CN111932291A - 运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法及设备，包括以下步骤：1)根据收集的初始基础数据计算定额成本测算所需的定额测算数据，根据所述定额测算数据测算并设定初始定额成本；2)建立生产过程中的实际数据库；3)将所述实际数据库中的实际生产数据依照所述定额测算数据进行标准化处理，形成生产测算数据；4)将根据所述生产测算数据测算的实际生产成本与所述初始定额成本进行对比；5)判定异常数据后用反向推算对所述定额测算数据进行修正；6)根据修正后的所述定额测算数据设定修正后的定额成本。通过实际生产数据对比修正后的定额成本会更加有效。
Description
技术领域
本发明涉及冶炼钢铁技术领域，具体涉及运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法及设备。
背景技术
定额是企业生产经营活动中，对人力、物力、财力的配备、利用和消耗以及获得的成果等方面所应遵守的标准或应达到的水平。定额成本是指在公司各工序正常运转情况下制造产成品的成本，而不是指实际发生的成本。它为公司产品结构调整、合同评审接单和领导决策提供数据支撑。一般来说定额成本的基本参数由人工统计获得。人工获得参数大多是固定的值或者经验公式。而在实际生产过程中，由于生产过程的优化、技术的提高，某些参数会发生变化。而目前大部分定额测算软件没有办法做到高效的基础数据更新。存在的技术问题：如何实现对生产中大数据的处理，获得实际成本和定额成本间的差别，找出异常数据进行修正，异常数据应包括提供的错误基础数据和发生变化的基础数据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法及设备，通过实际生产数据对比修正后的定额成本会更加有效，同时也为冶钢行业中的基础数据提供了有效的大数据支撑。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，包括以下步骤：
1)根据收集的初始基础数据计算定额测算数据，根据所述定额测算数据计算初始定额成本；
2)建立生产过程中的实际数据库；
3)将所述实际数据库中的实际生产数据依照所述定额测算数据进行标准化处理，形成生产测算数据，根据生产测算数据计算实际生产成本；
4)将根据所述生产测算数据测算的实际生产成本与所述初始定额成本进行对比；
5)判定异常数据后用反向推算对所述定额测算数据进行修正；
6)根据修正后的所述定额测算数据设定修正后的定额成本。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，在所述步骤1)中，初始定额成本包括炼钢工序的初始定额成本和成材工序的初始定额成本，所述炼钢工序的初始基础数据至少包括钢铁料、合金料、冶炼费用、冶炼费用的加权系数、返回料、精整费用、钢种大类。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，所述炼钢工序的初始定额成本为：炼钢工序的初始定额成本＝钢铁料的用量×对应价格+合金料的用量×对应价格+冶炼费用×冶炼费用的加权系数+精整费用-返回料的量×回收价格。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，所述成材工序为一个或者多个加工工序；所述加工工序的初始基础数据至少包括上工序成本、工序费用、工序费用的加权系数、返回料、精整费用、规格组距、成材率。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，所述成材工序的成本为多个所述加工工序的成本之和，一个所述加工工序的成本为：加工工序的成本＝上工序费用×成材率+工序费用×工序费用的加权系数+精整费用-返回料的量×回收价格。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，所述步骤3)中，所述生产测算数据的计算公式与所述步骤1)中的所述定额测算数据的计算公式相同，所述实际生产成本的计算公式与所述步骤1)中的所述初始定额成本的计算公式相同。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，在所述步骤4)中，将所述实际生产成本与所述初始定额成本进行对比，评估出所述初始定额成本与所述实际生产成本的差值。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，在所述步骤5)中，所述异常数据包括错误的初始基础数据和发生变化的初始基础数据。
进一步地，在上述述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法中，在所述步骤6)中，修正后的定额成本可作为下一个周期或者循环的初始定额成本。
另一方面，提供了一种运用大数据对定额成本的基础参数进行修正的设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
分析可知，本发明公开的技术方案带来的有益效果是：
本发明的技术方案通过实际生产数据对比修正后的定额成本会更加有效，同时也为冶钢行业中的基本参数提供了有效的大数据支撑。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是本发明运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法一实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。各个示例通过本发明的解释的方式提供而非限制本发明。实际上，本领域的技术人员将清楚，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可在本发明中进行修改和变型。例如，示为或描述为一个实施例的一部分的特征可用于另一个实施例，以产生又一个实施例。因此，所期望的是，本发明包含归入所附权利要求及其等同物的范围内的此类修改和变型。
