摘要：为利用物联网技术设计高校实验室资产管理系统，本文首先探讨了物联网技术在实验室资产管理中的应用潜力，其次介绍了当前高校实验室管理存在的效率低下、易出错和信息不透明等问题。接着，并提出了基于物联网技术的系统框架。在设计阶段，考虑了实验室内各类设备的智能标识、全生命周期管理和远程监控等功能需求。通过引入感知设备和网络连接，实现对设备的实时监测和数据采集。同时，结合云计算技术、大数据技术等先进技术，对采集到的数据进行处理和分析，为高校提供准确的资产追踪和管理信息，以此为相关人员提供实践参考。

关键词：物联网技术；高校实验室；资产管理

前言：

随着高校实验室设备数量的增加和管理需求的提升，传统的手动管理方式已经无法满足实验室资产管理的要求。为了提高管理效率和精确度，以物联网技术为基础的资产管理系统应运而生。该系统利用物联网技术连接各类设备，并通过感知设备和数据采集实现实时监测和精确追踪，为高校提供智能化的资产管理解决方案。

1物联网技术在高校实验室资产管理中的应用优势

首先，物联网技术能够实现实时监测和追踪实验室设备。通过为设备添加智能标识，如RFID标签或QR码，可以实现对设备进行唯一标识和定位。管理人员可以随时了解设备的位置和状态，避免设备丢失或混用的问题。同时，物联网技术还能够通过感知设备和数据采集实现实时监测，提供设备运行状态、数据传输情况等信息，方便管理人员进行监控和调整。其次，物联网技术使得设备管理更加自动化和高效。传统的手动管理方式需要花费大量时间和人力进行设备入库、借用、归还等操作，容易出现错误和延误。而物联网技术的应用可以实现自动化的设备管理流程，减少人为操作的干预，提高管理效率和准确性。设备的借用和归还可以通过扫描智能标识或使用移动端应用程序进行，简化了流程并降低了管理成本。第三，物联网技术为实验室资产管理提供了大数据支持。实验室设备产生的数据量庞大，传统的手动记录和分析很难满足管理需求。而物联网技术可以将设备数据进行实时采集和存储，通过对数据进行分析，可以提取有价值的信息，如设备利用率、故障预测、维护计划等，为相关人员提供决策支持。这样可以合理安排维护计划，并提高设备的利用效率和寿命。另外，物联网技术实现了远程监控和控制。通过与互联网的连接，管理人员可以远程监测设备的运行状态、数据采集和传输情况等。同时，他们也可以通过远程控制系统对设备进行操作和调整。这样一来，无论身在何处，管理人员都能够及时获取设备的信息并做出相应的响应，提高管理效率和响应速度。最后，物联网技术在实验室安全管理方面发挥重要作用。通过感知设备和传感器，可以实时监测实验室的温度、湿度、气体浓度等参数，以及火灾、泄漏等安全风险。一旦异常情况发生，系统可以及时发送警报并采取相应的紧急措施，保障实验室安全。同时，物联网技术还可以记录和追踪安全事件的发生和处理过程，有利于事后的分析和改进[1]。

物联网技术在高校实验室资产管理中的应用具有多重优势。它能够实现实时监测和追踪、自动化管理流程、提供大数据支持、实现远程监控和控制，以及加强实验室安全管理。这些优势将极大地提高实验室资产管理的效率、精确度和安全性，为高校实验室管理带来巨大的价值和潜力。

2传统高校实验室资产管理中存在的问题

2.1效率低下

首先，传统实验室资产管理依赖手动记录和处理。管理人员需耗费大量时间入库设备、借用和归还等操作，容易出现错误和延误。手动记录也容易导致数据的不准确性和丢失。其次，还存在设备定位和追踪困难的问题。实验室通常拥有大量的设备，并分布在不同的实验室和仓库中。管理人员只能通过人工搜索和询问才能找到所需设备的位置。这样的过程既耗时又容易出错，且无法及时了解设备的使用情况和状态[2]。

