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數據倉庫技術在設備管理決策支持系統中的應用

http://www.szzj128.cn 2015年09月19日        

 摘 要  基于數據倉庫技術和C/S體系結構,開發了企業設備管理決策支持系統,提出設備管理系統數據倉庫的體系結構,設計了系統的功能模塊圖和數據倉庫架構,并介紹系統各部分的設計思路。 
        一、引言 
        設備管理是企業管理中一項重要工作,對企業的生產經營起著決定性的作用。隨著生產的發展,設備向著高速化、大型化、復雜化、超小型化方向發展,數據信息越來越多,相互關系也越來越復雜,企業管理層對設備管理數據分析的時效性和正確性提出了更高的要求。 
        傳統的企業設備管理決策支持系統基本上都是基于數據庫技術開發而成,而數據庫技術是以單一的數據資源為中心,主要用于事物處理,其數據缺乏組織性,大多數以原始的形式存儲,難以轉化為有用的信息,對數據的合成、分析、挖掘和綜合支持功能較差,勢必造成決策不利、庫存積壓、資金浪費,影響企業的生產和效益。引入數據倉庫技術可以很好地解決這種狀況,可以把決策所需的信息從原始數據庫中分離出來,轉化為集中統一、隨時可用的信息,迅速提供給決策層,實現數據信息的高度利用和高層次利用,為企業設備管理決策支持系統的研究和開發提供了一條新的途徑,把決策支持系統推向到實用化階段。 
        二、主要技術介紹 
        1.決策支持系統 
        決策支持系統(DSS)是在電子數據處理系統和管理信息系統基礎上發展起來的一種支持決策過程的計算機信息系統。它以管理科學、運籌學、控制論和行為科學為基礎,以計算機技術、仿真技術和信息技術為手段,針對半結構化決策問題,為決策者提供決策所需的數據、信息,建立方法和模型,通過定性分析和定量計算,采取人機對話的方式,為管理人員提供一個分析問題、模擬決策過程及決策方案的決策支持環境。 
        2.數據倉庫系統 
        數據倉庫系統是為了利用現有的數據進行分析和推理,從而為決策提供依據而建立的綜合體系。數據倉庫(DW)、聯機分析處理(OLAP)和數據挖掘(DM)是其中相互獨立又相互關聯的核心技術。
數據倉庫是支持經營管理決策過程的、面向主題的、集成的、穩定的、隨時間變化的數據集合。它以多個同構或異構的傳統數據庫作為原始數據源,將大量用于事務處理的業務數據經過清潔、抽取、變換、概括和聚集操作,按決策主題的需要進行數據重組和數據存儲,提供全局的、統一的、語義一致的、組織良好的數據視圖,使最終用戶可以直接從中處理數據,進行數據分析,提高了訪問和處理數據信息的速度與效率。
聯機分析處理是在數據倉庫基礎上進行深入的數據分析,獲得關鍵信息以支持決策分析的主要手段之一。它是指一系列交互的查詢過程,在查詢過程中需要將數據在不同層次、不同階段上進行分析處理,從而獲得高度歸納的信息。 
        數據挖掘是一個決策支持過程,主要基于人工智能、決策學、機器學習等技術,高度自動化地分析原始數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,預測管理者的行為,以幫助決策者做出正確的決策。 
        3.基于數據倉庫的DSS應用結構 
        數據倉庫這一體系結構的提出,將事物型處理和分析型處理兩種類型區分開來,為DSS提供了解決方案。DSS一般結構為三庫一體化結構,即:數據庫、模型庫、知識庫。DSS中的數據庫是存儲于計算機中的用于決策的業務數據的集中,是DSS的基礎,但DSS中使用的數據庫中存儲的是對原始數據和基本數據進行篩選、提煉加工或統計后形成的可用的綜合數據。而模型庫是決策模型的集合,它存儲了有關某個決策問題的理論模型和經驗使用,并且提供了使用這些模型的功能。DSS的方法庫中存儲有關方法程序,允許計算機過程本身交互式存取數據,從數據庫中選擇數據,從方法庫中選擇算法,將數據和算法結合起來進行計算并顯示出來,供決策者使用。因此數據倉庫與DSS結合起來,形成如下這樣一種關系:數據庫用DW技術解決;模型庫用OLAF,工具分析;方法庫用DM技術實現。 
        以數據倉庫為基礎,通過查詢工具和分析工具,完成對信息的提取,滿足用戶的需求,成為對決策層有價值的信息資源,由此可見數據倉庫與決策支持系統真正的結合,才能使DSS成為一個真實的可行的決策支持系統。 
