KR20100098445A

KR20100098445A - 배합 계획 작성 장치, 방법 및 기록 매체

Info

Publication number: KR20100098445A
Application number: KR1020107015775A
Authority: KR
Inventors: 히로까즈 고바야시; 야스히또 야지; 요시히또 이시이; 오사무 이시야마; 마꼬또 우에끼; 겐지 사이또오; 유따까 스즈끼; 세이지 노무라; 유우지 와따나베; 노리까즈 가나자와; 도모히로 사또오
Original assignee: 신닛뽄세이테쯔 카부시키카이샤
Priority date: 2008-01-18
Filing date: 2009-01-16
Publication date: 2010-09-06
Also published as: CN101918904B; BRPI0906765A2; CN101918904A; WO2009091051A1; BRPI0906765B1; KR101156821B1

Abstract

복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 배합 계획 작성 장치는 배합 원재료의 수급 상태 및 혼합 후의 성상을 계산하는 시뮬레이터(201, 202)와, 입력 데이터 도입부(301)와, 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보를 포함하는 데이터에 기초하여, 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하는 모델 구축부(203, 204)와, 모델 구축부(203, 204)에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 시뮬레이터(201, 202)에 대한 지시를 산출하는 계획부(205)를 구비한다.

Description

배합 계획 작성 장치, 방법, 프로그램 및 기록 매체 {COMPOSITION PLAN MAKING-OUT DEVICE, METHOD, PROGRAM AND RECORDING MEDIUM}

본 발명은 복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 배합 계획 작성 장치, 방법, 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

철강을 비롯한 많은 산업에 있어서는, 구입한 다양한 성상을 갖는 다종류의 배합 원재료를 혼합하여, 혼합 후의 성상을 일정 범위 내로 억제하는 것이 요구된다. 또한, 배합 계획을 작성할 때에, 비용이 중요한 지표로서 판단되어, 구입 비용이나 제조 비용, 또는 원재료를 수송하는 수송 비용 등의 최소화가 요구된다. 또한, 배합 원재료의 재고가 끊기지 않도록, 배합 비율을 변화시키면서 복수일에 걸쳐서 배합을 계획하는 것이 요구된다.

상기한 요구를 충족시키는 배합 계획을 실현하기 위해서는, 구입한 다종류의 배합 원재료의, 다양한 성상, 다종류의 배합 원재료의 재고 정보, 구입 비용 등의 방대한 정보량을 파악해야만 한다. 그로 인해, 사람의 손으로 배합 계획을 작성하기 위해서는, 이들 방대한 정보량의 전체를 파악한 후 배합을 결정해야만 해, 방대한 시간을 필요로 하고 있었다. 또한, 정보가 변화되었을 때로의 응답성의 낮음에 수반하여, 현실에서는 혼합 후의 성상이 요구되는 범위로 억제되지 않는 등의 문제가 발생하고 있었다.

종래, 이러한 종류의 배합을 결정하는 기술로서 다양한 방법이 제안되어 있다. 예를 들어, 특허 문헌 1의 「원료탄의 배합 결정 방법」에 개시되어 있는 바와 같이, 적당한 초기값을 입력한 후에, 배합 비율 등을 일정한 간격 폭으로 변동시키는 것을 반복함으로써, 품질을 만족시키면서 비용을 최소화하는 것을 가능하게 하는 방법이 있다.

또한, 특허 문헌 2의 「시멘트 크린커 소성용 원료의 혼합 비율 산출 방법」에 개시되어 있는 바와 같이, 선형 계획법을 사용하여 최적화된 배합을 계획하는 방법이 있다.

또한, 특허 문헌 3의 「생산ㆍ물류 계획 작성 방법 및 생산ㆍ물류 계획 작성 장치, 물류 제어 방법 및 물류 제어 장치, 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체 및 컴퓨터 프로그램」에 개시되어 있는 바와 같이, 계획 작성 기간을 입안 대상 기간으로 분할하여, 분할한 기간에 대해 수리 계획 방법을 적용하는 것을 반복하는 방법이 있다.

일본 특허 출원 공개 평01-104688호 공보 일본 특허 출원 공개 제2001-146441호 공보 일본 특허 출원 공개 제2003-216695호 공보

상기 특허 문헌 1의 「원료탄의 배합 결정 방법」에 개시되어 있는 바와 같이, 재계산의 반복을 사용하여 배합 계획을 작성하는 방법에서는, 만족할 수 있는 결과가 얻어질 때까지, (1) 설정된 간격 폭에 기초하여, 배합 비율을 바꾸면서 계산을 행하여, 그 결과의 평가를 몇 번이나 반복해서 행할 필요가 있었다. 그로 인해, (2) 배합 원재료의 종류가 많은 경우에서는 배합 계획을 작성하는 데 많은 시간이 걸려 버리고, (3) 반복 방법으로 수렴 계산을 하고 있으므로, 반드시 비용의 최소화로는 되지 않고, (4) 배합 원재료의 재고가 고려되어 있지 않고, 재고를 소진하지 않도록, 복수일에 걸치는 배합 계획을 작성하는 것은 불가능한 것 등의 문제점이 있었다.

또한, 상기 특허 문헌 2의 「시멘트 크린커 소성용 원료의 혼합 비율 산출 방법」에 개시되어 있는 바와 같이, 선형 계획법을 사용하여 배합 계획을 작성하는 방법에서는, (1) 성상을 만족시키는 것만을 목표로 하고 있고, 비용을 최소화하는 방법은 제안되어 있지 않고, (2) 처음 재고량, 입하 재원 등의 정보에 기초하여, 복수일에 걸쳐서 배합 계획을 작성하는 것이 요구되지만, 재고를 고려하여 재고를 소진하지 않도록, 복수일의 배합을 계획하는 것은 전혀 고려되어 있지 않은 것 등의 문제점이 있었다.

