钢铁企业产品质量决策支持系统的研究与开发

摘要

八十年代初开始发展的数据仓库技术是一门多学科相互结合、相互渗透的技术，它以传统的数据库技术为基础，通过OLAP来分析数据，用数据挖掘技术进行知识的发现和提取，并进行恰当地可视化表示。本文主要从工程化的角度对数据仓库理论进行了一定的研究，并在理论研究的基础上，结合产品质量信息系统的具体业务，对数据仓库在钢铁企业产品质量管理信息系统中的应用，特别是决策支持系统的应用做了初步的探讨。 本文在对钢铁企业产品质量信息管理系统业务分析需求的基础上，利用SQLServer2000提供的数据仓库解决方案，建立了一个面向质量数据决策分析的数据仓库，并提出了利用OLAP和数据挖掘进行过程能力指数分析的设计方案，对主要功能模块进行了介绍。重点讨论了线性相关回归算法在钢铁企业产品质量信息系统中的应用，这种做法可以大大提高预测的精度，为领导决策提供良好的依据。利用概率论的知识将概率归一理论引入产品质量控制中，并结合产品质量分析的特点设计了一个利用概率归一的理论用于从钢坯到轧制成圆钢的过程中原始钢坯最优长度的数学模型，并对结果用蒙特卡罗方法进行了模拟检验。 通过探讨数据仓库及相关技术，与当前的质量工作相结合，将先进的技术用于实际工作中，为产品质量的信息化建设探索新思路、新方法，通过建立数据仓库，把钢铁企业产品质量信息管理人员从大量的数据操作中解救出来，进而在此基础上进行数据分析、预测，为各级钢铁企业产品质量信息管理人员和领导提供信息和决策的依据。由于目前国内钢铁企业产品质量信息系统还没有一个完整的应用数据仓库及相关技术解决应用的方案，本文提出了一套解决方案，具有较高的先进性和实用性，从而有效的指导了质量分析工作，有效的利用了资源，加强和完善了管理机制，充分发挥了数据仓库的决策作用。

目录

1引言

1.1课题研究的背景

1.2国内外研究现状

1.3研究的内容及本人所做的工作

2数据仓库与数据挖掘技术综述

2.1数据仓库概述

2.2数据仓库的设计步骤

2.3数据挖掘技术

3钢铁企业产品质量决策支持系统分析

3.1系统背景

3.2系统目标

3.3系统业务分析

3.4系统功能定义

4钢铁企业产品质量决策支持系统设计

4.1系统软件结构设计

4.2数据仓库建立

4.3系统模型设计

4.4系统模块设计

5结论与展望

5.1总结及下一步工作

5.2展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的论文和项目