而防止响应滞后、后勤工作安排不能及时处理的情况。

本申请实施例提供的后勤管理数据处理方法可以应用于后勤管理数据处理设备上，此时后勤管理数据处理设备即为本申请实施例提供的后勤管理数据处理方法的执行主体，本申请实施例对后勤管理数据处理设备的具体类型不作任何限制。

例如，后勤管理数据处理设备可以是平板电脑、笔记本电脑、上网本、桌上型计算机、智慧大屏、智能电视等终端设备上、电脑、膝上型计算机等。

为了更好地理解本申请实施例提供的后勤管理数据处理方法，下面对本申请实施例提供的后勤管理数据处理方法的具体实现过程进行示例性介绍。

图1示出了本申请实施例提供的后勤管理数据处理方法的示意性流程图，后勤管理数据处理方法包括：

S100，持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据；其中，状态数据用于指示学校内公共设备的运行状况，时间要求用于指示预设的时长，公共设备包括实验室设备、校园报警终端、多媒体设备、智能路灯、智能水管和智能空调中的至少1个。

可以理解，学校内公共设备的运行状况即可以理解为学校内实验室设备、校园报警终端、多媒体设备、智能路灯、智能水管和智能空调的运行状况。时间要求用于指示预设的时长，可以是按照设定的固定时长或根据公共设备不同的特征确定的各不相同的预设的时长。

示例性地，持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据可以是通过网络、蓝牙、红外线等无线通信技术，或者通过有线连接等方式接收。接收单元可以是一个独立的硬件模块，也可以是软件模块的一部分，用于实时、不间断地接收来自各个公共设备的数据。

S200，将持续接收到的公共设备的状态数据进行分析，得到公共设备所对应的分析数据；其中，分析数据用于指示公共设备的可工作系数。

可以理解，可工作系数是一个衡量公共设备运行状态的指标，其值越高表示设备运行越正常，反之则表示设备可能存在故障或性能下降的情况。

示例性地，将接收到的公共设备的状态数据进行评估，即状态数据可以包括多个，每个状态数据对应一个时间要求，将个多个状态数据按照时间先后依次排列，提取各时间所对应的状态数据，对接收的全部的状态数据进行评估，S200，将率、温度等参数，而校园报警终端则可能包括报警触发次数、误报率等数据，即实验室设备为一个类型，校园报警终端则是另一个类型。

示例性地，各状态数据中包含设备唯一标识符（ID），根据预设的“设备ID-类型”映射表（例如设备ID以AC开头为空调，LT开头为照明），将接收到的数据包分拣到不同的类型队列中；分类方法可以使用内存数据结构（例如HashMap）或数据库查询，以设备类型为Key进行分组存储，可实现数据的结构化组织，便于后续按设备类型进行针对性分析（例如空调重点分析温度、能耗；电梯重点分析运行次数、故障码），提升分析的效率和针对性，为后续做基础。

S230，从各类型的多个状态数据中确定时间数据；其中，时间数据用于指示接收各类型的状态数据的各个时间点。

示例性地，解析每条状态数据包中包含的时间戳字段，该时间戳由设备端在采集数据时生成并随数据包发送，或由接收网关在收到数据时打上接收时间戳。从数据包元数据或特定字段（例如timestamp）中提取时间信息。

S240，根据时间数据指示的时间点对各公共设备的状态数据进行模拟分析，得到各公共设备所对应的分析数据。

示例性地， 对每个设备，将其一段时间内（例如最近24小时）的状态数据点（例如温度、压力、电流、开关次数、故障码等）按照时间戳排序，形成时间序列，再应用模拟运行轨迹和健康状态演变。

如此设置，实现设备状态的动态评估和预测，超越简单的阈值告警，为预防性维护和精准维修提供依据。

在一种可能的实现方式中，请参阅图4，S240，根据时间数据指示的时间点对各公共设备的状态数据进行模拟分析，得到各公共设备所对应的分析数据，包括：

S241，获取各公共设备的设备状态模型；其中，设备状态模型为三维空间内的模型，设备状态模型根据历史状态数据和设备维护记录建立，用于评估设备的当前运行状态。

示例性地，获取各公共设备的设备状态模型可以是通过三维建模软件根据各公共设备的结构参数和运行参数构建的，这些结构参数可能包括设备的尺寸、形状、材料等信息，而运行参数则可能涵盖设备的工作原理、性能指标、历史故障记录等；还可以是为每种设备类型（或关键设备）预置或在线学习一个“设备状态模型”，模型将设备的关键状态参数（如温度、振动幅度、运行时长）映射到一个三维（或多维）空间中，每个维度代表一个关键健康指标。

