JP5488184B2 - Scheduling parameter correcting method and correcting apparatus, schedule generating method and generating apparatus, and steel material manufacturing method - Google Patents
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Description
本発明は、製鋼等の製品製造プロセスにおける、スケジューリングパラメータを修正する方法及び装置、スケジュール作成方法及び装置、並びに、作成したスケジュールに基づいて鋼材を製造する方法に関する。 The present invention relates to a method and apparatus for correcting a scheduling parameter in a product manufacturing process such as steel making, a method and apparatus for creating a schedule, and a method for manufacturing a steel material based on the created schedule.
複数処理設備を有する製鋼工場におけるスケジューリングでは、製造される鋼の材質や操業条件などにより層別して定めた処理時間や搬送時間等のパラメータを用いて、各設備における処理開始時刻、終了時刻を決定する。しかしながら、実際の操業にかかる処理時間や搬送時間は操業時の条件によってばらつき、また、設備の経時劣化や設備の更新・増強等によっても処理時間は変化する。そのため、パラメータの設定値と実操業における処理時間や搬送時間との間には差が生じやすい。パラメータの設定値と実操業における処理時間等との間に差が生じると、作成したスケジュール通りに操業できないという課題があった。 In scheduling in a steelmaking factory having multiple processing facilities, the processing start time and end time of each facility are determined using parameters such as processing time and transfer time determined by stratification according to the material and operating conditions of the steel to be manufactured. . However, the processing time and transfer time required for actual operation vary depending on the operating conditions, and the processing time also changes due to deterioration of the equipment over time and renewal / enhancement of the equipment. For this reason, a difference is likely to occur between the set value of the parameter and the processing time and transport time in actual operation. When there is a difference between the set value of the parameter and the processing time in actual operation, there is a problem that the operation cannot be performed according to the created schedule.
従来、スケジューリングに用いる処理時間や搬送時間等のパラメータは、パラメータの管理担当者がオフラインにおいて定期的に修正する、或いは必要に応じて修正するといったように人間によって行われてきた。しかしながら、近年、生産工程の複雑化や鋼種の増加に伴い管理すべきパラメータ数が増加しており、人間によるパラメータ管理が煩雑となっている。 Conventionally, parameters such as processing time and transport time used for scheduling have been performed by humans such that a parameter manager periodically corrects the parameters offline, or corrects them as necessary. However, in recent years, the number of parameters to be managed has increased along with the complexity of the production process and the increase in steel types, and the parameter management by humans has become complicated.
また、パラメータを設定したとしても、操業条件により処理時間や搬送時間にばらつきが生じて、工場全体の生産性を律するボトルネック工程への到着が大きく遅れることがある。そこで、ボトルネック工程への到着時間を早め、ボトルネック工程の稼働率低下を防止することが行われる。しかしながら、例えば製鋼プロセスにおいては、ボトルネック工程への到着時間を早めた結果、溶鋼の滞留時間が増加する場合があり、当該滞留時間が増加するほど処理すべき溶鋼の温度が低下する。これに対処するため、再度溶鋼を加熱する若しくは予め温度を高く設定しておく必要が生じ、生産コストが増大する。このように、パラメータの決定の際は、工場における生産性だけでなく、生産コストも併せて考慮することが重要となるが、従来の人間主体の決定方法では適切にパラメータを決定することが困難であった。 Even if the parameters are set, the processing time and transport time may vary depending on the operating conditions, and arrival at the bottleneck process that regulates the productivity of the entire factory may be greatly delayed. Therefore, the arrival time at the bottleneck process is advanced to prevent a reduction in the operating rate of the bottleneck process. However, in the steelmaking process, for example, as a result of accelerating the arrival time at the bottleneck process, the residence time of the molten steel may increase, and the temperature of the molten steel to be processed decreases as the residence time increases. In order to cope with this, it is necessary to heat the molten steel again or set the temperature to be high in advance, which increases the production cost. As described above, when determining parameters, it is important to consider not only the productivity in the factory but also the production cost. However, it is difficult to determine the parameters appropriately with the conventional human-based determination method. Met.
このような問題に関し、特許文献１には、操業上の処理時間のばらつきを考慮したスケジューリング方法が開示されている。具体的には、特許文献１は、複数工程からなる工場において、各工程の処理時間のばらつきの確率分布を考慮し、種々の評価指標に対する最適な余裕時間を求める技術を開示している。 Regarding such a problem, Patent Document 1 discloses a scheduling method that takes into account variations in operation processing time. Specifically, Patent Document 1 discloses a technique for obtaining an optimum margin time for various evaluation indexes in a factory composed of a plurality of processes in consideration of a probability distribution of variation in processing time of each process.
特許文献１においては、仮定した分布からランダムに多数の処理時間を発生させてスケジュールを評価するモンテカルロシミュレーションが採用されている。しかしながら、モンテカルロシミュレーションにおいては、シミュレーションの試行回数が少ない場合、実操業に対して最適なスケジュールになるとは限らない。一方、試行回数を多くするとスケジュールの最適性は向上するが計算時間が長くなるという問題があった。
In Patent Document 1, a Monte Carlo simulation is employed in which a large number of processing times are randomly generated from an assumed distribution to evaluate a schedule. However, in Monte Carlo simulation, when the number of simulation trials is small, the schedule is not always optimal for actual operation. On the other hand, when the number of trials is increased, the optimality of the schedule is improved, but there is a problem that the calculation time becomes longer.
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、複数工程からなるとともに少なくとも１つ以上のボトルネック工程を有する製造プロセス（例えば、製鋼プロセス）において、経時劣化等に起因する設備変化や操業変化に応じて、スケジューリングパラメータを効率的且つ適切に修正することが可能なスケジューリングパラメータの修正方法及び装置を提供するとともに、当該修正方法及び装置により修正されたスケジューリングパラメータを用いて、実行可能性の高いスケジュールを効率的且つ適切に作成可能な、スケジュール作成方法及び装置を提供し、さらに、作成したスケジュールに基づいて、生産性や生産コストを適切なものとしながら鋼材を製造可能な、鋼材の製造方法を提供することを課題とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and in a manufacturing process (for example, a steelmaking process) having a plurality of steps and having at least one bottleneck step, equipment changes or operations caused by deterioration with time or the like. Provided is a scheduling parameter modification method and apparatus capable of efficiently and appropriately modifying a scheduling parameter according to a change, and using the scheduling parameter modified by the modification method and apparatus, Providing a schedule creation method and device that can create a high schedule efficiently and appropriately. Furthermore, based on the created schedule, it is possible to produce steel materials with appropriate productivity and production cost. It is an object to provide a method.
上記課題を解決するために本発明は以下の構成をとる。すなわち、
第１の本発明は、複数の工程のうち少なくとも一つがボトルネック工程である製鋼プロセスにおいて、当該製鋼プロセスのスケジューリングパラメータを修正する方法であって、製鋼プロセスの過去の操業実績データをもとに、上記複数の工程にかかる時間の平均値及び標準偏差を層別化して求める、統計量算出工程と、統計量算出工程において算出した時間の平均値及び標準偏差から、当該時間についての確率密度分布を仮定し、ある予定時間に対する時間誤差と、対応する確率密度とから、時間進みと時間遅れとに関する期待値の重み付き和を期待コストとして算出した場合において、期待コストが最小となるようなパラメータ補正値を設定する、期待コスト−パラメータ補正値設定工程と、を備え、当該期待コスト−パラメータ補正値設定工程において設定したパラメータ補正値を用いて、スケジューリングパラメータを修正する、スケジューリングパラメータの修正方法である。
In order to solve the above problems, the present invention has the following configuration. That is,
A first aspect of the present invention is a method for correcting a scheduling parameter of a steelmaking process in a steelmaking process in which at least one of a plurality of processes is a bottleneck process, and is based on past operation performance data of the steelmaking process. , obtained by stratified mean and standard deviation of the time to the plurality of steps, the statistic calculation step, the average value and the standard deviation of the time calculated in the statistic calculation step, a probability density distribution of the time A parameter that minimizes the expected cost when the weighted sum of expected values for time advance and time delay is calculated as the expected cost from the time error for a certain scheduled time and the corresponding probability density An expected cost-parameter correction value setting step for setting a correction value, and the expected cost-parameter correction value. Using the parameter correction value set in the constant process, modify the scheduling parameters, a modified method of scheduling parameters.
