基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)決策支持系統(tǒng)的設(shè)計

徐剛強(qiáng)

（湖南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系，長沙 410151）

基于數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)決策支持系統(tǒng)的設(shè)計

徐剛強(qiáng)

（湖南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系，長沙 410151）

0 引言

隨著自動化技術(shù)及信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，企業(yè)的信息化已成為衡量企業(yè)先進(jìn)水平的重要標(biāo)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)一直是工廠最關(guān)心的信息。過去，這些數(shù)據(jù)信息只能記錄和顯示在車間控制室。隨著網(wǎng)絡(luò)的普及和發(fā)展，各企業(yè)都擁有自己的局域網(wǎng)，這為發(fā)展工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)提供了基本的硬件環(huán)境。如何把這些數(shù)據(jù)信息上網(wǎng)和職能部門的管理信息進(jìn)行整合，作為廠領(lǐng)導(dǎo)和有關(guān)管理部門直接地、實時地監(jiān)測現(xiàn)場的工藝運(yùn)行狀況。為了適應(yīng)現(xiàn)代化生產(chǎn)管理的需要，有必要設(shè)計并開發(fā)一套生產(chǎn)智能控制和管理決策，使生產(chǎn)調(diào)度、生產(chǎn)管理部門及時、準(zhǔn)確、全面地把握過程工業(yè)的生產(chǎn)過程、生產(chǎn)狀況。為企業(yè)更科學(xué)合理的生產(chǎn)決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。一般由數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)果表達(dá)和解釋三個主要階段組成。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段應(yīng)集成多個運(yùn)作數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，解決語義模糊性、處理遺漏數(shù)據(jù)、清洗臟數(shù)據(jù)。挖掘階段是一個假設(shè)產(chǎn)生、合成、修正和驗證傳播的過程，也是上述三個階段的核心。結(jié)果表達(dá)和解釋階段根據(jù)最終用戶的決策目的把提取的有用信息正確地表達(dá)出來。

數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術(shù)可大致劃分為三類：統(tǒng)計分析、知識發(fā)現(xiàn)、可視化技術(shù)等。統(tǒng)計分析用于檢查異常形式的數(shù)據(jù)，然后利用統(tǒng)計模型和數(shù)學(xué)模型來解釋這些數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析方法是目前最成熟的數(shù)據(jù)挖掘工具。而知識發(fā)現(xiàn)則著眼于發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)記錄中潛在的有用信息或新的知識，屬于所謂“發(fā)現(xiàn)驅(qū)動”的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)途經(jīng)?？梢暬夹g(shù)則采用直觀的圖形方式將信息模式、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)或趨勢呈現(xiàn)給決策者，決策者可以通過可視化技術(shù)交互式地分析數(shù)據(jù)關(guān)系。

2 系統(tǒng)設(shè)計

生產(chǎn)智能控制和管理決策系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，并使用當(dāng)前比較先進(jìn)的.NET技術(shù)架構(gòu)，旨在建立一個集實時數(shù)據(jù)采集、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時監(jiān)測和生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析與管理一體化的生產(chǎn)智能控制和管理決策系統(tǒng)。系統(tǒng)主要由如下各子系統(tǒng)構(gòu)成：生產(chǎn)車間及空壓站的數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測子系統(tǒng)，生產(chǎn)調(diào)度子系統(tǒng)，班組核算子系統(tǒng)。

2.1 數(shù)據(jù)采集和生產(chǎn)監(jiān)測子系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集是生產(chǎn)智能控制和管理決策系統(tǒng)的基礎(chǔ)，石化企業(yè)大量采用DCS(Distributed Control System，集散控制系統(tǒng))、PLC(Programmable Logic Controller，可編程控制器)等自動化儀表及控制設(shè)備進(jìn)行生產(chǎn)過程、公用工程、罐區(qū)等的自動化控制。數(shù)據(jù)采集包含生產(chǎn)裝置、油品罐區(qū)、計量系統(tǒng)、公用工程的數(shù)據(jù)采集幾個部分，涉及絕大部分生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全廠范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的集成。

生產(chǎn)實時監(jiān)測管理子系統(tǒng)主要功能如下：流程圖顯示，按設(shè)備以分頁方式顯示帶有實時工況參數(shù)的工藝圖；儀表指示棒圖顯示，棒上可顯示該位號儀表的量程，正常范圍，測量值和超限值；歷史趨勢圖，以曲線方式顯示指定時間范圍內(nèi)的工況參數(shù)記錄數(shù)據(jù)；報警功能，可隨時顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)點的運(yùn)行狀態(tài)（正常/低限/高限）,指定人員可任意修改報警點及其上下限數(shù)據(jù)；遠(yuǎn)程監(jiān)測功能，系統(tǒng)支持通過電話撥號或Internet網(wǎng)進(jìn)行生產(chǎn)過程的遠(yuǎn)程監(jiān)測。

