钢铁企业能源管理系统的应用研究

钢铁生产过程中,由于生产安排不合理导致大量煤气放散,浪费了大量能源,本文通过对钢铁企业能源管理系统的研究,实现生产过程优化及节能降耗的目的。系统采用光纤网络链接钢铁企业能源消耗相关的站点,可实时采集和保存生产数据,实现能源的综合监控。本系统不但提供常规的数据查询、实时趋势曲线、历史趋势曲线和报表制作等功能,而且采用最小二乘法对大量的离散数据进行线性最小二乘拟合预测各工序下个月的能耗情况,为企业的生产计划安排提供有力的数据支撑。该系统已经在广州钢铁集团应用,为其能源管理和生产计划提供支持,并获得一定的经济效益。本系统也适用于其他钢铁企业,为其生产降低能耗提供支持。     

数学实验方法解决露天矿生产中的车辆安排问题

露天矿生产中制定一个班次的车辆安排计划时线性规划方法是一种常用而有效的方法,但当模型中未知元的个数较大时,求解十分困难。本文基于计算机代数系统Maple的强大功能,用数学实验方法,分解困难,逐步落实生产计划中的车辆安排,如确定电铲数和卡车数,确定卡车的运送方案,即确定露天矿生产中一个班次的车辆最优安排计划。通过本文说明:计算机代数系统强大的数据处理能力及建立在其上的数学实验方法,使得计算机代数系统和数学实验方法成为工程计划领域不可或缺的得力助手,计算机代数系统和数学实验方法的结合为工程计划领域科学决策提供了新的思路和新的方法。     

基于动态规划的生产计划优化模型研究与应用

动态规划是运筹学的一个分支,是一种多阶段决策过程,可用于解决多目标决策问题,以使系统的总效果最优.以某企业生产计划的优化安排为实例,在该企业产品的生产能力、生产成本、库存成本等约束条件下,利用动态规划方法建立生产计划安排模型,通过模型求解解决了该企业产品生产计划的优化问题,同时以精练的C++代码实现了相应程序.     

面向订单的服装企业生产计划调度

现代服装企业主要以订单的形式生产,其生产计划调度主要靠手工安排。根据服装加工企业的运作一般特点,建立了生产计划调度的数学模型,并采用遗传算法来求解,从而实现企业的生产计划安排。仿真结果表明模型和算法是可行的,满足企业的计划目标。     

微通道重整器的动态特性建模与仿真

燃料电池通常需要根据负载的变化而调整工作状态,因此其动态特性是关系到系统性能的关键因素.而重整器作为燃料电池系统的一个重要部件,其动态特性的研究显然就十分必要.选用结构紧凑、性能优良的微通道重整器,通过机理建模得到其集总参数动态数学模型,然后在Matlab平台上构建了其仿真模型.根据燃料电池实际运行过程中负荷变化的特点,分别对重整器的主要调控参数,如流量、温度和压力在发生动态变化的情况下进行了动态响应的仿真.仿真结果与参考文献结论一致,表明该模型能预估重整器动态特性,从而为重整器乃至燃料电池的控制系统设计提供参考.     

流程工业生产和维修计划数学模型

在流程工业生产中维修计划是极其重要的.在同时考虑生产和定期维修计划的情况下,开发了流程工业混合整数线性规划模型.该模型可安排生产和定期维修计划,实现生产、延期交货、故障维修和定期维修的综合成本最小化.模型考虑到前期维修期间的设备故障的可能性.模型表达式具有通用性,因此适合多种生产环境.     

基于大数据的电网停电承载力分析与应用

为避免调度计划安排超出电网停电承载力,平衡繁重的电网停电任务与电网运行安全裕度之间的关系,保证调度计划刚性执行,有必要在安排停电计划前进行电网停电承载力分析。大数据理论和技术的发展为电网停电承载力分析提供了理论依据和技术条件。本文归纳了进行电网停电承载力分析所需的大数据来源,通过研究历史大数据对影响电网停电承载力的主要因素进行了分析,提出了基于神经网络的电网停电承载力分析模型和方法,通过绿色安全区、黄色预警区和红色危险区直观评价停电数量是否合理,并给出了该方法在山东电网的应用案例。案例表明,本文提出的模型和方法能够有效指导调度计划编制工作,显著提升工作效率并减轻对个人经验的依赖,对调度计划刚性执行和电网停电风险管控具有重要意义。     