또한, 상기 특허 문헌 3에 기재된 「생산ㆍ물류 계획 작성 방법 및 생산ㆍ물류 계획 작성 장치, 물류 제어 방법 및 물류 제어 장치, 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체 및 컴퓨터 프로그램」에 개시되어 있는 바와 같이, 계획 작성 기간을 입안 대상 기간으로 분할하여, 분할한 기간에 대해 수리 계획 방법을 적용하는 것을 반복하는 방법에서는, (1) 제품을 제조하는 데 있어서의 제조 개시 시각ㆍ종료 시각 및 재고 추이를 계획하거나, 혹은 제품ㆍ원재료를 반송하는 데 있어서의 반송 개시 시각ㆍ종료 시각 및 재고 추이를 계획하는, 즉 생산ㆍ물류 계획을 작성하는 것이 목적이고, 원재료를 몇 대 몇의 비율로 배합하는 것이 좋은지, 또한 그때의 혼합 후의 품질ㆍ성상을 미리 설정된 범위 내로 억제하는 계획을 하는, 즉 배합 계획을 작성하는 것을 목적으로 하고 있지 않고, (2) 제품의 제작 개시 시간, 물건의 운반 개시 시간ㆍ양을 최적화할 수 있지만, 원재료를 혼합하여, 혼합한 원재료가 요구되는 품질ㆍ성상을 만족시키도록 할 수 없는 것 등의 문제점이 있었다.

이상과 같은 이유에 의해, 상기 특허 문헌 1 내지 3 중 어느 것에 있어서도, 상기 요구되는 (1) 재고를 소진하지 않고, (2) 성상을 만족시키고, (3) 비용이 최소화되고, (4) 복수일분의 배합 계획을 만드는 것에는 이르지 않는다.

따라서, 복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성할 때에, 수리 계획법을 사용하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하여, 시뮬레이터 및 최적화 계산부를 연동시킴으로써, 재고를 소진하지 않도록 하는 동시에 성상을 만족시키고, 또한 비용을 최소화하여, 복수일분의 배합 계획을 작성할 수 있도록 하는 방법을 제안하는 것이다.

상기 목적을 실현하기 위해, 본원 발명은 하기와 같은 구성으로 되어 있다.

(1). 복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 배합 계획 작성 장치이며,

배합 원재료의 수급 상태 및 혼합 후의 성상을 계산하는 시뮬레이터와,

배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보를 포함하는 데이터를 도입하는 데이터 도입 수단과,

상기 데이터 도입 수단에 의해 도입된 데이터에 기초하여, 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하는 모델 구축 수단과,

상기 모델 구축 수단에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 상기 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 최적화 계산 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 배합 계획 작성 장치.

(2). 상기 시뮬레이터에 의한 시뮬레이션 결과인 배합 계획을 출력하는 출력 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(3). 상기 데이터 도입 수단에 의해 도입된 데이터를 소여(所與)로 하고, 우선,

(a) 상기 최적화 계산 수단은 입안 개시 일시로부터, 최적화 기간분의 계산 지시의 작성을 행하고,

(b) 상기 시뮬레이터는 상기 최적화 계산 수단이 작성한 계산 지시를 소여로 하여, 미리 설정된 시뮬레이션 기간분만큼의 시뮬레이션을 실행하고,

(c) 미리 설정한 계획 확정 기간분만큼 상기 시뮬레이션 결과를 배합 계획으로서 확정하고,

(d) 확정한 직후의 일시를 새로운 입안 개시 일시로서 설정하고,

이미 확정한 배합 계획을 소여로 하여, 새로운 계획 확정 기간분의 배합 계획을 확정하는 상기 (a) 내지 (d)의 일련의 처리를, 계획 작성 기간분의 배합 계획이 확정될 때까지 반복해서 행함으로써, 계획 작성 기간분의 배합 계획을 작성하는 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(4). 상기 배합 계획을 작성할 때에, 전부 혹은 일부의 배합 원재료에 대해, 목표로서 부여된 배합 비율에 근접하는 배합을 계획하는 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(5). 상기 배합 계획을 작성할 때에, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되지 않는 배합을 계획하는 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(6). 상기 배합 계획을 작성할 때에, 전일에 사용한 배합 원재료의 재고가 그 다음날에도 있는 경우에는, 당해 배합 원재료를 사용하는 배합을 계획하는 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(7). 상기 배합 계획을 작성할 때에, 배합 계획의 일부가 미리 지정 가능한 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(8). 상기 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 비선형의 수학식을 포함하는 경우, 상기 비선형의 수학식 대신에 선형의 수학식을 도입하여 수학식 모델을 정식화하는 선형화 수단과,

상기 선형화 수단에 의해 정식화된 수학식 모델을 사용한 상기 최적화 계산 수단에 의한 구해(求解) 결과가 상기 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델을 만족시키는지 여부를 판정하는 판정 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(9). 상기 혼합 후의 성상 제약이 하한값을 갖는 경우, 상기 선형의 수학식은 상기 비선형의 수학식의 하한을 이루는 수학식으로 하고,

상기 혼합 후의 성상 제약이 상한값을 갖는 경우, 상기 선형의 수학식은 상기 비선형의 수학식의 상한을 이루는 수학식으로 하는 것을 특징으로 하는 (8)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(10). 상기 선형화 수단은 상기 비선형의 수학식 대신에 상기 선형의 수학식을 도입하여 수학식 모델을 정식화할 때에, 상기 혼합 후의 성상 제약이 하한값을 갖는 경우, 상기 하한값보다도 작은 임시 하한값을 설정하고, 상기 혼합 후의 성상 제약이 상한값을 갖는 경우, 상기 상한값보다도 큰 임시 상한값을 설정하는 것을 특징으로 하는 (8)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(11). 상기 선형화 수단에 의해 정식화된 수학식 모델을 사용한 상기 최적화 계산 수단에 의한 구해 결과가 상기 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델을 만족시키고 있지 않은 경우, 상기 임시 하한값을 약간 증가시키거나, 혹은 상기 임시 상한값을 약간 감소시켜 상기 최적화 계산 수단에 의한 구해를 반복하는 것을 특징으로 하는 (10)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(12). 상기 데이터 도입 수단은 상기 비용 정보로서, 배합 원재료의 구입 비용 정보, 선박을 이용할 때의 수송 비용 정보를 도입하고,

