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| 职业院校资产管理模式创新思考 |
| 第778期 作者：□文/余 婷 时间：2026/6/1 16:28:55 浏览：126次 |
［提要］ 面对数字经济发展趋势，职业院校在资产管理中普遍面临配置不够精细、管理流程效能不足以及跨部门协作存在障碍等挑战。本文致力于探索一条技术应用与治理结构协同创新的系统化路径，旨在为职业院校系统化提升资源管理水平、切实增进办学效益，提供兼具理论依据与实践价值的解决方案。
关键词：数字孪生；数据要素；职业院校；资产管理；精准配置；系统架构；治理现代化
基金项目：湄洲湾职业技术学院教师教育科研项目：“数字孪生视角下职业院校资产精准配置与采购效能提升研究——基于数据要素驱动的需求治理与价值优化范式”（项目编号：MZY2504）研究成果
中图分类号：G717 文献标识码：A
收录日期：2026年1月19日
职业教育的高质量发展离不开精细化、智能化的内部治理体系支撑，特别是实训教学设备，作为职业院校办学的关键物质基础，其管理水平直接关系教学质量的保障、财政资金的使用效益及产教融合的深度。然而，当前许多职业院校的资产管理仍停留在“台账管理”和“部门分割”的传统阶段，普遍存在资产信息孤岛化、配置决策经验化、采购流程冗长化、使用状态黑箱化等突出问题。资源配置的“粗放”与职业教育人才培养要求的“精准”之间矛盾日益凸显。
数字孪生技术与数据要素价值的崛起，为破解上述困境提供了新的视角与工具。数字孪生通过构建物理实体的虚拟映射，实现了资产全生命周期的可视化、可分析与可干预；数据要素则通过驱动智能决策，能够优化资源配置流程。本文聚焦于职业院校资产管理这一具体场景，核心目标是构建一个以数字孪生与数据要素为双轮驱动、理论自洽且技术可行的创新管理模式。
一、理论框架构建：数字孪生与数据要素融合机理
（一）“体用结合”的核心内涵。本研究提出的“数字孪生与数据要素双轮驱动”模式，其理论根基在于“体用结合”的融合治理观。此观念超越了将技术视作孤立工具的传统视角，致力于追求技术系统内在逻辑与管理实践价值目标的结构性统一。其中，“体”指的是所构建的数字孪生体。它作为管理过程的数字化镜像与核心交互界面，通过集成物联网传感信息、BIM/GIS空间数据及实时业务流数据，形成与校园物理资产同步映射、动态交互的虚拟模型。该孪生体的核心功能，并非仅静态复现资产属性与空间关系，更在于持续刻画资产的动态运行状态（如使用负荷、能耗与健康指标）、复杂的空间关联（如实验室布局、设备间拓扑）及所嵌入的制度规则（如预约政策、维护合约）。这实质上构建了一个全景透明、可无限模拟推演的管理实验场。而“用”则强调数据要素在孪生体内流动、整合并转化为管理智慧的过程。在此虚拟平台上，来自传感器、业务系统与人工录入的多源异构数据得以汇聚与融合。经由深度挖掘与智能分析，数据被转化为具体管理能力。例如，融合资产历史数据与教学日历可支持前瞻性需求预测；比对实时运行数据与故障知识库能实现预测性维护；任何新配置方案均可置于孪生体中仿真，预先评估其效用与风险。正是“用”的进程，驱动静态的“体”焕发智能管理的活性。
（二）适配职业院校的“三阶”精准配置模型。针对职业院校实训设备资产占比高、与教学活动紧密结合且需适应产业技术快速更新的特点，本研究设计了一套“三阶”闭环管理模型。该模型的根本意图是促使资产管理由过往被动响应各方需求的模式，转向依托前瞻预测进行主动优化的新范式。
第一阶段：融入多因子智能需求感知。此阶段旨在超越仅依据历史使用数据进行简单推测的传统方法，构建一个能融合多维度影响因子的需求感知模型。其关键输入特征主要涵盖三个方面：一是教学计划因子，具体涉及课程大纲、实验项目安排、班级规模及技能竞赛周期；二是科研与创新因子，包括教师科研项目、学生创新课题及1+X证书考核要求；三是资产状态因子，指设备完好率、故障间隔历史与维修保养计划。
第二阶段：多目标约束下的动态优化调拨。在获得需求预测的基础上，建立以资产综合价值最大化为目标的动态调拨模型。该问题通常表述为一个多目标优化问题，需统筹兼顾以下目标：其一，追求教学科研效用最大化，即尽可能满足预测需求，提升设备覆盖率与使用公平性；其二，实现全生命周期成本最小化，全面考量购置成本、运维能耗、空间占用及调度运输成本；其三，确保系统风险最低化，避免关键设备单点过载，保障备用机可用性，从而降低因配置不当导致的教学中断风险。
