基于大數據分析的高校多媒體設備可靠性研究

史 萌， 劉青竹

（天津大學a.資產與實驗室管理處；b.信息與網絡中心，天津 300072）

0 引 言

隨著我國教育事業發展，智能化、信息化的管理手段不斷豐富，在教學環境中占比最大，使用率最高的多媒體教學設備在使用維護過程中會產生大量未經過分析和處理的數據，這些數據對設備可靠性提升、設備更換策略都有著巨大的參考價值。因此，如何基于對運行數據分析，提升高校多媒體設備可靠性，降低維護成本并針對故障設備年限制定更新策略便成為研究的焦點。

可靠性研究最早應用于二戰后的軍事設備領域，后應用于空間領域和宇航科學的設備檢測環節。20世紀70 年代后，隨著建立數學模型為手段的可靠性數學；以研究故障物理機制和檢測方法為主的可靠性物理；以及立足設備可靠性，并對其進行定性和定量綜合分析的系統工程學科相繼發展，可靠性分析研究推廣至民用各領域［1］。

目前，我國高校教學技術部門對多媒體設備可靠性研究還不夠深入，主要體現在報修數據還未引起重視、保留的數據相對較少，即使有也很少根據實際進行深入挖掘和系統整理。董英男等［2］結合學校具體的維修數據，對出現故障的現象和平均故障間隔時間進行了計算，提出增強人員培訓；強化設備穩定；提升維修時效和加強服務調研四大舉措。柯斌［3-4］通過對學校2014 ～2018 年的多媒體設備真實硬件故障和巡查檢修數據進行分析，提出設備生命周期按照穩定期進行分類的概念，并據此制定設備組合管理策略。以上兩位老師都在聚焦大數據條件下設備可靠性的精細化管理，但未通過線性回歸對多年來的數據進行科學分析，在分析過程中雖進行了數據描述等基礎性統計，對計算過程和結論推導尚未充分體現。鑒于此，首先對2016 ～2021 年6 年間天津大學衛津路校區多媒體設備報修和巡檢數據進行數據統計描述，從總體上進行趨勢把握；再利用SPSS分析軟件對2020 和2021 年的數據進行線性回歸，分析總報修數量與年度使用時間和設備實際已使用年限的線性相關性；基于MTBF（平均故障間隔時間）對近2 年的純硬件報修數據進行分設備統計，再結合對非硬件問題的分析；最終給出高校多媒體設備可靠性提升策略。

1 多媒體教室設備可靠性總體概述

設備可靠性是指設備在規定條件下和規定時間內完成規定功能的能力［5］?？煽啃苑治鍪歉鶕O備運行使用情況，利用數理統計等工具，對其某段時期內的運行正常與否的可能性進行合理預測［6］。設備可靠性數據除去設計制造等環節，本研究僅從使用過程形成的現場數據在狹義上進行界定和獲取，指在學校教學使用過程中，現場出現的報修、檢修故障記錄，反映最真實的使用情況和可靠程度，可為故障統計分析、設備可靠性管理提升、優化采購選型提供重要依據。

我?，F有公共教室361 間，包含多媒體教室342間（含遠程互動教室30 間、常態化錄播教室14 間）、多屏研討型智慧教室3 間、智慧語音教室16 間，主要分布在衛津路校區和北洋園校區的18 個教學樓內。由于實行校區管理制度，本研究主要針對衛津路校區多媒體教室報修及巡檢情況進行系統分析。

從2016 ～2021 年6 年間12 個學期，共收集設備報修數據2 359 條，涉及衛津路校區中7 個教學樓、149 間多媒體教室設備，報修原數據主要包含報修檢修時間、故障教學樓教室號、故障現象、直接故障原因及處理進度幾個部分，結合校歷中的使用天數，可得到多媒體運行故障總體趨勢，如圖1、2 所示。