S242，对接收到的各公共设备的多个状态数据按照时间数据指示的时间点依次评估，得到各公共设备的设备评分值。

示例性地，将设备最近一段时间内（例如过去10个数据点）的状态数据输入到其对应的“设备状态模型”中，模型根据当前状态点在预设三维空间中的位置（或到健康区域中心的距离/符合度），得到一个数值化的健康评分（如0-100，100代表最佳）。例如，计算当前状态点到健康区域质心的欧氏距离，并将其映射到0-100，模型结合历史数据趋势进行评分（例如连续下降趋势扣分），以将复杂的多维状态数据量化为一个易于理解和比较的单一健康分数（设备评分值），便于快速识别问题设备（低分设备）和量化设备健康程度。

S243，根据设备评分值和设备状态模型，对各公共设备的可工作系数进行计算，得到分析数据；其中，可工作系数用于表示设备在正常工作时间内的可靠性，数值与设备的可靠性成正比。

示例性地，基于设备评分值，应用预设的计算公式计算出该设备在未来一段时间（例如下一周）内能够正常工作的概率或可靠度，即可工作系数。例如：可工作系数= min(100,设备评分值)/100(简单线性)。

如此设置， 将健康评分转化为对设备未来可靠性的预测指标。低可工作系数的设备需要优先处理，高系数设备可以延长维护周期，优化资源配置。

S300，根据分析数据指示的可工作系数确定异常数据；其中，异常数据用于指示出现异常情况的公共设备。

示例性地，可以是通过设定一个可工作系数的阈值（例如低于70%）；系统扫描所有设备的分析数据，将可工作系数低于该阈值的设备标记为“异常”，并生成包含设备ID、位置、可工作系数、可能故障类型等信息的“异常数据”记录。确定异常数据可以是将各公共设备的可工作系数与预设的阈值进行比较；若某公共设备的可工作系数低于预设的阈值，则将该公共设备的状态数据确定为异常数据。预设的阈值可以根据设备的类型、历史运行数据、维护记录以及学校对设备性能的要求等因素进行设定。

在一种可能的实现方式中，请参阅图2，S300，根据分析数据指示的可工作系数确定异常数据之后，包括：

S310，实时监测后勤管理人员的位置数据；其中，位置数据用于指示后勤管理人员位于后勤管理数据处理设备处的位置。

可以理解，后勤管理人员与后勤管理数据处理设备处的位置可以理解为后勤管理人员与后勤管理数据处理设备之间的位置，实时监测后勤管理人员的位置数据具体可以是实时监测后勤管理人员在是否在后勤管理数据处理设备能够监测到的位置。

示例性地，可以采用图像采集器或RFID等实时获取后勤管理人员的当前位置信息，这些信息可以通过无线网络实时传输至系统后台，位置数据可以包括后勤管理人员所在的楼层、房间或具体的坐标位置，以便于系统能够准确判断后勤管理人员与异常设备之间的距离。

S320，持续接收待处理数据；其中，待处理数据用于指示需要进行安排的后勤事项。

可以理解，需要进行安排的后勤事项包括但不限于公共设备故障报告、维修请求、设备更换需求、能耗异常提示、安全预警信息等，其数据来源于学校内各个角落的公共设备，通过无线网络实时上传至后勤管理数据处理系统。

示例性地，持续接收待处理数据可以是通过无线网络、有线网络或其他数据传输方式实时接收来自学校内各个公共设备的待处理数据，其数据被后勤管理数据处理系统持续监控并获得待处理数据。

S330，在接收到待处理数据，且位置数据指示的后勤管理人员不在后勤管理数据处理设备的位置处的情况下，发送提醒数据；其中，提醒数据用于指示提醒后勤管理人员在移动终端上处理事项或回到后勤管理数据处理设备位置处理事项。

可以理解，提醒数据可以是通过短信、邮件、APP推送等方式发送至后勤管理人员的移动设备（移动设备可以是手机、平板或其它智能手表等，其手机、平板或其它智能手均与后勤管理数据处理系统连接）上，提醒内容可以包括待处理事项的具体信息、紧急程度、位置信息等。