상기 최적화 계산 수단은 상기 모델 구축 수단에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 상기 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 것을 특징으로 하는 (1)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(13). 상기 배선 계획의 소정의 항목 중 고정화되어 있는 것을 추출하는 추출 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 (12)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(14). 상기 배선 계획의 소정의 항목은 선적항, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하 품목, 양하량인 것을 특징으로 하는 (13)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(15). 상기 데이터 도입 수단에 의해 도입하는 수송 비용 정보에는 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트(freight)의 정보와, 품목별ㆍ양하항별 프레이트의 정보가 포함되어 있고,

상기 추출 수단에 의해 추출된 고정화되어 있는 항목에 따라서, 상기 최적화 계산 수단에 있어서 상기 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트를 사용하는지, 상기 품목별ㆍ양하항별 프레이트를 사용하는지가 결정되는 것을 특징으로 하는 (13)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(16). 상기 최적화 계산 수단에서는, 상기 배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 추가하여, 미리 작성된 기준이 되는 배합 계획과 멀리 떨어지지 않도록 하는 것에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하는 것을 특징으로 하는 (12)에 기재된 배합 계획 작성 장치.

(17). 복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 배합 계획 작성 방법이며,

배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보를 포함하는 데이터를 도입하는 스텝과,

상기 도입된 데이터에 기초하여, 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하는 스텝과,

상기 구축된 수학식 모델을 사용하여, 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 배합 원재료의 수급 상태 및 혼합 후의 성상을 계산하는 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 배합 계획 작성 방법.

(18). 복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 처리를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이며,

상기 모델 구축 수단에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 상기 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 최적화 계산 수단으로서 컴퓨터를 기능시키기 위한 프로그램.

(19). (18)에 기재된 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

본 발명에 따르면, 복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성할 때에, 수리 계획법을 사용하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하여, 시뮬레이터 및 최적화 계산부를 연동시킴으로써, 재고를 소진하지 않도록 하는 동시에 성상을 만족시키고, 또한 비용을 최소화하여, 복수일분의 배합 계획을 작성하는 것이 가능해진다. 또한, 수리 계획법을 사용하여 배합 계획을 작성할 때에, 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 비선형의 수학식을 포함하는 경우에도 배합 계획을 작성할 수 있다.

도 1은 배합 계획 작성 장치를 포함하는 시스템 구성예를 도시하는 도면이다.
도 2는 배합 계획 작성 장치의 기본적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 3은 제1 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.
도 4는 제1 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 제1 실시 형태의 배합 계획 작성의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 각 품목의 재고량이 안전 재고량 이상 있는 제약을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 제1 실시 형태에 있어서의 배합 계획 작성의 수순을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 제2 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.
도 9는 제2 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 도시하는 흐름도이다.
도 10은 제2 실시 형태의 배합 계획 작성의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 비선형의 수학식 대신에 선형의 수학식을 도입했을 때의 처리를 도시하는 흐름도이다.
도 12는 배합 계획을 열흘마다 작성한 예를 도시하는 도면이다.
도 13은 본 발명 적용 전 실적과 본 발명을 적용한 배합 계획 작성 수단에 의한 계획을 도시하는 도면이다.
도 14는 제3 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치의 상세한 구성을 도시하는 도면이다.
도 15는 제3 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 도시하는 흐름도이다.
도 16은 배선 계획의 예를 도시하는 도면이다.
도 17은 선박 리스트의 예를 도시하는 도면이다.
도 18은 선박을 이용할 때의 수송 비용 정보에 포함되는 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트의 테이블의 예를 도시하는 도면이다.
도 19는 이용하는 프레이트를 설정하는 테이블의 예를 도시하는 도면이다.
도 20은 비선형의 수학식 대신에 선형의 수학식을 도입했을 때의 처리를 도시하는 흐름도이다.
도 21은 본 발명의 배합 계획 작성 장치로서 기능할 수 있는 컴퓨터 장치의 하드웨어 구성예를 도시하는 도면이다.

이하, 본 발명을 적용할 수 있는 실시 형태에 대해 도면에 기초하여 설명한다.

<제1 실시 형태>

도 1은 본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치를 포함하는 시스템 구성예를 도시하는 도면이다. 도 1에 도시한 바와 같이, 배합 계획 작성 장치(100)는 배합 계획을 작성할 때에, 배합 계획을 입안하기 위해 필요해지는 계획 작성 기간, 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상[성질(품질을 포함함), 상태 등], 비용 정보(배합 원재료의 구입 비용 정보 등)를 포함하는 제약 조건, 전제 조건의 데이터를 조업자가 설정하거나, 혹은 프로세스 컴퓨터(프로콘)(105) 또는 비지니스 컴퓨터(비지콘)(106)로부터 도입한다. 예를 들어, 배합 계획의 일부가 미리 지정 가능하게 해도 좋다.

배합 계획 작성 장치(100)는 다종류(복수 품목)의 배합 원재료를 혼합하는 혼합 계획을, 시뮬레이션을 실행하여 작성하는 것으로, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약, 혼합 후의 성상 제약을 만족시키도록, 배합 계획을 구한다. 배합 계획 작성 장치(100)에서는, 상세한 것은 후술하지만, LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법을 사용하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델(「수급 밸런스 모델」이라고도 칭함) 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델(「성상 모델」이라고도 칭함)을 구축함으로써 배합 계획의 최적화를 도모한다.

표시부(103)에서는 배합 계획 작성 장치(100)에서 구해진 각 품목의 사용량(배합 비율), 입하량, 재고 추이 그래프, 각종 장표를 표시한다.

조업자 평가부(104)에서는, 구해진 배합 계획을 다양한 관점(예를 들어, 재고 추이, 성상 등)으로부터 조업자가 평가하여, 만족스러운 결과가 아니면 필요에 따라서 배합 비율 등을 수정한다. 그때에, 필요에 따라서 목적 함수의 무게나 평가의 지표를 바꾸거나, 수학식 모델을 구축하는 대상 기간ㆍ계획 확정 기간을 바꾼다. 또한, 전부 혹은 지정한 처리만 사용량의 고정을 하는 등, 조업자의 의지를 반영시키도록 하고 있다. 그리고, 배합 계획 작성 장치(100)에서 다시 배합 계획을 수정하여 작성한다.

