基于数据驱动的钢铁冷轧库存问题建模及软件系统

发布时间：2019-10-08 14:37

【摘要】：钢铁冷轧工艺流程复杂,包括酸洗轧制、连退、热镀锌和电镀锌等工序,冷轧产品种类多,库存量大,生产过程的每个环节都存在着库存问题,库存成本较高。因此,钢铁企业要想提高利润增强竞争力,亟需制定科学合理的库存策略。本文以国内某大型钢铁企业冷轧阶段实际生产库存为背景,研究冷轧生产过程中各机组生产计划与各机组库存策略,以最小化生产库存成本和缺货损失费用为目标,优化生产管理和库存控制,确保库存量在合理范围内。在建立确定性库存模型的基础上,考虑机组物料损耗和市场需求不确定性特点,收集整理历史数据,基于数据驱动方法及鲁棒优化理论建立符合实际情况的鲁棒优化库存模型和加入生产能力和库存能力约束的鲁棒优化库存模型。主要研究内容如下：(1)分析冷轧生产与库存关系,提炼冷轧库存问题。结合冷轧生产工艺流程特点,研究冷轧库存形成原因和冷轧库存控制作用,总结冷轧库存优化考虑的因素。(2)基于数据驱动方法研究冷轧生产库存问题结构。针对实际背景发现并分析机组物料损耗和需求随机不确定性特点。通过收集统计钢铁企业实际数据,采用最小二乘法拟合数据求出各机组物料损耗率,采用统计学方法分析不确定性需求相关信息,如期望和方差等,为后续建模提供数据依据。(3)以冷轧生产过程实际库存情况为背景,建立以最小化生产费用和库存/缺货损失费用为目标的库存模型。首先建立确定性情况下的非线性库存模型,通过分析模型结构特点,将模型线性变换。其次针对需求不确定性,建立鲁棒优化库存模型,通过建立辅助问题、加入不确定性阀值约束和应用对偶理论将min max模型转换为混合整数线性规划模型。建立加入生产库存能力约束的鲁棒优化库存模型。最后,基于冷轧生产实际数据,使用CPLEX优化软件求解并分析实验结果。(4)根据冷轧库存问题研究和钢铁企业实际生产库存需求调研,设计开发冷轧生产库存绩效管理决策支持系统。在系统分析和系统设计的基础上,编程实现系统各功能模块,以统计优化的思想作指导,完成高度智能的生产数据统计、绩效指标配置和绩效情况评价等数据处理功能。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F426.31;F274

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