scholarly journals Diseño de un Almacén de Datos Históricos en el marco del desarrollo de software dirigido por modelos

2010 ◽  
Author(s):  
◽  
Carlos Neil

Un Decision Support System (DSS) asiste a los usuarios en el proceso de análisis de datos en una organización con el propósito de producir información que les permita tomar mejores decisiones. Los analistas que utilizan el DSS están más interesados en identificar tendencias que en buscar algún registro individual en forma aislada [HRU96]. Con ese propósito, los datos de las diferentes transacciones se almacenan y consolidan en una base de datos central denominada Data Warehouse (DW); los analistas utilizan esas estructuras de datos para extraer información de sus negocios que les permita tomar mejores decisiones [GHRU97]. Basándose en el esquema de datos fuente y en los requisitos de información de la organización, el objetivo del diseñador de un DSS es sintetizar esos datos para reducirlos a un formato que le permita, al usuario de la aplicación, utilizarlos en el análisis del comportamiento de la empresa. Dos tipos diferentes (pero relacionados) de actividades están presentes: el diseño de las estructuras de almacenamiento y la creación de consultas sobre esas estructuras. La primera tarea se desarrolla en el ámbito de los diseñadores de aplicaciones informáticas; la segunda, en la esfera de los usuarios finales. Ambas actividades, normalmente, se realizan con escasa asistencia de herramientas automatizadas. A partir de lo expresado anteriormente Identificamos, por consiguiente, tres problemas a resolver: a) la creación de estructuras de almacenamiento eficientes para la toma de decisión, b) la simplificación en la obtención de la información sobre esas estructuras para el usuario final y, c) la automatización, tanto del proceso de diseño de las estructuras de almacenamiento, como en la elaboración iterativa de consultas por parte del usuario de la aplicación. La solución propuesta es el diseño de una nueva estructura de almacenamiento que denominaremos Historical Data Warehouse (HDW) que combina, en un modelo integrado, un Historical Data Base (HDB) y un DW; el diseño de una interface gráfica, derivada del HDW, que permite realizar consultas en forma automática y, por último, el desarrollo de un método de diseño que engloba ambas propuestas en el marco del Model Driven Software Development (MDD).

Author(s):  
Cosmas Ifeanyi Nwakanma ◽  
Achimba Chibueze Ogbonna ◽  
Udoka Felista Eze ◽  
Esther Chiadikaobi Ugwueke ◽  
Christiana Chidimma Nwauzor ◽  
...  

2015 ◽  
Vol 21 (4) ◽  
pp. 596-625 ◽  
Author(s):  
M. M. E. ALEMANY ◽  
A. A. ◽  
Andrés BOZA ◽  
Vicente S. FUERTES-MIQUEL

In ceramic companies, uncertainty in the tone and gage obtained in first quality units of the same finished good (FG) entails frequent discrepancies between planned homogeneous quantities and real ones. This fact can lead to a shortage situation in which certain previously committed customer orders cannot be served because there are not enough homogeneous units of a specific FG (i.e., with the same tone and gage). In this paper, a Model-Driven Decision Support System (DSS) is proposed to reassign the actual homogeneous stock and the planned homogeneous sublots to already committed orders under uncertainty by means of a mathematical programming model (SP-Model). The DSS functionalities enable ceramic decision makers to generate different solutions by changing model options. Uncertainty in the planned homogeneous quantities, and any other type of uncertainty, is managed via scenarios. The robustness of each solution is tested in planned and real situations with another DSS functionality based on another mathematical programming model (ASP-Model). With these DSS features, the ceramic decision maker can choose in a friendly fashion the orders to be served with the current homogeneous stock and the future uncertainty homogeneous supply to better achieve a balance between the maximisation of multiple objectives and robustness.


Designs ◽  
2019 ◽  
Vol 3 (1) ◽  
pp. 18
Author(s):  
Swee Kuik ◽  
Li Diong

Product recovery strategy requires a thoughtful consideration of environmental implications of operational processes, undergone by a manufactured product in its entire product lifecycle, from stages of material processing, manufacturing, assembly, transportation, product use, product post-use and end-of-life. At the returns stream from product use stage, those parts and/or component assemblies from a used product have several disposition alternatives for recovery, such as direct reuse, remanufacture, recycle or disposal. Due to such complexity of the manufacturing processes in recovery, current decision methodologies focus on the performance measures of cost, time, waste and quality separately. In this article, an integrated decision model for used product returns stream is developed to measure the recovery of utilisation value in the aspects of cost, waste, time, and quality collectively. In addition, we proposed a model-driven decision support system (DSS) that may be useful for manufacturers in making recovery disposition alternatives. A case application was demonstrated with the use of model-driven DSS to measure recovery utilisation value for the used product disposition alternatives. Finally, the future work and contributions of this study are discussed.


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