2.2容易出错

首先，手动记录容易导致数据错误。在传统管理方式下，管理人员需要手动记录设备的入库、借用和归还等信息。由于繁琐的操作和人为因素的干扰，很容易出现录入错误、遗漏或重复记录的情况[3]。这样的数据错误会导致资产信息不准确，给后续的设备追踪和管理带来困难。其次，设备标识不明确容易造成混用和丢失。传统管理模式下，设备往往只有简单的编号或标签，缺乏有效的唯一标识。这样容易导致设备被误用或与其他设备混淆。当设备标识模糊或损坏时，更容易导致设备丢失或无法准确地进行归还，给资产管理增加了风险[4]。

3物联网技术在高校实验室资产管理中的应用策略

3.1添加设备智能标识

首先，使用RFID（射频识别）技术为实验室设备添加智能标识。RFID标签可以附加在每个设备上，并通过无线射频信号实现对设备的唯一识别。这样，管理人员可以利用RFID读写器扫描设备标签，快速获取设备的基本信息和状态，实现设备的自动识别和跟踪。其次，利用智能标识实现设备借还的自动化管理。当学生或教职工需要借用设备时，他们可以使用个人的身份卡或学生证等带有RFID标签的身份识别卡进行刷卡操作。系统会自动记录借用者的身份信息以及借用的设备和时间等相关信息，并将数据上传至云端数据库，实现借还流程的自动化管理。同时，通过智能标识实现设备定位和追踪。在实验室内部安装RFID读写器或安装基于无线网络的室内定位系统，可以实时监测设备的位置信息。当设备被移动或放置在错误的位置时，系统会发出警报并记录相关信息，以便管理人员进行及时的调整和处理。此外，结合云平台和大数据分析，利用智能标识实现设备维护的预测和计划。通过收集和分析设备的使用数据、维修记录等信息，系统可以根据设备的工作时间、使用频率等指标预测设备的维护需求，并生成相应的维护计划。这样可以提前进行维护，减少设备故障和停机时间[5]。

3.2进行全生命周期管理

首先，在设备采购阶段，可以利用物联网技术记录和跟踪设备的基本信息、供应商信息和购买记录。通过为设备添加智能标识和连接到物联网平台，管理人员可以随时获取设备的详细信息，包括型号、生产日期、质保期等，确保设备的可追溯性和合规性。其次，在设备使用阶段，物联网技术可以实现设备的远程监控和维护。通过设备上的传感器和连接到物联网平台的通信模块，实验室设备可以定期上传自身的运行状态、温度、湿度等数据，并进行实时监测和分析。这有助于及时发现设备异常、提前预测设备故障，并能够远程进行故障排查和维修。另外，在设备维护和维修阶段，物联网技术可以提供追踪和记录的功能。管理人员可以通过物联网平台实时了解设备的维护历史、维修记录和维护计划，确保设备得到及时的维护和保养。此外，物联网技术还可以通过自动化的警报和提醒系统，及时通知管理人员有关设备维护任务和周期的信息。最后，在设备报废和淘汰阶段，物联网技术可以提供准确的资产清理和处置过程。通过智能标识和物联网平台，管理人员可快速识别报废设备，并记录相关信息。这为设备的合规处理提供了可靠的依据，并确保设备不会继续占用资源或给实验室环境带来潜在风险。

3.3远程监控与控制，实现透明化管理

利用物联网技术，设备可以连接到云平台或网络中心，实现实时监测和远程控制。通过设备传感器和数据采集装置，可以获取设备的各种参数和状态信息，例如温度、湿度、压力等。这些数据会被传输到云平台，并进行实时处理和分析。云平台上的管理人员可以通过用户界面访问实验室的设备状态和数据。他们可以查看实验室内设备的运行状况，包括是否正常工作、是否需要维修等。当设备出现异常情况时，系统可以自动发出警报通知相关人员。警报可以通过手机应用程序、电子邮件、短信等方式发送，确保及时响应和处理。同时，管理人员还可以通过云平台远程控制实验室设备。他们可以远程开关设备、调整参数设置，甚至进行远程操作和实验。通过远程监控与控制，实验室资产管理变得更加透明。此外，通过数据分析，可以识别设备的使用趋势和性能变化，为进一步优化设备管理提供依据。

