随着光电子行业自动化水平的不断提高,MIS(Management InformationSystem)得到了广泛的应用,光电子企业逐渐建立了涵盖生产全过程的ERP数据库系统。为了充分利用ERP运行积累的大量数据,挖掘数据中蕴藏的知识规则,提高光电子企业的产品质量水平,论文以佛山某光电公司ERP中的质量数据为研究背景,重点研究了基于产品质量数据仓库的数据挖掘系统,以充分发挥数据挖掘对生产的指导作用。论文在分析了数据挖掘研究与应用现状的基础上,探索了数据仓库技术和数据挖掘技术的综合应用。论文首先根据原来ERP的数据库系统,建立产品质量数据仓库,然后在其基础上,开发出一套基于数据仓库的数据挖掘系统。并用该系统分析产品质量,进行数据挖掘。通过神经网络BP算法训练模型,预测产品质量,达到了预期效果,具有一定的实际意义。这种基于产品质量数据仓库的数据挖掘系统的研究,为光电子企业的信息化进程和决策支持系统的建立奠定了一定的基础。作者在论文中主要从以下方面进行了较详细的研究:(1)深入分析了光电子企业产品质量管理的现状和存在的问题,提出将数据仓库和数据挖掘技术融合并引入到其中作为解决对策,提高企业产品质量管理水平。(2)对数据仓库和数据挖掘理论原理进行了深入研究,提出了基于数据仓库的数据挖掘系统的模型及体系架构。(3)分析了数据仓库的开发过程和方法,并针对光电子企业产品质量管理的特点,完成了质量数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型的设计工作。实现了数据仓库数据的利用和展现。(4)研究了人工神经网络技术理论,确定了产品质量预测的神经网络结构、网络的样本数据及网络的预测模型。在SQL Server 2000环境下,用SQL语言和C++ Builder 5开发了数据挖掘原型系统。结合某企业的实际情况,将原型系统进行了实例应用,获得了较好的效果,验证了本文理论研究和实现方法的可行性,应用系统具有良好的工程应用前景。