第三阶段：依托闭环反馈的全程效能评估。本阶段需建立一套覆盖资产获取、部署、使用直至处置全过程的效能评估体系。该体系在纳入资产利用率、设备完好率等传统量化指标的同时，着重引入师生满意度（通过问卷或系统反馈收集）、共享贡献率（衡量院系间设备共享频次与时长）、成本效益比（对比教学产出与总拥有成本）等质性指标。评估结果将以数据形式实时反馈至数字孪生体的数据层，用以校准需求预测模型的参数、调整调拨算法的权重，最终构建一个“感知、优化、评估、再感知”的管理闭环，驱动整个系统实现持续的自我优化与演进。
（三）采购效能的“双维”驱动机制。采购管理效能提升依赖于流程重构与决策赋能两个维度协同进化。
1、流程数字化维度：全链路在线化与透明化。利用数字孪生平台作为统一入口，将采购需求发起、可行性论证、预算审核、招标立项、合同签订、履约验收、入库付款、售后评价等全环节线上化、标准化。关键节点设置自动化的合规性校验（如预算符合性、资产存量核查）与电子审批流，实现流程可视、责任可溯、时间可控。此举旨在消除信息不对称，压缩人为延误，形成高效、规范的采购流水线。
2、决策智能化维度：数据驱动的分类差异化策略。引入战略采购思想，依据资产对教学的重要性（关键、瓶颈、杠杆、常规）及其市场供应的复杂性，构建采购品类管理矩阵。系统集成内部历史采购数据（价格、供应商绩效、交货期）、外部市场情报（价格指数、供应商资质、行业动态）及风险评估模型。对于不同象限的资产，则通过集中招标或电子竞价，最大限度地节约成本，从而实现由事务性采购向战略性资源获取的跃升。
二、技术路径实现：“四层六维”系统化构建方案
实现上述理论框架，需要一个扎实且务实的技术系统作为支撑。本文提出“四层六维”的构建方案，其中“四层”聚焦技术栈的纵向集成，“六维”强调组织保障的横向协同。
（一）感知层构建：建立多模融合的数据采集网络。感知层是系统获取数据的基础，旨在以低成本、高覆盖的方式采集资产全维度状态信息。本研究采用分层分级策略：对于办公家具等大量通用资产，采用二维码与移动终端结合的方式，实现便捷的盘点与状态登记；对于数控机床等高价值实训设备，则集成电流、振动、温度等物联网传感器，实时监测其运行负荷与健康状态。同时，通过校园API网关，非侵入式地同步教务系统的排课数据、财务系统的预算执行数据及一卡通系统的能耗数据，形成业务与环境感知能力。
（二）数据层构建：打造面向主题的治理中枢。数据层承担数据的融合、治理与存储任务，是激活数据价值的关键。首先制定全校统一的资产分类与编码标准，并构建轻量级的资产管理领域本体，为多源数据的语义关联奠定基础。在技术架构上，采用“湖仓一体”模式，利用数据湖存储原始异构数据以支持探索性分析，同时构建面向主题的数据仓库，对清洗、整合后的高质量数据进行规范化建模，确保数据在共享利用过程中的安全与合规。
（三）模型层构建：集成模块化的智能决策服务。模型层是系统的智能核心，以微服务形式封装各类算法，提供可复用的决策支持能力。核心微服务包括：需求预测微服务，它封装时间序列分析（如STL-ARIMA）与机器学习模型（如LSTM），能够融合多维度特征预测未来资产需求；配置优化微服务，内置多目标优化算法（如NSGA-II），在满足多种约束条件下求解资产调拨或采购的帕累托最优方案；采购策略推荐微服务，集成规则引擎与分类模型，依据卡拉杰克矩阵智能匹配差异化采购策略；健康预测微服务，基于设备传感数据预测关键部件故障概率，并自动生成预防性维护工单。这些服务通过标准化API对外提供，支持灵活调用与组合。
（四）应用层构建：开发场景驱动的协同应用界面。应用层直接面向不同角色的用户，提供直观、易用的价值交互界面。主要应用包括：基于WebGL技术的校园资产三维可视化“一张图”，实现关键资产的空间位置、实时状态与关联关系的一目了然；面向管理部门的资产驾驶舱与预警中心，以仪表盘形式集中展示核心KPI，并支持基于规则的自动预警与推送；一站式采购服务平台，为需求部门与采购部门提供从在线申报、流程跟踪到合同管理与供应商评价的全流程线上服务。
（五）组织保障设计：建立“六维联动”的协同治理机制。技术系统的有效运行必须与组织管理变革同步。应建立覆盖资产、财务、后勤、教务、各教学院系及信息中心的“六维联动”协同机制。核心举措包括：基于新的数据流与业务逻辑，重新定义各方在资产管理全流程中的角色、权责与协同节点，设计线上化的并行审批与决策流程，替代传统的线下串行签报。探索将资产共享贡献率、使用效能达标率等指标纳入相关部门及院系的绩效考核体系，建立激励相容的制度环境。