基于改进型批决策与调度建模的生产计划调度系统的研究

热轧型钢生产工艺复杂,其生产中极易出现由于计划调度安排不当而产生的交货期延误、库存超负荷等问题。针对以上问题研究设计了MES生产计划调度系统,改进了批决策调度策略用于数学建模,利用自适应遗传算法求解生产调度计划。以此为基础,为某热轧企业设计实现了生产计划调度系统,并通过真实的热轧型钢订单、原料、设备等数据,对模型改进前后的计划编制方法进行模拟与比较,验证了利用该改进型批决策与调度模型编制的热轧型钢生产调度计划可节省生产时间、降低设备调度时间,以此来指导热轧型钢的生产可切实减少交货延误和减少库存占用率,并提高企业利润率。     

基于多源数据协同的透明烟草生产线智能排产系统设计

以制定烟草生产线最优排产计划为目标，设计了基于多源数据协同的透明烟草生产线智能排产系统。通过数据层采集存储烟草生产线数据，利用Socket协议为逻辑处理层和表现层提供实时数据，通过逻辑处理层连接数据层与表现层，且以基于项目的协同过滤算法为基础，通过矩阵计算用户相似度数据，根据推荐列表集，结合用户相似度与资源内容相似度的计算结果得出最优排产计划，最终在表现层的网站前端界面呈现出最终结果。实验结果表明：该系统能够直接、高效地安排订单产品的生产，降低生产调度的复杂度，提高烟草生产线的生产效率、节约生产成本。     

炼化企业生产数据集成应用平台的设计与实现

智能炼厂建设的核心是对生产过程的智能管控,建立生产计划优化模型和各类装置的模拟优化模型是其中的重要内容。这些模型的建立和应用涉及到企业多个应用系统中的大量数据,收集、整合各类数据是智能优化工作中重要而繁琐的工作,针对某炼化企业智能优化工作的需求,开发了生产数据集成应用平台。数据集成应用平台的开发采用了先进的B/S技术、数据库技术,通过定时对各类生产数据进行采集整理,生成完善的模型支撑数据库,实现了各类装置数据的快速、方便查询;所具有的数据处理功能多层次展示数据变化趋势,方便用户筛选有效数据;数据应用模版的建立,提高了优化模型建模的便利性和建模数据的可靠性。数据集成应用平台运行稳定,界面友好,效率高,系统响应速度小于15秒,为计划优化模型和过程模拟优化模型的建模及应用提供了及时、准确的数据支撑,为进一步的企业生产优化和智能炼厂建设奠定了数据基础。     

生产计划问题的决策模型研究

生产决策问题一直以来都是一个重要的决策问题。它涉及到营销策略、市场预测、风险分析,以及管理经验等方面的知识。文章结合数据仓库和联机分析技术,提出了一种生产计划问题的决策模型,以求提供一个生产计划问题的决策支持解决方案。文中首先分析了生产计划问题的决策模式,在此基础上提出了生产计划问题的决策模型,并讨论了模型的建立方法,以及求解模型过程中所涉及的算法等问题。     

炼油企业全厂生产计划系统设计与开发

采用面向对象方法,使用统一建模语言进行炼油企业生产计划系统的需求分析和系统设计。首先描述了生产计划系统的功能需求,包括数据管理、模型管理、模型发生器和过程分析等,并且采用序列图初步分析了系统核心功能生产计划的实现过程。在此基础上,进行系统的数据模型设计,包括公用数据模型,装置数据模型和物流数据模型。上述数据模型描述了炼油企业生产流程的静态结构和生产计划活动的信息。最后开发了软件OpTechPlan,并且在中国北方某炼油企业得到了初步的应用。     

A machining process planning activity model for systems integration

A key issue of integrating process planning systems with design systems and production planning systems is how to overcome barriers in data exchange and sharing amongst software systems. A machining process planning activity model was developed to address some of the barriers. This model represents functional components and data requirements in process planning systems. The purpose of the model is to create the context in which data requirements and data flow for numerically controlled machining process planning are defined. Furthermore, the model was developed as a unification of many previously developed process planning activity models.     

