企业生产管理的研究方法和技术路线有哪些？你最好写详细点！！！！！

l数据挖掘技术1.1数据挖掘概念数据挖掘(DM)是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，也可以称为数据库中的知识发现。它们可以表现为概念、规则、规律、模式等形式。数据挖掘的对象可以是数据库、文件系统或任何其他组织在一起的数据集合。确切地说。它是一个决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术，对企业的原始数据进行分析，自动化程度高。从中挖掘潜在的信息，可以帮助企业决策者做出正确的决策。1.2数据挖掘模型和任务数据挖掘模型本质上可以分为两种类型(图1)。预测模型使用从不同数据中发现的已知结果来预测数据的值。描述性模型识别数据中的模式或关系。数据挖掘模型包括以下基本数据挖掘任务:(1)分类，是指将数据映射到预定义的组或类。(2)回归是指将数据项映射到实值预测变量。(3)时间序列分析是指通过时间序列图将时间序列数据可视化，时间序列图是数据属性值随时间变化的图形。(4)预测是指根据过去和现在的数据预测未来的数据状态。(5)聚类是指由没有预定义的数据确定分类，是无监督的学习或分割。(6)交换是指用简单的描述将数据映射到一个子集。(7)关联规则(Association rules)是指表示数据之间关系的数据挖掘任务，这种关系并不直接表现在数据中。(8)序列发现是指确定数据之间与时间相关的序列模式。补充:1.3数据挖掘过程数据挖掘过程，也称为知识发现过程(KDD)，是一个包括许多不同步骤的过程。图2构建了数据挖掘过程，分为数据准备、数据挖掘和知识表达解释三个阶段。具体步骤如下:对源数据进行整合得到数据，对数据进行选择得到目标数据，对目标数据进行处理阻碍预处理数据(后期数据)。经过数据挖掘，得到数据的各种模式，通过对数据的各种模式的解读，获得知识。2知识生产管理知识生产管理是指以知识生产为管理对象，对整个生产活动进行计划、组织和控制的任务，以尽可能地按照规定的产品质量、计划成本和交付日期实现知识生产。最后，为知识产品的消费者提供满意的产品。知识生产不同于一般的物质生产，它不仅包括原创生产，还包括复制生产和定制生产。知识生产的首要任务是原创生产，专业人员开发产品，管理者维护和控制产品生产过程，在生产过程中逐步丰富企业的知识库，从而为进一步的定制生产和重复生产奠定基础，最终为客户提供满意的产品。知识生产的管理按其功能可分为几个不同的模块(图3)，其中客户管理的功能是指处理知识生产企业的客户信息，生成客户情报，为企业的战略决策提供支持；项目管理主要包括项目预算和项目进度控制。生产计划管理主要是预测知识产品的需求，制定主生产计划、知识需求计划、物料计划、设备计划和人力资源计划等。组织管理的主要职能是选择合适的生产组织来完成相应的知识生产任务，以保证最有效的生产过程；人力资源管理的职能是根据生产计划，在组织内部或通过招聘选择适合生产的人力，并通过培训和调配使人力资源保持最佳状态，从而有效完成生产任务。知识库管理是对企业生产过程中积累的知识数据的有效管理，包括知识的获取、组织、存储、查询、更新和维护。质量管理的职能是指对知识生产过程的质量控制；采购管理是完成整个采购过程的管理；设备管理的功能是系统地管理知识生产企业的现有设备；材料管理是对知识生产所需的现有材料材料进行管理；活动管理是指对具体知识生产的操作过程的管理；而成本管理就是控制知识生产的成本。使知识生产在保证时间和数量的前提下实现最低成本。