도 2는 본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치(100)의 기본적인 구성을 도시하는 블록도이다. 도 2에 도시한 바와 같이, 배합 계획 작성 장치(100)는 시뮬레이터[재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)], 모델 구축부[수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)], 최적화 계산 수단으로서 기능하는 계획부(205)를 포함하여 구성되고, 또한 입출력부를 더불어 갖는다.

재고 추이 시뮬레이터(201)는 각 배합 원재료의 수급 상태(재고 추이)를 계산하는 시뮬레이터이다. 성상 시뮬레이터(202)는 배합 원재료를 혼합한 후의 성상을 계산하는 시뮬레이터이다. 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)가 서로 연동함으로써, 배합 원재료의 재고 추이, 혼합 후의 성상을 계산한다.

본 실시 형태에 있어서는, 배합 계획을 입안하기 위해 필요해지는 계획 작성 기간, 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보 등의 입력 데이터(206)에 기초하여, 배합 계획의 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 미리 설정한 시간 정밀도에 기초하여, LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법 등에 준하여 수급 밸런스 모델 구축부(203)에서 수급 밸런스 제약(재고 제약)을 나타내는 수학식 모델이 구축되고, 성상 모델 구축부(204)에 의해 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 구축된다.

수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 재고를 소진하지 않도록 하는 동시에 요구되는 성상을 만족시키고, 또한 비용을 최소화하여 배합 계획을 작성하도록, 계획부(205)에 의해 최적화 계산을 행하여, 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)에 대한 계산 지시를 산출한다. 이 계산 지시를 받아, 재고 추이 시뮬레이터(201)는 재고 추이를 시뮬레이트하고, 성상 시뮬레이터(202)는 성상을 시뮬레이트한다.

본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치에 따르면, 종래와 같이 미리 결정된 룰에 기초하여 계산 지시가 행해지는 것이 아니라, 계획부(205)에 의해 행해진 최적화 계산의 결과에 기초한 계산 지시를 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)에 출력하므로, 그때의 사상에 따른 최적의 계산 지시를 확실하게 행하는 것이 가능해진다.

또한, 예를 들어, 도 7에 도시한 바와 같이 미리 설정된 계획 확정 기간분을, 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)에 의해 시뮬레이션 종료하면, 계획 확정 기간의 최종 상태에서의 재고 추이, 성상의 정보에 기초하여 수급 밸런스 모델 구축부(203)에 의해 재고 제약을 나타내는 수학식 모델이 구축되고, 성상 모델 구축부(204)에 의해 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 구축되어, 계획부(205)에 부여된다. 이 재고 추이, 성상의 정보가 부여되면, 계획부(205)는 최적화 계산을 실행한다.

이상과 같이 시뮬레이터[재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)]와 모델 구축부[수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)]와 계획부(205)를 연동시킨 상세 시뮬레이션을 실행함으로써, 최적의 배합 계획을 작성할 수 있다. 즉, 본 실시 형태에 있어서 행해지는 시뮬레이션은 종래와 같은 소정의 룰에 기초하는 시뮬레이션이 아니라, 최적화 계산의 결과에 기초하여 행해지는 것이므로, 1회의 시뮬레이션을 실행하는 것만으로 이론적인 최적해를 확실하게 얻는 것이 가능해진다. 이에 의해, 종래와 같이 시뮬레이션 결과를 평가하여 시뮬레이션을 몇 번이나 반복해서 실행할 필요가 없어, 시뮬레이션 결과(207)를 신속하고, 또한 고정밀도로 작성할 수 있다. 따라서, 배합 계획을 작성하는 대상이 대규모라도 실용적인 시간 내에 작성하는 것이 충분히 가능하다.

또한, 계획 작성 기간이 길어지면, 고려하는 기간이 길어져, 종래법에서는 문제 규모가 커지기 때문에 구해가 불가능해지는 문제가 있었지만, 본 방법에서는 최적화 기간으로 분할함으로써, 문제 규모를 작게 할 수 있으므로, 계획 작성 기간이 길어져도 문제를 푸는 것이 가능해진다. 상술한 바와 같이 하여 얻어진 시뮬레이션 결과(207)를 배합 계획으로서 출력한다.

또한, 수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)에 의해 구축하는 모델의 규모가 매우 큰 경우나 제약 조건이 매우 많아서 복잡한 경우라도, 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)에 기재된 수급 밸런스 제약, 성상 제약 중, 배합 계획 작성에 영향이 큰 중요한 부분만을 수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)에 도입하도록 함으로써, 수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)의 수학식 모델의 규모를 적절한 범위로 하여, 실용적인 시간 내에 최적화 계산을 행하도록 할 수 있다. 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)는 고려해야 할 수급 밸런스 제약, 성상 제약을 모두 기재할 수 있으므로, 1회의 시뮬레이션을 실행하여 작성된 배합 계획은 현실에서 실행 가능하게 되는 것이 보증된다.

상술한 바와 같이, 본 실시 형태에 있어서는 시뮬레이터[재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)]와 모델 구축부[수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)]와 계획부(205)를 연동시켜 배합 계획을 작성하도록 하였으므로, (1) 시뮬레이션을 반복해서 실행하지 않고 배합 계획을 작성할 수 있다. (2) 배합 계획 작성에 영향이 큰 중요한 부분만을 계획부(205)에 도입하도록 함으로써 계산 시간을 단축할 수 있는 동시에, (3) 대규모 문제를 푸는 것이 가능해진다.

이하, 도 3 내지 도 7을 참조하여, 본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치(100)의 구성 및 상기 장치(100)를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 보다 상세하게 설명한다. 도 3은 도 2를 사용하여 설명한 배합 계획 작성 장치(100)의 기본적인 구성에 대한, 배합 계획 작성 장치(100)의 상세한 구성을 도시하는 도면이다. 또한, 도 4는 상기 장치(100)를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 도시하는 흐름도이다.

