面向绿色制造的数据挖掘技术及其在PDM系统中的实现

摘要

人口、资源、环境是当今人类社会面临的三大问题。随着全球环境的日益恶化，人们对环境问题的研究已愈来愈重视。制造业是创造人类财富的支柱产业，对环境的总体影响很大，是当前环境污染的主要源头。如何使制造业尽可能少地产生环境污染是当前环境问题的一个重要研究方向。于是一个新的概念绿色制造由此产生，为此21世纪的制造业实施绿色制造已势在必行。 本文以制造企业实现绿色化为目标，研究了如何将数据挖掘技术应用到企业信息化系统中，通过对企业大量数据及Web的公共信息进行分析，提取出有用的知识，发现影响企业绿色制造内在的规律，来指导企业的经营活动。 首先，本文分析了数据挖掘技术产生和应用，以及制造企业信息化、绿色化的相关概况，进而阐述了本文研究的背景、目的、内容、意义。本文对产品生命周期概念进行延伸，在此基础上提出了在PDM系统中应用数据挖掘技术，通过分析产品全生命周期的历史数据信息，实现绿色制造知识提取的思想，从而提高企业决策能力，提高企业绿色意识。 本文通过对数据挖掘技术概念、实施过程、系统组成和算法等多个方面进行研究与分析，探讨了数据挖掘中数据仓库、查询优化和可视化技术在数据挖掘中的应用。 其次，本文对企业PDM系统的产品数据进行归纳，从供应商选择，材料采购，产品设计、制造以及回收等多个角度，运用关联分析，文本分类等技术，探索了基于Web的文本挖掘技术在企业绿色知识库建立中的应用，并利用Internet搜索技术对Web非结构化数据进行分析，提取出相关知识，进行分类，实现企业供应商信息库和绿色知识库的建立。 最后，按照J2EE平台架构，对数据挖掘系统工具应用方案进行总体设计。充分考虑了系统集成需求，完成了基于B/S架构的系统平台设计，开发了相应的功能模块，实现了数据挖掘关键算法，并应用神经网络理论实现了对供应商选择和产品绿色度评估。