【编者按】

　　在钢铁业繁多的智能化技术中，宝钢股份十几年如一日，围绕库存智能优化进行了深入研发。宝钢股份2004年前后开始研发的这类智能优化模型与系统，历经数代研发，实现了从碳钢冷热卷联合合同余材联合充当系统到碳钢、硅钢、不锈钢等系统的全覆盖。其中，碳钢冷热卷联合优化充当系统等技术覆盖宝钢股份4个制造基地，质量余材智能优化模型和系统、质量改判智能处置技术、硅钢全线处置系统也陆续在东山、青山等基地研发与应用。
 

　　截至目前，余材充当优化系统已经具备了涵盖薄板全产品、全工序、全产线的多重优化充当能力，实现了经济价值和劳动效率的大幅度提升。本文将对这一系统的技术原理、效用等进行全方位梳理，为钢铁行业推进智能化发展提供借鉴。

 

杜斌
 

　　对按合同或者按预测组织生产的钢铁制造基地来说，库存智能优化处置（余材充当）技术（下称余材充当技术）是一项重要的竞争力。宝钢股份经过数代研发形成的余材充当技术，对企业竞争力的提高发挥了重要作用。
 

　　这种技术的价值体现在3个方面：一是在全局优化效果方面，有效提高了各类余材的经济价值，目前效益已超过6000万元；二是明显提升劳动效率和减轻工程师劳动负荷，部分系统（如冷热卷联合充当系统）接近全自动工作，劳动效率提升近10倍；三是工艺规则数字化带来的一系列企业知识数字化和智能化，实现了规则的灵活配置和统一管理，为工艺和制造管理提供了新手段，使持续优化成为可能，并有利于公司工艺知识的传承与积累。
 

　　余材与余材充当为何物？
 

　　在某种意义上，钢铁长流程产线可以看成由加工过程与库存串联而成。在钢铁生产中，加工节奏和单位时间产量由设备能力决定且基本固定，同时仓库也已经建设完成，因此，有效的库存控制就成了提高制造效率的重要因素，直接决定了钢铁公司小批量、多品种的接单、制造能力，也就是所谓的柔性制造水平。
 

　　在按订单生产的制造基地，钢铁制造产线的主要工序间，都会设立一些中间仓库。中间仓库除了满足必要的工艺要求（如中间品下线冷却）外，还会处理因为生产、质量、设备、客户等各类原因产生的与合同脱节的中间品或制成品。这些无合同产品、半成品，行业内常常称之为余材。几乎所有按合同生产的产线都会产生不少余材，并且生产的品种越多、越复杂，订单规模越小，余材也就越多。
 

　　余材的种类很多，按照所在的工序可以分为铸坯余材、热轧余材等，如图1所示；按照产生的原因可以分为合同余材（没有合同的合格品余材）、质量余材（因为产品的质量出现偏差而得名）等。
 

　　毫无疑问，余材会占用企业的库存，加大库存控制的难度，进而阻碍柔性制造水平的提高，导致钢铁企业生产成本增加，因而对余材的减少、控制就显得尤为重要。换句话说，库存优化技术与余材处理方式紧密相关。
 

　　减少余材的办法主要有两方面：一方面是从余材产生的源头进行控制，即通过优化生产组织、提高产品质量来减少余材的产生。但由于合同多品种、小批量需求的限制，仅靠生产安排的优化不能从根本上杜绝余材的产生，有些产品规格多、盈利能力强的优势产线，余材可能占总制造量的比例高达8%。另一方面是对已经产生的余材进行合理利用，即将余材与合同相匹配，把库存的各类余材卖给商家或者给其安排一个合适的订单。这种给各类余材“赋予”新的合同的做法，行业称之为余材充当。
 

　　如何把库存的余材卖给商家，即针对各类余材安排合适的订单，就产生了所谓余材充当的组合优化问题。（实际上，根据余材产生原因的不同，余材充当又可以分为合同余材充当及质量余材充当等不同问题，甚至可以扩展成为跨钢级的余材处置。不过，这是更复杂的余材优化问题，本文不展开说明。）

　　智能优化模型让余材充当更高效
 

　　尽管余材充当问题的复杂度很高，但人工智能或数学优化技术，使我们不仅可以把合同余材与商家订货合同对接，还可以找到符合各方面指标（如交货期、充当率、物流成本、后期制造）的优化充当方案。更进一步，智能优化模型在符合充当规则的情况下，可以把一些高等级质量不合格的产品匹配给合适的低等级产品合同，使之通过完成后续的加工卖给客户并符合要求，从而大大提升企业效益。
 

