自1991年首次提出数据仓厍概念以来,数据仓库技术有了长足的发展,各个世界著名IT厂商纷纷推出自己的数据仓库产品,现在数据仓库已经广泛的应用于金融、保险、电信等行业,主要为金融分析、风险分析、客户资源分析提供高水平、高质量的决策支持。 随着生产技术的进步,工业现代化已经成为工业发展的必然趋势,先进的IT技术逐渐被引入工业生产领域,起到了很好的效果。但是数据仓库技术在工业领域的应用尚未普及,导致了工业生产中历史数据的价值并未被充分利用,使得许多关于工业生产的决策因缺乏科学依据而过多的依赖专家经验,降低了工业生产的效率。针对这一现状,本文结合活性石灰回转窑的实际特点,设计和实现了一个智能监测与管理系统,并在其中采用了数据仓库技术,以期充分利用生产积累的历史数据为活性石灰的生产提供决策支持。 本文首先对数据仓库技术进行了研究,介绍了数据仓库的概念与结构,并详细叙述了作为数据仓库核心组成部分的ETL、多维数据模型和联机分析处理(OLAP)的概念与技术特点。然后描述了智能监测与管理系统的总体功能、系统架构以及系统运行流程,并对该系统的硬件配置与软件配置进行了深入的分析,为构建数据仓库奠定了基础。接着详细阐述了本智能监测与管理系统中数据仓库部分的系统架构,以杰控工控组态软件和SQL Server 2000为平台,设计和实现了对工业现场总线的数据采集,并对数据仓库的存储项目和存储粒度进行了设计,在此基础上,实现了事务级数据到轻度综合级数据的数据装载策略,并设计与实现了数据仓库的多维数据模型,为联机分析处理提供数据来源,此外还介绍了数据仓库的维护方案。最后,以Analysis Services为平台,在其中引入了实视图的概念,在数据仓库多维数据模型的基础上完成了活性度、预热器温度和回转窑温度三个多维数据集的设计与实现,利用联机分析处理的切片、旋转、下钻等功能对多维数据集进行处理与分析,并将分析结果以报表的形式展现给终端用户,此外还实现了作为本系统联机分析处理辅助部分的生产报表生成的核心功能。