도 5에 본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치의 일 실시 대상인 원재료 배합의 개요도를 도시한다. 도 5를 사용하여, 배합 원재료를 혼합하여, 혼합 후의 원재료가 요구되는 성상을 만족시키는 배합 계획을 작성하는 경우에 대해 설명한다. 단, 이것은 어디까지나 일 실시예이고, 본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치는 다종류의 배합 원재료를 혼합하여, 요구되는 성상을 만족시키고, 또한 비용이 최소한인 배합 계획을 작성할 때에 적용하는 것이 가능하고, 또한 특히 유효하다.

본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치에서는 수급 밸런스 제약을 만족시킬 필요가 있다. 이는 각 품목의 배합 원재료의 매일의 사용량의 합계가, 입하량과 처음 재고량을 합한 양보다도 적어야만 한다. 또한, 혼합 후의 원재료에서는, 각종 성상이 미리 설정된 임계치의 범위에 들어 있을 필요가 있다. 또한, 배합 계획에서는, 우선 첫째로, 배합 원재료의 구입 비용을 최소화하는 것을 목적으로 한다.

(1) 입력 데이터의 도입[도 3의 입력 데이터 도입부(301), 도 4의 스텝 S401]

본 처리에 필요한 정보(배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보 등)를 온라인으로 판독하여, 필요에 따라서 조업자가 수정을 추가한다.

이상에 설명한 입력 데이터 도입부(301) 및 스텝 S401이, 본 발명에서 말하는 데이터 도입 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(2) 배합 계획 작성 기간의 설정[도 3의 계획 작성 기간 설정부(302), 도 4의 스텝 S402]

배합 계획을 작성하는 기간을 설정한다. 이 작성 기간은 입안자의 필요에 따라서 임의의 기간을 설정 가능하게 한다. 여기서는, 일례로서 10일간분을 입안한다.

(3) 배합 계획 작성 시간 정밀도의 설정[도 3의 시간 정밀도 설정부(303), 도 4의 스텝 S403]

배합 계획을 작성하는 시간 정밀도 및 시뮬레이션 정밀도를 설정한다. 이 시간 정밀도 및 시뮬레이션 정밀도는 입안자의 필요에 따라서 개별로 임의의 정밀도를 설정 가능하게 한다. 예를 들어, 입안의 높은 정밀도를 필요로 하는 계획 작성 기간의 전반에서는 정밀도를 높게 하고, 대략의 계획으로 충분한 계획 작성 기간의 후반에서는 정밀도를 낮게 함으로써, 충분한 정밀도와 단시간에서의 효율적인 계획 작성이 가능해진다.

(4) 최적화 기간의 설정[도 3의 최적화 기간 설정부(304), 도 4의 스텝 S404]

배합 계획을 작성하는 최적화 기간을 설정한다. 이 최적화 기간은 입안자의 필요에 따라서 개별로 임의의 대상 기간을 설정 가능하게 한다. 여기서는, 일례로서 계획 작성 기간을 통해 최적화 기간은 3일간으로 한다.

(5) 계획 확정 기간의 설정[도 3의 계획 확정 기간 설정부(305), 도 4의 스텝 S405]

배합 계획을 확정하는 계획 확정 기간을 설정한다. 이 계획 확정 기간은 입안자의 필요에 따라서 개별로 임의의 기간을 설정 가능하게 한다. 예를 들어, 입안의 높은 정밀도를 필요로 하는 계획 작성 기간의 전반에서는 계획 확정 기간을 짧게 하고, 대략의 계획으로 충분한 계획 작성 기간의 후반에서는 계획 확정 기간을 길게 함으로써, 충분한 정밀도와 단시간에서의 효율적인 계획 작성이 가능해진다. 여기서는, 일례로서, 계획 확정 기간을 1일로 설정한다. 이 경우에는, 수학식 모델에 대한 해에 기초하여 시뮬레이트한 결과 얻어지는 배합 계획에 대해서는 계획 작성 기간을 통해 최초의 1일분을 확정한다.

(6) 배합 계획의 수급 밸런스 제약을 수학식 모델로 정식화{도 3의 수급 밸런스 모델 구축부(306)[도 2의 수급 밸런스 모델 구축부(203)에 상당], 도 4의 스텝 S406}

입력 데이터 도입부(301)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 설정한 최적화 기간분을 설정한 시간 정밀도로 수급 밸런스 제약을 수학식 모델로 정식화한다. 각 품목의 사용량을 나타내는 변수를 하기의 수학식 1에 나타낸 바와 같이 정의한다. 또한, 품목의 재고량을 나타내는 변수를 하기의 수학식 2에 나타낸 바와 같이 정의한다.

[수학식 1]

[수학식 2]

수급 정보를 기초로 구축한 수학식 모델, 즉 수급 밸런스 제약 모델을 이하에 나타낸다. 각 품목의 재고량은 일정한 안전 재고량이라고 불리는 값 이상 있는 것이 요구된다(도 6을 참조). 이 경우의 제약은 하기의 수학식 3으로 나타낸다.

[수학식 3]

또한, 각 품목의 재고량은 전일의 재고량, 전일의 입하량, 전일의 사용량으로부터 결정된다. 이 경우의 관계를 나타내는 제약식은 하기의 수학식 4로 나타낸다.

[수학식 4]

또한, 각 품목의 사용량의 어느 날의 합계는 예정된 사용량과 일치할 필요가 있다. 이 경우의 관계를 나타내는 제약식은 하기의 수학식 5로 나타낸다.

[수학식 5]

또한, 각종 원재료의 구매에 대한 요인 등으로부터 조업자는 목표로 하는 배합 비율을 설정하여, 좌기 부여한 목표로 하는 배합 비율에 가까운 배합 비율에 배합 계획이 작성되는 것을 구한다. 즉, 배합 비율이 조업자의 상정과 크게 떨어지면, 상정한 구매량을 만족시킬 수 없게 되거나, 구매량을 초과하거나, 또한 조업 설비에 무리한 조업을 미치는 것이 상정되므로, 목표로서 부여한 배합 비율에 가까운 배합 비율이 출력되는 것이 필요해진다. 상기 기능을 실현하기 위한 제약을 이하에 나타낸다.

