CN102855354B - 一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，包括以下步骤：分别从企业能源管控系统中获取能耗计量数据对象，从ERP系统获取产量数据对象，建立全局统一计量对象；以能源、产品、发生单元和时间作为企业能耗数据统计四个维度模型，分别建立企业能耗多维数据模型和企业产量多维数据模型；建立能源、产品、发生单元和时间维度模型的成员与对应全局统一计量对象的映射关系，完成能源管控系统和ERP系统能源、生产数据的统一建模；通过各维度的在线更改以及通过全局统一计量对象在线获取数据，实现维度和多维数据的在线维护、填充和更新。此种方法使企业分析人员能够从多角度、高效、灵活地对企业能耗数据进行分析。

Description

一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法

技术领域

本发明属于工业企业能耗数据统计建模技术领域，特别涉及一种多维数据在线统计建模方法，用于工业企业能耗数据的统计分析建模。

背景技术

随着国家节能减排政策的不断深入，工业企业节能压力与日俱增。为达到国家节能标准，各企业采取多种手段提高能源利用，减少能源放散，其中建立能耗统计决策系统能够有效地对工业企业的能耗、单耗等重要指标数据进行统计、分析，从而帮助管理者制定计划，做出决策。能耗统计决策系统位于企业L3（能源管控系统）与L4（ERP系统）系统之间，需要与这两个系统交互。企业生产规模与业务规模的不断扩大，致使能耗数据量不断膨胀， L3、L4系统逻辑也日益复杂。如何对大量能耗数据统一、高效建模以及如何与L3、L4系统有效集成，已成为能耗统分析面临的两个主要难点。现有的一些统计分析方法，主要存在以下问题：

（1）分析角度单一，缺乏对多维分析的有效支持。企业分析人员需要从产量、能源、发生单元、时间等多个角度对能耗数据进行分析，现有方法往往只能提供固定角度的分析，而对这些角度的每一种组合都需要企业IT人员的开发支持。这样一方面使企业IT人员负担过大，另一方面也无法满足能耗分析人员快速、高效的分析需求；

（2）与企业L3、L4之间的耦合度高。能耗分析需要从企业L3获取能耗计量数据，从企业L4获取产品产量计量数据。当能耗计量对象或产量计量对象发生变动时，现有方法往往需要企业IT人员开发支持以获取更新的对象，这样会影响统计分析的时效性进而影响决策。

本案涉及的名词定义如下：

多维分析：对数据进行多维度、多粒度的查询、计算、统计、展示等，支持分析需求的在线定制。

多维数据模型：也即数据立方体，将数据从多角度、多层次进行描述，存储。

维度：多维数据模型中数据某方面的属性，具有层次结构。

企业L3：包括工业企业能源管控系统(EMS)及制造执行系统(MES)。本案中提及的能耗计量数据可来源于EMS或MES，视工业企业实际能耗数据接入方式而定。为叙述简便，本文统一以EMS作为能耗计量数据来源。

企业L4：企业ERP系统。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，其提供了一种基于多维数据的分析统计技术，使企业分析人员能从多角度、高效、灵活地对企业能耗数据进行分析。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，包括以下步骤：

（1）分别从企业能源管控系统中获取能耗计量数据对象，从ERP系统获取产量数据对象，建立全局统一计量对象；

（2）以能源、产品、发生单元和时间作为企业能耗数据统计四个维度模型，分别建立企业能耗多维数据模型和企业产量多维数据模型；

（3）建立能源、产品、发生单元和时间维度模型的成员与对应全局统一计量对象的映射关系，完成能源管控系统和ERP系统能源、生产数据的统一建模；

（4）通过各维度的在线更改以及通过全局统一计量对象在线获取数据，实现维度和多维数据的在线维护、填充和更新。

上述步骤（1）中，所述工业企业能耗多维数据的度量包括来源于能源管控系统的能耗计量数据和ERP系统的产量计量数据，这些计量数据关联不同的维度信息，在建立全局统一计量对象时，来源于各个系统的计量维度信息实现解耦。