示例性地，当有待处理数据产生时，立即检查目标行政人员的当前位置。如果位置不在其后勤管理数据处理设备的预设地理围栏范围内（例如半径50米），则通过APP推送通知、短信或电话向其移动终端发送提醒。提醒内容包含待处理事项的简要信息（如XX楼空调故障，请尽快处理）；其中，地理围栏是一种虚拟边界，可以基于后勤管理数据处理设备的位置动态调整大小或形状，以适应不同的应用场景和需求；预设地理围栏范围可以理解为以后勤管理数据处理设备为中心设定的一个虚拟范围，用于判断后勤管理人员是否在其附近，以便于快速响应异常设备或待处理事项。

S340，在提醒数据完成发送后，持续计算提醒时长。

示例性地，从提醒消息成功发送的那一刻开始计时。计算提醒时长可以是通过内置的计时器模块或调用第三方计时服务，记录从提醒数据发送成功后所累计的时长。

S350，在提醒时长超过预设时长的情况下，确定基础数据；其中，基础数据用于反映出现异常情况的公共设备的具体信息。

可以理解，基础数据包括但不限于公共设备的名称、型号、位置、故障类型、历史维护记录等。

示例性地，确定基础数据可以是通过查询预设的设备信息数据库获得与异常情况对应的公共设备的基础数据。预设的设备信息数据库存储有各个公共设备的详细信息，包括设备的名称、型号、位置、制造商、购买日期、保修期限、历史故障记录及维修情况等。

在一种可能的实现方式中，S350，在提醒时长超过预设时长的情况下，确定基础数据，包括：

S351，持续接收出现异常情况的公共设备的定位数据和故障数据；其中，定位数据用于指示公共设备在校园内的坐标值，故障数据用于指示公共设备的故障代码。

可以理解，定位数据是通过GPS、北斗等卫星导航系统获取的，以确定公共设备在校园内的具体位置（例如楼栋、楼层、房间号、GPS坐标或室内定位信标ID）。故障数据则是公共设备自带的传感器或检测系统检测到的，能够反映设备的故障类型和严重程度。例如，智能路灯可能出现亮度不足、频繁闪烁或无法开启等故障，其故障代码将对应这些具体的故障表现。通过接收定位数据和故障数据，能够迅速锁定故障设备的位置和故障类型。

S352，根据定位数据指示的公共设备在校园内的坐标值确定设备所属数据；其中，设备所属数据用于指示公共设备所属的学院。

可以理解，确定设备所属数据，能够将故障信息传达给相应的学院的行政管理部门的后勤管理人员。

示例性地，根据公共设备在校园内的坐标值，结合学校的地理信息系统（GIS），可以判断设备所在的学院区域，并提取出该区域的学院名称，确定该公共设备所应负责的学院。

S353，根据故障数据指示的故障代码确定更换数据；其中，更换数据用于指示需要更换的部件。

可以理解，根据故障数据指示的故障代码，对照预设的故障代码与部件对应关系表，确定需要更换的部件类型、型号及规格等信息。预设的故障代码与部件对应关系表是基于历史维修经验和设备制造商提供的信息建立的，包含各种故障类型与可能损坏部件的对应关系，能够快速准确地确定需要更换的部件。

示例性地，根据设备型号和具体的故障代码，查询该故障需要更换的备件清单（如故障码Err05可能对应温度传感器或压缩机启动电容）等但不限于此。

S354，将设备所属数据和更换数据确定为基础数据。

示例性地，将设备所属数据指示的出现异常情况的公共设备所需负责的学院和更换数据指示的需要更换的部件确定为基础数据。

如此设置，可以快速确定其所需负责的学院以及具体的负责人，同时能够为后勤管理人员提供关于故障设备的全面信息，包括设备位置、所属学院、故障类型及所需更换部件等，以便于后勤管理人员快速做出响应，安排维修或更换工作。在确定了基础数据后，可以进一步自动化处理，例如自动向相关学院的行政管理部门发送维修请求，或向维修人员派发工单，同时附上详细的故障信息和设备位置，以提高维修效率和准确性。

S360，基于基础数据，生成自动处理命令。

示例性地，基于基础数据中的设备位置、所属学院、故障类型及所需更换部件等信息，生成包含具体维修任务、所需备件、维修人员安排及预计完成时间等内容的自动处理命令，该命令可以自动触发系统内部的维修流程，例如向维修人员发送工单、向备件仓库请求备件出库等，实现维修任务的快速分配和执行。同时，自动处理命令还可以包含对后勤管理人员的通知，告知其维修任务的进度和状态，以便于后勤管理人员跟踪和监督维修工作的完成情况。