[수학식 6]

[수학식 7]

또한, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되면, 조업에 곤란을 초래한다. 즉, 별도의 원재료를 사용하기 위한 준비 시간의 증가나, 설비의 고장의 원인이 된다. 이로 인해, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되는 경우가 없는 배합 계획이 작성되는 것을 구한다. 상기 기능을 실현하기 위한 제약을 이하에 나타낸다.

[수학식 8]

또한, 전일 배합하여 재고가 있음에도, 다음날 배합하지 않으면, 소량의 재고가 남은 상태의 품목이 많아져, 조업에 곤란을 초래한다. 이로 인해, 전일 배합하여, 그 다음날에 재고가 있는 경우에는, 다음날에도 배합하는 배합 계획이 작성되는 것을 구한다. 상기 기능을 실현하기 위한 제약을 이하에 나타낸다.

[수학식 9]

또한, 상술한 수급 밸런스 제약은 일례이고, 다른 제약으로 바꾸거나, 다른 제약을 추가해도 좋다.

(7) 배합 계획의 성상 제약을 수학식 모델로 정식화{도 3의 성상 모델 구축부(307)[도 2의 성상 모델 구축부(204)에 상당], 도 4의 스텝 S407}

입력 데이터 도입부(301)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 설정한 최적화 기간분을 설정한 시간 정밀도로 성상 제약을 수학식 모델로 정식화한다.

성상 정보를 기초로 구축한 성상 제약 모델을 이하에 나타낸다. 여기서는, u성분의 성상 f_u(x_i _{, d})를 하기의 수학식 10으로 계산할 수 있는 경우를 고려한다.

[수학식 10]

상기한 수학식 10에서는, 성상은 배합 비율과 배합 비율의 2차의 항으로부터 형성된다. 단, 여기서 2차 항이 성상에 미치는 영향은 미소한 것이 통상이므로, 최적화 내에서의 정식화에서는, 2차 항을 생략한 하기의 수학식 11로 성상을 고려한다.

[수학식 11]

혼합 후의 원재료의 성상은 요구되는 성상 제약을 만족시킬 필요가 있다. 이 경우의 제약식은 하기의 수학식 12로 나타낸다.

[수학식 12]

또한, 상술한 성상 제약은 일례이고, 다른 제약으로 바꾸거나, 다른 제약을 추가해도 좋다.

이상에 설명한 수급 밸런스 모델 구축부(306)[수급 밸런스 모델 구축부(203)] 및 스텝 S406와, 성상 모델 구축부(307)[성상 모델 구축부(204)] 및 스텝 S407이, 본 발명에서 말하는 모델 구축 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(8) 배합 계획 수학식 모델을 목적 함수에 기초하여 최적화{도 3의 배합 계획 구해부(309)[도 2의 계획부(205)에 상당], 도 4의 스텝 S409}

상기 구축된 선형 및 정수 제약식인 수급 밸런스 모델, 성상 모델을 더불어 배합 계획 수학식 모델로 하고, 미리 설정한 목적 함수에 기초하여 LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법에 의해 최적화 문제로서 문제를 해결함으로써, 최적의 사용량, 입하량을 계산한다.

여기서는, 목적 함수에 관하여 선형식을 사용한 경우의 예를 나타낸다. 본 실시 형태에서는 비용의 최소화를 목적으로 하고 있고, 목적 함수 J의 일례를 수학식 13에 나타낸다.

[수학식 13]

또한, 부여한 목표로 하는 배합 비율에 가까운 배합 비율에 배합 계획을 근접시킬 필요가 있고, 또한 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되는 일 없이 배합 계획을 작성할 필요가 있는 경우에는, 목적 함수는 하기의 수학식 14로 된다.

[수학식 14]

이상의 정식화한 수학식(수학식 모델)을 혼합 정수 계획법으로 푸는 것에 의해, 수급 밸런스 모델, 성상 모델을 겸한 배합 계획 수학식 모델에 대한 최적해가 얻어진다.

이상에 설명한 배합 계획 구해부(309)[계획부(205)] 및 스텝 S409가, 본 발명에서 말하는 최적화 계산 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(9) 구한 해에 기초하여 재고 추이를 시뮬레이션{도 3의 재고 추이 시뮬레이터(311)[도 2의 재고 추이 시뮬레이터(201)에 상당], 도 4의 스텝 S412}

상기 배합 계획 수학식 모델에 대한 해 및 입력 데이터 도입부(301)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 대상이 되는 배합의 전부 또는 일부를, 설정한 계획 확정 기간분에 대해, 설정한 계획 작성 정밀도로 시뮬레이션을 실행한다. 이 시뮬레이션에서는, 배합 계획 수학식 모델에는 내장할 수 없었던 제약 조건, 조업의 룰 등도 내장하여 시뮬레이트함으로써, 배합 계획 수학식 모델에 대한 구해 결과로서 낸 해를 실조업에서 문제없이 사용 가능한 배합 계획으로 변경한다. 이에 의해, 실조업에서 요구되는 시간 정밀도와, 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

또한, 수학식 모델에서는 취급하는 것이 어려운 제약의 일례로서, 배합 비율이 바뀐 경우의 설비의 준비에 걸리는 준비 시간 등을 시뮬레이션에 도입하여, 정확하게 시뮬레이트함으로써, 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

(10) 구한 해에 기초하여 성상을 시뮬레이션{도 3의 성상 시뮬레이터(312)[도 2의 성상 시뮬레이터(202)에 상당], 도 4의 스텝 S413}

상기 배합 계획 수학식 모델에 대한 해, 재고 추이 시뮬레이터(311)에 의해 시뮬레이션된 재고 추이 및 입력 데이터 도입부(301)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 대상이 되는 배합의 전부 또는 일부를, 설정한 계획 확정 기간분에 대해, 설정한 계획 작성 정밀도로 성상을 시뮬레이트하여, 배합 원재료의 혼합 후의 성상 결과를 얻는다.

