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OLAP在炼钢生产物流系统中的应用研究的开题报告

一、研究背景和意义

炼钢生产物流系统涉及到钢铁生产的整个供应链过程，包括原材料采购、原材料入库、生产计划制定、生产过程监控、半成品入库、成品出库、交通运输等多个环节。这些环节都需要大量的数据支持，涉及到数据的采集、存储、处理和分析，而在这些数据中，往往包含了大量的重要信息，通过分析这些信息，可以优化整个生产过程，提高生产效率，降低成本。

OLAP（在线分析处理）技术是一种对大量数据进行多维分析的技术，可以帮助我们有效地挖掘数据背后的深层信息，以支持决策和规划。OLAP技术可用于数据挖掘、数据分析、业务智能、市场营销等领域，已经在国内外的企业中得到广泛的应用，并取得了很好的效果。

针对炼钢生产物流系统中的数据处理和分析问题，我们提出了利用OLAP技术进行数据分析的研究。通过构建数据仓库，将多个数据源进行整合，建立目标数据库，并使用OLAP分析工具进行数据分析和可视化。通过这一研究，可以更好地了解和掌握生产过程中的数据信息，为决策者提供更准确、有效的决策依据，最终提高生产效率和降低成本。

二、研究内容和方法

本研究的主要内容包括：

1.炼钢生产物流系统的数据收集与整合，包括数据源的筛选、数据质量控制等。

2.构建数据仓库，建立目标数据库，包括数据的清洗、转换、集成、加载等。

3.设计多维数据模型，用于表达和分析数据的多个维度和多个度量。

4.针对炼钢生产物流系统中的典型场景，构建OLAP分析模型，引入多种分析方法进行数据挖掘和可视化展示。

5.应用OLAP分析工具对目标数据库进行多维分析和查询，并生成动态报表和图表。

本研究主要采用以下方法：

1.文献资料法：通过查阅相关文献，了解炼钢生产物流系统的特点和数据处理方法，阅读相关OLAP技术资料，深入了解OLAP技术的原理、方法和应用场景。

2.问卷调查法：对具有代表性的炼钢企业或者炼钢生产物流管理部门进行问卷调查，获取真实可靠的炼钢生产物流系统数据信息，确定炼钢生产物流系统中需要关注的关键数据指标。

3.实验法：通过实验建立数据仓库，构建多维数据模型，引入OLAP分析方法进行数据分析和挖掘，设计动态报表和图表，最终验证研究成果的可行性和有效性。

三、预期研究成果

通过本研究，我们预期可以实现以下成果：

1.建立炼钢生产物流系统的数据仓库，整合多个数据源，满足数据分析和挖掘的需要。

2.设计炼钢生产物流系统的多维数据模型，用于表达和分析多维度、多度量数据。

3.引入OLAP技术，构建多维分析模型，应用多种分析方法进行数据分析和挖掘。

4.研究应用OLAP分析工具，对炼钢生产物流系统数据进行多维分析和查询，并生成动态报表和图表。

5.验证研究成果的可行性和有效性，提高生产效率和降低生产成本。

四、参考文献

[1]许桂成.OLAP技术在物流信息系统中的应用研究[D].南京理工大学,2009.

[2]肖玉霞.基于OLAP技术的炼钢生产系统分析与优化[D].中国矿业大学（北京）,2018.

[3]肖恒.基于OLAP的物流数据分析系统技术研究[D].广东工业大学,2010.