        三、企業設備管理決策支持系統功能分析 
        企業設備管理決策支持系統由幾個業務管理模塊組成,將設備管理的各方面集成為一個規范化的體系,使設備管理工作得到高效能的組織和實施。各主要管理模塊的功能和內容介紹如下。 
        1.設備前期管理 
        前期管理模塊主要包括設備的申請計劃、審批、合同簽訂、合同執行情況、設備驗收記錄、客戶管理以及設備入庫記錄等幾個子模塊。該模塊通過建立設備市場信息庫,依據選型策略,進行設備選型,制定年度設備采購計劃,并對設備采購合同進行管理。對設備開箱驗收與安裝驗收進行記錄,結合設備基本信息,生成設備卡片。 
        2.設備資產管理 
        設備資產管理模塊主要包括設備編碼管理,設備臺賬,設備的租用、調撥、封存、報廢以及設備的折舊等基本子模塊。其中編碼管理按照部頒《設備統一分類及編號目錄》及相關補充規定對設備進行編碼。資產管理主要是對設備資產編號、設備名稱、設備主要參數、所需潤滑油的種類及型號、潤滑參數、出廠編號及日期、起用日期、設備使用人員狀況、隸屬的生產線、設備折舊方法等基本信息以及設備技術資料進行管理。 
        3.設備維修管理 
        設備維修管理模塊主要包括設備運行狀況、設備維修計劃、維修臺賬、故障統計、維修費用以及設備改造等幾個管理子模塊。該模塊是對發生故障的設備名稱、時間、現象、排除措施、維修人員、故障設備的部門進行記錄和管理,實施動態作業管理,對設備維修費用、備件消耗進行統計與核算,并對設備故障和維修頻率進行統計與分析,用直方圖形象表示設備故障發生情況,對設備使用情況進行了解預測,在設備使用一定周期后,向服務器發出維修提示信息,便于維修人員提前對設備進行檢查。 
        4.設備備件管理 
        設備備件管理模塊主要包括備件編碼、庫存信息、備件的購進與領用記錄、材料卡以及備件流水賬的管理等基本子模塊。該模塊主要對設備備件的合同時間、合同號萬進庫時間、存放地點、使用的機床、備件名稱、備件數量、型號、廠家、價格、國別、已領數量、領用流水賬、領用人員以及信息等進行管理,并對庫存數量設置了預警提示,備件數量超過最高或最低數量時,系統會向操作員發出報警提示。 
        5.設備潤滑管理 
        該模塊對設備潤滑和油質鑒定進行動態管理,自動進行潤滑材料消耗的統計與分析。設備潤滑管理是按技術規范要求,實現設備的合理潤滑和節約用油,以達到設備安全、正常運行的目的。 
        6.技術狀態管理 
        設備技術狀態管理模塊對設備運行與安全檢查進行記錄并統計。根據設備事故與故障記錄自動建立事故故障期報表,制定設備保養周期計劃與設備點檢計劃,實施保養與點檢的動態管理,自動制作包括設備完好率與故障停機率在內的設備管理狀態統計。凡發生事故與故障的設備,都可自動轉入維修管理模塊,對設備實施維修管理。關于事故、故障、運行臺時、設備保養等記錄,可自動轉入設備檔案中。 
        7.設備資料管理 
        設備資料管理模塊包括資料編碼、資料的基本管理以及資料的存檔、借用記錄管理等幾個子模塊。主要是對設備的隨機資料進行歸檔,系統化管理,方便資料的調閱、查詢。 
        8.系統維護管理 
        系統維護管理模塊包括密碼修改、操作注冊、數據整理與備份、數據恢復、重建索引、員工管理、基本設置等子模塊,該模塊使系統準確無誤地運行。通過設置操作權限,有效地保護了數據庫的完整性與正確性;通過該模塊,可以有效屏蔽非授權用戶的各種操作,保證了數據庫的安全性、完整性,從而也保證了系統的正常運行。
        四、系統的設計與開發 
        1.系統開發環境
        由于采用了數據倉庫技術,系統采用Client/Server模式。數據庫管理系統用Microsoft SQL Server 7.0開發完成,前端采用Powerbuilder 6.5開發。輔助開發工具為Visual C ++6. 0, Office2000等。操作系統為Windows 2000 Advanced Server,具有可擴充性、可移植性、可靠性、兼容性等性能。同時圖形化界面,便于維護與管理。 
        2  系統總體邏輯結構的設計
系統總體邏輯結構如圖1所示。