上述步骤（2）中，所述企业能耗数据统计包括四个维度，分别是产品类型、能源介质、生产单元和生产时间，包括两类度量，分别是能源度量和产量度量。

上述步骤（3）中，在维度模型的基础上，全局统一计量对象与对应的维度成员关联，以表示相关计量对象具有这个维度成员的维度属性；若多个计量对象关联同一个维度成员，按照输入输出方向进行关联并设定折算标准，从而将不同的能源介质和产品统一起来作为多维模型的事实数据填入多维数据立方体中。

上述步骤（4）的具体内容是：在全局统一计量对象模型、维度模型、多维模型的基础上，企业产品数据、能耗数据在线地从对应系统中自动提取出来，填入多维数据立方体中；同时在对应系统中的维度模型改变的情况下，多维数据立方体中的维度模型也同步更新。

采用上述方案后，本发明具有以下优点：

（1）采用多维数据模型对能耗、产量等数据进行建模，这样数据自身便具备了多维的特性，有效地支持了对这些数据的多维分析。决策者可以根据自身需求，从不同角度、不同粒度在线定制查询，并能迅速得到结果，整个过程中无需开发支持，快速而高效；

（2）采用映射模型对象的方式，实现了能耗统计决策系统与能源管控系统和ERP系统之间的解耦，在保持编码一致的前提下，减少了模型集成的复杂度和成本代价；

（3）采用维度在线更改和维度模型的成员关联全局统一计量对象的机制，使得多维数据模型可以在线进行维度维护、模型维护、数据导入、数据更新，提高了多维数据的时效性，同时也从另外一个角度提高了决策的时效性。

附图说明

图1是本发明所应用的网络架构示意图；

图2是本发明中能源维度层次结构示意图；

图3是本发明中能耗多维数据模型示意图；

图4 是本发明中能耗计量对象与能耗多维数据模型映射关系图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。

本发明提供一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，其过程包括高效的获取能耗、产量数据并统一管理，对数据进行多维建模以提供灵活的分析统计支持以及在线更新多维数据模型。

多维数据模型主要由立方体(Cube)、维度(Dimension)及度量(Measure)这几个要素构成。维度构成多维数据的边，类似多维坐标轴的某一维，它是数据某一方面的属性。由于自然界中事物可以有多个属性，故数据立方体可以有多个维度。例如对于能耗数据，时间可以是其一个维度，因为能耗具有时间属性，它必然是发生在某个时间段内。同理，发生地点也可以是能耗的一个维度。度量相当于多个维度交叉点在某个方面的取值，由于观察事物的角度不唯一，故数据立方体可以有多个度量。例如对于能耗数据，决策者既要知道能源消耗的实物量，也要知道能源消耗的折标量，或是能源消耗与上月的增减比等，这些数据便可以利用不同的度量来表示。通过多角度的对数据进行分析，管理者更容易做出正确的判断。在确定了维度与度量后，数据立方体便已形成。维度构成了数据立方体的边，而度量为立方体中每个单元的值。由此可见，多维数据内在结构决定其在数据多角度、多维度、不同层次的分析中有着先天性优势。

多维数据分析是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问与分析的快速软件技术。它通过对信息多种可能的观察形式进行快速、稳定和交互存取，允许管理者对数据进行深入观察。多维数据分析专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持。它可以根据要求快速、灵活地进行大量数据的复杂查询，并以直观易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业状况，制定正确的方案。

近年来，多维数据分析已广泛应用于市场与销售分析、电子商务分析、基于历史数据的营销及预算等。这些应用共同特点是数据量较大、需要灵活的分析方式、需要多维度的查询分析支持。工业企业能耗数据的统计分析也具有以上特点。除此之外，它还具有以下特性：数据分布分散，需要从多个系统中获取数据并统一集中管理形成计量；需要为多维模型与计量建立映射关系；能耗数据更新频繁，多维数据模型需要随之在线更新等。