由圖1、圖2 可以判斷，報修數量受教室使用頻率、設備老化程度影響，如19、23、26A、26B 教學樓進行多媒體設備更新（2019 年）后，多媒體設備報修量明顯減少，故障報修率由2019 年前的平均2.11（2016 上～2018 下報修率均值）顯著下降至0.92（2019 上～2021 下報修率均值）。其中在2020 年下半學期出現一次波動，對原始報修數據進行分析可知，是由于當時學校為應對常態化疫情防控新需求，安裝新設備新軟件，教師有一段磨合過程所致。由此可見，有規律的提升設備硬件是降低設備故障、改善教學環境的有效手段。

圖2 2016 ～2021年多媒體報修總體故障維修率

2 基于一元線性回歸的設備報修量影響因素分析

2.1 一元線性回歸模型構建

在多媒體報修維修實踐中，數據錯綜復雜，為進一步探究教室使用頻率、設備老化因素對報修數量的影響程度，分年度、分教學樓對數據進行細化。報修數據可分為純硬件問題報修和非硬件問題兩類，純硬件問題如：投影機、中控機、功放機、電腦、轉接頭等硬件故障導致的，且在現場無法通過重啟進行自修復的報修。非硬件問題如：任課教師誤操作、不會使用、安裝個性化軟件、軟件報錯等導致的報修。年度報修總數和純硬件問題報修數量均為連續數值型變量，因此利用SPSS軟件，引入一元線性回歸分析。一元線性回歸，也稱簡單回歸，是反映自變量隨著因變量的數量變化關系，也是研究其因果關系的統計學分析方法［7-8］。模型的基本結構為：

其中：a為常數項，b為y與x之間的直線影響系數。多媒體總體報修數據應為因變量y1，各教學樓年度使用準確時長（可由多媒體總控系統導出），為自變量x1；設備純硬件報修數量為因變量y2，設備老化程度（即教學樓中報修設備已使用年限總和），為自變量x2。

由于衛津路校區多媒體設備多是在2019 年后更新完成，保留的數據類別相對完整、穩定，故搜集2020和2021 年度的相關數據進行回歸分析。原始數據見表1、表2。

表1 2020 年多媒體設備報修情況原始數據

表2 2021 年多媒體設備報修情況原始數據

2.2 一元線性回歸檢驗及結果分析

利用SPSS軟件對表1 中的數據進行運算可得數據分析結果，可知：2020 年總報修量與設備使用時長相關情況，如圖3 所示。

圖3 總報修量與設備使用時長相關性分析

（1）查看殘差的正態P-P 圖，散點基本落在對角線附近，可認為標準化殘差服從正態分布；在散點圖，散點散亂分布，不存在異方差，且標準化殘差絕對值在2 以內，服從正態分布，說明數據可以使用一元線性回歸方法來處理。

（2）“模型摘要表”顯示：R2為0.888，說明2020年總體報修量的88.8%可由自變量年度使用時長進行解釋，影響力很大。

（3）“系數”表顯示：使用時長可以顯著正向影響2020 年總體報修量，影響系數為0.004 ＞0，且顯著性P=0.001 ＜0.05，說明回歸模型通過了置信水平為0.05的F檢驗，認為設備年度使用時長與總報修量之間存在直線的線性關系。未標準化系數的解釋是：年度使用時長的數值增加1 個單位，2020 年的總體報修量隨之增加0.004 個。

2020 年純硬件報修量與報修硬件設備已使用年限相關情況：

（1）查看殘差的正態P-P 圖、在散點圖均服從正態分布，數據可以使用一元線性回歸方法來處理。

（2）“模型摘要表”顯示：R2為0.767，說明2020年純硬件報修量的76.7%可由自變量設備已使用年限進行解釋，且影響力較大。

（3）“系數”表顯示：設備已使用年限可以顯著正向影響2020 年的純硬件報修量，影響系數為0.114 ＞0，且顯著性P=0.01 ＜0.05，說明回歸模型通過了F檢驗，存在一元線性關系?？山忉尀椋涸O備已使用年限增加1 個單位，2020 年的純硬件報修量隨之增加0.114 個。