圖1 系統總體邏輯結構

        3.多維數據倉庫的設計 
        (1)確定主題 
        數據倉庫的每一個主題是一個客觀分析領域,反映數據倉庫所要實現的分析目標。因此,在設計數據倉庫時,確定主題的主要依據就是系統的分析要求。本系統中,根據系統要實現的功能模塊來確定主題。 
        (2)設計維度 
        根據不同的分析主題,確定描述各個主題的相應指標,即多維數據模型的變量。并根據各個指標的約束因素,確定多維數據模型的各個維。多維數據模型中各維的層次劃分,基本確定了每一維的垂直匯總路徑。數據沿任何一條路徑自上而下分析,可實現掘進分析,將某一路徑與其他路徑任意組合,可實現分片和分塊。 
        (3)設計數據倉庫構架 
        數據倉庫有星型構架、雪花型構架和星網構架。在實際應用中,主要根據事實表和維表的情況選擇使用,有時甚至同時使用。 
        以設備備件消耗為例。在這個主題領域確定的4個維度,每個維度是單獨的,相互間設有層次關系,因此可以選用星型構架,如圖2所示。 
        4.底層數據庫的設計 
        數據倉庫中數據來源于多個數據庫子系統。這些數據庫子系統基本是面向應用建立的,不能完整地描述市場分析主題,也容易產生數據間的不一致。本系統底層數據庫數據結構是在現有業務系統數據結構基礎上,針對管理信息的時間特性和匯總特性,對數據的名稱、類型、描述及關聯等進行重新定義,主要包括:統一數據類型、調整數據長度和增加時間屬性。

 



圖2 設備備件消耗的星型構架

        5.元數據的設計 
        系統的元數據是對整個數據倉庫環境的描述,包括數據源管理元數據和數據倉庫元數據。
數據源管理元數據是對元數據及其內容、數據轉換和各種操作信息的描述。對系統數據源作有效的界定,對各單位的基礎數據進行全局一致的詳盡描述。同時,建立各單位數據表和系統的映射表的對應關系,為實現數據映射提供依據。 
        數據倉庫元數據包括數據類型定義、數據采集規則、關系表結構和屬性定義。系統對數據倉庫中所有關系表的數據字段進行分類,并對其屬性作出統一的定義;通過數據倉庫采集過程表來確定采集規則,數據倉庫采集過程表主要有元數據庫信息、目標數據庫信息、采集過程存儲過程名稱等。 
        6.用戶視圖的設計 
        本系統設計了友好、高效的界面,實現一般交互、信息顯示和數據輸入的功能。系統通過對綜合多維數據進行旋轉、切片和建立挖掘模型等操作,進行導出數據的計算,經可視化處理,即獲得用戶視圖和各種圖表,滿足用戶對數據進行多側面、多角度的深入觀察和分析的需求。 
        五、結束語 
        目前,許多企業已經建立了設備管理決策支持系統,并投入運行。系統中的數據庫包含了設備管理各個環節的業務數據,這些數據反映了企業設備管理過程中規律性的信息,隨著市場競爭的日趨激烈,企業管理層對設備管理提出了更高的要求。因此,有必要建立設備管理數據倉庫。 
        本系統可以很好地幫助企業設備管理人員利用設備管理決策支持系統所提供的信息進行科學決策,提高企業管理水平,是輔助設備管理人員進行科學決策的一種有效工具。本系統是使整個企業實現計算機化管理的一個重要組成部分,系統研制工作是在企業信息系統規劃的要求下進行的。系統研制的下一步目標就是進一步擴充系統模型庫函數,以進一步提高系統決策支持的能力。

參考文獻
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