이 시뮬레이션에서는, 배합 계획 수학식 모델에는 내장할 수 없었던 제약 조건, 조업의 룰 등도 내장하여 시뮬레이트함으로써, 배합 계획 수학식 모델에 대한 구해 결과로서 낸 해를 실조업에서 문제없이 사용 가능한 배합 계획으로 변경한다. 예를 들어, 최적화 내의 계산에서는 배합 비율의 2차 항이 품질ㆍ성상에 미치는 영향은 미소하다고 하여 무시하고 있었지만, 시뮬레이션에 있어서는 2차 항까지 고려하여 상기한 수학식 10에 의해 품질ㆍ성상을 계산한다. 이에 의해, 실조업에서 요구되는 시간 정밀도와, 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

이상에 설명한 재고 추이 시뮬레이터(311)[재고 추이 세뮬레이터(201)] 및 스텝 S412 및 성상 시뮬레이터(312)[성상 시뮬레이터(202)] 및 스텝 S413이, 본 발명에서 말하는 시뮬레이터 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(11) 배합 계획의 확정[도 3의 확정부(313), 도 4의 스텝 S414]

상기 재고 추이 시뮬레이션, 성상 시뮬레이션에 의해 도출된 배합 계획 중에서 설정한 계획 확정 기간분을 확정한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태에서는 계획 확정 기간을 1일로 설정하고 있으므로, 작성한 배합 계획의 최초의 1일분을 확정한다. 작성한 배합 계획 중에서 상기 계획 확정 기간에 들어가지 않았던 부분에 대해서는, 그 계획은 확정하지 않고 파기한다.

(12) 계획 작성 기간분, 혹은 계획 확정 기간분의 계획이 확정되었는지 판정[도 3의 판정부(314), 도 4의 스텝 S415]

그 시점까지 확정한 계획 확정 기간이 미리 설정한 계획 작성 기간분을 확정하였는지를 판단한다. 본 실시 형태에서는, 계획 작성 기간이 10일간이므로 제10 루프로 계획을 확정한 시점에서 계획 확정 기간분의 계획이 확정된다. 이로 인해 제10 루프로 계획을 확정 종료한 시점에서 10일분의 배합 계획을 작성하여 처리를 종료한다.

(13) 입안 개시일의 갱신[도 3의 갱신부(315), 도 4의 스텝 S416]

확정한 계획 확정 기간이 미리 설정한 계획 작성 기간분을 확정하고 있지 않은 경우, 상기 배합 계획 중에서 확정한 배합 계획 기간 직후의 일시를 새로운 입안 개시일로서 설정한다. 본 실시 형태에서는, 도 7에 도시한 바와 같이 제1 루프에서는 당초 1일째 0시였던 입안 개시일을 2일째 0시로, 제2 루프에서는 당초 2일째 0시였던 입안 개시일을 3일째 0시로 갱신한다.

(14) 배합 계획의 출력[도 3의 출력부(316), 도 4의 스텝 S417]

이상과 같이 하여 작성한 배합 계획은 출력부(316)에 의해, 표시부(103)에 화면 표시되거나, 도시하지 않은 외부 기기로 데이터 송신된다.

이상에 설명한 출력부(316) 및 스텝 S417이, 본 발명에서 말하는 출력 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

이상과 같이, 현재의 재고 추이 상태에 따라서, 수급 밸런스 제약, 성상 제약에 대해, 우선 소정의 최적화 기간분을, 계획 작성 시간 정밀도로 수학식 모델을 구축하여, 구축한 배합 계획 수학식 모델을 목적 함수에 기초하여 해를 구하고, 구한 해에 기초하여, 재고 추이, 혼합 후의 성상을 시뮬레이트하여, 시뮬레이션 결과로부터 구해진 배합 계획 중에서, 설정한 계획 확정 기간분을 확정하여, 계획 확정 기간 직후의 일시를 새로운 입안 개시 일시로 함으로써, 새로운 계획 대상 기간분의 배합 계획을 확정하는 일련의 처리를 순차적으로, 미리 정한 횟수만큼 반복해서 실행함으로써, 원하는 계획 작성 기간분의 배합 계획을 작성할 수 있다. 이에 의해, 임의의 시간 정밀도를 필요로 하는 배합 계획을 고속이고 또한 상세하게 최적화할 수 있고, 또한 그대로 실조업에 적용할 수 있다.

<제2 실시 형태>

그런데, 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 비선형의 수학식을 포함하는 경우가 있다. 이 경우, 선형 계획법이나 혼합 정수 계획법으로는 풀 수 없어, 배합 계획을 작성할 수 없게 되어 버린다. 제2 실시 형태에서는, 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 비선형의 수학식을 포함하는 경우에도 배합 계획을 작성할 수 있도록 한 예를 설명한다.

본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치를 포함하는 시스템 구성예 및 배합 계획 작성 장치(100)의 기본적인 구성은 도 1, 도 2에서 도시한 것과 마찬가지이고, 여기서도 도 1, 도 2를 참조하여 설명한다.

도 1에 도시한 바와 같이, 배합 계획 작성 장치(100)는 배합 계획을 작성할 때에, 배합 계획을 입안하기 위해 필요해지는 계획 작성 기간, 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상[성질(품질을 포함함), 상태 등], 비용 정보(배합 원재료의 구입 비용 정보 등)를 포함하는 제약 조건, 전제 조건의 데이터를 조업자가 설정하거나 혹은 프로세스 컴퓨터(105) 또는 비지니스 컴퓨터(106)로부터 도입한다.

배합 계획 작성 장치(100)는 다종류의 배합 원재료를 혼합하는 혼합 계획을, 시뮬레이션을 실행하여 작성하는 것으로, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약, 혼합 후의 성상 제약을 만족시키도록, 배합 계획으로서 각 품목의 사용량(배합 비율)을 구한다. 배합 계획 작성 장치(100)에서는, 상세한 것은 후술하지만, LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법을 사용하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델(「수급 밸런스 모델」이라고도 칭함) 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델(「성상 모델」이라고도 칭함)을 구축함으로써 배합 계획의 최적화를 도모한다.

