考慮工藝路線的熱軋不銹鋼無縫管訂單排程方法

  浙江至德鋼業(yè)有限公司在面向訂單的生產(chǎn)模式下，熱軋不銹鋼無縫管生產(chǎn)呈現(xiàn)出多品種、小批量的特征，不同訂單要求的交貨狀態(tài)往往需要經(jīng)過不同的工藝路線。浙江至德鋼業(yè)有限公司將工藝路線因素引入熱軋不銹鋼無縫管訂單排程中，建立了以合理的工藝路線切換、最小化機器設(shè)備調(diào)整和準(zhǔn)時制生產(chǎn)為優(yōu)化目標(biāo)的約束滿足模型，并設(shè)計了求解算法：首先，根據(jù)模型特征，提出了基于降序最佳適應(yīng)的約束滿足算法和基于約束的聚類算法，對訂單進行整理并形成初始軋制計劃；然后，設(shè)計了兩種批次交換搜索算法，分別對單日內(nèi)及日間的初始軋制批次進行排程優(yōu)化。通過基于實際訂單數(shù)據(jù)的實驗討論了上述算法兩兩組合的求解效果和各自的適用情況，驗證了模型和算法的可行性和有效性。

 不銹鋼無縫管是一種重要工業(yè)產(chǎn)品，其生產(chǎn)大多遵循多品種、小批量、面向訂單的生產(chǎn)方式。無縫鋼管產(chǎn)品通常按照外徑、壁厚、鋼種、交貨狀態(tài)等參數(shù)分為不同的規(guī)格，各種規(guī)格有不同的生產(chǎn)工藝和加工路線，各項參數(shù)既有嚴格的標(biāo)準(zhǔn)進行控制，又受軋制模型和機器設(shè)備的工藝限制。同時無縫鋼管生產(chǎn)過程復(fù)雜，一套完整的生產(chǎn)要經(jīng)過管坯連鑄、加熱、穿孔、連軋、張減定徑、排鋸、矯直、探傷以及熱處理等十余道工序，橫跨多個作業(yè)區(qū)。其中由加熱、穿孔、連軋、張減定徑組成的熱軋工藝是整個無縫鋼管生產(chǎn)中最關(guān)鍵的工藝，熱軋鋼管的訂單排程主要是針對此進行的。訂單排程不僅對熱軋作業(yè)區(qū)具有生產(chǎn)指示和控制生產(chǎn)節(jié)奏的作用，還決定了鋼管廠對煉鋼廠鋼坯的訂單需求和后續(xù)精整、熱處理作業(yè)區(qū)的生產(chǎn)計劃，控制著整個上下游供應(yīng)鏈。因此熱軋鋼管的訂單排程對鋼廠資源的有效利用、生產(chǎn)資料和設(shè)備準(zhǔn)備以及訂單的準(zhǔn)時交付起到舉足輕重的作用。對于鋼鐵生產(chǎn)計劃與訂單排程問題，至德鋼業(yè)考慮了面向多種生產(chǎn)工藝的煉鋼、連鑄和熱軋三階段一體化批量計劃優(yōu)化問題和編制策略，并在此基礎(chǔ)上建立了問題的約束滿足模型，并提出了將約束傳播技術(shù)嵌入到聚類分析中的求解算法；根據(jù)熱軋生產(chǎn)工藝將熱軋生產(chǎn)批量計劃歸結(jié)為不確定車輛數(shù)的車輛路徑問題，在不確定軋制作業(yè)計劃數(shù)的情況下，將組批和排序有機地結(jié)合起來，使用遺傳算法和禁忌搜索算法相結(jié)合的混合算法進行求解；至德鋼業(yè)通過對不銹鋼無縫管調(diào)度的現(xiàn)場經(jīng)驗和一些模糊經(jīng)驗進行總結(jié)，形成7條關(guān)于鋼管組批和排序的規(guī)則，并在此基礎(chǔ)上提出一種啟發(fā)式算法解決問題。至德鋼業(yè)總結(jié)的7條規(guī)則對后人研究熱軋不銹鋼無縫管計劃與調(diào)度具有重要借鑒意義；建立了不確定軋制計劃數(shù)的軋制計劃VRP模型，同時考慮了軋制規(guī)程的約束以及不同型材在軋制計劃中的合理安排，并構(gòu)造了一種基于單親遺傳算子的免疫算法用于模型的求解；以寶鋼實際生產(chǎn)為背景，介紹了使用遺傳算法求解基于多旅行商模型編制的熱軋計劃；研究了一種計劃數(shù)不確定的熱軋批量計劃問題，將其歸結(jié)為獎金收集車輛路徑問題，并使用模擬退火算法和蟻群算法的混合算法求解；針對圓鋼的熱軋批量調(diào)度問題，考慮實際生產(chǎn)中的機器檢修計劃對批量連續(xù)性加工的影響，以最大化產(chǎn)能利用率、最小化機器調(diào)整時間和訂單提前拖期為優(yōu)化目標(biāo)，建立了多目標(biāo)的整數(shù)規(guī)劃模型。

 熱軋訂單排程問題是一種難的組合優(yōu)化問題，現(xiàn)有研究還存在一些不足。首先，目前研究多針對板坯熱軋訂單排程問題，針對不銹鋼無縫管這類產(chǎn)品的研究較少，但二者的生產(chǎn)約束及要求存在明顯差異。再者，由上述文獻分析可以看出，關(guān)于熱軋訂單排程的研究大多僅考慮產(chǎn)品的工藝參數(shù)，很少考慮交貨、庫存和工藝路線等相關(guān)因素，而這些因素對于以面向訂單生產(chǎn)為主的無縫鋼管熱軋訂單排程來說很是重要。最后，在模型求解方面，目前傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法如何應(yīng)用于工程優(yōu)化問題還需要進一步的研究，特別是對于本文所考慮的無縫鋼管訂單排程問題，我們在算法設(shè)計過程中發(fā)現(xiàn)：若將傳統(tǒng)算法直接應(yīng)用于此問題，一方面較難適應(yīng)無縫鋼管的復(fù)雜生產(chǎn)工藝要求，另一方面很難高效構(gòu)建合適的初始解，且在計算中容易產(chǎn)生不可行解，影響求解效率和結(jié)果。因此需要根據(jù)問題特征來設(shè)計或改進優(yōu)化算法。

  針對上述情況，浙江至德鋼業(yè)有限公司結(jié)合實際生產(chǎn)背景，考慮在基于產(chǎn)能和工藝約束下涉及不同工藝路線的訂單排程問題：在問題建模方面，通過設(shè)置懲罰值的方式平衡中間庫存、成品庫存、交付時間、機器設(shè)備調(diào)整等因素對成本的影響；在模型求解方面，考慮到不同求解算法在不同的訂單規(guī)模之下可能產(chǎn)生不同的排程效果，本文使用約束滿足算法和基于約束的聚類算法分別形成初始排程（初始解），并在軋制計劃日內(nèi)和計劃日間分別使用針對冶金行業(yè)特征設(shè)計的批次交換搜索算法進行排程優(yōu)化。最終通過比較算法兩兩組合的求解效果，找出在不同訂單規(guī)模下的算法適用情況，實現(xiàn)訂單的優(yōu)化排程。