1、鋼鐵廠軋鋼生產排程最佳化,報告大綱,專案任務分配研究動機與目的問題描述解決目標問題假設研究方法實機操作結果分析結論,專案任務分配,資料收集：王世杰、劉青旻、傅柏貴、吳祐茹參數設定：傅柏貴、吳祐茹報告撰寫：王世杰、劉青旻系統測試：傅柏貴、吳祐茹投影片製作:王世杰、劉青旻程式撰寫：傅柏貴、吳祐茹報告人員：王世杰,上學期進度,涵蓋預計出貨日與換尺寸的停機時間,預計本學期進度,安排同尺寸同鋼種一同軋延結合資料庫使用VisualBasic6結合EDK,研究動機與目的,研究動機：舊有傳統人工的生產排程方式，已經無法滿足現行實際需求。傳統人工的生產排程方式常發生之缺失:過早安排生產、庫存過多、壓倉、延遲出貨
2、的狀況日趨嚴重。目的：應用基因演算法，依據訂單需求日期，配合軋鋼生產特性，進行最佳化之生產排程安排，以期降低人工排程之缺失。,問題描述,配合客戶需求出貨日期的複雜問題儲位管理的問題生產能力之限制批次性生產問題鋼胚長度與成品長度調配直接影響回收率問題,解決目標,以安排及時生產準時供貨為優先。各種尺寸平均產量，為產能限制因素。排程的安排必須以同徑度尺寸，為同一大批次，其中再由同徑度不同鋼種分小批次。考慮更換尺寸時間與順序，對排程之影響。,問題假設,假設鋼胚長度與成品長度的調配，回收率在最理想的狀態。假設預排期間內無緊急插單狀況。假設預排期間內，無重大停機、停產事故，生產能力均能達平均產量。,研究方
3、法,以VisualBasic6撰寫程式介面，透過Evolver提供的EvolverDevelopers`sKit(EDK)，以基因演算法(GA)求取鋼鐵廠軋鋼排程的最佳可行解。,,基因演算法於軋鋼排程最佳化流程,目標函式設計,同徑度、鋼種連續生產考量：(1)適合度值(徑度)=適合度值(徑度)(100)*相同徑度連續生產次數(2)適合度值(鋼種)=適合度值(鋼種)(50)*相同鋼種連續生產次數出貨日期考量：提前(延遲)生產天數=實際生產日期–客戶需求出貨日期適合度值(出貨日)=產量*提前(延遲)生產天數對應的權重,提前生產處罰,延遲生產處罰,目標函式設計,適合度值適合度值=適合度值(出貨日)+適
4、合度值(徑度)+適合度值(鋼種)函式的限制式排程天數*24–換尺寸時間>=訂單實際軋延所需的時間最後，關於目標函式的基因值，我們是將所有的訂單依匯入的順序，依序編號，然後Evolver是以Order的方式，按照上面目標函式設計的以取最大值的方式求解。,實機操作-訂單匯入,步驟1:選擇功能表中的”檔案(F)”,並選擇”匯入(I)”功能.,實機操作-訂單匯入,步驟2:在跳出的對話方塊中以”瀏灠”功能鍵選擇要匯入的檔案,接著按下匯入按鈕.,實機操作-訂單匯入,步驟3:系統提示”資料匯入成功!!”訊息,即完成訂單匯入的動作,接著請進入參數設定步驟,實機操作-參數設定,步驟1:設定Evolver參數,如
5、母群體大小(Populationsize),交配率(CrossoverRate)突變模式(MutationMode),突變率(MutationRate)…等的參數設定.,實機操作-參數設定,步驟2:設定排程相關參數及停止最佳化的條件,停止條件可輸入要執行多少Trials或Generations,亦或者多少分鐘,.,完成匯入及參數設定步驟後,即可執行生產排程最佳化.步驟1:由工具列上選擇”執行(E)”,接著選擇”最佳化(O)”,實機操作-最佳化,實機操作-最佳化,步驟2:按下”最佳化(O)”按鈕後,Evolver即開始對生產排程作最佳化,此時可透過參數設定及狀態列右下角的提示得知目前Evolver執行的進度.,實機操作-最佳化,步驟3:若程式尚未至結束條件,可是您卻想停止目前正在最佳化的動作,此時您可以使用”執行(O)”中的”停止(S)”來停止最佳化程式.,結果分析-人工排程後,,結果分析-執行30分鐘後,,結果分析-執行21:53:09後,,結論,可在多重設計限制條件下，並在短的時間內，找出比人工排程值更佳的解。本次考量的因素，涵蓋預計出貨日期、換尺寸的停機時間、同徑度尺寸與同鋼種同批次生產，適用於一般設有大型加熱爐之單軋廠。若要運用在小型加熱爐之軋鋼廠，在實際情況中，尚缺少考量鋼胚長度與成品長度調配問題，為未來的研究方向。,
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490 