本発明において、「ボトルネック工程」とは、例えば、製鋼プロセスについては、連続鋳造プロセスにおける取鍋からタンディッシュへの注入工程を挙げることができる。「スケジューリングパラメータ」とは、製鋼プロセスにおける各工程の処理時間や搬送時間に係るパラメータを意味する。「複数の工程にかかる時間の平均値」とは、複数の工程それぞれの所要時間の平均値及び複数の工程全体の所要時間の平均値の双方を含む概念である。「標準偏差」とは、特に、複数の工程全体の所要時間に関する標準偏差を意味する。「パラメータ補正値を設定する」とは、新たにパラメータ補正値を設定する形態の他、既に設定していたパラメータ補正値を修正し新たなパラメータ補正値とする形態をも含む概念である。「確率密度分布」とは、公知の手法によって仮定されるものであり、例えば、ガンマ分布により仮定することができる。「期待コスト」とは、公知の手法により算出されるものであり、例えば、確率変数、溶鋼滞留時間コスト係数、到着遅れコスト係数等を用いて算出することができる。 In the present invention, the “bottleneck process” includes, for example, an injection process from a ladle to a tundish in a continuous casting process for a steelmaking process. “Scheduling parameter” means a parameter related to the processing time and transport time of each step in the steelmaking process. The “average value of time required for a plurality of processes” is a concept including both an average value of required times for each of a plurality of processes and an average value of required times for all the processes. “Standard deviation” means, in particular, a standard deviation relating to the time required for the entire plurality of processes. “Setting a parameter correction value” is a concept that includes a mode in which a parameter correction value is newly set, and a mode in which a parameter correction value that has already been set is modified to a new parameter correction value. The “probability density distribution” is assumed by a known method, and can be assumed, for example, by a gamma distribution. The “expected cost” is calculated by a known method, and can be calculated using, for example, a random variable, a molten steel residence time cost coefficient, an arrival delay cost coefficient, and the like.
第１の本発明において、さらに、上記複数の工程についての各パラメータ設定値が、統計量算出工程において算出した時間の平均値と等しくなるように、パラメータ補正値を設定する、時間平均値−パラメータ補正値設定工程を備え、上記期待コスト−パラメータ補正値設定工程、及び時間平均値−パラメータ補正値設定工程において設定したパラメータ補正値を用いて、スケジューリングパラメータを修正することが好ましい。 In the first aspect of the present invention, the time average value-parameter is further used to set the parameter correction value so that the parameter setting values for the plurality of steps are equal to the average value of the time calculated in the statistic calculation step. Preferably, a correction value setting step is provided, and the scheduling parameters are corrected by using the parameter correction values set in the expected cost-parameter correction value setting step and the time average value-parameter correction value setting step.
第１の本発明において、パラメータ設定値と前記時間の平均値との差が、閾値以上となった場合に、上記時間平均値−パラメータ補正値設定工程を行う形態であってもよい。 In the first aspect of the present invention, the time average value-parameter correction value setting step may be performed when the difference between the parameter setting value and the average value of the time is equal to or greater than a threshold value.
第２の本発明は、第１の本発明に係るスケジューリングパラメータの修正方法により修正されたスケジューリングパラメータを用いて、製鋼プロセスのスケジュールを作成する、スケジュール作成方法である。 The second aspect of the present invention is a schedule creation method for creating a steelmaking process schedule using the scheduling parameters modified by the scheduling parameter modification method according to the first aspect of the present invention.
第３の本発明は、第２の本発明に係るスケジュール作成方法により作成されたスケジュールにしたがって鋼材を製造する、鋼材の製造方法である。 3rd this invention is a manufacturing method of steel materials which manufactures steel materials according to the schedule created by the schedule creation method which concerns on 2nd this invention.
第４の本発明は、複数の工程のうち少なくとも一つがボトルネック工程である製鋼プロセスにおいて、当該製鋼プロセスのスケジューリングパラメータを修正する装置であって、製鋼プロセスの過去の操業実績データをもとに、上記複数の工程にかかる時間の平均値及び標準偏差を層別化して求める、統計量算出手段と、上記複数の工程についての各パラメータ設定値が、統計量算出手段において算出した時間の平均値と等しくなるように、パラメータ補正値を設定する、時間平均値−パラメータ補正値設定手段と、統計量算出手段において算出した時間の平均値及び標準偏差から、当該時間についての確率密度分布を仮定し、ある予定時間に対する時間誤差と、対応する確率密度とから、時間進みと時間遅れとに関する期待値の重み付き和を期待コストとして算出した場合において、期待コストが最小となるようなパラメータ補正値を設定する、期待コスト−パラメータ補正値設定手段と、を備え、時間平均値−パラメータ補正値設定手段、及び期待コスト−パラメータ補正値設定手段において設定したパラメータ補正値を用いてスケジューリングパラメータを修正する、スケジューリングパラメータの修正装置である。
4th this invention is an apparatus which corrects the scheduling parameter of the said steelmaking process in the steelmaking process in which at least one of several processes is a bottleneck process, Comprising: Based on the past operation performance data of the steelmaking process, , obtained by stratified mean and standard deviation of the time to the plurality of steps, and the statistical quantity computing means, the parameter setting values for said plurality of steps, the time calculated in the statistical quantity computing means average The parameter correction value is set to be equal to the time average value-parameter correction value setting means, and the probability density distribution for the time is assumed from the average value and standard deviation of the time calculated by the statistic calculation means. , and time for a scheduled time error, the weighted sum of the expected value on from the corresponding probability density, and time proceed and the time lag When calculated as an expected cost, sets a parameter correction value such that the expected cost is minimized, the expected cost - and parameter correction value setting means includes a time-averaged value - parameter correction value setting means, and expected cost - It is a scheduling parameter correction device that corrects a scheduling parameter using a parameter correction value set by a parameter correction value setting means.
第４の本発明において、時間平均値−パラメータ補正値設定手段が、上記パラメータ設定値と上記時間の平均値との差が閾値以上となった場合に、パラメータ補正値を設定する形態であってもよい。 In the fourth aspect of the present invention, the time average value-parameter correction value setting means sets the parameter correction value when the difference between the parameter setting value and the time average value is equal to or greater than a threshold value. Also good.
第５の本発明は、第４の本発明に係るスケジューリングパラメータの修正装置により修正されたスケジューリングパラメータを用いてスケジュールを作成する、スケジュール作成装置である。 The fifth aspect of the present invention is a schedule creation device that creates a schedule using the scheduling parameter modified by the scheduling parameter modification device according to the fourth aspect of the present invention.