如此设置，在人工响应超时或非工作时间，能自动发起维修流程，极大减少问题设备停机时间，提升后勤保障的自动化水平和响应速度。

在一种可能的实现方式中，请参阅图5，方法还包括：

S3301，在接收到待处理数据，且位置数据指示的后勤管理人员在后勤管理数据处理设备的位置处的情况下，将接收到的各待处理数据指示的待处理事项逐一生成各待处理文件；其中，待处理文件为根据待处理数据指示的待处理事项的内容和信息所生成的文件。

可以理解，待处理文件可以是电子文档、表格等形式，具体取决于待处理事项的内容和性质。例如，对于公共设备故障报告，待处理文件可以是包含设备名称、故障描述、位置信息和紧急程度的电子文档；对于维修请求，待处理文件可以是包含设备信息、所需备件、维修人员安排和预计完成时间的表格。待处理文件可以为多个。

S3302，显示各待处理文件。

可以理解，后勤管理数据处理设备还包括显示装置，显示装置可以是显示屏、连接的电视屏幕或投影仪等，用于显示待处理文件的内容和信息。

示例性地，将各待处理文件发送至后勤管理数据处理设备上，可以是通过无线网络、有线网络或其他数据传输方式，将待处理文件传输至后勤管理数据处理设备，并在后勤管理数据处理设备的显示装置上呈现出来。

S3303，监测被点击对象；其中，被点击对象为当前后勤管理人员所点击的待处理文件，当前后勤管理人员所点击的待处理文件为所有的待处理文件中的任意1个。

可以理解，监测被点击对象可以理解为识别当前后勤管理人员所点击的待处理文件，即可以是鼠标所点击的通过显示装置显示的任意一个待处理文件。

示例性地，显示装置显示的所有的待处理文件可以是按照时间顺序进行依次排列还可以是根据严重程度依次排列；当后勤管理人员通过鼠标或其他输入设备点击某一个待处理文件时，能够实时捕获这一动作，并记录被点击的待处理文件以及其相关信息。

S3304，根据被点击对象得到相邻文件数据；其中，相邻文件数据用于指示与被点击对象的基础数据相同的待处理文件，相邻文件数据的数量为大于或等于0个。

可以理解，与被点击对象的基础数据相同的待处理文件可以理解为与被点击的待处理文件指示的所损坏的公共设备所需要负责的学院和需要更换的部件相同的其它待处理文件。当用户点击一个待处理文件后，根据基础数据中的信息（例如设备位置（楼栋或楼层）、设备类型、故障代码、所属部门），在待处理文件列表中查找具有相同或高度相似基础数据的其他工单文件，其中，高度相似基础数据可以是楼栋或楼层相同、设备类型相同或所属部门相同等任意两个相同的可以确定为高度相似基础数据的其他工单文件，楼栋或楼层相同、设备类型相同和所属部门相同为3个因素，3个因素中确定2个相同的即为高度相似基础数据的其他工单文件，若为5个因素、8个因素或10个因素甚至更多的因素时，要被确定为高度相似基础数据的其他工单文件需要3个或4个因素相同（对于5个因素）、6个或7个因素相同（对于8个因素）、8个或9个因素相同（对于10个因素），智能发现相关联的待处理任务，例如，同一楼层的多个照明故障，或同一型号空调的相同故障码。便于批量处理。

S3305，基于被点击对象和相邻文件数据生成与被点击对象和相邻文件数据相关联的文件处理数据；其中，文件处理数据用于指示将出现异常的公共设备安排维修人员维修。

可以理解，基于被点击对象和相邻文件数据，整合相关信息，生成全面的文件处理数据；文件处理数据不仅包含了被点击的待处理文件的具体维修任务、所需备件、维修人员安排等细节，还涵盖了具有相同或高度相似基础数据的其他待处理文件的关联信息。

示例性地，当后勤管理人员点击一个关于某楼层照明故障的待处理文件后，能够自动搜索并列出该楼层其他照明故障的待处理文件，以及具有相同故障代码的其他楼层或区域的照明故障待处理文件，将这些相关联的待处理文件整合得到包含所有相关维修任务的维修工单，这份维修工单包括每个维修任务的具体位置、故障描述、所需备件、维修人员安排及预计完成时间等信息；可以将被点击的工单和找出的相邻工单组合成一个维修工单组，根据这个组内所有工单的信息（位置集中性、相同故障、所需相同备件），自动生成一个优化的维修派工建议或合并后的维修指令。

在一种可能的实现方式中，方法还包括：

S3301A，在接收到待处理数据，且位置数据指示的后勤管理人员不在后勤管理数据处理设备的位置处的情况下，确定当前的时刻数据；其中，时刻数据用于指示具体的时间信息。

