基于RFID的物聯網技術在高校資產管理中的應用研究

梁修榮

摘 要： 資產管理是高校教育教學管理中非常重要的一部分，如何利用新一代信息技術，改變統的作業方式，提高資產利用率和工作效率，對于提高辦學水平有非常重要的作用。本文就高校資產管理中利用基于RFID的物聯網技術，實現資產的適時、動態、高效管理提出了一種有效的解決方法，以提高資管理水平。

關鍵詞： RFID技術;資產管理;管理水平

項目基金：重慶市教委科學技術研究項目，編號：KJQN201803901;重慶市永川區2018年公益類科技計劃項目，編號：Ycstc，2018cc0501

文獻標志碼：A 中圖分類號：TP274，G40-058

隨著物聯網技術的發展，物聯網的應用廣泛應用在人們生活、生產的各大領域之中?；赗FID的物聯網技術用于資管理，實現資產的適時動態查詢，為管理提供決策咨詢，提高高校資產管理水平，促進辦學水平提升，是各大高校一直是關注的話題。傳統的資產管理不僅效率低，浪費大量人力物力，造成資產的重復投資，資產利用率低，資產流失率居高不下等等問題，一直困擾高校的管理者。無線射頻RFID技術和物聯網技術感知設備能夠對資產信息進行感知和采集，方便對資產的管理。

一、系統整體設計

1.系統架構

針對物聯網的特性，利用RFID技術對資產進行管理，RFID標簽應該具有高強度的抗腐蝕性能和抗金屬特性，同時，應該具有可以反復重寫、長久使用的特征。RFID標簽的射頻信息應該具有穿透性、遠距離、低功耗以及成本低的特點，方便在數量寵大、種類復雜的眾多資產中廣泛應用。對于采集到的資產數據，提供給各級種類應用分享，以實現資產數據共享共用的目的，提高管理水平和工作效率。隨著數據的積累和用戶數據的增加，對于數據的分析和處理要求越來越高，各種圖表的生成對系統的開銷很大，搭建云計算平臺，減少運算負擔，以達到分散計算的目的，提高數據的處理效率。

同時，為了方便用戶遠程辦公，開發基于移動業務的APP，讓用戶隨時隨地，適時動態地了解和查詢資產，縮短作業時間提高資產管理效率。

依托本系統，實現了物與物之間、人與物之間的聯系，可以方便地實現資產的實時、動態管理。與傳統的條形碼資產管理相比，RFID可以實現多數據采集，遠距離，適時動態地對資產進行管理，高效便捷。在系統中使用ZigBee技術與RFID配合使用，可以減小服務器開銷。同時，手機APP方便用戶快捷對資產管理。

2.系統功能設計

基于RFID的物聯網資產管理系統應用層面由PC端和移動端兩部分組成。鑒于運算和兩端的特性，PC端的系統功能更齊全，對于用戶需求表現得更為徹底。而移動端旨在滿足用戶移動辦公的需求，其主要滿足用戶的基本功能。同時，移動端由于其安全性考慮，主要集中在數據的統計與查詢。如圖1所示。

二、系統的實現

1.資產的調撥

資產管理人憑借有效證件借用或調撥資產，通過RFID讀取器讀取證件，如果信息正確，則系統自動識別并調撥資產，如果信息識別借誤，則要求用戶核對信息。如果是歸還資產，則依盤點清單查找，如果找到，則歸還成功，如果沒有找到，則標記為資產遺失。

2.資產的盤點

傳統的管理盤點依托資產清單，通過核實資產卡片進行資產盤點和統計。操作困難，容易出現誤差甚至錯誤。本系統通過RFID和ZigBee配合，適時采集資數據，實現數據的自動采集和自動盤點。效率高，基本無誤差。

3.資產周期管理

資產的采購、登記、領用、變更、維護及報廢是資產的全周期。通過系統能夠方便的查看每件資產的健康和使用狀態，以及資產從采購到報廢的全流程。將資產生命周期融入到本系統中，方便對資產的使用環境、使用狀態、資產信息、資產數據等形成統計分析報表，一方面對資產管理形成數字化管理、精細化管理和個性化管理，另一方面，為決策提供咨詢，提高資產利用率和使用效率。如圖2所示。

三、小結

物聯網技術發展到今天，技術的成熟度還未完全形成，離大規模應用還差著很長的一段距離。本系統所采用的RFID資管理標準仍然不夠完善，在使用的過程中，仍然會有數據采集的誤差，信息的發射與接收仍然存在盲區，一旦面對大批量資產數據采集的時候，也存在數據采集的失效。由于資產數據和用戶數據的日益增加，系統負載會成倍增加，需要考慮負載均衡，利用云端運算技術能夠較好地解決這個問題，彈性地調整資源開銷能夠避免造成系統的資源浪費，避免大量業務處理時，等待過長的時間。

基于物聯網的資產管理系統，采用底層感知設備完成資產數據的自動采集，保障了數據采集的適時性和持續性，能夠較好地滿足實際應用的苛刻性要求。對資產數據進行加工、處理、分析與統計，形成數據圖表，在PC端和移動端進行展示，對于可預期的作業及生產效率的提高和產值的提升具有可預期性，應用前景非常廣闊。

參考文獻

[1]鐘麗鴻，胡成全，金京姬.基于RSSI極大似然估計定位算法的分析與實現[J].吉林大學學報： 理學版，2014，52（ 3） ： 556-560.

[2]盧先領，夏文瑞.基于最大似然估計的加權質心定位算法[J]. 信息與控制，2016，45（ 5） ： 582-587.

[3管云霞， 劉星橋.基于物聯網的遠程監控系統設計[J]. 中國農機化.

[4]丁治明，高需.面向物聯網海量傳感器采樣數據管理的數據庫集群系統框架[J].計算機學報，2012，35（6）：1175-1191.

[5]付茂忠，曾凱.豬舍建筑設計類型及設施與舍內溫控的關系[J].四川畜牧獸醫，1999（增刊1）：41-43.

[7]邢俊等.基于智能視覺物聯網的水產養殖監測系統[J].應用科技.2017（07）.