本発明に係るスケジューリングパラメータの修正方法及び装置によれば、経時変化等によりスケジューリングに用いるパラメータ（パラメータ設定値）の平均値等が変化しても、スケジュール作成時において過去の操業実績データを参照し、操業実績データからパラメータ補正値を設定しているので、スケジューリングパラメータを効率的且つ適切に修正することができる。そして、当該スケジューリングパラメータの修正方法或いは装置からのデータを考慮したスケジュール作成方法或いは装置とすることで、実行可能性の高いスケジュールを効率的且つ適切に作成することができる。特に、過去の実績データによりパラメータ補正値を設定しているので、複数回の試行錯誤によってスケジュールを作成する必要がなく、設定されたパラメータ補正値を用いて高速にスケジュールを作成可能である。さらに、作成したスケジュールに基づいて、生産性及び生産コストを適切なものとしながら、鋼材を製造することができる。 According to the method and apparatus for correcting a scheduling parameter according to the present invention, even if the average value of parameters (parameter setting values) used for scheduling changes due to changes over time or the like, past operation performance data is referred to when the schedule is created. Since the parameter correction value is set from the operation result data, the scheduling parameter can be corrected efficiently and appropriately. Then, by adopting a schedule creation method or apparatus that considers the data from the scheduling parameter correction method or apparatus, a highly executable schedule can be created efficiently and appropriately. In particular, since parameter correction values are set based on past performance data, it is not necessary to create a schedule by a plurality of trials and errors, and a schedule can be generated at high speed using the set parameter correction values. Furthermore, based on the created schedule, steel materials can be manufactured while making productivity and production costs appropriate.
１．本発明の経緯
製鋼プロセスにおけるスケジューリングでは、転炉、２次精錬、連続鋳造機におけるチャージの処理時刻を決定する。ここで、「チャージ」とは、溶鋼搬送用の容器（取鍋）１杯分の溶鋼単位を意味する。
1. Background of the Invention In the scheduling in the steelmaking process, the charge processing time in the converter, secondary refining, and continuous casting machine is determined. Here, “charge” means a unit of molten steel for one cup (a ladle) for transporting molten steel.
転炉では、高炉から搬送される溶銑の炭素濃度の調整を行い、中間製品である溶鋼が出来上がる。さらにＲＨなどの２次精錬設備において、合金の投入、成分や温度の調整を行う。最後に連続鋳造機において、溶鋼から鋳片を製造する。連続鋳造機では、取鍋からタンディッシュを介して型へと溶鋼を注ぎ、水冷された鋳型から引抜きながら鋳造を行う。取鍋内の溶鋼が無くなると、タンディッシュ上部に設置された取鍋を次の取鍋と交換して溶鋼が注入される。このように連続鋳造機においては、複数の取鍋に入った溶鋼を連続的に鋳造するため、連続鋳造を行うときには、前に鋳造がおこなわれている取鍋中の溶鋼がなくなる前に、次の取鍋を連続鋳造機へと到着させ、連続鋳造に備える必要がある。しかしながら、連続鋳造機にあまりに早く取鍋を到着させると、連続鋳造機前における鋳造待ち時間（滞留時間）中に溶鋼温度が低下して、鋳造に適した温度以下になってしまう。一方、予め連続鋳造機における待機時間を想定して溶鋼温度を高く設定すると、必要以上に溶鋼を加熱する必要が生じ昇熱コストが増大する。従って、連続鋳造機における操業安定性と生産コストとを同時に考慮しつつ、取鍋の連続鋳造機への到着時間を決定する必要がある。 In the converter, the carbon concentration of the hot metal conveyed from the blast furnace is adjusted, and the molten steel that is an intermediate product is completed. Furthermore, in a secondary refining facility such as RH, the alloy is charged and the components and temperature are adjusted. Finally, a slab is produced from molten steel in a continuous casting machine. In a continuous casting machine, molten steel is poured from a ladle into a mold through a tundish and cast while being drawn from a water-cooled mold. When the molten steel in the ladle runs out, the ladle installed at the top of the tundish is replaced with the next ladle and molten steel is injected. In this way, the continuous casting machine continuously casts molten steel that has entered a plurality of ladles, so when performing continuous casting, before the molten steel in the ladle that has been previously cast is exhausted, The ladle must arrive at the continuous casting machine and be ready for continuous casting. However, if the ladle arrives at the continuous casting machine too early, the molten steel temperature falls during the casting waiting time (residence time) before the continuous casting machine, and becomes below the temperature suitable for casting. On the other hand, if the molten steel temperature is set high in advance assuming the standby time in the continuous casting machine, it is necessary to heat the molten steel more than necessary, and the heating cost increases. Therefore, it is necessary to determine the arrival time of the ladle at the continuous casting machine while simultaneously considering the operational stability and production cost of the continuous casting machine.
スケジューリングには、予め操業条件や鋼種等により層別して、処理設備における処理時間や設備間の搬送時間等のパラメータ設定値が用いられる。しかし、工場における設備の更新・増強等に伴いパラメータ設定値に比べ実際の処理時間が短くなることや、設備の経時劣化に伴いパラメータ設定値に比べ実際の処理時間が長くなる場合がある。このような場合、作成したスケジュールに従って操業すると、予定した生産量を達成できない場合や、スケジュール通りに操業できないといった問題が生じる。また、設定したパラメータに対して操業のばらつきが大きいと、ボトルネック工程への溶鋼の到着が遅れ、工場全体の生産性が悪化するといった問題も生じ得る。 For the scheduling, parameter setting values such as processing time in processing equipment and transport time between equipment are used in advance by stratification according to operating conditions, steel types, and the like. However, the actual processing time may be shorter than the parameter setting value due to the equipment update / enhancement in the factory, or the actual processing time may be longer than the parameter setting value due to the deterioration of the equipment over time. In such a case, if the operation is performed according to the created schedule, there arises a problem that the planned production amount cannot be achieved or the operation cannot be performed according to the schedule. Further, if the operation variation is large with respect to the set parameters, the arrival of the molten steel at the bottleneck process may be delayed, and the productivity of the factory as a whole may deteriorate.
そこで、スケジューリングにおいては、設備の経時変化等に合わせてスケジューリングパラメータを適宜修正していく必要がある。本発明では、過去の操業実績データを用いたパラメータ補正値を設定し、当該パラメータ補正値に基づいてスケジューリングパラメータを修正するものとした。本発明において直接パラメータ設定値を修正しないで、パラメータ補正値を介してスケジューリングパラメータを修正するものとしたのは、パラメータ設定値自体が逐次修正されると、スケジュール管理者や操業者の混乱を招く虞があるためである。本発明者らは、上記経緯を経て本発明を完成させた。以下、本発明の詳細について説明する。 Therefore, in scheduling, it is necessary to appropriately modify the scheduling parameters in accordance with changes in equipment over time. In the present invention, a parameter correction value using past operation performance data is set, and the scheduling parameter is corrected based on the parameter correction value. In the present invention, the scheduling parameter is corrected via the parameter correction value without directly correcting the parameter setting value. If the parameter setting value itself is sequentially corrected, the schedule manager and the operator are confused. This is because there is a fear. The present inventors have completed the present invention through the above process. Details of the present invention will be described below.
２．本発明に係る装置を備えたシステム全体の構成
図１に、製鋼プロセスについてのスケジューリングパラメータの修正及びスケジュールの作成、表示を行うシステム１００を概略的に示す。
2. 1 is a schematic diagram of a system 100 for correcting a scheduling parameter, creating a schedule, and displaying a schedule for a steelmaking process.
図１に示すように、システム１００は、本発明に係るスケジューリングパラメータの修正装置１０、スケジュール作成装置２０、及びその他周辺手段（操業予定記憶手段１、操業実績データ記憶手段２、スケジュール表示手段３）が組み合わされて構成されている。システム１００において、修正装置１０は、操業予定記憶手段１と操業実績データ記憶手段２とに記憶された操業データに基づいて、スケジューリングパラメータの修正を行う。また、スケジュール作成装置２０は、操業予定記憶手段１から引き出した操業スケジュールを修正装置１０からの情報にもとづいて修正し、新たなスケジュールを作成する。スケジュール作成装置２０にて作成されたスケジュールは、スケジュール表示手段３に表示される。 As shown in FIG. 1, a system 100 includes a scheduling parameter correction device 10, a schedule creation device 20, and other peripheral means (operation schedule storage means 1, operation performance data storage means 2, schedule display means 3) according to the present invention. Are combined. In the system 100, the correction device 10 corrects the scheduling parameter based on the operation data stored in the operation schedule storage unit 1 and the operation result data storage unit 2. Further, the schedule creation device 20 modifies the operation schedule drawn from the operation schedule storage means 1 based on information from the correction device 10 and creates a new schedule. The schedule created by the schedule creation device 20 is displayed on the schedule display means 3.