可以理解，时刻数据指示的时间信息包括但不限于日期、小时、分钟等具体的时间信息。

示例性地，确定当前的时刻数据可以是通过内部时钟获取当前的时间信息。内部时钟可以是后勤管理数据处理系统内置的时钟模块，也可以是与网络时间服务器同步的时钟服务。

S3302A，根据时刻数据指示的时间信息确定当前时间是否为工作时间段。

示例性地，根据预设的工作时间表判断当前时刻是否处于工作日的工作时间段内。预设的工作时间表可以是基于学校的日常工作时间安排来设定的，例如周一至周五的上午8点至下午5点；其中，确定当前时间是否为工作时间段是通过时间范围比较。

S3303A，若当前时间为非工作时间段，生成自动处理命令。

可以理解，在非工作时间段，后勤管理人员可能无法及时响应待处理事项。因此，自动生成包含具体维修任务、所需备件、维修人员安排及预计完成时间等内容的自动处理命令，该命令可以自动触发系统内部的维修流程，例如向维修人员发送工单、向备件仓库请求备件出库，以使维修工作能够及时进行。

示例性地，如果判定当前是非工作时间（如晚上、周末、节假日），跳过等待人工响应（步骤S330-步骤S340）和超时判断（步骤S350）的步骤，直接基于待处理数据（通常是紧急的异常设备数据）生成自动处理命令，例如自动派单给值班维修人员或触发告警。

如此设置，能够提高在非工作时间段内，维修工作也能够得到及时有效的处理，提高后勤保障的自动化水平和响应速度。

在一种可能的实现方式中，S3305，基于被点击对象和相邻文件数据生成与被点击对象和相邻文件数据相关联的文件处理数据，包括：

S33051，将被点击对象所指示的待处理事项和相邻文件数据所指示的待处理事项进行比对，确定是否存在相同的设备故障或维护需求。

可以理解，将被点击对象所指示的待处理事项和相邻文件数据所指示的待处理事项进行逐一比对，确定是否具有相同的设备故障类型、故障代码、所需更换的部件或其他维护需求。例如，如果两个待处理文件都报告了同一楼层的照明设备亮度不足，且故障代码相同，那么这两个待处理事项就被视为具有相同的设备故障或维护需求。

示例性地，通过比对故障描述、故障代码、所需备件等信息，可以智能识别出具有相同或相似故障特征的待处理事项，将它们归类为同一维修任务组。

S33052，若存在相同的设备故障或维护需求，则将被点击对象和相邻文件数据归类为同一批次的处理文件。

示例性地，将被点击对象和相邻文件数据归类为同一批次的处理文件其方法可以是将它们整合到一个维修任务组中，并为该组分配一个唯一的标识符或编号，即可以一次性处理多个相关联的维修任务，而不需要逐一处理每个单独的待处理文件，减少操作的复杂性以及操作重复性。

S33053，获取所有的维修数据；其中，维修数据用于指示维修人员的技能类型和当前工作任务量。

示例性地，获取所有的维修数据可以是通过实时查询维修人员的信息，包括他们的技能类型（例如电工、管道工等）和当前的工作任务量（例如正在处理的维修任务数量、预计完成时间等）；其获取的方法可以是通过内部数据库查询、实时通信接口或人工输入等方式，维修数据是动态变化的，因此需要实时或定期更新，以提高信息的准确性和时效性。

S33054，基于基础数据和维修数据确定文件处理数据。

示例性地，基于基础数据（包括设备位置、故障类型、所需备件等信息）和维修数据（包括维修人员的技能类型和当前工作任务量），为同一批次的处理文件分配维修人员，其中，通过维修人员的专业技能是否与故障类型匹配、维修人员当前的工作任务量是否允许接手新的维修任务、维修人员的位置与故障设备的位置之间的距离等因素，以优化维修任务的分配，同时，生成的文件处理数据还包括具体的维修任务安排、所需备件清单、维修人员联系方式及预计完成时间等信息。

如此设置，实现维修任务的智能化、最优化派工，最大化维修资源利用率和响应速度，提升后勤管理效率。

在一种可能的实现方式中，S33054，基于基础数据和维修数据确定文件处理数据之后，包括：

S330541，根据基础数据，生成维修需求矩阵；其中，维修需求矩阵包括表示待维修设备的行向量，以及包括设备位置坐标、所属学院、故障等级、所需部件、教学关联度的列向量。