Multi-choice multi-objective mathematical programming model for integrated production planning: a case study

This article develops a multi-choice multi-objective linear programming model in order to solve an integrated production planning problem of a steel plant. The aim of the integrated production planning problem is to integrate the planning sub-functions into a single planning operation. The sub-functions are formulated by considering the capacity of different units of the plant, cost of raw materials from various territories, demands of customers in different geographical locations, time constraint for delivery the products, production cost and production rate at different stages of production process. Departure cost is also considered in the formulation of mathematical programming model. Some of the parameters are decided from a set of possible choices, therefore such parameters are considered as multi-choice type. Multi-choice mathematical programming problem cannot be solved directly. Therefore an equivalent multi-objective mathematical programming model is established in order to find the optimal solution of the problem. Computation of the mathematical programming model is performed with the practical production data of a plant to study the methodology.     

基于准时制的轧钢厂生产计划模型及算法

针对钢铁企业轧钢厂的实际情况,分析了生产计划的制定流程,建立了基于准时制思想的以天为单位的满足用户合同的生产计划模型,适合于多品种小批量的生产情况,并采用改进混合遗传算法求解。算法求解中,用基于自然数的分层寻址式的编码方法,采用赌轮选择和锦标赛选择混合构造选择算子,在线动态调整算法的概率系数,同时采用专家系统方法修正每一个解。生产数据的仿真实验表明模型及求解算法切实可行,保证了优化效果和收敛速度,结果达到了精细化生产的要求。     

飞机维修计划优化模型与算法研究

分析了航空维修生产调度中的维修计划编制问题,仔细研究了飞机维修计划编制流程和约束条件,建立了飞机维修计划编制优化模型,不仅考虑了飞机维修资源的约束,同时还考虑了维修日期对效益的影响,能够快速确定每架飞机开始检修日期。为了求解模型,建立了离散粒子群优化算法,采用适合模型的粒子取值和速度变化方式。应用生产数据进行实际排产的实验结果表明,建立的模型和算法切实可行,可应用于生产实际,可大大提高生产调度自动化水平。     

Fuzzy-genetic approach to aggregate production-distribution planning in supply chain management

Aggregate production-distribution planning (APDP) is one of the most important activities in supply chain management (SCM). When solving the problem of APDP, we are usually faced with uncertain market demands and capacities in production environment, imprecise process times, and other factors introducing inherent uncertainty to the solution. Using deterministic and stochastic models in such conditions may not lead to fully satisfactory results. Using fuzzy models allows us to remove this drawback. It also facilitates the inclusion of expert knowledge. However, the majority of existing fuzzy models deal only with separate aggregate production planning without taking into account the interrelated nature of production and distribution systems. This limited approach often leads to inadequate results. An integration of the two interconnected processes within a single production-distribution model would allow better planning and management. Due to the need for a joint general strategic plan for production and distribution and vague planning data, in this paper we develop a fuzzy integrated multi-period and multi-product production and distribution model in supply chain. The model is formulated in terms of fuzzy programming and the solution is provided by genetic optimization (genetic algorithm). The use of the interactive aggregate production-distribution planning procedure developed on the basis of the proposed fuzzy integrated model with fuzzy objective function and soft constraints allows sound trade-off between the maximization of profit and fillrate. The experimental results demonstrate high efficiency of the proposed method.     

面向大规模定制的柔性生产计划研究

针对大规模定制条件下传统生产计划在主生产计划、产品结构管理和生产计划过程三个方面柔性不足的问题,应用模块化方法构建了双层柔性主生产计划、产品族结构模型和"PUSH/PULL"结合的生产计划过程模型,在此基础上,构建了柔性的生产计划体系结构。通过实证分析,验证了该体系结构可实现快速响应大规模定制下产品多样化的需求。     

基于模型的子空间聚类与时间段蚁群算法的合同生产批量调度方法

针对目前冷轧薄板厂生产流程复杂、大量的多品种小批量合同并线生产,导致难以制定生产计划的问题,本文提出了混合模型子空间聚类（Subspace clustering mixed model,SCMM）方法,以合同中待加工钢卷的宽度、冷轧机组的入口厚度、 出口厚度以及合同的交货期为约束,对待生产合同进行组批. 依据冷轧厂实际生产过程,将冷轧机组视为核心节点,考虑准时交货、 在制品库存和生产流向产能分配的要求,对组批后的生产合同建立全流程合同计划模型,并且利用提出的时间段蚁群算法（Time-section ant colony optimization,TSA）,制定合同计划.利用生产过程的实际数据测试,本文的方法优于人工排产,可以满足制定冷轧薄板全流程生产计划的要求.