２．１．操業予定記憶手段１
操業予定記憶手段１には、処理対象チャージの予定に関する情報が記憶されている。製鋼プロセスにおいては、チャージ毎に溶鋼の搬送と処理とをバッチ的に行う。操業予定記憶手段１は、公知の記憶手段を特に限定されることなく用いることができる。操業予定記憶手段１に記憶された処理対象チャージの予定は、処理対象の鋼種や投入順序、各工程における処理時間や搬送時間としてまとめられるものであり、例えば、下記表１のようなものとすることができる。
2.1. Operation schedule storage means 1
The operation schedule storage means 1 stores information related to the schedule of charge to be processed. In the steelmaking process, molten steel is conveyed and processed in batches for each charge. As the operation schedule storage means 1, known storage means can be used without particular limitation. The processing target charge schedule stored in the operation schedule storage means 1 is summarized as the processing target steel type, charging order, processing time and transport time in each process, and for example, as shown in Table 1 below. be able to.
２．２．操業実績データ記憶手段２
操業実績データ記憶手段２には、過去に製造されたチャージの材質情報や各工程における処理時間、搬送時間についての操業実績データが記憶されている。操業実績データ記憶手段２についても、公知の記憶手段を特に限定されることなく用いることができる。当該操業実績データは、鋼種、当該鋼種に係る製鋼プロセスにおける各工程の処理時間、搬送時間としてまとめられるものである。
2.2. Operation result data storage means 2
The operation result data storage means 2 stores information on the material of the charge manufactured in the past, operation result data on processing time and transport time in each process. As the operation result data storage means 2, known storage means can be used without any particular limitation. The said operation performance data are put together as the processing time of each process in the steelmaking process and the steelmaking process which concerns on the said steel type, and conveyance time.
２．３．スケジューリングパラメータの修正装置１０
操業予定記憶手段１及び操業実績データ記憶手段２に記憶された各データを用いて、修正装置１０においてスケジューリングパラメータの修正が行われる。具体的には、修正装置１０において、本発明に係るスケジューリングパラメータの修正方法が実行される。図２に、修正装置１０にて実行されるスケジューリングパラメータの修正方法の一例（修正方法Ｓ１０）を示す。図２に示すように、修正方法Ｓ１０は、製鋼プロセスの過去の操業実績データをもとに、製鋼プロセスにおける複数の工程の所要時間の平均値及び標準偏差を求める、統計量算出工程Ｓ１（工程Ｓ１）と、製鋼プロセスにおける複数の工程についての各パラメータ設定値が工程Ｓ１において算出した時間の平均値と等しくなるようにパラメータ補正値を設定する、時間平均値−パラメータ補正値設定工程Ｓ２（工程Ｓ２）と、工程Ｓ１において算出した上記時間の平均値及び標準偏差から、時間についての確率密度分布を仮定し、当該確率密度分布を用いて期待コストを算出し、期待コストが最小となるような補正値を設定する、期待コスト−パラメータ補正値設定工程Ｓ３（工程Ｓ３）と、工程Ｓ２及び工程Ｓ３において設定したパラメータ補正値を用いて、スケジューリングパラメータを修正する工程Ｓ４と、を備えている。
2.3. Scheduling parameter correction device 10
Using the data stored in the operation schedule storage means 1 and the operation result data storage means 2, the correction device 10 corrects the scheduling parameter. Specifically, the correction device 10 executes the scheduling parameter correction method according to the present invention. FIG. 2 shows an example of a scheduling parameter correction method (correction method S10) executed by the correction device 10. As shown in FIG. 2, the correction method S10 is a statistic calculation step S1 (step of calculating an average value and standard deviation of required times of a plurality of steps in a steelmaking process based on past operation result data of the steelmaking process. S1) and a time average value-parameter correction value setting step S2 (step) in which parameter correction values are set so that each parameter setting value for a plurality of steps in the steelmaking process is equal to the average value of the time calculated in step S1. Assuming a probability density distribution with respect to time from the average value and standard deviation of the time calculated in step S1 and S2), the expected cost is calculated using the probability density distribution, and the expected cost is minimized. Expected cost-parameter correction value setting step S3 (step S3) for setting a correction value, and parameters set in step S2 and step S3 Using the correction value, and a step S4 for modifying the scheduling parameters, the.
２．３．１．工程Ｓ１
修正装置１０では、まず工程Ｓ１が行われる。すなわち、操業予定記憶手段１からスケジュール対象時間に製造が予定されているチャージの予定情報（上記表１に係る情報）を受け取るとともに、操業実績データ記憶手段２から予定チャージの実績データ（製鋼プロセスにおける各工程の処理時間や搬送時間の実績）を受け取る。操業実績データ記憶手段２から受け取った実績データについては、平均値や標準偏差を求める。当該平均値や標準偏差は、例えば表２に示すように、鋼種や処理条件毎に層別化して求めることが好ましい。このように、修正装置１０は工程Ｓ１を実行する統計量算出手段として機能する。
2.3.1. Process S1
In the correction apparatus 10, first, step S1 is performed. That is, schedule information (information related to Table 1) scheduled to be manufactured at the schedule target time is received from the operation schedule storage unit 1, and scheduled charge result data (in the steelmaking process) from the operation result data storage unit 2. The processing time of each process and the result of conveyance time) are received. For the result data received from the operation result data storage means 2, an average value and a standard deviation are obtained. For example, as shown in Table 2, the average value and the standard deviation are preferably obtained by stratification for each steel type and processing condition. Thus, the correction device 10 functions as a statistic calculation unit that executes the step S1.
２．３．２．工程Ｓ２及び工程Ｓ３
引き続いて、修正装置１０では、工程Ｓ２及び工程Ｓ３が行われる。工程Ｓ２は、処理時間や搬送時間等のスケジューリングパラメータについて、設備の経時変化に起因して生じるスケジュールと実操業との乖離を防止するため、パラメータ補正値を設定する工程である。工程Ｓ２では工程Ｓ１において算出した統計量のうち、処理時間や搬送時間の平均値に基づいてパラメータ補正値を設定する。具体的には、工程Ｓ２においては、これから実操業を行う予定である鋼種や処理条件に応じて、該当する過去の操業実績データを参酌し、当該操業実績データについて工程Ｓ１において算出した処理時間や搬送時間の平均値を用いる（例えば、表２のデータ）。そして、製鋼プロセスにおける複数の工程それぞれに係るパラメータ設定値（例えば、表１のデータ）について、算出した平均値と比較し、パラメータ設定値と平均値との間に差がある場合に、当該差を補間するべくパラメータ補正値を設定する。すなわち、工程Ｓ２において設定されるパラメータ補正値は、予め設定していたパラメータ設定値と工程Ｓ１にて算出した平均値との差を計算することにより求められるものである。
2.3.2. Step S2 and Step S3
Subsequently, in the correction device 10, step S2 and step S3 are performed. Step S2 is a step of setting parameter correction values for scheduling parameters such as processing time and transport time in order to prevent the deviation between the schedule and the actual operation caused by the change in equipment over time. In step S2, a parameter correction value is set based on an average value of processing time and transport time among the statistics calculated in step S1. Specifically, in the step S2, depending on the steel type and processing conditions that are scheduled to be actually operated from now on, the relevant past operation result data is taken into account, and the processing time calculated in the step S1 for the operation result data The average value of the conveyance time is used (for example, data in Table 2). And about the parameter setting value (for example, data of Table 1) concerning each of a plurality of processes in a steelmaking process, it compares with the calculated average value, and when there is a difference between the parameter setting value and the average value, the difference A parameter correction value is set to interpolate. That is, the parameter correction value set in step S2 is obtained by calculating the difference between the parameter setting value set in advance and the average value calculated in step S1.