對2021 年的兩組相關數據進行了同樣處理及分析，查看殘差的正態P-P圖、在散點圖均可以使用一元線性回歸方法。①2021 年總體報修量的89.5%可由年度使用時長進行解釋，影響力很大；影響系數為0.003 ＞0，且顯著性P=0.001 ＜0.05，年度使用時長可以顯著正向影響2021 年的總體報修量。②2021 年純硬件報修量的89.7%可由自變量設備已使用年限進行解釋，影響力很大；影響系數為0.171 ＞0，顯著性P=0.01 ＜0.05，設備已使用年限可以顯著正向影響2021 年的純硬件報修量。

綜合以上，本文采用一元線性回歸研究了設備年度使用時長對報修總量，以及設備已使用年限對純硬件報修量的直線影響關系，從線性回歸模型的診斷可以認為：2020 年及2021 年的兩組數據均存在較強的一元線性關系，即設備使用時間越多的教學樓，教學任務越重，總報修量（含軟硬件故障）越多；使用越久的設備，報修量越大，故障越多，基于此結論可構建相關對策建議。

3 基于平均故障間隔時間的多媒體設備可靠性分析

3.1 平均故障間隔時間（MTBF）的概念及計算方法

MTBF（Mean Time Between Failure），是衡量設備可靠性的重要指標，用于反映設備在一段時間內保持正常運轉的能力，為兩次相鄰故障間的平均工作時間。同時為便于計算也規定MTBF為設備在一段時間內累計正常工作時間與出現故障的次數之比［9］。當設備使用壽命服從指數分布時，MTBF 的倒數為故障率，用λ表示。MTBF數值越大，設備可靠性愈高，能夠正常運轉的能力愈強［10］。

高校多媒體設備的MTBF 可定義為在高校多媒體教室內，進行支撐和服務教學的多種多媒體設備每兩次相鄰故障間保持正常運轉時間的數學期望，可理解為N種參與教學設備兩次相鄰故障間的平均工作時間［11］。在高校教學實踐中，參與設備一般包括：中控、計算機（云終端）、投影機、幕布、攝像機、顯示器、功放、音箱、話筒、機柜、交換機及轉接展示設備等，由此概念，可以得出計算設備總體平均故障間隔時間的計算公式，用MTBF總來表示：

設備可靠度是關于時間t的函數，根據設備可靠性的定義可解釋為設備在規定條件下，規定時間內完成規定功能的概率，一般用R（t）表示［12］。

假設有n0個相同設備或組件，在時間（t-Δt，t）內，有nf（t）個失效、ns（t）個可正常工作，其中nf（t）+ns（t）=n0。

在時刻t，根據可靠度定義

令T表示失效時間的隨機變量，則時刻t的可靠度函數為

失效率的累積分布函數為

失效時間T存在概率密度函數f（t），則

根據設備失效率浴盆曲線特征服從指數分布，則f（t）=λe-λt。

由此得到可靠度函數：

用可靠度函數來表示在一定時間段內，設備出現失效的概率為

3.2 基于MTBF的高校多媒體純硬件故障分析

設備使用時長可由多媒體總控系統進行獲取，2020 年和2021 年15 種多媒體設備使用時長累計分別為681 165 h和1 129 935 h，共出現純硬件故障111次，故

因此，由MTBF公式可計算得出2020—2021 兩年間，天津大學多媒體設備的總體平均故障間隔時間為16 316 h，依據校歷折算約為5.374 年，由此可見，我校硬件設備最佳更換周期約為6 年，與教育部直屬高校固定資產最低使用年限相一致。其故障率λ總為MTBF總的倒數，應為0.186。根據失效分布函數F（t），總體第一年失效概率F（1）總=1-e-0.186=17%，第4年失效概率F（4）總=1 -e-0.744=52.5%，由此可見，在第4 年后，我校多媒體設備的總體故障率已顯著提高。

3.3 基于MTBF的各類設備純硬件故障分析

為進一步探究多媒體系統各主要設備的使用運行及故障情況，對每一種類設備依據純硬件報修量，細化MTBF及失效概率的計算，得到表3。由表3 可知，經過計算，如視頻線（VGA、HDMI）、鍵鼠等消耗品失效概率偏大、失效時間偏短，視頻線的MTBF 僅為不到1年，鍵鼠的失效概率也會在第4 年達到55.3%；與此同時，音頻線、轉換頭雖然失效概率在第5 年和第6 年超過50%，但這些低值易耗品直接影響著教學正常運行，需要技術部門在巡檢過程中不斷進行檢查，并隨時進行更換。

