基于数据挖掘的煤炭企业成本管理系统的设计与实现

摘要

成本管理是一个复杂的系统工程。目前煤炭企业成本管理方法落后，大都还停留在事后核算与反映的阶段、缺乏定量化方法，并且成本数据信息隔离，使得成本管理陷入了一种“只见森林不见树木”的困境。因此，构建煤炭企业集成化的成本管理系统，并结合智能化技术将企业海量的成本数据信息转化为知识信息，实现企业多维度多层次的分析与精细化的管理，是煤炭企业自身发展和保持市场竞争力的必然要求。
　　针对目前成本管理与数据挖掘相结合的问题。本文在全面学习国内外成本管理和数据挖掘理论与方法的基础上，将决策树和多目标进化算法引入到企业成本管理，以福建煤电股份有限公司实践为背景，应用系统的整体性、多目标综合控制与优化的思想，将多学科知识相融合来研究相关关键问题。
　　首先，论文构建了基于数据挖掘的煤炭企业成本管理多维度多层次模型，将成本管理系统与ERP/MES间的信息集成，通过对成本数据进行ETL处理确保了成本数据的可靠性和准确性，并介绍了如何在该模型的基础上实施对企业的成本管理和完成具体职能。
　　其次，论文结合案例企业成本管理现状和需求，提出了成本管理系统设计与实现方案，推动了企业自动化、智能化和信息化的进程。
　　最后，本文重点介绍了数据挖掘模块的研究与实现，利用决策树算法对成本差异数据进行数据挖掘，探索影响成本差异的各种因素，并对生产资源调度进行数学建模，得到了生产质量—效率—成本控制的多目标集对联系度模型，利用NSGA-Ⅱ算法求解该多目标优化问题，优化结果在很大程度上消除不同指标间的耦合，提高生产资源规划和生产组别选择过程的科学性和柔性，对提高企业成本决策合理性、配置生产资源优化性具有现实意义。

目录

声明

摘要

Contents

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 煤炭行业成本管理信息化解决方案研究现状

1．2．2 成本管理与数据挖掘相结合的研究现状

1．2．3 问题分析

1．3 研究方法、内容和创新点

1．3．1 研究方法

1．3．2 研究内容

1．3．3 论文创新点

1．4 本章小结

第二章 数据挖掘理论

2．1 数据挖掘基本理论

2．1．1 数据挖掘的定义

2．1．2 数据挖掘的模型

2．2 决策树分类法

2．2．1 决策树方法的优点

2．2．2 C4．5算法介绍

2．3 多目标优化进化算法

2．3．1 主要多目标优化进化算法

2．3．2 NSGA-Ⅱ算法

2．4 本章小结

第三章 基于数据挖掘的成本管理系统理论研究

3．1 煤炭企业成本管理的内容

3．2 煤炭企业成本管理模型研究

3．3 成本管理系统与ERP／MES间的信息集成

3．4 数据挖掘的引入

3．5 数据的ETL处理

3．5．1 数据抽取

3．5．2 数据转换

3．5．3 数据装载

3．6 本章小结

第四章 成本管理系统的分析与设计

4．1 案例企业相关组织机构及职能

4．2 需求分析

4．3 成本管理业务流程

4．3．1 成本计划业务流程

4．3．2 成本统计、核算和分析业务流程

4．4 系统设计

4．4．1 系统功能设计

4．4．2 系统数据库设计

4．5 系统实现

4．5．1 系统权限管理

4．5．2 基础数据管理

4．5．3 成本计划管理

4．5．4 成本统计管理

4．5．5 成本分析管理

4．5．6 成本报表管理

第五章 数据挖掘技术研究和应用实现

5．1 决策树应用研究

5．1．1 数据模型

5．1．2 C4．5的应用

5．1．3 结论

5．2 生产资源优化调度的研究

5．2．1 生产质量—效率—成本优化基本问题描述

5．2．2 质量、效率和成本指标的集对联系度

5．2．3 质量—效率—成本控制的多目标集对联系度模型

5．2．4 NSGA-Ⅱ算法多目标优化的设计

5．2．5 算例分析

5．2．6 资源调度管理模块实现

5．2．7 结论

5．3 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文与参加的科研项目

致谢