工程Ｓ２は、予め設定していたパラメータ設定値と上記工程Ｓ１にて算出した平均値との間に差が生じた場合に、逐一パラメータ補正値を設定する形態の他、上記工程Ｓ１にて算出した平均値とパラメータ設定値との差が閾値以上である場合にのみ、パラメータ補正値を設定する形態であってもよい。例えば、予め設定していたパラメータ設定値と上記工程Ｓ１にて算出した平均値との差が５分以上である場合に、パラメータ補正値を設定すればよい。このようにすれば、設備の経時変化に起因して生じるスケジュールと実操業との乖離が過度に大きくなった場合にのみ、スケジューリングパラメータを修正することができる。 Step S2 is calculated in step S1 in addition to a mode in which parameter correction values are set one by one when there is a difference between a preset parameter setting value and the average value calculated in step S1. The parameter correction value may be set only when the difference between the average value and the parameter setting value is equal to or greater than the threshold value. For example, the parameter correction value may be set when the difference between the preset parameter setting value and the average value calculated in step S1 is 5 minutes or more. In this way, the scheduling parameter can be corrected only when the difference between the schedule and the actual operation caused by the change with time of the facility becomes excessively large.
工程Ｓ３は、製鋼プロセスにおける溶鋼の待ち時間（滞留時間）を抑制するとともに、ボトルネック工程への材料到着遅れを回避するため、パラメータ補正値を設定する工程である。工程Ｓ３では、複数工程における最初の工程からボトルネック工程までの間の時間の平均値及び標準偏差を用いてパラメータ補正値を設定する。具体的には、工程Ｓ３では、工程Ｓ１において算出した時間の平均値及び標準偏差を用いて、時間に関する発生確率密度分布を仮定する。例えば、図３に示すように、操業実績データのヒストグラムと工程Ｓ１にて算出した平均値及び標準偏差とから、ガンマ分布により発生確率密度分布を仮定することができる。発生確率密度分布の仮定については、ガンマ分布の他、正規分布などの確率分布を用いてもよい。そして、製鋼プロセスの複数の工程における最初の工程からボトルネック工程到着までの時間（Ｔ）を仮定し、確率密度分布に基づいて、仮定した到着時刻よりも早く到着した場合の期待コストと遅れて到着した場合の期待コストとを計算し、期待コストが最小となる時間（Ｔ）を決定する。期待コストは、例えば、下記式（１）のｆとして表すことができる。下記式（１）において、ｘは確率変数、Ｐ（ｘ）は発生確率、ｃ１は溶鋼滞留時間コスト係数、ｃ２は到着遅れコスト係数である。これら確率変数ｘと発生確率Ｐ（ｘ）については、例えば、最初の工程からボトルネック工程までにかかる時間ｘを確率変数とし、操業実績データを参照して平均値や標準偏差等の統計値を用いて仮定した分布の形状を推定することにより、確率変数ｘに係る発生確率Ｐ（ｘ）を求めることができる。ｃ１、ｃ２等のコスト係数は、工場の操業条件により設定すべき値であり、例えば鋳造に遅れが生じたときのコストと、溶鋼滞留時間が延長したときにかかる実コストとを考慮して決定されるパラメータである。また、式（１）において右辺の第１項は、あるＴを定めたときに最初の工程からボトルネック工程までの時間がｘとなる場合について、その発生確率Ｐ（ｘ）と溶鋼滞留時間の延長時間を掛け合わせた総和であり、溶鋼滞留時間コストの期待値を表している。また右辺の第２項は、溶鋼の到着遅れが発生する確率Ｐ（ｘ）と到着遅れ時間を掛け合わせた総和であり、溶鋼到着遅れコストの期待値を表している。すなわち、式（１）ではこれら２つのコストの期待値についてｃ１、ｃ２により重み付けられたコスト期待値の和を最小とするようにＴを決定する。工程Ｓ３では、このようにして決定した時間（Ｔ）について、工程Ｓ１にて算出した時間の平均値を差し引いた値をパラメータ補正値として設定する。 Step S3 is a step of setting a parameter correction value in order to suppress the waiting time (residence time) of the molten steel in the steel making process and to avoid a material arrival delay in the bottleneck process. In step S3, the parameter correction value is set using the average value and standard deviation of the time from the first step to the bottleneck step in the plurality of steps. Specifically, in step S3, an occurrence probability density distribution with respect to time is assumed using the average value and standard deviation of time calculated in step S1. For example, as shown in FIG. 3, an occurrence probability density distribution can be assumed by a gamma distribution from a histogram of operation performance data and the average value and standard deviation calculated in step S1. As for the assumption of the occurrence probability density distribution, a probability distribution such as a normal distribution may be used in addition to the gamma distribution. And, assuming the time (T) from the first step to the arrival of the bottleneck step in multiple steps of the steelmaking process, based on the probability density distribution, the expected cost and delay when arriving earlier than the assumed arrival time The expected cost when it arrives is calculated, and the time (T) at which the expected cost is minimized is determined. The expected cost can be expressed as f in the following formula (1), for example. In the following formula (1), x is a random variable, P (x) is an occurrence probability, c 1 is a molten steel residence time cost coefficient, and c 2 is an arrival delay cost coefficient. For these random variables x and occurrence probabilities P (x), for example, the time x from the first process to the bottleneck process is used as a random variable, and statistical values such as average values and standard deviations are obtained by referring to operation performance data. The occurrence probability P (x) related to the random variable x can be obtained by estimating the shape of the distribution assumed by using it. The cost coefficients such as c 1 and c 2 are values that should be set according to the operating conditions of the factory. For example, considering the cost when the casting is delayed and the actual cost when the molten steel residence time is extended, Is a parameter determined by Further, the first term on the right side in the equation (1) is the occurrence probability P (x) and the molten steel residence time when the time from the first process to the bottleneck process is x when a certain T is determined. This is the sum of the extended times and represents the expected value of the molten steel residence time cost. The second term on the right side is the sum of the probability P (x) of arrival of molten steel and the arrival delay time, and represents the expected value of the molten steel arrival delay cost. That is, in Equation (1), T is determined so as to minimize the sum of the expected cost values weighted by c 1 and c 2 for the expected values of these two costs. In step S3, for the time (T) determined in this way, a value obtained by subtracting the average value of the time calculated in step S1 is set as a parameter correction value.
