数据仓库通常用于存储历史生产数据，ods则用于对实时生产数据进行快速处理和分析。在ods中，通常采用etl（extract-transform-load）技术，将生产数据从各个系统提取、转换和加载到ods中。etl处理工具通常包括：数据提取工具、数据清洗和转换工具、以及数据加载工具。
生产数据提取通常涉及到以下方面：
1.设备状态和运行状态
通过设备监控数据，可以识别设备故障和停机时间，对生产效率产生影响，并对设备维护和维修需求进行分析。
2.质量数据
包括生产过程中的产品质量、报废品数量、拒绝率、生产线维护记录等数据，以识别生产过程中的瑕疵，并进行质量控制。
3.原料和半成品数据
包括仓库和库存数据，以及原材料和半成品的投入和产出数据。这些数据可用于预测和管理库存水平和交货时间表。
4.生产效率数据
通过监测生产线的安排、装置、运行状态，来评估生产效率的处理能力。
ods处理完生产数据后，可进行以下操作：
1.数据转化
生产数据通常需要预处理、清洗和转换，以便进行分析。此时，可以使用ods工具的数据转换功能，将生产数据转换为适合进行统计学分析的格式。
2.数据分析
通过ods的可视化工具，可对生产数据执行分析，以确定开展产线调整、操作员培训或设备维修等方案，以改善生产效率和质量。
3.生成报告
ods还可用于生成生产数据的报告和仪表盘。报告可以是标准化的，以用于监控多个生产数据的整体属性。此外，制定一套或多套仪表盘，以监控生产数据的实时状态。
利用ods进行生产统计，不仅可以大大增强对生产数据的控制和管理，而且能使制造企业更大地提高生产效率和节约生产成本。