故障预测与健康管理（PHM）在ERP系统中的应用研究

作     者：李楠 

作者单位：中国科学院大学(工程管理与信息技术学院) 

学位级别：硕士

导师姓名：曹建侬;王泳

授予年度：2013年

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

主      题：ERP PHM 数据采集 数据预测 状态判断 

摘      要：经过20年的信息化普及推广,当前,管理软件的价值已经在国内企业群体中得到了广泛的认可。特别是随着ERP (Enterprise Resource Planning)软件开发和应用技术的成熟,越来越多的企业对ERP认识加深。ERP软件的使用也越来越广泛。ERP软件是一个复杂的软件系统,由硬件、操作系统、网络、数据库、中间件等带来的异常或故障都可能导致ERP软件工作异常,继而影响甚至中断企业的正常运作。因此如何监控管理ERP系统的健康状况,尽量做到对故障的提早发现提早应对,是具有重要价值的。 PHM (Prognostics and Health Management)技术着眼于健康管理、故障预测、视情保障,在军工装备,复杂重要工矿设备的保障领域得到广泛的研究和使用。本文拟对PHM技术在ERP保障领域的使用展开研究,特别是其中重要的技术环节：数据采集,数据处理,数据预测进行详细的研究实现和验证。 作者完成的主要工作如下： 1.对ERP健康管理的方法和产品进行了调研,总结了目前此类产品的现状,分析管理需求和问题。 2.根据PHM技术的核心内容和在其他领域的实际使用状况,分析在软件系统领域,其核心内容：数据采集,数据处理,数据预测的可实现性。 3.根据ERP系统的特点,选择了SNMP (Simple Network Management Protocol)作为采集数据的主要方法,使用常用的程序设计语言JAVA完成了数据的读取,为后续软件开发打下基础。 4.根据ERP系统中性能数据的特点,选择了灰色预测模型进行数据预测。并针对灰色预测模型的缺陷,尝试使用新维和马尔科夫链的方式予以弥补。使用MATLAB工具进行了算法的快速原型测试,也研究了JAVA语言如何调用MATLAB函数,便于后续软件开发的快速构建。 5.针对多数据融合处理方法,研究了D-S (Dempster-Shafer)证据理论,根据其基本原理和推演方法初步论证建立从性能数据到故障现象的映射关系的可行性。 本文将PHM技术引入到软件系统的健康管理中来,研究并验证了核心技术的可行性,并结合实际工作,设计了PHM软件的架构和主要部件功能，为具体软件的实现打下基础。