例えば、表２中、鋼種Ｘ００１については、工程１〜工程３（処理順序は工程１、搬送１、工程２、搬送２及び工程３の順とする。）の間の平均時間が１０５分、標準偏差が３．３分である。これらの統計量を用いると、ガンマ分布の２つの母数を計算することができ、発生確率Ｐ（ｘ）を推定することが可能になる（例えば、図４中の実線のように推定できる。）。そして、あるＴ（図４においてはＴ＝１０６）についてｘ＜Ｔの範囲では溶鋼滞留時間コストの期待値を、Ｔ＜ｘの範囲では到着遅れコストの期待値を計算することができる。したがって上記式（１）の右辺第１項は、図４中の溶鋼滞留時間コストとｘ軸が囲む面積にコスト係数ｃ１を乗じた値であり、第２項は到着遅れコストとｘ軸が囲む面積にコスト係数ｃ２を乗じた値を表す。このようにして、あるＴについて式（１）の値を計算することができる。ｃ１＝１、ｃ２＝５とした場合、Ｔ＝０〜２００に対する式（１）の値を求めると、図５のようなグラフを得ることができる。図５においては、Ｔ＝１０８分の時コスト期待値が最小となるため、当該１０８分から平均値である１０５分を差し引いた値である３分を、上記パラメータ補正値として設定することができる。 For example, in Table 2, for steel type X001, the average time between step 1 to step 3 (the processing order is step 1, transport 1, step 2, transport 2 and step 3) is 105 minutes, standard. The deviation is 3.3 minutes. Using these statistics, it is possible to calculate the two parameters of the gamma distribution and to estimate the occurrence probability P (x) (for example, as shown by the solid line in FIG. 4). ). For a certain T (T = 106 in FIG. 4), the expected value of the molten steel residence time cost can be calculated in the range of x <T, and the expected value of the arrival delay cost can be calculated in the range of T <x. Thus the first term of the right side of the equation (1) is a value obtained by multiplying the cost coefficients c 1 to the area surrounding the molten steel residence time cost and the x-axis in FIG. 4, the second term arrived late cost and x-axis the area surrounding represents a value obtained by multiplying a cost factor c 2. In this way, the value of equation (1) can be calculated for a certain T. When c 1 = 1 and c 2 = 5, when the value of Equation (1) for T = 0 to 200 is obtained, a graph as shown in FIG. 5 can be obtained. In FIG. 5, since the expected cost value when T = 108 minutes is minimized, 3 minutes, which is a value obtained by subtracting the average value of 105 minutes from the 108 minutes, can be set as the parameter correction value.
工程Ｓ２及び工程Ｓ３にて設定されたパラメータ補正値は、鋼種や処理条件に応じて、例えば、表３のようにしてまとめることができる。尚、表３では、工程Ｓ２において、平均値との差に係る閾値を「５分」としてパラメータ補正値を設定している。例えば、鋼種Ｘ００１について見てみると、工程１の処理時間（表１）が４０分であるのに対し、実績データに係る平均値（表２）が３８分であることから、その差は２分である。したがって閾値（５分）未満であるから、パラメータ補正値は設定されていない。一方、鋼種Ｘ００１の工程Ｓ２については、処理時間（表１）が３０分であるのに対し、平均値（表２）が３５分であることから、その差は５分である。したがって閾値（５分）以上であるから、パラメータ補正値として５分が設定されている。また、工程Ｓ３にて設定されたパラメータ補正値は、表３の「搬送２」に反映させている。このように、工程Ｓ３にて設定したパラメータ補正値を搬送工程２に反映させたのは、対象とした製鋼工場では連続鋳造機に係る工程がボトルネック工程であり、連続鋳造機への取鍋の到着が遅れることによる稼働率低下を防止するためである。したがって、工場のプロセスや操業条件によってボトルネック工程が変化する場合、工程Ｓ３によって設定するパラメータ補正値の反映先を変更しても構わない。 The parameter correction values set in step S2 and step S3 can be summarized as shown in Table 3, for example, depending on the steel type and processing conditions. In Table 3, the parameter correction value is set in step S2 with the threshold value relating to the difference from the average value being “5 minutes”. For example, when looking at the steel type X001, the processing time (Table 1) of the process 1 is 40 minutes, whereas the average value (Table 2) related to the actual data is 38 minutes, so the difference is 2 Minutes. Therefore, the parameter correction value is not set because it is less than the threshold value (5 minutes). On the other hand, for step S2 of steel type X001, the treatment time (Table 1) is 30 minutes, whereas the average value (Table 2) is 35 minutes, so the difference is 5 minutes. Therefore, since it is equal to or greater than the threshold (5 minutes), 5 minutes is set as the parameter correction value. In addition, the parameter correction value set in step S3 is reflected in “Conveyance 2” in Table 3. In this way, the parameter correction value set in step S3 is reflected in the conveyance step 2 because the process related to the continuous casting machine is the bottleneck process in the target steelmaking factory, and the ladle to the continuous casting machine This is to prevent a reduction in the operating rate due to a delay in the arrival of the car. Therefore, when the bottleneck process changes depending on the factory process and operating conditions, the reflection destination of the parameter correction value set in step S3 may be changed.
このように、修正装置１０は、工程Ｓ２及び工程Ｓ３を実行する時間平均値−パラメータ補正値設定手段及び期待コスト−パラメータ補正値設定手段としても機能する。 As described above, the correction device 10 also functions as a time average value-parameter correction value setting unit and an expected cost-parameter correction value setting unit for executing the steps S2 and S3.
２．３．３．工程Ｓ４
工程Ｓ２及び工程Ｓ３に引き続いて、修正装置１０では、工程Ｓ４が行われる。工程Ｓ４は、工程Ｓ２及び工程Ｓ３にて設定したパラメータ補正値に基づいて、スケジューリングパラメータを修正する工程である。具体的には、工程Ｓ２にて設定したパラメータ補正値が、対応するパラメータ設定値に補正時間として加えられるとともに、工程Ｓ３にて設定したパラメータ補正値が、製鋼プロセスにおける最初の工程からボトルネック工程までのいずれかの工程（表３では、「搬送２」）に係るパラメータ設定値に、補正時間として加えられる。このようにして、パラメータ設定値にパラメータ補正値を加入することで、スケジューリングパラメータの修正を行うことができる。
2.3.3. Step S4
Subsequent to step S2 and step S3, the correction device 10 performs step S4. Step S4 is a step of correcting the scheduling parameter based on the parameter correction value set in step S2 and step S3. Specifically, the parameter correction value set in step S2 is added as a correction time to the corresponding parameter setting value, and the parameter correction value set in step S3 is changed from the first step in the steel making process to the bottleneck step. It is added as a correction time to the parameter setting value relating to any of the processes up to ("Transfer 2" in Table 3). In this manner, the scheduling parameter can be corrected by adding the parameter correction value to the parameter setting value.
修正装置１０では、以上のような工程Ｓ１〜Ｓ４を備える修正方法Ｓ１０が実行される。修正装置１０は、当該修正方法Ｓ１０を実行可能なものであれば特に限定されるものではなく、例えば、公知の演算装置に上記修正方法Ｓ１０を実行させるプログラムを記憶させたものを用いることができる。このような修正装置１０によれば、経時変化等によりスケジューリングに用いるパラメータ（パラメータ設定値）の平均値等が変化しても、スケジュール作成時において過去の操業実績データを参照し、操業実績データからパラメータ補正値を設定しているので、スケジューリングパラメータを効率的且つ適切に修正することができる。 In the correction device 10, the correction method S10 including the steps S1 to S4 as described above is executed. The correction device 10 is not particularly limited as long as it can execute the correction method S10. For example, a device that stores a program that causes a known arithmetic device to execute the correction method S10 can be used. . According to such a correction device 10, even if an average value of parameters (parameter setting values) used for scheduling changes due to a change over time or the like, the past operation result data is referred to when the schedule is created, and the operation result data is used. Since the parameter correction value is set, the scheduling parameter can be corrected efficiently and appropriately.
尚、上記説明では、修正方法Ｓ１０について、工程Ｓ２に引き続いて工程Ｓ３が行われるものとして説明したが、修正方法Ｓ１０は、工程Ｓ３に引き続いて工程Ｓ２が行われるものであってもよく、工程Ｓ２と工程Ｓ３とが並行して行われるものであってもよい。 In the above description, the correction method S10 has been described on the assumption that the step S3 is performed subsequent to the step S2. However, the correction method S10 may be a step in which the step S2 is performed subsequent to the step S3. S2 and process S3 may be performed in parallel.
