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文檔簡介
1、隨著計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,信息化管理已成為鋁型材產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)發(fā)展壯大的動力。但是,當前鋁型材產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)在信息化管理的過程中,存在“數(shù)據(jù)爆炸,知識貧乏”現(xiàn)象,這些數(shù)據(jù)是極其豐富的信息源。如何使這些數(shù)據(jù)資源可持續(xù)地利用,達到數(shù)據(jù)資源利用過程與人的知識創(chuàng)新過程有機的結(jié)合,增強企業(yè)的核心競爭力,無疑是企業(yè)在數(shù)字化管理中的重要課題。
首先,本文分析了鋁型材產(chǎn)品生產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)的特征,闡述了商業(yè)智能核心技術(shù)應(yīng)用的背景和方法,確立了系
2、統(tǒng)架構(gòu)與功能。在系統(tǒng)中,在線技術(shù)分析模塊、聯(lián)機分析處理模塊、數(shù)據(jù)挖掘模塊組成了系統(tǒng)的業(yè)務(wù)功能模塊。在線技術(shù)分析模塊實現(xiàn)了對產(chǎn)品生產(chǎn)的機號分析、斷面分析、型材分析、工序分析和生產(chǎn)效率分析。而聯(lián)機分析處理模塊實現(xiàn)了以產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品不良為主題的多維數(shù)據(jù)模型,在多維的數(shù)據(jù)模型中用不同的視角獲取具有價值的信息。在數(shù)據(jù)挖掘模塊中,重點研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在鋁型材產(chǎn)品生產(chǎn)中應(yīng)用,并提出算法參數(shù)的修改和設(shè)置,以提高預測模型的支持度。數(shù)據(jù)挖掘模塊
3、利用Microsoft決策樹算法和Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,創(chuàng)建了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的難度和產(chǎn)品生產(chǎn)速度的數(shù)據(jù)挖掘模型。并且,利用數(shù)據(jù)挖掘模型預測出產(chǎn)品形狀結(jié)構(gòu)的難度級別,預測產(chǎn)品生產(chǎn)的最佳速度,為企業(yè)產(chǎn)品的成本報價、產(chǎn)品生產(chǎn)工藝在線調(diào)整、提高生產(chǎn)效率提供更有力的決策支持。系統(tǒng)完成功能模塊設(shè)計后,本文進一步介紹了模塊的實現(xiàn)流程。最后通過測試和驗證,完成整個系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。
然而,對于鋁型材制造企業(yè)來說,聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘還得
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