总之，物联网技术的远程监控与控制功能使高校实验室资产管理更加智能化和透明化，提高了管理效率和准确性。

3.4结合云计算和大数据分析技术

通过物联网技术，实验室设备可以实时收集和传输大量的数据，包括设备的运行状态、使用时间、能耗等信息。这些数据可以被上传至云平台，利用云计算技术进行存储和处理。云平台提供强大的计算和存储能力，可以处理大规模的实验室设备数据。通过大数据分析技术，可以对实验室设备的数据进行深入挖掘和分析。利用数据挖掘和机器学习算法，可以识别设备的使用模式、预测设备故障风险、优化设备维护计划等。基于分析结果，管理人员可以获取有关实验室设备的关键指标和洞察，并进行决策支持。例如，他们可以了解设备的工作效率、能耗情况，以及设备维护和更新的建议。通过云计算和大数据分析技术，实验室资产管理变得更加透明化。管理人员可以通过云平台随时访问和分析实验室设备的数据，了解设备的整体状况和趋势。同时，云平台还可以提供可视化的报表和图表，以更直观的方式展示数据分析结果。这有助于管理人员快速理解和评估实验室设备的运行情况，并作出相应的决策。

通过结合物联网技术、云计算和大数据分析技术，高校实验室资产管理能够利用数据分析和决策支持来优化设备使用、维护和更新策略。这种透明化管理可以提高管理效率、减少故障风险，并最大程度地实现实验室设备的价值和性能。

3.5实验室安全监测

首先，利用传感器和摄像头等设备，物联网技术能够实时监测实验室环境和设备状态。温度、湿度、气体浓度等参数可以被持续监测，以确保实验室内的环境安全。通过设定阈值和规则，物联网技术能够实时检测实验室内环境。一旦出现异常，可以自动发出警报，并及时通知相关人员，以便及时采取措施。物联网技术还可以与门禁系统集成，实现对实验室的准入控制。只有经过授权的人员才能进入实验室，确保实验室的安全性。实验室内的摄像头可以与云平台相连接，通过物联网技术，管理人员可以远程查看实验室内的情况，并进行实时监管和应对。物联网技术可以识别潜在安全风险，并提前预警，改善实验室的安全性。

物联网技术在高校实验室资产管理中的应用策略能够实现全面的实验室安全监测。通过设备智能标识、实时监测、异常检测与警报、安全准入控制、视频监控，以及数据分析与预警等方式，物联网技术为实验室提供了安全监测的全方位支持。这些策略可以提升实验室的安全性，保护实验室内人员和设备的安全。

3.6设备维护与预测性维修

为实验室内的设备安装传感器，并将其与物联网平台连接。这些传感器可以监测设备的运行状态、工作负荷、能耗等参数。通过物联网平台，实时收集并存储设备数据。这些数据包括设备的使用时间、温度、振动频率、能耗数据等。利用数据分析技术对收集到的设备数据进行处理和分析。借助机器学习算法和数据模型，可以识别出设备正常运行的基准状态，并建立设备异常行为的模式和规律。