また、今後製造が予定されている鋼種や材質などの操業条件について、層別して、各パラメータ補正値をオフラインで予め設定しておき、将来のスケジュール作成時に用いるようにしておいてもよい。すなわち、修正方法Ｓ１０は、オフラインにおいて一括して行ってもよいし、スケジュール作成時において製造が予定されているチャージについてのみオンラインで行ってもよい。 In addition, regarding the operating conditions such as steel types and materials that are scheduled to be produced in the future, each parameter correction value may be set offline in advance and used in future schedule creation. That is, the correction method S10 may be performed collectively in an offline manner, or may be performed online only for a charge that is scheduled to be manufactured at the time of creating a schedule.
また、上記説明では、修正方法Ｓ１０が、工程Ｓ２と工程Ｓ３とを双方備えるものとして説明したが、修正方法Ｓ１０は、例えば工程Ｓ２が備えられない形態であってもよい。このような形態であっても、スケジュール作成時において過去の操業実績データを参照し、操業実績データからパラメータ補正量を設定しているので、スケジューリングパラメータを効率的且つ適切に修正することができる。ただし、製鋼プロセスのスケジュールについて、生産性及び生産コストをより適切なものとする観点からは、修正方法Ｓ１０において、工程Ｓ２と工程Ｓ３とを双方行うことが好ましい。 In the above description, the correction method S10 has been described as including both the step S2 and the step S3. However, the correction method S10 may be in a form that does not include the step S2, for example. Even in such a form, since the parameter correction amount is set from the operation result data with reference to the past operation result data at the time of creating the schedule, the scheduling parameter can be corrected efficiently and appropriately. However, it is preferable to perform both step S2 and step S3 in the correction method S10 from the viewpoint of making the productivity and production cost more appropriate for the steelmaking process schedule.
２．４．スケジュール作成装置２０
スケジュール作成装置２０では、操業予定記憶手段１からのスケジュール対象の予定情報に対して、修正装置１０において修正したスケジューリングパラメータを反映させることにより、新たなスケジュールを作成する。スケジュールの作成については、修正装置１０において修正したスケジューリングパラメータを適切に反映可能であれば、特に限定されるものではない。以下、バックワードシミュレーションによるスケジュール作成方法について説明する。
2.4. Schedule creation device 20
The schedule creation device 20 creates a new schedule by reflecting the scheduling parameters modified in the modification device 10 on the schedule information to be scheduled from the operation schedule storage means 1. The creation of the schedule is not particularly limited as long as the scheduling parameter modified by the modification device 10 can be appropriately reflected. Hereinafter, a schedule creation method based on backward simulation will be described.
バックワードシミュレーションでは、スケジューリングにおいて処理順序が後となる対象チャージについて、下工程から時間を遡るようにしてスケジュールを決定する。例えば、上記表１に示すスケジュール予定に対して、修正したスケジューリングパラメータを用いて新たなスケジュールを作成する場合について説明する。この場合、まず、投入順序が最後となるＮｏ．５のチャージについて、下工程である工程３から設備の割付を行い、ここから遡るようにして、搬送２→工程２→搬送１→工程１の順で、各処理時間、搬送時間に必要な時間を決定し、処理開始時刻−終了時刻を決定する。このとき、操業予定記憶手段１から受け取る各処理時間と搬送時間に、修正装置１０から受け取ったスケジューリングパラメータを反映させたもの（パラメータ設定値にパラメータ補正値を加えたもの）を、各処理時間、搬送時間とする。次に投入順序が最後から２番目となるＮｏ．４のチャージについて、Ｎｏ．５と同様にして設備を遡りながら処理時刻を決定していくが、Ｎｏ．５の設備の使用状況を参照して、設備において競合する時間がある場合には、その競合設備における使用時間帯を現在方向又は過去方向に移動させることにより、設備競合を回避する。このようにして、Ｎｏ．３〜Ｎｏ．１についても順に予定スケジュールを作成する。図６に、表１に係るスケジュール予定について新たにスケジュールを作成した場合における、スケジューリング例を示す。図６に示すように、一部の工程、搬送については、上記表３と対応するように、修正されたスケジューリングパラメータ（パラメータ設定値にパラメータ補正値を加えたもの）が用いられており、処理時間や搬送時間がパラメータ補正値の分だけ長くなっている。 In the backward simulation, the schedule is determined so as to go back in time from the lower process for the target charge whose processing order is later in the scheduling. For example, a case will be described in which a new schedule is created using the modified scheduling parameters for the schedule shown in Table 1 above. In this case, first, the No. For the charge of 5, the equipment is allocated from the process 3 which is the lower process, and as it goes back from here, the time required for each processing time and transport time in the order of transport 2 → process 2 → transport 1 → process 1 And processing start time-end time is determined. At this time, each processing time and transfer time received from the operation schedule storage means 1 is obtained by reflecting the scheduling parameter received from the correction device 10 (the parameter setting value plus the parameter correction value), each processing time, Transport time. Next, No. in which the insertion order is the second from the end. No. 4 charge, no. The processing time is determined while going back the equipment in the same manner as in No. 5. With reference to the usage status of the equipment 5, when there is a competing time in the equipment, the equipment competition is avoided by moving the use time zone in the competing equipment in the current direction or the past direction. In this way, no. 3-No. Schedules are also created for 1 in order. FIG. 6 shows an example of scheduling when a schedule is newly created for the schedule according to Table 1. As shown in FIG. 6, for some processes and conveyances, modified scheduling parameters (parameter setting values added with parameter correction values) are used so as to correspond to Table 3 above. The time and transport time are longer by the parameter correction value.
スケジュール作成装置２０では、このようにして新たなスケジュールを作成する。スケジュール作成装置２０は、修正装置１０にて修正したスケジューリングパラメータを用いて適切にスケジュールを作成可能なものであれば特に限定されるものではなく、例えば、公知の演算装置に上記のスケジュールの作成方法を実行させるプログラムを記憶させたものを用いることができる。このようなスケジュール作成装置２０によれば、修正装置１０からのデータを考慮してスケジュールを作成しているので、実行可能性の高いスケジュールを効率的且つ適切に作成することができる。特に、過去の実績データによりパラメータを修正しているので、複数回の試行錯誤によってスケジュールを作成する必要がなく、設定されたパラメータ補正値を用いて、高速にスケジュールを作成可能である。 The schedule creation device 20 creates a new schedule in this way. The schedule creation device 20 is not particularly limited as long as the schedule can be appropriately created using the scheduling parameter modified by the modification device 10. For example, the schedule creation method described above may be applied to a known arithmetic device. What memorize | stored the program which performs this can be used. According to such a schedule creation device 20, since the schedule is created in consideration of the data from the correction device 10, it is possible to efficiently and appropriately create a schedule with high possibility of execution. In particular, since parameters are corrected based on past performance data, it is not necessary to create a schedule by a plurality of trials and errors, and a schedule can be created at high speed using a set parameter correction value.
尚、上記説明では、スケジュール作成装置２０において、バックワードシミュレーションによりスケジュールを作成する形態について説明したが、スケジュール作成装置２０においてはバックワードシミュレーションの以外に、フィードフォワードシミュレーションを用いてスケジュールを作成してもよい。或いは、線形計画法や組み合わせ最適化方法等を用いてスケジュールを作成することもできる。 In the above description, the schedule creation device 20 has been described as creating a schedule by backward simulation. However, the schedule creation device 20 creates a schedule using feedforward simulation in addition to the backward simulation. Also good. Alternatively, a schedule can be created using a linear programming method, a combinatorial optimization method, or the like.
