基于BOMR的钢铁订单归并及炉料结构优化

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近几年,我国钢铁制造行业面临着严重的产能过剩问题,产量的过快增长直接导致了钢材价格的异常波动,严重影响到我国钢铁行业的应对市场的反应能力。原材料价格频繁波动,生产系统中瓶颈资源动态变化等影响因素,加之客户订单逐渐多品种、小批量、个性化的趋势,传统的生产方式给钢铁制造在组织上、管理上等都带来了巨大挑战,使得制造资源配置管理异常复杂,生产成本偏高。有效遏制这一问题的关键是如何设计企业制造资源协调配置机制、解决优化控制与决策问题,让企业实现微观层面上的按订单组织生产、合理地释放产能。制造资源的合理建模是其协调配置和信息共享的前提和基础。文章在分析钢铁企业的产品结构、作业过程、产能资源特征和工艺流程特点的基础上,定义了钢铁企业制造资源清单(Bill of Manufacturing Resources, BOMR)的概念,建立了基于作业过程的BOMR模型。该模型采用工艺分解和特征匹配的方式,以作业工序为信息纽带,通过构造各生产阶段的“产品-作业”分配关系描述矩阵和“作业-产能”消耗关系描述矩阵,形成面向钢铁产品生产过程的“产品-作业-产能”资源配置信息的关联结构。文章以炼钢-连铸阶段为例,介绍了企业制造资源优化配置过程,研究了基于BOMR的订单归并及炉料结构优化方法。首先综合考虑钢铁订单的产品结构属性、加工过程特征和客户交货要求等多约束条件,利用订单组批合炉冶炼规则,建立以炼钢余材量最小和拖期/提前期惩罚最小为目标的订单归并优化模型,得出产品生产所经过的炉次及加工路径;然后根据精炼阶段产品属性、产能状态等信息,利用合金投料配方规则,建立以投入原料成本最小和合金元素目标成分偏差最小为目标的炉料结构优化模型。并分别设计了求解上述两模型的启发式微粒群算法。实际数据验证结果表明,面向资源协调配置的BOMR技术提高了资源配置数据描述的整体性和精准性,并能够在满足订单交货期的前提下有效地减少了炼钢余材量,合理地降低了铁合金等原材料的投入成本BOMR模型通过钢铁制造流程信息的梳理与融合,明确各生产阶段产品需求与产能状态的对应关系,为钢铁企业制造资源的协调配置和集成化生产管理提供完整、统一的基础数据信息支持。
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