设置预警规则和阈值，当设备数据超出设定范围或达到预警条件时，系统会自动发出警报通知相关人员。基于设备数据的历史趋势分析和统计方法，开展预测性维修。通过比较当前设备数据与以往的异常数据，可以预测设备未来可能出现的故障，并提前制定维修计划。使用远程监控和远程操作功能，工作人员可以远程访问设备，进行诊断和维修。物联网平台可以提供远程控制设备的功能，如重启、调整参数等，从而避免因设备故障而需要现场维修的延误和不便。记录设备维护历史和维修记录，并与设备数据进行关联。这样可以建立设备的维护档案，帮助分析设备维修频率、维修成本等指标，为日后的决策提供依据。通过设备维护和预测性维修策略的实施，可以降低设备故障率，减少因设备故障导致的实验中断和损失。同时，预测性维修还可以避免计划外的设备维修和维护费用，提高设备运行效率和使用寿命。

3.7资产库存管理

通过物联网平台，实时跟踪和记录每个资产的位置和状态。当资产被移动、借出或归还时，可以通过读取标识码或RFID标签的信息自动更新资产的位置和状态。使用物联网平台的数据分析功能，监测资产的使用情况和库存水平。根据收集到的数据，可以了解哪些资产经常被使用、哪些资产处于闲置状态以及需要进一步采购的资产类型和数量。通过设置警报和提醒功能，及时通知相关人员资产的低库存量或过期日期。这样可以避免因缺乏关键设备而影响实验室工作，并及时采取补充或更新的措施。整合物联网平台与库存管理系统，实现自动化的库存管理流程。当资产数量低于预定阈值时，系统可以自动触发订单生成并发送给供应商，以确保库存的持续性和及时补充。

3.8能耗管理与节能优化

通过安装传感器和智能计量设备，监测实验室内各个设备的能耗情况，并将数据传输到物联网平台进行分析。利用物联网平台的数据分析功能，对实验室能源消耗进行监测和评估。通过分析能耗数据，可以识别出能耗高峰时段、能耗差异较大的设备以及能耗异常的设备。基于能耗数据的分析结果，制定节能方案和优化措施。通过调整设备运行参数、合理配置设备使用时间、优化设备布局等手段来降低能耗。通过物联网平台提供的远程控制功能，实现对实验室设备的远程控制和调节。可以根据能耗分析的结果，远程关闭或调整设备，避免不必要的能耗损失。并设置能耗预警和提醒功能，当能耗超过设定阈值或发生异常时，系统自动发出警报通知相关人员，及时采取措施解决问题。通过综合能源管理系统和物联网平台，实现能源数据的实时监测和报告生成。这样可以对能源消耗进行长期趋势分析，评估节能措施的效果，并制定持续改进的策略。记录能耗管理的历史数据和措施效果，建立能耗管理档案。这样可以追踪和比较不同时间段的能耗情况，评估节能措施的有效性，并为未来的决策提供参考依据。

结束语：

综上所述，通过引入物联网技术，高校可以实现对实验室资产的智能标识、全生命周期管理和远程监控，提高管理效率和准确性。本文设计了一套完整的系统框架。这将为高校实验室管理提供实践参考。未来，还可以进一步探索物联网技术在其他领域的应用，促进技术创新和社会进步。

参考文献：

[1]刘适铭，赵仲飚，柳佳娜.一种基于微信公众平台的高校实验室资产管理系统[J].科技视界，2022，（33）：234-237.

[2]杨晶晶.基于RFID技术的高校实验室资产管理系统设计[J].信息技术与信息化，2021，（12）：158-160.

[3]萧英杰，谢建辉，陈利.基于NB-IoT的高校实验室资产管理系统[J].现代计算机，2021，（03）：88-93.

[4]许萌，雷亮亮.基于物联网技术的高校实验室资产管理系统设计[J].信息技术与信息化，2020，（09）：105-109.

[5]牟峰.RFID技术在高校实验室设备资产信息化管理系统中的应用研究[J].当代教育实践与教学研究，2020，（08）：27-28.

广东省高等教育学会实验室管理专业委员会2022年度基金项目：互联网背景下高校实验室资产信息化管理的研究（GDJ2022086）

作者简介：陈浩新（1986.07）男，汉族，籍贯：广东省揭东区，学历：本科，广州工商学院 助理研究员，研究方向：计算机应用