示例性地，教学关联度可以表示待维修设备对教学活动的影响程度，例如，如果设备是教室的投影仪，则教学关联度较高；如果设备是办公室的打印机，则教学关联度较低，可以在维修资源有限的情况下，优先保障对教学影响较大的设备的维修。维修需求矩阵的生成可以基于系统内部的基础数据，形成结构化的数据矩阵。

S330542，获取当前教学日历数据，并基于当前教学日历数据计算各设备的教学关联度权重系数。

可以理解，教学日历数据包括学校的教学计划、课程安排、考试日程等信息，以反映不同时间段内教学活动的重要性和紧急性。

示例性地，基于当前教学日历数据，计算各设备的教学关联度权重系数，即评估待维修设备在当前时间段内对教学活动影响的重要性程度，例如，若设备位于正在授课的教室或实验室，且故障影响当前教学，则权重系数=1.5；若设备位于未来24小时有教学安排的场所，权重系数=1.2，其他场景权重系数=1.0等，但不限于此。

S330543，基于教学关联度权重系数融合维修数据构建维修资源动态向量。

可以理解，构建维修资源动态向量可以是通过将维修需求矩阵中的各设备与当前维修人员的技能类型、位置信息、工作任务量等维修数据进行匹配，并结合教学关联度权重系数，形成动态的维修资源分配方案。维修资源动态向量不仅包含了维修人员的实时状态，还包括教学活动对维修需求的紧急程度。

示例性地，维修人员技能匹配度为人员技能列表与所需部件维修技能的交集；路径优化系数=1/(人员当前位置到设备位置的欧氏距离)；负载均衡因子=1/(当前待处理工单数+1)。路径优化系数是用于衡量维修人员到达待维修设备位置的便捷程度；负载均衡因子则用于评估维修人员当前的工作负荷情况，以减少过度分配任务导致维修效率下降。

S330544，根据维修资源动态向量按公式计算综合派工优先级，并对同一批次待处理文件按综合派工优先级降序排序，生成维修路径导航序列。

可以理解，计算综合派工优先级的公式可以是优先级P=(故障等级×0.4 + 教学关联度权重×0.3+技能匹配度×0.2+路径优化系数×0.1)×负载均衡因子；

维修路径导航序列是根据维修资源动态向量的计算结果，对同一批次待处理文件按照综合派工优先级进行降序排序，从而生成一个有序的维修路径导航序列，序列能够指导维修人员按照最优的顺序前往各个待维修设备的位置。

S330545，当设备所属学院涉及跨部门协作时，自动生成学院协同指令。

可以理解，学院协同指令是用于指导不同学院之间协同完成维修任务的指令；当待维修设备位于多个学院的交界处，或故障涉及多个学院共同使用的设备时，需要不同学院之间进行协作以完成维修任务。学院协同指令可以明确各学院的维修责任、任务分配、协调机制等，以使维修工作能够顺利进行。

示例性地，学院协同指令可以包括维修任务描述、责任学院、维修人员名单、维修时间节点、协调人及联系方式等信息，通过自动化生成学院协同指令，能够减少人工沟通的成本和时间，提高维修任务的执行效率。

如此设置，传统方案仅按故障严重度派工，缺乏考虑教学活动的实时影响，而通过上述步骤可以解决校园行政管理中特有的教学优先级冲突与跨学院协调低效的情况，通过动态权重计算维修路径，缩短维修响应时间。

S400，基于异常数据生成后勤自维护数据；其中，后勤自维护数据用于指示对公共设备对应处理得到的处理方案。

可以理解，后勤自维护数据是基于设备故障处理过程中的数据和信息生成的处理方案，其中，处理方案包括发生异常的公共设备，该公共设备所需要负责的学院、所需要负责的学院内所安排的维修人员、所需要更换的部件及维修人员所需要花费的时间。后勤自维护数据可以包括故障设备的基本信息（例如设备名称、型号、安装位置等）、故障类型及描述、处理过程及所采取的措施（如更换部件、调整参数等）、维修人员信息、维修时间等。

如此设置，能够记录公共设备从故障报告到维修完成的全过程数据，便于后续的数据分析和经验总结，以优化后勤管理流程。例如，通过对后勤自维护数据的分析，可以识别出频繁发生故障的设备类型或位置，从而采取相应的预防措施，如加强巡检、提前更换易损件等，以减少设备故障的发生，更快地定位和解决故障，还可以精准定位出现故障的公共设备，减少对正常运行设备的干扰，提高后勤维护的效率和针对性，降低后勤服务依赖人工巡检的问题，进而防止响应滞后、后勤工作安排不能及时处理的情况。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的后勤管理数据处理方法，本申请实施例还提供了一种后勤管理数据处理系统，该系统的各个单元可以实现后勤管理数据处理方法的各个步骤。图6示出了本申请实施例提供的后勤管理数据处理系统的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图6，该后勤管理数据处理系统包括：