２．５．スケジュール表示装置３
スケジュール表示手段３は、上記修正装置１０及びスケジュール作成装置２０によって作成されたスケジュールを、操業者の要望に応じて、表形式或いはガントチャート形式等により表示するものである。上記説明において用いた図６に係るスケジューリング例は、ガントチャート形式に対応している。ガントチャートではスケジューリングパラメータの修正値が明示されるように表示することで、修正量を操業者に適切に知らせることができ好ましい。スケジュール表示手段３は、公知の表示手段を用いることができる。
2.5. Schedule display device 3
The schedule display means 3 displays the schedule created by the correction device 10 and the schedule creation device 20 in a table format or a Gantt chart format according to the operator's request. The scheduling example according to FIG. 6 used in the above description corresponds to the Gantt chart format. In the Gantt chart, it is preferable that the correction value of the scheduling parameter is displayed so as to clearly notify the operator of the correction amount. As the schedule display means 3, a known display means can be used.
３．鋼材の製造方法
上記のようにして作成したスケジュールに基づいて鋼材が製造される。例えば、転炉、２次精錬、連続鋳造機におけるチャージの処理時刻を、作成したスケジュールに従って決定し、当該スケジュール通りに各処理を行う。このように、修正装置１０及びスケジュール作成装置２０によって作成したスケジュールに基づいて鋼材を製造することにより、生産性及び生産コストの双方をともに適切なものとすることができる。
3. Manufacturing method of steel materials Steel materials are manufactured based on the schedule created as described above. For example, the charge processing time in the converter, secondary refining, and continuous casting machine is determined according to the created schedule, and each process is performed according to the schedule. As described above, by manufacturing the steel material based on the schedule created by the correction device 10 and the schedule creation device 20, both productivity and production cost can be made appropriate.
以上、現時点において、最も実践的であり、かつ、好ましいと思われる実施形態に関連して本発明を説明したが、本発明は、本願明細書中に開示された実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨あるいは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴うスケジューリングパラメータの修正方法及び修正装置、スケジュール作成方法及び作成装置、並びに、鋼材の製造方法もまた本発明の技術範囲に包含されるものとして理解されなければならない。 Although the present invention has been described with reference to the most practical and preferred embodiments at the present time, the present invention is not limited to the embodiments disclosed herein. The scheduling parameters can be changed as appropriate without departing from the scope or spirit of the invention that can be read from the claims and the entire specification. Further, it should be understood that the manufacturing method of the steel material is also included in the technical scope of the present invention.
本発明によれば、複数の工程のうち少なくとも一つがボトルネック工程である材料製造プロセス（例えば、製鋼プロセス）において、特に、ボトルネック工程までのスケジューリングパラメータについて、生産性及び生産コスト双方の観点から適切に修正し、これにより適切なスケジュールを作成することができる。すなわち、本発明は、種々の材料製造プロセスに対して好適に利用することができる。 According to the present invention, in a material manufacturing process (for example, a steelmaking process) in which at least one of a plurality of processes is a bottleneck process, particularly with respect to scheduling parameters up to the bottleneck process, from the viewpoint of both productivity and production cost. It can be modified appropriately to create an appropriate schedule. That is, the present invention can be suitably used for various material manufacturing processes.
１ 操業予定記憶手段
２ 操業実績データ記憶手段
３ スケジュール表示装置
１０ スケジューリングパラメータの修正装置
２０ スケジュール作成装置
１００ 本発明に係る各装置を備えたシステム
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Operation schedule memory | storage means 2 Operation result data storage means 3 Schedule display apparatus 10 Scheduling parameter correction apparatus 20 Schedule preparation apparatus 100 The system provided with each apparatus which concerns on this invention
Claims (8)
前記製鋼プロセスの過去の操業実績データをもとに、前記複数の工程にかかる時間の平均値及び標準偏差を層別化して求める、統計量算出工程と、
前記統計量算出工程において算出した前記時間の平均値及び標準偏差から、前記時間についての確率密度分布を仮定し、該確率密度分布を用いて、ある予定時間に対する時間誤差と、対応する確率密度とから、時間進みと時間遅れに関する期待値の重み付き和を期待コストとして算出した場合において、該期待コストが最小となるようなパラメータ補正値を設定する、期待コスト−パラメータ補正値設定工程と、
を備え、
前記期待コスト−パラメータ補正値設定工程において設定したパラメータ補正値を用いてスケジューリングパラメータを修正する、スケジューリングパラメータの修正方法。 In a steelmaking process in which at least one of the plurality of steps is a bottleneck step, a method for correcting scheduling parameters of the steelmaking process,
Based on the past operation result data of the steelmaking process, the average value of the time required for the plurality of steps and the standard deviation are obtained by stratification, and a statistic calculation step,
From the average value and standard deviation of the time calculated in the statistic calculation step, assuming a probability density distribution for the time, using the probability density distribution, a time error with respect to a certain scheduled time, a corresponding probability density, and An expected cost-parameter correction value setting step for setting a parameter correction value that minimizes the expected cost when the weighted sum of expected values related to time advance and time delay is calculated as an expected cost;
With
A scheduling parameter correction method for correcting a scheduling parameter using the parameter correction value set in the expected cost-parameter correction value setting step.
前記期待コスト−パラメータ補正値設定工程、及び前記時間平均値−パラメータ補正値設定工程において設定したパラメータ補正値を用いて、スケジューリングパラメータを修正する、請求項１に記載のスケジューリングパラメータの修正方法。 Furthermore, it comprises a time average value-parameter correction value setting step for setting a parameter correction value so that each parameter setting value for the plurality of steps is equal to the average value of the time calculated in the statistic calculation step,
The scheduling parameter correction method according to claim 1, wherein the scheduling parameter is corrected using the parameter correction value set in the expected cost-parameter correction value setting step and the time average value-parameter correction value setting step.
前記製鋼プロセスの過去の操業実績データをもとに、前記複数の工程にかかる時間の平均値及び標準偏差を層別化して求める、統計量算出手段と、
前記複数の工程についての各パラメータ設定値が、前記統計量算出手段において算出した前記時間の平均値と等しくなるように、パラメータ補正値を設定する、時間平均値−パラメータ補正値設定手段と、
前記統計量算出手段において算出した前記時間の平均値及び標準偏差から、前記時間についての確率密度分布を仮定し、ある予定時間に対する時間誤差と、対応する確率密度とから、時間進みと時間遅れとに関する期待値の重み付き和を期待コストとして算出した場合において、該期待コストが最小となるようなパラメータ補正値を設定する、期待コスト−パラメータ補正値設定手段と、
を備え、
前記時間平均値−パラメータ補正値設定手段、及び前記期待コスト−パラメータ補正値設定手段において設定したパラメータ補正値を用いてスケジューリングパラメータを修正する、スケジューリングパラメータの修正装置。 In a steelmaking process in which at least one of a plurality of steps is a bottleneck step, an apparatus for correcting a scheduling parameter of the steelmaking process,
Based on past operation performance data of the steelmaking process, a statistic calculation means for obtaining an average value and a standard deviation of the time required for the plurality of steps by stratification ;
A time average value-parameter correction value setting means for setting a parameter correction value such that each parameter setting value for the plurality of steps is equal to the average value of the time calculated by the statistic calculation means;
Assuming a probability density distribution for the time from the average value and standard deviation of the time calculated by the statistic calculator , the time advance and time delay are calculated from the time error for a certain scheduled time and the corresponding probability density. An expected cost-parameter correction value setting means for setting a parameter correction value that minimizes the expected cost when the weighted sum of the expected values is calculated as an expected cost;
With
A scheduling parameter correction apparatus that corrects a scheduling parameter using a parameter correction value set in the time average value-parameter correction value setting means and the expected cost-parameter correction value setting means.
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