目前我国动车组运用所在维修决策方面主要存在两个问题:一是运用所存在多个功能不同的信息系统,维修决策人员在整合不同系统中的信息时只能依靠人工完成;二是各信息系统在应用过程中累积了大量的历史数据,这些数据彼此独立地堆积在数据库系统中,无法转换为有价值的信息。在此背景下,本文将数据仓库技术和OLAP技术引入到动车组信息化建设领域,构建决策支持系统,可有效整合与充分利用现有数据,并将维修决策人员需要的部件状态、检修信息、故障记录等相关数据整体的展现出来以辅助其制定维修决策。本文首先分析了动车组运用所的现行各类动车组信息系统中的数据组织方式和运用所业务流程,确定了动车组关键部件状态分析、检修情况分析、故障统计和维修情况分析四大主题域,结合多维模型建模理论为各主题域设计逻辑多维模型,在物理模型设计中,设计了后台的存储架构、维表和事实表,并讨论了基于分区和索引技术来优化系统性能的可能性。本文采用了数据仓库-OLAP-BI系统的三级模式实现数据到知识的转换。应用数据仓库中的ETL过程和OLAP中的数据立方体理论,完成了数据源数据到多维模型关系结构数据,再到立方体结构数据的转换,最终通过BIEE的表现层将数据以报表、分析图等形式展现给决策人员。开发中应用了Oracle的Warehouse builder10g、OLAP 10g和BIEE开发平台构建三级模式。本文设计的动车组维修决策系统数据仓库、OLAP立方体与BIEE前端界面在实现过程中均采用动车组运用所现场数据来完成,系统功能经初步测试基本正确,期望为维修决策人员提供有效的信息支持。