为满足以上需求，本发明在完成数据接入并统一管理后，将数据的计量点与多维模型建立映射关系，并通过在线更新维护多维模型。

如图1所示，能耗数据分析平台计算机服务器与工业企业能源管控系统、企业ERP系统计算机服务器通过网络相连接。

本发明使用采用符合J2EE标准的B/S架构, 对于分布式应用，系统安装、修改和维护全在服务器端解决；用户在使用系统时，仅仅需要一个浏览器就可运行全部的模块，真正达到了“零客户端”的功能。整个方案主要包括建立全局统一计量对象、建立多维数据模型以及建立数据计量点与多维数据模型之间的映射关系三部分内容。

一、建立全局统一的计量对象

系统中需要接入来源于L3的能耗计量数据以及L4的原料、产量、库存等计量数据；此外，系统中还有可能用到以其它方式接入的数据，多方式、多种类的数据源会造成系统数据引用的困难。为此，系统提供了统一的数据接口，用以将各数据源的数据接入，并建立全局统一的计量对象及索引。原始的计量数据关联不同的维度信息（比如能耗计量数据一般和表计关联，而产品产量数据一般和车间关联），在建立全局统一计量对象时，来源于各个系统的计量维度信息进行了解耦，也就是说全局统一计量对象不考虑计量数据的维度信息，只考虑其数据值，这样就可以把来源于其他系统的计量数据统一起来，从而完成了多系统计量数据向全局计量数据的集成。

数据源只需实现这些接口，并作简单的配置，便能接入系统，供统计分析等应用使用，系统支持的数据源包括数据库、文件、网络等。这些接口主要包括数据点获取、单点数据获取、序列数据获取等。

数据点获取接口用于获得全部的数据源点。例如对于能耗数据，在实现数据点获取接口时，便要将能源管控系统中采集的所有能源采集点返回。该接口用于为数据源建立全局统一的计量对象及索引。每个采集点都需包含表1所示的3个字段：

表1

属性名	数据类型	描述
			id	String	能源采集点id(在能源管控系统中的id)
path	String	能源采集点路径。用于建立与多维数据映射时所用。
			type	String	用于标识该采集点类型

单点数据获取接口用于获取在给定的条件下，该数据点的取值。例如对于能耗数据，在实现单点数据获取接口时，便要根据能耗发生时间、能耗发生单元、能源类型等输入条件，返回特定的能耗数值。单点数据获取接口对于多维数据模型数据获取、更新有着至关重要的意义。

序列数据获取接口用于获取在给定条件下，某时间段内该数据点的一系列值。该接口对于时间序列分析、报表等有着重要意义。

系统实现时，L3中的能耗数据源与L4中的产量数据源都实现了以上接口，并在系统提供的配置文件中声明了数据源，将其加入系统维护计量对象组中。这样系统便能引用到能耗、产量数据并为其建立了全局统一的计量对象。

二、建立多维数据模型

为建立能耗多维数据模型与产量多维数据模型，首先需建立能源、产品、发生单元、时间等维度模型，每个维度都具有层次结构。

能源维度包含3个层次：所有能源、能源分类及能源介质。所有能源是工业企业中所用能源介质的总归集；而能源分类又能根据企业统计分析需求进行划分，例如分为一次能源、二次能源、载能工具等；具体能源介质包含工业企业中需统计分析的所有能源介质，这3个层次逐级向上包含。企业L3系统中的能源数据，计量的只是具体能源介质消耗量，不会有能源分类及所有能源的计量。这就要求多维数据能自动向上归集，由具体能源介质归集至能源分类，再由能源分类归集至所有能源。当然，这种归集不能只作简单的代数和，因为这样毫无意义。需要将能源介质通过折标系数归一后，再进行归集。图2给出了能源维度的层次结构图。

产品维度与能源维度类似，也可以分为3层：所有产品、产品分类、具体产品，这3 层之间的关系也是逐级向上包含。所有产品是企业所有产品的归集，产品分类则根据统计分析需求进行划分，例如钢铁厂可分为线材产品、棒材产品等。具体产品是企业生产的具体的产品。同样，ERP系统中获取的产品数据，只能是最下层具体产品的产量。要获取产品分类层级所有产品层的产量，只能通过多维数据向上归集。同样，由于不同产品的计量单位不一样，在向上归集时需要作归一化处理。