表3 多媒體系統主要設備MTBF及失效概率

重點關注多媒體系統的主要設備，如計算機、中控機、投影機、功放。

計算機以多樣的呈現方式、多場景感官效果、大容量信息存儲為主要特點成為高校多媒體系統的重要組成部分，我校計算機MTBF為2.093 年，失效概率在第2 年即達到61.5%，與我校總體MTBF 的5.374 年差距較大，根據原始報修工單，其硬件故障的主要形式是臺式機主板電池沒電；硬盤故障導致的無法正常開機；云終端由于內存硬盤等硬件承載力有限，出現騰訊會議等軟件卡頓、閃退。究其原因，一部分由于電腦長時間使用，出現了電池沒電；一部分故障較為集中，是由于供應的電腦批次硬盤故障率較高所致；還有由于2020年后遠程互動教學形式帶來的各種第3 方軟件，對硬件有較高要求，云終端的硬件運行明顯吃力。

中控機是多媒體系統的核心，與周邊設備關聯度極高，一般通過RS232、RS485、紅外、網絡等協議控制投影機、幕布、計算機、功放等周邊設備的開啟與關閉，并通過網絡及服務器延伸至總控，提取設備信息、數據并進行遠程控制。多媒體中控機MTBF 為3.314 年，失效概率在第3 年可達到59.6%，與我校總體MTBF仍存在差距，根據原始報修工單，其硬件故障主要體現在IC卡讀卡器、IC 卡控制器、視頻輸出接口面板、網絡接口面板以及RS232 控制接口等硬件故障。究其原因，讀卡器類故障是長期使用導致，還有部分原因是產品更新換代后不穩定所致。

音視頻設備是多媒體系統中的重中之重，直接影響師生視聽體驗和教學效果，投影機是用來放大圖像顯示的設備，其特點是使用頻率高、單價高，燈泡等配件高值易耗，因此，在使用實踐中，很多高校已開始廣泛使用激光光源投影，一般光源壽命已達到20 000 h，雖然初期投入的成本較LED光源高，但減少了后期更換燈泡的資金投入及人工投入。我校投影機MTBF為9.942 年，失效概率在第6 年仍為45.3%，高于我校MTBF總體水平。我校目前在120 座以上教室均配置5 000 lm以上激光光源投影機，120 座及以下教室采購4 000 ～5 000 lm LCD光源投影機，并且在日常管理過程中，重視每學期期末巡檢統計，凡是燈時超過2 000 h，即進行更換，因此學期中投影機報修量總體偏低。功放機是將來自音源的信號進行放大的設備，由于其結構簡單，在實用過程中故障率極低，其MTBF為13.256 年，失效概率在第6 年僅為36.4%，遠高于我校MTBF的平均水平。

4 非硬件原因導致的多媒體設備軟件報修分析

通過對2020-2021 年度的設備報修數據進行搜集、統計，我校多媒體報修共503 次，純硬件問題111次，由軟件、教師誤操作、差異化服務等原因造成的軟報修392 次。主要呈現出以下15 類問題（按報修數量排序）：計算機（云終端）、中控機、教師操作、網絡問題、用電跳閘、校外人員使用、話筒、功放、音頻線、視頻線、機柜、攝像頭、顯示器、投影機、以及其他問題等，具體情況如圖4 所示。

圖4 2020-2021年度按故障設備類型報修數量統計情況

由圖4 可知，報修量前5 名（計算機、中控機、教師操作、網絡問題、用電問題）的問題合計占總軟報修量的88%，其中第4、第5 即為網絡問題和用電問題，教室內網絡環境由信網中心負責，電力保障由后保部電力中心負責，因此，建立良好的溝通協調機制，定期反饋巡檢故障，建議其他部門將教學保障擺在更加突出的位置［13］，如遇問題第一時間進行維修顯得尤為必要。

