多数ETO项目型设计制造企业所使用原材料大多是升级换代频繁的高科技电子产品,如CPU、内存、数字控制模件等,企业需要对这些原材料进行有效管理,以减少库存,提高现金流。而普通库存ABC分类方法一般只考虑了原材料的数量和金额参数,缺少对影响物料分类的其他相关属性综合考虑,不能真实反映ETO企业原材料使用和分类的实际情况。企业ERP系统在实际库存管理过程中产生了大量的物料入库和出库凭证,蕴含着大量可供企业进行原材料管理决策的辅助信息,如何把这些数据中隐藏着的规律和知识提取出来,提高公司的库存管理水平具有十分重要的意义。本系统利用数据挖掘技术,实现对ERP库存原材料数据的分析和规律的提取,以推进ETO设计制造型企业库存管理的精度和效率。论文主要工作如下:(1)利用数据预处理技术,对当前库存原材料数据进行预处理,采用聚类算法对呆滞物料进行剔除,形成最终可供数据挖掘分析的挖掘数据源;(2)通过对挖掘数据源中“物料单价”、“物料使用频率”、“物料领用数量”和“物料距今未领用时间”四个属性的分析,利用决策树方法对原有人工物料分类样本数据进行训练,构建决策树模型,并对当前库存原材料进行增强型的ABC分类,产生原材料物料分类报表,为企业管理层对库存物料分类管理提供决策依据;(3)基于MS.NET4.0平台,采用C/S架构,以Visua1 Studio2010 C#作为开发工具,后台数据库采用SQL Server 2012,实现系统的各项功能,并测试和验证了系统的正确性和有效性。