接收单元，用于持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据；其中，状态数据用于指示学校内公共设备的运行状况，时间要求用于指示预设的时长，公共设备包括实验室设备、校园报警终端、多媒体设备、智能路灯、智能水管和智能空调中的至少1个；

分析单元，用于将持续接收到的公共设备的状态数据进行分析，得到公共设备所对应的分析数据；其中，分析数据用于指示公共设备的可工作系数；

确定单元，用于根据分析数据指示的可工作系数确定异常数据；其中，异常数据用于指示出现异常情况的公共设备；

生成单元，用于基于异常数据生成后勤自维护数据；其中，后勤自维护数据用于指示对公共设备对应处理得到的处理方案。

需要说明的是，上述系统/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述系统的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种后勤管理数据处理设备，图7为本申请一实施例提供的后勤管理数据处理设备的结构示意图。如图7所示，该实施例的后勤管理数据处理设备6包括：至少一个处理器60（图7中仅示出一个）、至少一个存储器61（图7中仅示出一个）以及存储在所述至少一个存储器61中并可在所述至少一个处理器60上运行的计算机程序62，所述处理器60执行所述计算机程序62时，使所述后勤管理数据处理设备6实现上述任意各个后勤管理数据处理方法实施例中的步骤，或者使所述后勤管理数据处理设备6实现上述各系统实施例中各模块/单元的功能。

示例性地，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述后勤管理数据处理设备6中的执行过程。

所述后勤管理数据处理设备6可以是桌上型计算机、笔记本等计算设备。该后勤管理数据处理设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是后勤管理数据处理设备6的举例，并不构成对后勤管理数据处理设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器60还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61在一些实施例中可以是所述后勤管理数据处理设备6的内部存储单元，例如后勤管理数据处理设备6的硬盘或内存。所述存储器61在另一些实施例中也可以是所述后勤管理数据处理设备6的外部存储设备，例如所述后勤管理数据处理设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述后勤管理数据处理设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在后勤管理数据处理设备上运行时，使得后勤管理数据处理设备实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到后勤管理数据处理设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的后勤管理数据处理系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的后勤管理数据处理系统和设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种后勤管理数据处理方法，其特征在于，包括：

持续接收学校内公共设备根据时间要求发送的状态数据；其中，所述状态数据用于指示所述学校内所述公共设备的运行状况，所述时间要求用于指示预设的时长，所述公共设备包括实验室设备、校园报警终端、多媒体设备、智能路灯、智能水管和智能空调中的至少1个；

将持续接收到的所述公共设备的所述状态数据进行分析，得到所述公共设备所对应的分析数据；其中，所述分析数据用于指示所述公共设备的可工作系数；

根据所述分析数据指示的所述可工作系数确定异常数据；其中，所述异常数据用于指示出现异常情况的所述公共设备；

基于所述异常数据生成后勤自维护数据；其中，所述后勤自维护数据用于指示对所述公共设备对应处理得到的处理方案。

2.如权利要求1所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述根据所述分析数据指示的所述可工作系数确定异常数据之后，所述方法还包括：

实时监测后勤管理人员的位置数据；其中，所述位置数据用于指示所述后勤管理人员位于后勤管理数据处理设备处的位置；

持续接收待处理数据；其中，所述待处理数据用于指示需要进行安排的后勤事项；

在接收到所述待处理数据，且所述位置数据指示的所述后勤管理人员不在所述后勤管理数据处理设备的位置处的情况下，发送提醒数据；其中，所述提醒数据用于指示提醒所述后勤管理人员在移动终端上处理事项或回到所述后勤管理数据处理设备位置处理事项；

在所述提醒数据完成发送后，持续计算提醒时长；

在所述提醒时长超过预设时长的情况下，确定基础数据；其中，所述基础数据用于反映出现异常情况的所述公共设备的具体信息；

基于所述基础数据，生成自动处理命令。

3.如权利要求1所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述将持续接收到的所述公共设备的所述状态数据进行分析，得到所述公共设备所对应的分析数据，包括：

