基于Hadoop的备件储备定额并行化研究
ithm based on the MapReduce programming model is given. The improved spare part prediction method is tested on Hadoop platform and compared with the traditional method. The experimental results show that the improved method is less time consuming and higher extensibility.Key words Hadoop the spare parts probability and statistics analysis MapReduce0 引言煤矿集团公司成功引进SAP公司ERPEnterprise Resource Planning系统ERP系统使用给企业带来先进管念建成完整企业资原管体系高效便捷信息技术平台其ERP系统里分析计算备件储备定额功能侧重于机械制造等备件消耗规律性较强行业于煤矿企业这类备件消耗随需求变化行业起到应作用所们开发备件储备定额系统来备件信息进行管协助业务人员制定备件采购计划自动提示所需订货备件等随着系统使用问题紧着暴露出来储备定额系统于日常少量备件做消耗量预测较短时间内好地完成年中需下半年作订购计划或来年制定订购计划时候因其备件库庞大现常用备件29多种历史出入库存记录数据更多做消耗量预测时花费时间长随着Hadoop云计算平台个领域运
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