2.2 生產(chǎn)調(diào)度子系統(tǒng)

石化企業(yè)生產(chǎn)部總調(diào)度室是石化企業(yè)和生產(chǎn)部門聯(lián)系最頻繁的一個處室，是企業(yè)有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)及時了解企業(yè)生產(chǎn)情況和指揮企業(yè)生產(chǎn)的窗口。為了實現(xiàn)調(diào)度處的信息化管理，需要建立一個集業(yè)務(wù)處理、數(shù)據(jù)分析、 Web查詢于一體，同時易于實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享且保障數(shù)據(jù)高度安全的、上下一致的、易于使用和管理的生產(chǎn)調(diào)度子系統(tǒng)。

2.3 班組核算子系統(tǒng)

班組核算子系統(tǒng)是以班組經(jīng)濟(jì)核算為起點，包括班組、車間、總廠三級成本核算系統(tǒng)。通過每天對生產(chǎn)成本進(jìn)行核算，并通過與計劃對比，班與班之間的對比，與本車間曾經(jīng)達(dá)到的先進(jìn)指標(biāo)對比，一天中零點班、四點班、白班之間的對比，以利于班組、車間、總廠管理人員加強(qiáng)對成本的日常監(jiān)控，及時掌握成本信息和發(fā)現(xiàn)存在的差距和問題，采取對策，防止成本超支。

班組核算軟件包括五大功能模塊，系統(tǒng)維護(hù)模塊、數(shù)據(jù)錄入模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)查詢模塊和報表處理模塊。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

本系統(tǒng)采用微軟Microsoft SQL Server提供可擴(kuò)充的基于COM的OLAP接口。它通過一系列服務(wù)程序支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫應(yīng)用。數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)DTS（Data Transformation Services）提供數(shù)據(jù)輸入/輸出和自動調(diào)度功能，在數(shù)據(jù)傳輸過程中可以完成數(shù)據(jù)的驗證、清洗和轉(zhuǎn)換等操作，通過與Microsoft Repository集成，共享有關(guān)的元數(shù)據(jù)；Microsoft Repository存儲包括元數(shù)據(jù)在內(nèi)的所有中間數(shù)據(jù)；SQL Server OLAP Services支持在線分析處理；PivotTable Services提供客戶端OLAP數(shù)據(jù)訪問功能。

3.1 數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建

數(shù)據(jù)倉庫在構(gòu)建之初應(yīng)明確其主題，主題是一個在較高層次將數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)，每一個主題對應(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域，針對具體決策需求可細(xì)化為多個主題表，具體來說就是確定決策涉及的范圍和所要解決的問題。建立一個數(shù)據(jù)倉庫需要經(jīng)過以下幾個處理過程：數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計；數(shù)據(jù)抽??；數(shù)據(jù)管理。

3.1.1 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計

根據(jù)決策主題設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，一般采用星型模型和雪花模型設(shè)計其數(shù)據(jù)模型，在設(shè)計過程中應(yīng)保證數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)范化和體系各元素的必要聯(lián)系。主要有以下3個步驟：a. 定義該主題所需各數(shù)據(jù)源的詳細(xì)情況，包括所在計算機(jī)平臺、擁有者、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、使用該數(shù)據(jù)源的處理過程、倉庫更新計劃等。b. 定義數(shù)據(jù)抽取原則，以便從每個數(shù)據(jù)源中抽取所需數(shù)據(jù)；定義數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)換、裝載到主題的哪個數(shù)據(jù)表中。c. 將一個主題細(xì)化為多個業(yè)務(wù)主題，形成主題表，據(jù)此從數(shù)據(jù)倉庫中選出多個數(shù)據(jù)子集，即數(shù)據(jù)集市（DataMart）。

3.1.2 數(shù)據(jù)抽取模塊

該模塊是根據(jù)元數(shù)據(jù)庫中的主題表定義、數(shù)據(jù)源定義、數(shù)據(jù)抽取規(guī)則定義對異地異構(gòu)數(shù)據(jù)源（包括各平臺的數(shù)據(jù)庫、文本文件、XML文件、）進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)換，對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織和加工，裝載到數(shù)據(jù)倉庫的目標(biāo)庫中。

