面向铝型材产品生产的智能数据分析系统的设计与实现

论文摘要

随着计算机技术和网络技术的发展，信息化管理已成为铝型材产品生产企业发展壮大的动力。但是，当前铝型材产品生产企业在信息化管理的过程中，存在“数据爆炸，知识贫乏”现象，这些数据是极其丰富的信息源。如何使这些数据资源可持续地利用，达到数据资源利用过程与人的知识创新过程有机的结合，增强企业的核心竞争力，无疑是企业在数字化管理中的重要课题。首先，本文分析了铝型材产品生产的历史数据的特征，阐述了商业智能核心技术应用的背景和方法，确立了系统架构与功能。在系统中，在线技术分析模块、联机分析处理模块、数据挖掘模块组成了系统的业务功能模块。在线技术分析模块实现了对产品生产的机号分析、断面分析、型材分析、工序分析和生产效率分析。而联机分析处理模块实现了以产品结构、产品生产、产品不良为主题的多维数据模型，在多维的数据模型中用不同的视角获取具有价值的信息。在数据挖掘模块中，重点研究了数据挖掘技术在铝型材产品生产中应用，并提出算法参数的修改和设置，以提高预测模型的支持度。数据挖掘模块利用Microsoft决策树算法和Microsoft神经网络算法，创建了产品结构的难度和产品生产速度的数据挖掘模型。并且，利用数据挖掘模型预测出产品形状结构的难度级别，预测产品生产的最佳速度，为企业产品的成本报价、产品生产工艺在线调整、提高生产效率提供更有力的决策支持。系统完成功能模块设计后，本文进一步介绍了模块的实现流程。最后通过测试和验证，完成整个系统的设计与实现。然而，对于铝型材制造企业来说，联机分析处理和数据挖掘还得不到实质性的应用。所以，本课题对商业智能技术深入的分析，并在铝型材产品生产数据管理中加以运用。同时，以此做为铝型材生产企业数据管理的起点，为下一步企业的数据资源实现全面的智能化管理奠定了基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的来源和背景
• 1.2 与本课题相关的国内外研究状况
• 1.2.1 铝型材产品的发展概况
• 1.2.2 国内数据管理的研究状况
• 1.2.3 国外数据管理的研究状况
• 1.2.4 铝型材产品数据管理的发展趋势
• 1.3 本论文主要工作内容
• 1.3.1 本文的工作重点
• 1.3.2 本文的组织结构
• 第2章 智能数据分析系统的需求分析
• 2.1 系统的数据来源分析
• 2.2 系统的需求分析
• 2.3 系统的功能分析
• 2.3.1 在线技术分析模块分析
• 2.3.2 OLAP 模块分析
• 2.3.3 数据挖掘模块分析
• 2.3.4 用户管理模块分析
• 2.4 系统的性能分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 智能数据分析系统的设计
• 3.1 系统总体结构设计
• 3.2 系统功能设计
• 3.2.1 在线技术分析模块设计
• 3.2.2 OLAP 模块设计
• 3.2.3 数据挖掘模块设计
• 3.2.4 用户管理模块设计
• 3.2.5 系统数据通信模块设计
• 3.3 系统数据库的设计
• 3.3.1 在线技术分析的数据库逻辑设计
• 3.3.2 在线技术分析的数据视图设计
• 3.3.3 系统数据仓库逻辑设计
• 3.3.4 模具试模的数据分析模型设计
• 3.3.5 产品生产数据分析模型设计
• 3.3.6 不良品数据分析模型设计
• 3.4 数据挖掘算法的设计
• 3.4.1 Microsoft 决策树模型设计
• 3.4.2 Microsoft 神经网络模型设计
• 3.5 本章小结
• 第4章 智能数据分析系统的实现
• 4.1 系统功能模块的实现
• 4.1.1 在线技术分析模块实现
• 4.1.2 OLAP 模块的实现
• 4.1.3 数据挖掘模块的实现
• 4.1.4 用户管理模块的实现
• 4.1.5 客户端接口的实现
• 4.2 数据挖掘算法的实现
• 4.2.1 Microsoft 决策树算法的实现
• 4.2.2 Microsoft 神经网络算法的实现
• 4.3 本章小结
• 第5章 智能数据分析系统的测试
• 5.1 系统测试方案描述
• 5.1.1 系统测试环境介绍
• 5.1.2 数据测试描述
• 5.1.3 系统测试范围
• 5.2 系统测试效果
• 5.2.1 数据测试
• 5.2.2 数据挖掘模型测试
• 5.2.3 界面功能测试
• 5.2.4 性能测试
• 5.3 系统测试评价
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历