传统清洁模式运行下，管理方在不断提升品质的压力下频繁更换保洁公司，结果换来换去，保洁员还是那一批，不过是工服变了，工具更新了而已。

更换保洁公司无非两种结果，一种是服务品质没有太大变化；一种的确有所提高，但是也不能说明就是这家公司专业，对提升品质起核心作用的其实是现场主管。

现在有经验的物业公司在招标之际，增加对现场主管的面试环节，这是很有道理的。

但是我们要知道“人”是最大的变量，人会有流动，人也会有待懈。当你把全部筹码压在一个人的身上时，那么风险可想而知。

麦当劳可以复制到全球是因为他的标准被量化，可视化，无论年龄大小，无论学历高低，按量执行就不会有错。

虽然智慧清洁的概念已经普遍被业内接受，但是多数仍局限在智能化的工具设备更新上。

我们知道设备的创新只是智慧清洁的一部分表现，不是所有清洁工作都可以用设备解决，多数还是需要人去完成，那么如何让普遍高龄，素质参差不齐的保洁人员去稳定的执行一个标准呢？

那就是用系统去管理，弱化人的因素。评价一座建筑物的清洁质量，用数据说话可能更客观。

三年来，我们结合20年的清洁行业服务经验做出深度剖析，开发出符合国内行情的清洁信息管理系统——云智洁。

云智洁关注服务产品的全生命周期管理，提供了实质性地质量追踪可视化管理工具，针对性地提供策略性清洁作业规划，这一规划在人员模块、物料模块、品质模块、业务模块等方面全过程、可量化地实施。

众所周知，清洁服务产品的核心要素由人、材料、场景作业流程、作业标准构成。

因此，我们基于区块链模式，实现分布式数据存储及提取，使得清洁服务各要素数据透明。

说通俗一点，整个系统是一个共有账户，凡是参与到服务产品的所有人，包括服务者、被服务者以及监管人员都有权利享受该账户的基本信息。

这些基本信息来源于全部要素的行动轨迹，当这些信息整体摆放在所有人面前时，问题的解决就不再局限于个人的偏见，而是基于区块链内所有共建者的共识。

下面讲几个具体功能案例阐述一下。

在人员模块中，对员工全生命周期进行管理，从入职时个人详细信息的录入，到准确的定岗定编，出勤情况，快速工资核算等，管理者可以通过这些开放的信息迅速了解项目人员的工作轨迹。

我们还增加了用户评价模块，用户可以对保洁人员做出评价。

在系统中不同身份的人员各司其职，同样的共享信息却又各自独立，可以实现对项目的多方独立管控。

此外在工资计算中，我们还充分考虑到奖惩、扣款以及项目间人员借调、临时工管理等问题，自动综合核算，省时省力，也便于管理人员项目进行人员成本精确核算及有效控制。

在物料模块中，物料的申请、发放、库存盘点，全部由系统完成。

更重要的是通过行业数据，准确了解项目物料的消耗情况及物料真实使用周期及质量效果，以便于后期更好地进行采购和配置。

我们认为当数据积累到一定量的时候，标准自然便形成共识。产品质量有据可依，采购部门可以真正做到计划采供，降低仓储物流成本。

在品质模块中，我们以计划→作业→巡查→反馈→追溯为基本原型做实时数据采集，管理者通过系统可以对各个保洁区域场景进行查询，对照明确的作业标准，可以实时监控作业进度及完成效果。

在这一链条中，各级管理者、保洁人员以及用户可以通过扫码提交问题及需求，并将此以任务形式发送给作业者，做到即时有效地沟通，免除层层传达。

在以往的投诉案例中，我们经常看到这样一个现象：用户发现卫生质量问题，打电话给物业，物业打电话给保洁主管，保洁主管找到该区域保洁人员进行清理，如此层层传递，夹杂每个人的情绪，使问题严重性失真。

最终的结果就是保洁公司品质差，必须安排培训。我们认为真正评判建筑物清洁品质不能这样“捕捉”，更客观的应该是依出现此种情形的概率来评判。

品质模块将这些碎片化的服务数据系统的进行一体化分析，生成品质报告，为管理者提供管理研判支持。

业务流管理模块，基于清洁企业全生命周期管理，从投标、进场、踏勘、到合同、结算管理全程可追溯，是系统管理的脊柱。

我们设计形成一种以数据为导向的企业文化，并把数据分析结果与业务流程深入对接，通过录入服务期限、人数、物料配置成本等信息，生成成本预算，便于项目全周期成本管控。

我们希望运用区块链技术加快海量实体应用场景的数字化升级，与各方参与者一起搭建开放、安全、可控的区块链服务平台，降低各方管理及运营成本。2018年，我们将看到越来越多的清洁数据转移到云中，去落实共识机制，推动行业的创新。

智慧清洁必须以管理信息化的高度发达为支撑。清洁取费、服务透明度、人员高龄、标准不明等问题已诟病多年。客户的痛点一直都在，客户的期望也越来越高，这意味着企业在2018年必须充分利用信息化管理来满足他们的需求。

值得庆幸的是，我们现在已经开发出这样的工具，帮助清洁行业实现这一转变。欢迎全产业链各企业沟通体验。

—— 三和科技 吕心雨