如图1所示，根据本发明的实施例，提供了一种运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，包括以下步骤：
1)根据收集的初始基础数据计算定额测算数据，根据定额测算数据计算初始定额成本；
步骤1)中，初始定额成本包括炼钢工序的初始定额成本和成材工序的初始定额成本，炼钢工序的初始基础数据至少包括钢铁料(铁水、废钢)、合金料(各种使用的合金料含量包括其计算方式)、冶炼费用(辅料、燃气动力、人工费用、制造费用)、冶炼费用的加权系数、返回料、精整费用、钢种大类。
钢种大类是对钢种的归类，如碳素结构钢、合金结构钢、模具钢、不锈钢、高温合金等。不同钢种的冶炼生产难度不同，对于冶炼的方式、冶炼加权系数、加工的加权系数等都有影响。
初始基础数据有两种情况：一种是初始基础数据＝定额测算数据，如某个工序成材率、精整需要的费用；
另一种是初始基础数据需要通过计算才能转换为定额测算数据，定额测算数据的计算公式包括公式(1)，比如Ni的目标成分是0.5％，通过公式(1)来计算Ni合金的用量，这个用量是给定的定额测算数据。初始定额成本计算规则的建立决定了初始基础数据包括钢种的元素目标值、上下限、重量、规格、长度要求、工艺路径、工艺路径中每个工序的成材率、工序费用等。
M合金的用量＝M元素的目标成分×合金配料系数÷M合金品位÷M合金收得率，公式(1)。
M是指金属元素，以低碳铬铁中Cr元素为例，Cr合金的用量＝Cr合金的目标成分×合金配料系数÷低碳铬铁中Cr的品位÷低碳铬铁中Cr的合金收得率。
比如某一个钢的Ni含量目标值是13％，利用公式1计算得Ni合金的用量为定额测算数据。
Ni合金的用量＝13％(Ni元素的目标成分)×合金配料系数÷M合金品位÷M合金收得率， 公式(1)
根据上述初始基础数据直接得到或者计算得到定额测算数据后，通过计算得初始定额成本。
所述炼钢工序的初始定额成本为：
炼钢工序的初始定额成本＝钢铁料的用量×对应价格+合金料的用量×对应价格+冶炼费用×冶炼费用的加权系数+精整费用-返回料的量×回收价格， 公式(2)；
由公式(2)得炼钢工序的初始定额成本。
所述成材工序为一个或者多个加工工序；所述加工工序的初始基础数据至少包括上工序成本、工序费用(燃气动力、人工费用、制造费用等)、工序费用的加权系数、返回料、精整费用、规格组距、成材率。
如一个钢种的生产工艺路径为：转炉冶炼→加工工序一(开坯)→加工工序二(成材)。那么加工工序一(开坯)的上工序就是“转炉冶炼”，本工序就是“加工工序一开坯”。
规格组距是的将生产规格进行归类。比如某个钢种可以生产的规格是10-300mm，经过统计整理，10-30mm的成材率比较接近，将归类为一个规格组距。
所述成材工序的成本为多个所述加工工序的成本之和，一个所述加工工序的成本为：
加工工序的成本＝上工序成本×成材率+工序费用×工序费用的加权系数+精整费用-返回料的量×回收价格， 公式(3)，
由公式(3)得加工工序的初始定额成本。
公式(2)和公式(3)均为初始定额成本的计算公式。
2)建立生产过程中的实际数据库；
大数据是指实际生产中收集的过程数据，图1中的实际生产数据1、实际生产数据2、实际生产数据3、……、实际生产数据n的合集统称为大数据。
3)将实际数据库中的实际生产数据依照定额测算数据进行标准化处理，形成生产测算数据，根据生产测算数据计算实际生产成本；
比如实际生产数据1依照定额测算数据进行标准化处理后形成生产测算数据1，根据生产测算数据1计算实际生产成本1，
比如实际生产数据2依照定额测算数据进行标准化处理后形成生产测算数据2，根据生产测算数据2计算实际生产成本2，
比如实际生产数据3依照定额测算数据进行标准化处理后形成生产测算数据3，根据生产测算数据3计算实际生产成本3，
比如实际生产数据n依照定额测算数据进行标准化处理后形成生产测算数据n，根据生产测算数据n计算实际生产成本n。
所述步骤3)中，生产测算数据(即将实际生产数据进行标准化处理)的计算公式与步骤1)中的定额测算数据的计算公式——公式(1)相同；根据生产测算数据计算实际生产成本的计算公式与所述步骤1)中的初始定额成本的计算公式——公式(2)和公式(3)相同。
实际生产用的合金有批号，每个批号的品位、价格不一样。标准化处理是要换算成标准化的合金品位和价格。
在实际成材的计算中，因为实际生产数据的每批次信息都并非固定值，将数据用于实际生产成本与初始定额成本进行对比时，需要进行标准化处理。将标准化处理的生产测算数据用于实际生产成本与初始定额成本的对比。例如：实际使用的合金，需要根据使用的原材料的批号、品位、价格进行换算，计算出等价使用的初始定额成本中的原材料的使用量。
4)将根据生产测算数据测算处理后的实际生产成本与初始定额成本进行成本对比；
步骤4)中，将实际生产成本与初始定额成本进行对比，评估出所述初始定额成本与所述实际生产成本的差值。
而单一生产信息的实际生产成本与初始定额成本的差值对比性不强，通过整理1个月或者多个月的数据，可以更真实有效的发现初始定额成本中各个基本参数的设定是否正确。
如：最终的实际生产成本定与初始定额成本的偏差、实际成材率与设定成材率的偏差、某合金实际收得率与最初设定收得率的偏差、实际获得返回料的量与设定返回料量的偏差等。
5)判定异常数据后用反向推算对定额测算数据进行修正；
