制造业数据仓库应用与虚拟股市聚类分析

# 制造业数据仓库应用与虚拟股市聚类分析 ## 制造业数据仓库应用的挑战与应对 在制造业中，数据仓库的应用面临着诸多挑战，这些挑战涉及到生产、物流、数据整合等多个方面。以下是对这些挑战的详细分析以及相应的解决办法。 ### 1. 营销订单与生产数据匹配难题 多数制造业企业，如钢铁、有色金属等行业，通常是按库存生产，而非按营销订单生产，营销订单往往在生产过程后期才出现。这就导致在分析营销问题时，难以将营销订单与生产数据有效结合。 解决办法：在产品的在制品库存阶段和最终生产阶段进行准确识别，确保在订单生成和物流阶段，生产订单与营销销售订单之间建立明确的关联。 ### 2. 原材料数据不准确问题 直接原材料在制造业生产成本中占比较大，其相关数据对于物流、生产成本和库存管理等决策至关重要。然而，许多制造业的基础原材料是散装处理的，从测量秤直接获取的重量和质量相关数据（化学成分）往往不准确，且数据整合时需要大量近似处理，这种近似处理还不统一，具有季节性特点。 解决办法：采用先进的称重秤，并严格进行维护和校准，以获取准确的结果。 ### 3. 设备维护与备件规划难题 制造业中的设备和组件数量众多，跟踪它们的维护计划、维修周期和备件规划非常耗时且困难，这对维护、维修和运营领域至关重要。 解决办法：对所有设备、组件及其备件和消耗品进行详细规划，在数据仓库中建立有效的关联和层次结构，以便进行有效的汇总和钻取操作。 ### 4. 非结构化数据整合难题 除了通过 ERP 环境提供的集成数据外，一些业务活动仍在独立的 PC 或工作站上使用办公自动化系统（如电子表格、本地数据库等）进行，这些数据具有临时性、无参数和非结构化的特点，难以整合到数据仓库中。 解决办法：使用固定的电子表格模板，避免小计和多列合并等情况，可在其他表格中编写宏以按要求格式呈现数据，从而将原始数据正确导入数据仓库。 ### 5. 缺失值处理与选择性聚合难题 制造业的 IT 应用系统随时间发展会为现有实体创建新属性，过去元组的这些属性值为空，需要合理选择用平均值替换这些缺失值。此外，在汇总操作中，不同维度的聚合要求不同，但大多数数据仓库软件不提供选择性聚合功能。 例如，以下是账户维度表和账户交易金额与余额事实表： | Group Code | Group description | Account Code | Account Description | | --- | --- | --- | --- | | 522 | Advances | 522701 | Advances to Suppliers | | 522 | Advances | 522702 | Advances to Employees | | Month | Account code | Transaction-Amount, Rs. | Account Balance, Rs. | | --- | --- | --- | --- | | Jan - 2009 | 522701 | 10000 | 15000 | | Feb - 2009 | 522701 | 25000 | 40000 | | Mar - 2009 | 522701 | -12000 | 28000 | | Jan - 2009 | 522702 | 15000 | 32000 | | Feb - 2009 | 522702 | -25000 | 7000 | | Mar - 2009 | 522702 | 15000 | 22000 | 账户维度具有层次结构： - Account Code - Group Code - Time Dimension - Date - Month - Quarter - Year 业务规则为： - 交易金额可在任何层次聚合。 - 账户余额可按账户维度聚合，但不能按时间维度聚合。 当进行聚合（求和）操作时，按时间维度聚合的结果如下： | Account description | Transaction Amount, Rs. | Account Balance, Rs. | | --- | --- | --- | | 522701 | 23000 | 83000 | | 522702 | 5000 | 61000 | 这些聚合的账户余额实际上是错误的，因为账户余额不能按时间维度聚合（应为最新账户余额，即分别为 28000 和 22000）。而按账户维度聚合的结果是正确的： | Month | Transaction Amount, Rs. | Account Balance, Rs. | | --- | --- | --- | | Jan - 2009 | 25000 | 47000 | | Feb - 2009 | 0 | 47000 | | Mar - 2009 | 3000 | 50000 | 解决办法：一些数据仓库提出了非累积关键指标的概念，可能有助于更好地解决这些问题。 ### 6. 不同聚合技术应用难题 同一事实表中的不同事实可能需要不同的聚合技术。例如，事实表包含项目 ID、数量和单位价格，数量求和可能有意义，但单位价格求和则无意义，单位价格采用加权平均更合适，而传统 OLAP 工具通常不支持这种需求。 ### 7. 数据处理能力要求高问题 在一些核心制造领域（如钢铁熔炼车间），维度众多，如出钢时间、出钢温度、化学成分、中间包相关参数、吹氧时间和温度等，存储这些数据需要大量的处理时间和处理能力。 解决