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本文基于智慧报修系统在桂林医学院、扬州大学等多所高校的真实数据积累，提炼出四个数据驱动决策点：故障热力图识别高频故障区、故障生命周期曲线预测更换时机、派单效率分析优化人岗匹配、维修成本归因驱动预算编制。文章为高校后勤管理者提供了一套从"被动派单"走向"主动预防"的可复用方法论框架。
基于数据与智能双基座，实现水利工程巡查、设备维护、安全监测等智慧运维管理。
