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随着市场竞争从单个企业间的竞争向供应链与供应链之间的竞争演变,以及大数据重要价值逐步凸显,支持产业链企业群精准管理与决策能力的大数据技术成为面向汽车行业的重要研究方向,而大数据分析的质量和有效性则在很大程度上依赖于产业链条中各环节数据的整合与集成质量。但国内汽车产业链中,以汽车制造企业为核心的产业链协同数据存在数据不完整、数据多源异构两大突出问题,而这两大问题恰恰是进行跨企业、跨部门产业链协同数据整合与集成的难点问题。因此,如何在分布、自治的环境下,将产业链上多源异构的业务数据进行全面的集成与共享成为汽车行业大数据分析的关键核心问题,也是前提和基础。为此,本文依托四川省科技支撑计划课题“面向汽车服务生命周期(SLM)的第三方制造服务云平台支撑技术研究”(2015GZ0076)以及“分布式资源巨系统及资源协同理论”(2017YFB1400301),在对数据集成技术进行深入研究的基础上,提出了分布式多源异构数据集成解决方案,最终开发出跨平台数据集成中间件,以支持产业链上分布式多源异构数据的集成。本文的主要工作包括:(1)根据汽车产业链现有的业务数据交互特点及数据集成的具体需求,在研究现有国内外数据集成技术的基础上,提出基于中间件法的数据集成思路,并分析了多源异构数据集成中间件实现的关键需求问题,在此基础上,完成了数据集成中间件的功能设计、总体设计及详细设计。(2)围绕数据集成中的两个关键核心问题:多源异构数据的多模式冲突消解以及异构模式下分布自治数据源间通信与访问的一致透明化问题,提出了模式树方法描述异构数据的公共数据模式、通过树形变换解决异构冲突问题;提出了统一通用的请求执行通信方法,提出了查询请求验证、分解、分派算法,实现了以统一的方式请求数据源;提出了一种动态适配器管理方法,对“一数据源一适配器”的传统体系结构进行了优化,降低了适配器维护代价,扩大了适用范围。提出了基于跨平台XML的统一数据表示方法,完成了数据迁移与重组。(3)采用与平台无关的JAVA、XML等技术,开发了支持汽车产业链协同平台的异构数据集成中间件,并在汽车产业链协同平台中得到初步应用。本文的中间件具有平台无关性与配置灵活性等特点,因此可在类似的汽车产业链协同平台环境中应用,也可推广到其他分布式多源异构环境的数据集成。