　　从工序的角度而言，目前智能优化模型已经可以在5分钟~10分钟内，完成成千上万的合同与余材优化匹配的计算，所以，最新的模型不仅可以实施类似消耗热卷余材这样的单工序充当，也可以全产线、跨工序，覆盖铸坯、冷卷、热卷。而这样大跨度的对接，人脑做不到。
 

　　根据宝钢新技术研发与应用的实际情况，过去费时费力地把余材与合同“挂接”的工作，可以通过新型的智能优化模型（传统数学优化与近年高速发展的智能优化，或者他们的组合）几乎自动完成，同时，优化的模型还可以从成百上千的余材与合同中，给出最佳的充当方案。新技术极大地提高了工作效率、节约了制造成本，特别是由于可以科学快速地处理余材，某种意义上，企业可以更大胆地接受更多的小型订单，柔性制造能力大幅度提升。
 

　　目前，很多大型企业是由有经验的员工在信息系统的支持下人工完成。但这种方法的不足主要在于充当工作繁重，优化水平低，工艺规则跟进维护需要计算机工程师的协助等。在智能化时代，新型智能优化技术可以实现其自动且优化的处置。
 

　　需要说明的是，对于产线简单、订单结构单一的企业，这种智能优化的处置似乎并不是十分急迫，或者说可以依靠人的智力完成充当工作，某些不按订单生产的厂家甚至没有库存处置问题。但对于宝钢这样的企业，这类工作十分繁重，宝钢股份宝山基地的操作人员为此难以正常休假。处理人员为了使余材处理的效果好一点，更是花很多时间研究，十分辛苦。
 

　　优化匹配问题。把成百上千的余材与合同进行最优的匹配是一个典型的组合优化问题。在现代优化技术出现之前，或者说大规模线性规划的高效率算法出现前，常规计算机甚至强大的计算机都不能在较短时间内完成这样的匹配计算。20世纪90年代以来，在算法学家和工业界的努力下，人们逐渐突破传统优化的局限，开始了钢铁业余材充当智能优化技术的研发。
 

　　宝钢于2005年在国内率先进行了余材处置智能优化技术的工业应用研发，从最开始的单工序库存（如仅考虑热卷余材与热卷合同的充当）开始，近年逐步完成了多工序联合优化自动处置、从合同余材到质量余材、从单纯的数学优化处置到联合材料计算技术的跨钢级处置等技术的应用，明显地提高了工效和匹配价值，实现了部分产线产品的全自动优化处理。
 

　　工艺规则数字化问题。库存优化不仅是余材与合同的匹配优化问题，还有一个适应工艺规则频繁变化与增加的问题。余材充当中最为基础的判定就是余材与合同能否匹配，这是由一组业务规则来确定的，规则与工艺、材料质量特征、合同要求、生产组织要求甚至突发状况等直接关联，它们会随着工艺提升、业务变化、管理改进等跟进变化，需要持续修改维护。这种模式以往完全依赖程序员，导致知识掌握者与软件实现者脱节，出现理解偏差几率较高，交流及实现代价较大，往往需要外部软件公司人员介入而导致响应周期很长，使自动充当变得非常困难。
 

　　针对这个问题，宝钢研制了一种通用规则配置软件。该软件首先解决了“程序员依赖”问题，让业务工程师能自己维护规则，保证“所述即所想”；规则数字化系统使业务工程师可以通过“无编程”方式在系统中完成规则的在线增加或修改，直接供智能优化模型调用或者服务于其他需要的流程，精确保证了规则时效性、一致性，完全打消了业务工程师的顾虑。该系统设计了通俗易懂的规则逻辑描述界面，贴合日常思维，简单培训即可学会。
 

　　该通用平台使长效与可变充当规则在这个平台的支撑下成为可能，如图2所示。但更重要的是，至此，充当规则有了统一的交流传承平台，实现了规则的数字化、软件化，使得知识逐渐从各个工程师的脑中汇集到系统中，成为公司的知识资产。
 

　　另外，该通用规则系统不仅可以用于库存处置，也可以应用于很多钢铁智能化，甚至非工业问题，如运输规则与物流优化、成本分析与业绩比较、人力资源管理等方面的问题。
 

　　从图3可以看出，最终的余材充当解决方案由通用规则平台与大规模充当优化模型两部分组成。从此，当工艺工程师需要根据市场和产品具体需要改变工艺规则时，只需自己在计算机系统上独立完成并立刻进入应用，不再需要等软件开发人员来编制程序了。
 

　　在工业互联网热潮的现实下，我们需要强调，这项技术完全基于过去的信息化、数据和通信基础，可谓事半功倍。
 

　　（作者系宝钢研究院智能所研究员、宝钢股份公司“制造管理决策技术虚拟团队”负责人）

编辑：陈曦  来源：中国冶金报-中国钢铁新闻网