摘要：目的以医院智慧管理分级评估标准为抓手,整体设计医院智慧后勤管理体系,驱动后勤管理、服务、运营全周期智慧化运行。方法以建筑信息模型技术(BIM)和物联网技术(IoT)为关键核心技术,融合先进的管理方法,聚焦基本建设、能耗监管、物资管理和后勤服务4个方面,对比分析体系建设成效。结果建立了架构明确的智慧后勤管理体系,实现医院后勤管理由经验向科学、粗放向精细、传统向智慧化的转变。结论信息技术与先进管理方法并用,可以使医院智慧后勤建设成效显著,实现提质升级。

摘要：在对国内外企业后勤业务深入调研和分析的基础上,提出了基于智能化、智慧化、中台化为核心的智慧后勤平台建设方案,构建后勤业务新生态,实现后勤业务数据的纵向互通、横向互联、集成共享。智慧后勤采用三台架构设计,敏捷前台快速响应和统一调度后勤资源,满足用户多元需求;业务中台实现业务服务共享和新业务快速交付,数据中台实现数据优化治理和数据共享;业务后台为前台、中台提供专业支撑。智慧后勤平台建立了后勤行业的产业互联网新模式,实现了后勤业务效率和员工满意度的提升,管理成本的下降,满足了企业高质量发展的要求。

摘要："互联网+"时代对高校后勤管理提出了更高的要求,也提供了有利的条件。正是面临着数据信息技术的创新驱动、师生后勤服务的需求驱动和智慧校园应用的发展驱动,高校后勤管理转型发展具有现实必要性。其转型方向为"智慧后勤",转型路径体现在互联网与高校后勤管理、服务、组织以及资源的深度融合发展,从而实现精细化管理、优质化服务、全方位保障。构建"智慧后勤",需要从树立"互联网+"思维出发,加强顶层设计,组建专业团队,拓宽投融资渠道,充分利用现代技术,打造高校智慧后勤新型业态。

摘要：介绍了某医院在制定智慧后勤综合管理平台建设的工作流程,以及平台的设置标准、关键指标、体系架构和实现路径。为实现医院后勤业务的全覆盖及全流程管理,提升后勤管理效率提供参考。

摘要：智慧后勤管理系统平台采用一体化、模块化的框架设计,采用VFIoT技术架构,将各接入子系统作为平台的管理模块,实现平台的统一管理、各接入子系统的协调运行、整套系统的有机结合,实现对企业后勤业务场景的可视化展现,对园区管理、资产分布、人员分布、内部消费、车辆管理、企业安全保障等场景的管理实现移动化、数据化、可视化。并通过多方数据融合分析,为企业管理提供多维度多层面的数据报表、数据分析、数据监控、领导驾驶舱等功能,有效减少人为参与降低沟通成本减员增效,提高后勤工作的管理水平,优化后勤资源配置,提升后勤服务工作的工作效率、经济效益及满意度。

摘要：根据妇幼保健院的特点,结合后勤管理现状及存在的问题,设计了后勤运营管理平台,并形成“一体系、一平台、两中心”的智慧后勤管理体系,基于平台对妇幼保健院的后勤进行一体化闭环管理,以提升管理效率和精细化服务水平。

摘要：随着社会的发展,传统的后勤管理已经出现弊端,高校后勤服务保障的好坏事关教学、科研能否顺利实施,为此,以智慧后勤为特征的高校后勤服务保障体系应运而生,它打破了后勤系统内部封闭落后的管理和运行模式,以物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能等信息技术为基础,极大提高了高校后勤的运行效率;在对高校智慧后勤的内涵、构建的必要性、智慧后勤发展的现状以及目前存在的问题等分析基础上,提出了做好高校智慧后勤建设的建议。

摘要：自2014年以来,国网嘉兴供电公司累积了四届世界互联网大会乌镇峰会保电和G20杭州峰会外围保供电后勤保障工作经验。经逐步摸索总结,研究制定了一套纵向贯通省市县、横向覆盖六大专业(餐饮、医疗、住宿、车辆、会务、保洁)、全程体现应急伴随理念的重大活动保电智慧后勤支撑体系,并依托"大云物移"新技术,按照"全面感知、深度融合、动态互联、智能协同"的整体功能设计,以移动互联网应用为基础.

摘要：随着高校“双一流”建设的不断深入,对高校后勤保障能力提出了新的、更高的要求,原有单纯从管理角度强调服务意识、精细化管理已经很难达到全面提高后勤服务保障水平的目的,智慧后勤建设为后勤综合改革提供了新的发展动力。大数据技术的发展和广泛应用对传统服务业产生了革命性的影响,使得智慧后勤建设有了强大的技术支撑,为创新高校智慧后勤建设提供了新的思路。从开展智慧后勤建设的意义入手,分析了高校智慧后勤建设的现状和存在的主要问题,从与智慧校园有机融合的角度提出了高校智慧后勤体系的基本架构,就大数据背景下开展高校智慧后勤建设提出了增强大数据意识、加强顶层设计、引进相关人才、拓宽融资渠道等对策和建议。

摘要：建设和发展智慧后勤,是后勤管理水平提升的重要路径,是高校高质量发展的必然要求。为了探索智慧后勤的建设模式,文章在分析智慧后勤的发展驱动力和关键技术基础上,提出三条建设思路,并设计了智慧后勤建设总体架构模型。建设智慧后勤要建立健全制度体系、强化队伍建设、坚持服务育人导向,集约化智慧后勤综合平台架构模型包括感知层、网络层、数据处理层、系统应用层和服务层,为用户提供个性化智慧服务。