（1）計算機/云終端問題。107 次，占比27%。主要涉及未正常開機；Windows 系統、Office、騰訊會議、雨課堂等軟件提示激活或安裝更新；為老師加裝個性化軟件；聲卡驅動需重新加載；軟件沖突、卡頓、閃退、系統崩潰等問題。系統崩潰、教師先插U 盤再開機、與中控連接的跳線松動都是常見的導致計算機未正常開機故障中的原因；近年來，受遠程、在線等混合式教學方式影響，騰訊會議、雨課堂等第3 方軟件插件安裝、更新需求激增，對此，我校通過分布式桌面云管理系統，對各教室的電腦情況進行遠程監管和統一部署，結合頻繁、規范的巡檢進行提前干預，盡量在課前發現問題并予以排除。軟件卡頓、閃退、系統崩潰一般是云終端使用壽命長、運行慢引起，云終端具有維護便捷、系統穩定、部署靈活的特點，但是在多運行軟件、多視頻流接入的操作環境下，承載力明顯不足，對此，需對教學樓按照教學時長和設備使用年限排序，申請經費分批次更換為高性能PC 主機予以應對，有計劃整體更新計算機設備。

（2）中控機。共96 次，占比24%。軟報修問題體現在延遲保護過程中無法啟動；中控自檢失敗、死機；中控面板失靈；讀卡器刷卡無反饋；中控設備離線及上課過程中自動開關設備等問題。延遲保護是中控機為自身及其他設備在一段時間使用后留出散熱時間而設置的保護功能，即在點擊“下課”鍵后，需要等待5 min才能再刷卡“上課”給主要設備供電。此類報修一般是上一節課的教師拖堂，點擊“下課”較晚，導致下節課的教師需要短暫等待，解決上述問題的應急辦法是關閉中控機電源，并等待5 s 后重新啟動即可。而自檢失敗、面板失靈、讀卡器無反饋、設備離線，多由于長時間使用，或教學樓內網絡、電力改造等難以避免的外界因素易引發中控機死機造成。上課過程中出現開關機多數由于中控機控制碼混亂或丟失引起，這些問題會在定期巡檢時，及時發現并進行解決。

（3）教師操作問題，86 次，占軟報修總量的22%。涉及未參加培訓多媒體硬件不會操作；使用平板、筆記本、手機等多終端上課不會使用，雨課堂、騰訊會議等軟件使用不順暢。近年來，衛津路校區新成立學院多，新入職教師也多，加之教學方式的不斷調整，教師自備個性化終端多樣化，對多媒體教學要求持續增加；另一方面，專業教師對多媒體教學系統了解不深入，對多媒體培訓主觀上不重視，易導致上述問題的發生，進而影響教學的正常進行。

5 對策與建議

5.1 設備更新科學化

延長設備使用壽命，降低設備維護成本，始終是教育技術部門關注的問題。上述分析可知，設備使用時長和已使用年限成為設備故障率的直接原因，在使用初期，設備性能最佳，穩定性高，使用效果好，隨著高強度使用，加之如誤操作、教室環境（灰塵、粉筆末、茶漬）等問題易導致設備開始出現硬件故障，尤其在設備過保后，有時會出現批量問題、集中爆發。因此，應關注使用年限長、使用頻率高的設備，與此同時，還要基于MTBF 對各類設備具體問題具體分析，建立科學的設備更新機制，始終保證絕大多數設備保持在穩定期，既能充分使用設備性能，又在故障爆發期前予以更換。

視頻線（VGA、HDMI）、音頻線、鍵鼠、轉換頭等低值易耗品失效概率大、使用壽命短，視頻線的MTBF僅不到1 年，可定義為短周期使用配件。這些配件雖然不是核心設備，但與教學息息相關直接影響著教師使用體驗，需要在巡檢過程中予以關注。由于價格不高，可每年大批量采購，以便隨時進行更換。