（六）实施路径：规划轻量化、可迭代的推广策略。为确保方案的可行性和可复制性，实施路径强调“轻量化”与“迭代优化”。在技术选型上，优先采用成熟的开源技术栈，并充分利用院校现有信息系统，降低初始投入与集成难度。在建设策略上，采取“急用先行、分步实施”的原则，优先选择典型专业群的实训设备进行试点，快速验证核心模型与流程的有效性，再逐步拓展至全校范围。
三、管理范式创新：从技术赋能到治理变革
（一）流程再造与决策模式转型。本模式的实施本质上是推动资产管理从职能驱动向流程驱动、数据驱动转变。传统的“条块分割、串行审批”被“数据共享、并行协同”的新流程所取代。决策模式发生了根本性变化：管理者从依靠报表和汇报进行事后总结，转变为借助“驾驶舱”和“模拟器”进行事前的全景洞察、事中的实时干预和事后的量化评估。例如，在进行大型实训中心建设规划时，决策者可以在数字孪生体中进行多方案仿真，直观对比不同布局、设备选型下的空间利用率、人流物流效率、未来扩展性及总投资效益，从而做出科学最优的决策，最大限度地降低重大投资风险。
（二）全生命周期价值管理。该范式将资产管理视野从“购置与登记”这一中间环节延伸至资产的完整生命周期。在规划端，需求预测更为精准，预算编制更有依据；在采购端，策略更具战略性，总拥有成本（TCO）概念得以贯彻；在运营端，基于状态的维护替代了计划性维修和事后抢修，显著提升设备可靠性并降低运维成本；在处置端，系统能基于设备技术状态、市场残值及校内可调剂需求，智能建议最佳处置方式（如报废、转让、捐赠或拆解利用），最大化挖掘资产的剩余价值。管理目标从“管住资产”升华为“盘活资产价值”。
（三）形成可推广的“轻量化”范式。本文的核心实践导向之一是确保方案的“可复制性”。通过强调充分利用现有信息系统、优先采用成熟开源技术栈、聚焦核心业务逻辑建模而非追求高保真炫酷可视化，有效控制了技术复杂度和实施成本。所形成的研究成果，并非一个需要巨额投入的“交钥匙”工程，而是一个包含理论框架白皮书、轻量化技术架构指南、关键算法模型库、管理制度优化建议包在内的“工具箱”或“方法论”。这使得广大资源禀赋相似的职业院校，能够根据自身实际情况，以较低的技术和资金门槛，进行选择性借鉴、分步式实施与适应性创新，从而具备了广泛的示范意义与推广潜力。
结语
面对职业教育提质培优与数字化转型的双重使命，资产管理模式的系统性革新已成为职业院校内涵式发展的关键一环。本文构建的“数字孪生-数据要素”双轮驱动模式，并非简单的新技术叠加，而是一次深度的“技术-管理-数据”融合性重构。它通过“体用结合”的理论内核、“三阶双维”的业务模型，特别是“四层六维”的详实技术路径与组织保障方案，为职业院校描绘了一条突破当前困境走向智能化、精准化资产管理的清晰路线图。
本模式的价值，一方面体现在资产利用率提升、采购周期缩短等可量化的运营指标改善上；另一方面其更深层的意义在于蕴含了一套系统的治理优化逻辑：借助数据流动打破部门壁垒，通过流程透明化倒逼管理改革，并以价值目标引导资源的精准配置。需指出的是，该模式的成功落地与持续成熟，从根本上取决于学校层面的战略定力、跨部门协作文化的塑造及配套制度的不断完善。从发展视角看，未来可将此模式与区域性职业教育智慧平台、产教融合云生态系统等进行集成联通，从而在更广地域和更高体系层面上，实现职教资源的整体优化与布局，为推进职业教育治理体系与治理能力的现代化，提供一项根基扎实且便于实施的实践范式。
（作者单位：湄洲湾职业技术学院）
主要参考文献：
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［2］韦伯斯特，温德.组织购买行为与采购模型［J］.营销学报，2023.41（03）.
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［4］Agal，S.，et al.A machine learning approach to risk based asset allocation in portfolio optimization［J］.Scientific Reports，2025（15）.
［5］陶飞，刘蔚然，张萌，等.数字孪生五维模型及十大领域应用［J］.计算机集成制造系统，2019.25（01）.
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