发生单元指的是生产产品或消耗能源的组织机构，它可以是全厂、分厂、车间甚至是某条生产线，它也具有层次结构，但层次数目不固定。因为企业组织结构关系因企业而不同，且同一企业内不同部门之间组织结构的层次关系也不尽相同。根据企业各自的能源、产品的发生机构，制定其发生单元维度模型，除最顶层的机构（根节点），其它机构都属于某个父机构。两个最低层次的机构（叶节点）层数可能不相等，因为从他们至最上层路径中，包含的中间部门不相等。一般叶节点即为统计能耗、产量的最小机构。要获取上层节点的能耗、产量数据，需要通过多维数据向上归集。这里的归集只作代数和即可。

时间维度标记的是能源、产品发生的时标，它也具有层次结构：年、季、月、日、时、分、秒等，然而实际建立时间维度时，不会有这么多层次。根据工业企业的统计需求，选取该结构的一个子集作为时间维度层次，例如年、月、日，大多数分析无需关注短期数值，因为短期的数据具有更大的偶然性，一般时间最小粒度从日开始。例如，将时间维度模型划分为年-月-日三个级别，其中，年为最高级别，日为最低级别，每个级别的父级都由该级别成员构成（如：月是由日构成）。这样划分层次后，便能从不同层次对数据进行分析。例如对于能耗数据：在时间维度上，既可以分析其年数据，也可以分析月数据或日数据；在发生单元维度上，既可以分析总厂的数据，也可以分析各分厂、车间或某条生产线的数据。这样建立起的多维数据模型，便具有多维度、多粒度的性质，使企业的管理者能够进行各种灵活分析，进而对决策提供支持；另一方面，统计时间粒度过小，也会导致数据量的膨胀，给统计分析效率带来一定影响。计量的能耗、产量数据是最底层时间粒度的数据，要获取上层次能耗、产量数据，需通过多维数据向上归集，这里的归集也只作代数和。

以上各维度的层次和成员都是在线定义，无需开发。对于不同行业的工业企业，用户可自定义符合本企业的产品类型、能源介质、生产单元、生产时间维度，在维度改变后，其维度模型和多维模型可以同步在线保持一致。

维度模型建立完成后，需要为多维数据建立度量。度量相当于多个维度交叉点在某个方面的取值。由于观察事物的角度不唯一，故数据立方体可以有多个度量。例如对于能耗数据，决策者既要知道能源消耗的实物量，也要知道能源消耗的折标量，或是能源消耗与上月的增减比等。这些数据便可以利用不同的度量来表示。通过多角度的对数据进行分析，管理者更容易做出正确的判断。

各企业分析统计要求不同，为其建立的度量也不同，一般包括能耗度量和产量度量，为能耗多维模型建立能耗量、能耗折标量、能耗预测值等度量；为产量多维模型建立产品产量、产量预测值等度量。

具备了维度与度量，便能建立多维数据模型。图3给出了能耗多维数据模型，产量多维数据模型与此类似，这里不再列出。

三、建立多维数据模型与计量对象的映射关系

多维数据模型建立完成后，需维护、更新其度量数据，而系统中的数据都是通过建立的全局统一计量对象获取的，故需建立多维数据模型与计量对象的映射关系。在维度模型的基础上，将全局统一计量对象与对应的维度成员关联，以表示相关计量对象具有这个维度成员的维度属性，多个计量对象可以关联在同一个维度成员上，按照输入输出方向进行关联并设定折算标准。这样便将不同的能源介质和产品统一起来作为多维模型的事实数据填入多维数据立方体中。通过维护工艺模板、工艺等模型，将能耗多维数据模型与能耗计量建立映射关系，通过维护产量模块，将产品多维模型与产量计量建立映射关系。

工艺模板是对具体生产线的一种抽象，其特点表现为消耗能源，产出产品。建立工艺模板是为了描述工艺的输入与输出能源及产品。建立工艺模板时，需要选择与之关联的能源与产品两个维度。关联时，只能选择维度的最低层次。例如与能源维度关联，只能选择具体的能源介质；与产品维度关联时，只能选择与具体产品关联。