确定接收到所有的所述状态数据；

将所有的所述状态数据按照设备类型进行分类，得到各所述类型的多个所述状态数据；其中，一个所述类型对应一种所述公共设备；

从各所述类型的多个所述状态数据中确定时间数据；其中，所述时间数据用于指示接收各所述类型的所述状态数据的各个时间点；

根据所述时间数据指示的所述时间点对各所述公共设备的所述状态数据进行模拟分析，得到各所述公共设备所对应的所述分析数据。

4.如权利要求3所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述根据所述时间数据指示的所述时间点对各所述公共设备的所述状态数据进行模拟分析，得到各所述公共设备所对应的所述分析数据，包括：

获取各所述公共设备的设备状态模型；其中，所述设备状态模型为三维空间内的模型，所述设备状态模型根据历史状态数据和设备维护记录建立，用于评估设备的当前运行状态；

对接收到的各所述公共设备的多个所述状态数据按照所述时间数据指示的所述时间点依次评估，得到各公共设备的设备评分值；

根据所述设备评分值和所述设备状态模型，对各所述公共设备的可工作系数进行计算，得到所述分析数据；其中，所述可工作系数用于表示设备在正常工作时间内的可靠性，数值与设备的可靠性成正比。

5.如权利要求2所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述在所述提醒时长超过预设时长的情况下，确定基础数据，包括：

持续接收出现异常情况的所述公共设备的定位数据和故障数据；其中，所述定位数据用于指示所述公共设备在校园内的坐标值，所述故障数据用于指示所述公共设备的故障代码；

根据所述定位数据指示的所述公共设备在校园内的所述坐标值确定设备所属数据；其中，所述设备所属数据用于指示所述公共设备所属的学院；

根据所述故障数据指示的所述故障代码确定更换数据；其中，所述更换数据用于指示需要更换的部件；

将所述设备所属数据和所述更换数据确定为所述基础数据。

6.如权利要求2所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在接收到所述待处理数据，且所述位置数据指示的所述后勤管理人员在所述后勤管理数据处理设备的位置处的情况下，将所述接收到的各所述待处理数据指示的待处理事项逐一生成各待处理文件；其中，所述待处理文件为根据所述待处理数据指示的待处理事项的内容和信息所生成的文件；

显示各所述待处理文件；

监测被点击对象；其中，所述被点击对象为当前所述后勤管理人员所点击的所述待处理文件，当前所述后勤管理人员所点击的所述待处理文件为所有的所述待处理文件中的任意1个；

根据所述被点击对象得到相邻文件数据；其中，所述相邻文件数据用于指示与所述被点击对象的所述基础数据相同的待处理文件，所述相邻文件数据的数量为大于或等于0个；

基于所述被点击对象和所述相邻文件数据生成与所述被点击对象和所述相邻文件数据相关联的文件处理数据；其中，所述文件处理数据用于指示将出现异常的所述公共设备安排维修人员维修。

7.如权利要求6所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述基于所述被点击对象和所述相邻文件数据生成与所述被点击对象和所述相邻文件数据相关联的文件处理数据，包括：

将所述被点击对象所指示的待处理事项和所述相邻文件数据所指示的待处理事项进行比对，确定是否存在相同的设备故障或维护需求；

若存在相同的设备故障或维护需求，则将所述被点击对象和所述相邻文件数据归类为同一批次的处理文件；

获取所有的维修数据；其中，所述维修数据用于指示维修人员的技能类型和当前工作任务量；

基于所述基础数据和所述维修数据确定文件处理数据。

8.如权利要求2所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在接收到所述待处理数据，且所述位置数据指示的所述后勤管理人员不在所述后勤管理数据处理设备的位置处的情况下，确定当前的时刻数据；其中，所述时刻数据用于指示具体的时间信息；

根据所述时刻数据指示的所述时间信息确定当前时间是否为工作时间段；

若当前时间为非工作时间段，生成所述自动处理命令。

9.如权利要求7所述的后勤管理数据处理方法，其特征在于，所述基于所述基础数据和所述维修数据确定文件处理数据之后，包括：

根据所述基础数据，生成维修需求矩阵；其中，所述维修需求矩阵包括表示待维修设备的行向量，以及包括设备位置坐标、所属学院、故障等级、所需部件、教学关联度的列向量；

获取当前教学日历数据，并基于当前所述教学日历数据计算各设备的教学关联度权重系数；

基于所述教学关联度权重系数融合所述维修数据构建维修资源动态向量；

根据所述维修资源动态向量按公式计算综合派工优先级， 并对同一批次所述待处理文件按所述综合派工优先级降序排序，生成维修路径导航序列；

当设备所属学院涉及跨部门协作时，自动生成学院协同指令。

10.一种后勤管理数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述的方法。