計算機的MTBF較短，為2.093 年，一部分教學樓是使用壽命長、云終端承載力不足，在進行更換后即可緩解，但還有一批電腦批次的硬盤故障率較高，就需要在設備更換后建立黑白檔案制度，對有特殊問題的計算機聯系供應商及時采取質保措施，同時對品牌、型號、供應商進行評估和記錄，后續采購時予以特別注意。中控機MTBF 為3.314 年，中控和計算機是多媒體系統的核心設備，在第2 ～3 年開始凸顯問題，可定義為中短周期，更換策略為以上一年硬件故障數為基準，采購一定數量的備機，損壞、替換備機、返廠維修、復原，既能保證正常教學，又不過多浪費資金，直至達到教育部直屬高校固定資產最低使用年限時進行報廢，再批量替換。

投影、功放的失效概率小，故障率較低，MTBF 可高達9.942 和13.256 年，可定義為長周期，結合經驗，此類設備使用壽命可達到8 ～10 年，因此，為最大限度節約經費，此兩類設備可根據實際情況，適當延長更新周期1 ～2 年，且預留部分備機，在巡檢和使用過程中隨時監測，如性能出現集中衰減，對于問題突出教室使用備機替換，同時擬定采購預算，轉年進行批量更換。

5.2 定期巡檢規范化

根據上述分析，一些如軟件插件更新、中控機及附屬設備死機等問題均可通過周期性、規范性的巡檢進行提前干預，從思想上變被動報修為主動巡檢，在行動上課前發現故障，予以解決，不把問題留給教師、留在課上［14］。每周五下午進行如遠程互動教室、常態化錄播教室的重點教室檢修、隔周的周五下午進行全校多媒體教室的常態化巡檢，體現為周期性。在大數據時代，巡檢資料也是重要的反映設備真實狀況的數據，將總控系統提醒的故障清單，與線下人工實地檢修相結合，建立翔實的巡檢報修檔案，并在維修結束后，對其進行統計分析，對故障集中的樓宇、教室、教師、設備進行重點排查和追蹤，如在下一周運轉正常，則警報解除，體現為精細化。要求巡檢技術人員通過手機，掃描講臺上的二維碼，內容包括教室信息和軟硬件狀態及故障詳情，巡檢結束后，后臺導出數據。此方式能夠倒逼巡檢工作流痕，體現為規范化。

5.3 培訓方式多樣化

針對教師使用中出現的誤操作、不會用等問題，加大多媒體培訓力度［15］，除每學期初組織的集中技術培訓，辦公網發布每年更新的報修手冊外，在重點時間節點，如開學階段、報修峰值時期、新技術引入、教學方式調整的階段，技術人員深入教室，一對一、手把手進行指導，把請進來培訓與走出去指導相結合，通過一切手段使任課教師了解操作流程，降低誤操作風險，將這類報修降至更低水平。

6 結 語

隨著科技手段進步，獲取信息和數據的手段不斷豐富，高校多媒體設備的運行和維護數據會越來越多的呈現在教育技術服務人員面前，本研究使用多種統計手段，從概念引入到推導計算，均給出詳細驗證過程。對2016 ～2021 年12 個學期我校衛津路校區多媒體設備2 359 條報修數據進行了統計描述，從總體上把握了故障趨勢；為進一步驗證結論，利用SPSS 分析軟件進行線性回歸分析，設備使用時間越多的教學樓，教學任務越重，總報修量（含軟硬件故障）越多；使用越久的設備，報修量越大，故障越多，變量間存在較強的一元線性關系；基于平均故障間隔時間對近2 年的純硬件報修進行分設備類型計算：視頻線、鍵鼠等消耗品失效概率偏大，而多媒體系統的主要設備，如計算機失效概率在第2 年即達到61.5%、中控機第3 年可達到59.6%，需重點關注其造成原因；投影機失效概率在第6 年仍可達到45.3%；功放MTBF為13.256 年遠高于我校MTBF總體水平。結合對非硬件問題造成的軟報修的前5 位計算機（云終端）、中控機、教師操作、網絡問題、用電跳閘進行詳細分析，據此提出設備采購科學化；定期巡檢規范化和培訓方式多樣化的對策建議。實踐證明：保存、篩選、分析和利用好數據資源有利于優化設備更換策略、提升設備可靠性、提高服務水平和師生使用感受。