工艺对应的是具体生产线，它具有组织结构属性及工艺模板属性。新建工艺时，首先需要选择其所属的工艺模板及组织结构。其中组织结构对应的是发生单元维度，而工艺模板中包含了能源介质维度。其次，须将建立的全局能耗计量对象，关联至工艺的输入、输出介质中。能耗计量对象来源于企业L3，具体的能耗点必然是计量特定的能源介质，且属于特定的部门，故能耗计量点能够与工艺（根据输入输出能源及所属组织结构）建立一一对应关系。这样能耗计量对象便通过工艺，与能耗多维数据模型的发生单元维度、能源维度建立的映射关系。而能耗计量点的数据具有时间属性（能耗是在某段时间内发生的），这与能耗多维数据模型的时间维度自然具有对应关系。这样，能耗计量对象便与能耗多维数据模型的发生单元维度、能源维度、时间维度都有了的对应关系，于是能耗计量对象与能耗多维数据模型映射关系建立完成。图4给出了能耗计量对象、工艺及能耗多维数据之间的映射关系。

产量模块根据工艺的组织结构，与产品多维模型的发生单元维度建立关联；根据工艺所属工艺模的产品，与产品多维模型的产品维度建立关联。此外，产量模块将从企业ERP系统中接入的全局产量计量对象，与工艺关联。这样通过工艺，产量计量对象与产量多维模型的发生单元维度、产品维度建立对应关系，再加上产量计量时间属性与时间维度自然的对应关系，便建立了能耗计量对象与产品多维模型的映射关系。

计量对象与能耗、产量多维数据模型建立完成后，便能通过各维度的在线更改以及通过全局统一计量对象在线数据获取，实现维度和多维数据的在线维护、填充和更新，满足工业企业在线快速能耗统计及决策的应用需要。具体而言，在全局统一计量对象模型、维度模型、多维模型的基础上，企业产品数据、能耗数据在线地从对应系统中自动提取出来，填入多维数据立方体中；同时在对应系统中的维度模型改变的情况下，多维数据立方体中的维度模型也同步更新，形成自动的多维能耗数据立方体的数据更新、维护。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (4)

1.一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，其特征在于包括以下步骤：

（1）分别从企业能源管控系统中获取能耗计量数据对象，从ERP系统获取产量数据对象，建立全局统一计量对象模型；

（2）以能源、产品、发生单元和时间作为企业能耗数据统计四个维度模型，分别建立企业能耗多维数据模型和企业产量多维数据模型；

（3）建立能源、产品、发生单元和时间维度模型的成员与对应全局统一计量对象的映射关系，完成能源管控系统和ERP系统能源、生产数据的统一建模；

所述步骤（3）中，在维度模型的基础上，全局统一计量对象与对应的维度成员关联，以表示相关计量对象具有这个维度成员的维度属性；若多个计量对象关联同一个维度成员，按照输入输出方向进行关联并设定折算标准，从而将不同的能源介质和产品统一起来作为多维模型的事实数据填入多维数据立方体中；

（4）通过各维度的在线更改以及通过全局统一计量对象在线获取数据，实现维度和多维数据的在线维护、填充和更新。

2.如权利要求1所述的一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，其特征在于：所述步骤（1）中，所述来源于能源管控系统的能耗计量数据和来源于ERP系统的产量计量数据关联不同的维度信息，在建立全局统一计量对象模型时，来源于各个系统的计量维度信息实现解耦。

3.如权利要求1所述的一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，其特征在于：所述步骤（2）中，所述企业能耗数据统计包括四个维度，分别是产品类型、能源介质、生产单元和生产时间，包括两类度量，分别是能源度量和产量度量。

4.如权利要求1所述的一种面向工业企业在线多维能耗数据统计建模方法，其特征在于：所述步骤（4）的具体内容是：在全局统一计量对象模型、维度模型、多维模型的基础上，企业产品数据、能耗数据在线地从对应系统中自动提取出来，填入多维数据立方体中；同时在对应系统中的维度模型改变的情况下，多维数据立方体中的维度模型也同步更新。