本模塊實現(xiàn)計劃處及各車間的原始數(shù)據(jù)到OLAP數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換以及Cube 數(shù)據(jù)本身的Processing更新, 具體完成3 個方面的任務(wù)：1）使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)(Data Transact System)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到OLAP 所需要的數(shù)據(jù)庫表中。即將多張原始表結(jié)合成OLAP 的目標(biāo)表；2）運(yùn)行Marking Procedure 進(jìn)行業(yè)務(wù)分類；3）在數(shù)據(jù)移入完成后, 對Cube 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行Processing 更新。

3.1.3 數(shù)據(jù)維護(hù)模塊

該模塊分為目標(biāo)數(shù)據(jù)維護(hù)和元數(shù)據(jù)維護(hù)兩方面。目標(biāo)數(shù)據(jù)維護(hù)是根據(jù)元數(shù)據(jù)庫所定義的更新頻率、更新數(shù)據(jù)項等更新計劃任務(wù)來刷新數(shù)據(jù)倉庫，以反映數(shù)據(jù)源的變化，且對時間相關(guān)性進(jìn)行處理。元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉庫的重要組成部分，元數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定整個數(shù)據(jù)倉庫的質(zhì)量。

3.2 利用ADO配合MDX來制作OLAP分析

MDX提供了強(qiáng)有力的功能幫助我們來處理Analysis服務(wù)器多維數(shù)據(jù)集中的多維數(shù)據(jù)。下面以生產(chǎn)完成情況分析多維數(shù)據(jù)集為例來說明：

軸線維：季度、產(chǎn)量類別

切片維：度量、年、產(chǎn)品、車間

X-軸：車間和產(chǎn)量類別維，內(nèi)容包括：（產(chǎn)量，計劃），（產(chǎn)量，實際完成），（質(zhì)量優(yōu)級品率，計劃），（質(zhì)量優(yōu)級品率，實際完成）

Y-軸：季度維，內(nèi)容包括：一月，二月，三月，二季度，三季度，十月，十一月，十二月

MDX語句如下：

SELECT CROSSJOIN({產(chǎn)量，質(zhì)量優(yōu)級品率}，{計劃，實際完成})ON COLUMNS,{一季度.CHILDREN, 二季度，三季度，四季度.CHILEREN} ON ROWS FROM ProductAchieve WHERE(Achieve,[2002],Products.ALL, Plant.ALL)

多維數(shù)據(jù)集構(gòu)建完成后必須要能夠顯示給用戶看，Microsoft SQL Server提供的客戶端組件——數(shù)據(jù)透視表服務(wù)（PivotTable Services），它是一個讓客戶端應(yīng)用程序連接到OLAP的組件，用戶可以通過它來取還多維數(shù)據(jù)。

4 結(jié)束語

總之,在充滿了劇烈竟?fàn)幍漠?dāng)今世界,正確及時的決策是企業(yè)生存和發(fā)展的最重要環(huán)節(jié)。只有利用計算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)深層次地挖掘分析當(dāng)前和歷史的生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及各種有用數(shù)據(jù)，對企業(yè)生產(chǎn)和計劃的完成情況及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度多層次的分析，才能使企業(yè)的決策者及時掌握企業(yè)的運(yùn)行情況和發(fā)展趨勢，并對制定生產(chǎn)計劃和長遠(yuǎn)規(guī)劃提供理論指導(dǎo)，提高企業(yè)的管理水平和竟?fàn)巸?yōu)勢。

[1]Harjinder S.Gill,王中謀,劉書.數(shù)據(jù)倉庫—客戶服務(wù)器計算指南[M].清華大學(xué)出版社.

[2]W.H.Inmon著.王志海,等譯.數(shù)據(jù)倉庫[M].機(jī)械工業(yè)出版社.

[3]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.SQL Server 2000 OLAP服務(wù)設(shè)計與應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社.

Enterprise decision support system design based on data mining

XU Gang-qiang

本文主要講述了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在一個企業(yè)信息化實際項目中的應(yīng)用，提出了從數(shù)據(jù)倉庫的建立、數(shù)據(jù)的抽取到數(shù)據(jù)多維分析并通過數(shù)據(jù)透視表顯示的一個構(gòu)想。

數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)抽取；OLAP；數(shù)據(jù)透視表；智能決策

徐剛強(qiáng)（1964 -），男，湖南長沙人，碩士研究生，研究方向為企業(yè)信息化、智能化輔助決策。

TP311.52

A

1009-0134(2011)4(上)-0128-02

10.3969/j.issn.1009-0134.2011.4(上).40

2010-11-27

國家科技支撐計劃項目：基于制造業(yè)信息化公共服務(wù)平臺的網(wǎng)絡(luò)化制造業(yè)系統(tǒng)研究與應(yīng)用（2006BAF01A13）