步骤5)中，所述异常数据包括错误的初始基础数据和发生变化的初始基础数据。
初始基础数据的基本参数的设定往往是根据人工的经验积累设定的，而这些初始基础数据的基本参数基本上是以钢种大类的形式存在。如某些合金的收得率应用于所有钢种、某材料的成材率应用于所有规格。
而在通过运用实际生产中的大数据与定额测算数据对比的时候发现：
a)某类钢种的合金收得率(某材料某规格范围内的成材率)与初始定额成本数据的偏差很大。应对数据进行判定，如果发现是初始定额成本的数据不符合实际，应对这类数据进行修正。将此类钢种的定额合金收得率进行调整(某材料某规格范围内的初始定额成本的成材率进行调整)。
b)因为新的技术变化或者工装调整导致某项实际生产成本下降，也可以通过对比进行初始定额成本的基本参数的修正。
c)因人工错误导致设定的初始定额成本的基本参数错误，通过实际生产中的大数据对比也可以发现错误，并对定额测算数据进行修正。
评估出所述初始定额成本与所述实际生产成本的差值。设置一个阈值，例如一个加工工序的初始设定收得率85％，阈值允许波动为±3％，当实际多批次的均值只有78％或者92％，超过了阈值的限定，这就是异常数据。再例如设定的钼铁加入量是20Kg，阈值是±1Kg，当实际的钼铁加入平均值为17Kg，超过了阈值的限定，这也是异常数据。
由上述描述及附图1，根据本发明提供的方法设计的计算机程序可以实现自动对比，自动发现差别，找出异常，修正异常。
解决上述问题是因为形成了解决问题的逻辑和方法，再利用对应的计算机程序能够自动化、高效地解决现有技术中的问题。
6)根据修正后的定额测算数据设定修正后的定额成本。
修正后的定额成本可作为下一个周期或者循环的初始定额成本，利用上述方法进行下一个周期或者循环的修正。因为初始定额成本会根据实际生产进行修正，所以可以作为下一个循环的初始定额成本，也可以作为复制建设一条新工厂的初始定额成本。
由上述描述及附图1，本申请中使用了实际数据和定额测算数据的自动对比，通过自动对比能够高效的更新基础数据。
本发明还公开一种运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法步骤。
从以上的描述中，可以看出，本发明上述的实施例实现了如下技术效果：
通过大数据对比修正后的定额成本会更加有效，同时也为冶钢行业中的基本参数提供了有效的大数据支撑。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)根据收集的初始基础数据计算定额测算数据，根据所述定额测算数据计算初始定额成本；
2)建立生产过程中的实际数据库；
3)将所述实际数据库中的实际生产数据依照所述定额测算数据进行标准化处理，形成生产测算数据，根据生产测算数据计算实际生产成本；
4)将根据所述生产测算数据测算的实际生产成本与所述初始定额成本进行对比；
5)判定异常数据后用反向推算对所述定额测算数据进行修正；
6)根据修正后的所述定额测算数据设定修正后的定额成本。
2.根据权利要求1所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，
在所述步骤1)中，初始定额成本包括炼钢工序的初始定额成本和成材工序的初始定额成本，所述炼钢工序的初始基础数据至少包括钢铁料、合金料、冶炼费用、冶炼费用的加权系数、返回料、精整费用、钢种大类。
3.根据权利要求2所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，所述炼钢工序的初始定额成本为：
炼钢工序的初始定额成本＝钢铁料的用量×对应价格+合金料的用量×对应价格+冶炼费用×冶炼费用的加权系数+精整费用-返回料的量×回收价格。
4.根据权利要求2所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，所述成材工序为一个或者多个加工工序；所述加工工序的初始基础数据至少包括上工序成本、工序费用、工序费用的加权系数、返回料、精整费用、规格组距、成材率。
5.根据权利要求4所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，所述成材工序的成本为多个所述加工工序的成本之和，一个所述加工工序的成本为：
加工工序的成本＝上工序费用×成材率+工序费用×工序费用的加权系数+精整费用-返回料的量×回收价格。
6.根据权利要求1所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，
所述步骤3)中，所述生产测算数据的计算公式与所述步骤1)中的所述定额测算数据的计算公式相同，
所述实际生产成本的计算公式与所述步骤1)中的所述初始定额成本的计算公式相同。
7.根据权利要求1所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，
在所述步骤4)中，将所述实际生产成本与所述初始定额成本进行对比，评估出所述初始定额成本与所述实际生产成本的差值。
8.根据权利要求1所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，
在所述步骤5)中，所述异常数据包括错误的初始基础数据和发生变化的初始基础数据。
9.根据权利要求1所述的运用大数据对定额成本的基本参数进行修正的方法，其特征在于，
在所述步骤6)中，修正后的定额成本可作为下一个周期或者循环的初始定额成本。
10.运用大数据对定额成本的基础参数进行修正的设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9所述的方法。
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