基于数据仓库的CM装备制造企业能源智能化协同平台研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究方法与论文结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 研究方法与技术路线 | 第10-11页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 相关理论、技术及研究综述 | 第13-25页 |
| 2.1 数据仓库理论及应用 | 第13-16页 |
| 2.1.1 数据仓库基本概念 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数据仓库发展及应用 | 第14-16页 |
| 2.2 Hadoop平台及Hive框架 | 第16-23页 |
| 2.2.1 Hadoop平台 | 第16-21页 |
| 2.2.2 Hive框架 | 第21-23页 |
| 2.3 协同平台相关研究 | 第23-24页 |
| 2.3.1 协同平台产生背景 | 第23页 |
| 2.3.2 协同平台研究现状 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 CM企业能耗现状及问题分析 | 第25-31页 |
| 3.1 CM企业简介 | 第25-28页 |
| 3.1.1 CM企业信息化概况 | 第26页 |
| 3.1.2 CM企业能源管理概况 | 第26-28页 |
| 3.2 CM企业能耗管理现存问题分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 CM企业能耗管理现存问题 | 第29页 |
| 3.2.2 解决方案 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于Hive的CM企业能耗数据仓库的构建 | 第31-44页 |
| 4.1 数据仓库体系结构与工作流程 | 第31-33页 |
| 4.1.1 数据仓库体系结构 | 第31-32页 |
| 4.1.2 数据仓库工作流程 | 第32-33页 |
| 4.2 数据模型设计 | 第33-41页 |
| 4.2.1 概念模型 | 第33-34页 |
| 4.2.2 逻辑模型 | 第34-40页 |
| 4.2.3 物理模型 | 第40-41页 |
| 4.3 粒度选择 | 第41页 |
| 4.4 数据ETL过程 | 第41-43页 |
| 4.4.1 数据抽取 | 第41-42页 |
| 4.4.2 数据转换 | 第42页 |
| 4.4.3 数据加载 | 第42-43页 |
| 4.4.4 基于Hive的ETL过程 | 第43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 智能化协同平台分析与设计 | 第44-59页 |
| 5.1 智能化协同平台的需求分析 | 第44-46页 |
| 5.1.1 业务分析 | 第44页 |
| 5.1.2 解决方案 | 第44-46页 |
| 5.1.3 功能架构分析 | 第46页 |
| 5.2 系统分析 | 第46-54页 |
| 5.2.1 数据流程图 | 第47-52页 |
| 5.2.2 概念模型 | 第52-53页 |
| 5.2.3 协同平台能耗预警模块E-R图 | 第53-54页 |
| 5.3 系统设计 | 第54-58页 |
| 5.3.1 数据库设计 | 第54-56页 |
| 5.3.2 功能模块设计 | 第56-58页 |
| 5.3.3 项目技术方案 | 第58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 智能化协同平台的实现 | 第59-67页 |
| 6.1 系统迁移及部署 | 第59-60页 |
| 6.1.1 开发环境 | 第59-60页 |
| 6.1.2 测试及生产环境 | 第60页 |
| 6.1.3 应用程序发布及部署 | 第60页 |
| 6.2 系统登录及系统管理模块 | 第60-61页 |
| 6.3 能耗预测模块 | 第61-64页 |
| 6.3.1 能耗预测流程 | 第61-62页 |
| 6.3.2 能耗预测结果 | 第62-64页 |
| 6.4 能耗优化模块 | 第64-66页 |
| 6.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 论文总结 | 第67-68页 |
| 7.2 研究局限与展望 | 第68-69页 |
| 7.2.1 研究局限 | 第68页 |
| 7.2.2 研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
