机械制造业是国民经济最重要的支柱产业,而模具工业是机械工业很重要的组成部分。目前我国模具企业已普遍认识到信息技术对企业管理与运行的促进作用,实施了ERP、SCM、 MES等信息化系统。这些业务系统经过多年的运行,积累了大量的历史数据。模具企业迫切需要一种方式来将原来事务处理的数据转变为决策支持的数据,来增强企业的决策能力,从而提升企业的竞争力。因而模具企业提出了更高层次的信息化需求而实施商业智能系统。本文的定位是为模具企业建立一个以管理驾驶舱系统所具有的丰富指标分析为基础的商业智能系统。且为用户提供灵活多样的展现方式,包括报表、图表、即席查询、OLAP分析、指标监视等。本文以模具企业为背景,根据商业智能的相关理论,对建立模具企业商业智能的关键技术展开研究。首先对设计模具企业的KPI体系进行了探讨。在分析了原料采购对模具企业的重要性后,提出了包含财务、客户、供应商、内部运作流程、学习与成长等5个维度的平衡计分卡方法,并用来设计模具企业的KPI体系。讨论了该方法的设计过程,并介绍了运用该方法设计企业级KPI体系的实例。然后讨论了模具企业数据仓库的建立。数据仓库的建立主要包含两大部分的内容,数据模型设计以及数据ETL设计。为了建立数据模型,首先进行了主题需求分析,本文根据各部门业务活动的不同而将主题分成10个大主题,并明确定义了各主题的具体的指标分析需求。然后分析了建立数据模型方法,以销售主题为例详细介绍了建立维表、事实表以至逻辑模型的过程,接着也进行了物理模型的设计。最后主要研究了进行数据ETL的策略,包括完全刷新、简单增量、对比增量三种策略,并全面地介绍了运用SSIS工具实现维表ETL与事实表ETL的方法。最后介绍了将前面章节所设计的商业智能系统的解决方案运用于某模具企业商业智能系统建立的实现情况。可以将系统功能分为两部分,KPI监视与指标分析,而指标分析又根据主题的不同而分为10个模块。该章节用示例图片展示并介绍了系统的主要功能。