표시부(103)에서는 배합 계획 작성부(102)에서 구해진 각 품목의 사용량(비율), 재고 추이 그래프, 각종 장표를 표시한다.

조업자 평가부(104)에서는 구해진 배합 계획을 다양한 관점(예를 들어, 재고 추이, 성상 등)으로부터 조업자가 평가하여, 만족시키는 결과가 아니면 필요에 따라서 배합 비율 등을 수정한다. 그때, 필요에 따라서 목적 함수의 무게나 평가의 지표를 바꾸거나, 수학식 모델을 구축하는 대상 기간ㆍ계획 확정 기간을 바꾼다. 또한, 전부 혹은 지정한 처리만 사용량의 고정을 하는 등, 조업자의 의지를 반영시키도록 하고 있다. 그리고, 배합 계획 작성 장치(100)에서 다시 배합 계획을 수정하여 작성한다.

도 2에 도시한 바와 같이, 배합 계획 작성 장치(100)는 시뮬레이터[재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)], 모델 구축부[수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)], 최적화 계산 수단으로서 기능하는 계획부(205)를 포함하여 구성되고, 또한 입출력부를 더불어 갖는다.

본 실시 형태에 있어서는, 배합 계획을 입안하기 위해 필요해지는 계획 작성 기간, 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상[성질(품질을 포함함), 상태 등], 비용 정보 등의 입력 데이터(206)에 기초하여, 배합 계획의 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 미리 설정한 시간 정밀도에 기초하여, LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법 등에 준하여 수급 밸런스 모델 구축부(203)에 의해 수급 밸런스 제약(재고 제약)을 나타내는 수학식 모델이 구축되고, 성상 모델 구축부(204)에 의해 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 구축된다.

또한, 예를 들어, 도 7에 도시한 바와 같이 미리 설정된 계획 확정 기간분을 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)에 의해 시뮬레이션 종료하면, 계획 확정 기간의 최종 상태에서의 재고 추이, 성상의 정보에 기초하여 수급 밸런스 모델 구축부(203)에 의해 재고 제약을 나타내는 수학식 모델이 구축되고, 성상 모델 구축부(204)에 의해 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 구축되어 계획부(205)에 부여된다. 이 재고 추이, 성상의 정보가 부여되면, 계획부(205)는 최적화 계산을 실행한다.

이상과 같이 시뮬레이터[재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)]와 모델 구축부[수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)]와 계획부(205)를 연동시킨 상세 시뮬레이션을 실행함으로써, 최적의 배합 계획을 작성할 수 있다. 즉, 본 실시 형태에 있어서 행해지는 시뮬레이션은 종래와 같은 소정의 룰에 기초하는 시뮬레이션이 아니라, 최적화 계산의 결과에 기초하여 행해지는 것이므로, 1회의 시뮬레이션을 실행하는 것만으로 이론적인 최적해를 확실하게 얻는 것이 가능해진다. 이에 의해, 종래와 같이 시뮬레이션 결과를 평가하여 시뮬레이션을 몇 회나 반복해서 실행할 필요가 없어, 시뮬레이션 결과(207)를 신속하고, 또한 고정밀도로 작성할 수 있다. 따라서, 배합 계획을 작성하는 대상이 대규모라도 실용적인 시간 내에 작성하는 것이 충분히 가능하다.

또한, 수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)에 의해 구축하는 모델의 규모가 매우 큰 경우나 제약 조건이 매우 많아서 복잡한 경우라도, 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)에 기재된 수급 밸런스 제약, 성상 제약 중, 배합 계획 작성에 영향이 큰 중요한 부분만을 수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)에 도입하도록 함으로써, 수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)의 수학식 모델의 규모를 적절한 범위로 하여, 실용적인 시간 내에서 최적화 계산을 행하도록 할 수 있다. 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)는 고려해야 할 수급 밸런스 제약, 성상 제약을 모두 기재할 수 있으므로, 1회의 시뮬레이션을 실행하여 작성된 배합 계획은 현실에서 실행 가능해지는 것이 보증된다.

이하, 도 8 내지 도 13을 참조하여, 본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치(100)의 구성 및 상기 장치(100)를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 보다 상세하게 설명한다. 도 8은 도 2를 사용하여 설명한 배합 계획 작성 장치(100)의 기본적인 구성에 대한, 배합 계획 작성 장치(100)의 상세한 구성을 도시하는 도면이다. 또한, 도 9는 상기 장치(100)를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 도시하는 흐름도이다.

배합 계획 작성의 개요를 서술하면, 예를 들어 도 10에 도시한 바와 같이, 복수의 제철소 a 내지 b에서의 배합 원재료(품목)의 수급 밸런스를 취하는 동시에(각 품목 A 내지 N의 재고를 소진하지 않는 등) 요구되는 성상을 만족시키고, 또한 비용을 최소화하도록 배합 계획으로서 제철소 a 내지 c마다의 각 품목 A 내지 N의 사용량[배합 비율(비율)]을 결정한다.

(1) 입력 데이터의 도입과 초기값, 조건 설정[도 8의 입력 데이터 도입부(801), 도 9의 스텝 S901]

이상에 설명한 입력 데이터 도입부(801) 및 스텝 S901이, 본 발명에서 말하는 데이터 도입 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(2) 배합 계획 작성 기간의 설정[도 8의 계획 작성 기간 설정부(802), 도 9의 스텝 S902]

(3) 배합 계획 작성 시간 정밀도의 설정[도 8의 시간 정밀도 설정부(803), 도 9의 스텝 S903]

(4) 최적화 기간의 설정[도 8의 최적화 기간 설정부(804), 도 9의 스텝 S904]

(5) 계획 확정 기간의 설정[도 8의 계획 확정 기간 설정부(805), 도 9의 스텝 S905]

(6) 배합 계획의 수급 밸런스 제약을 수학식 모델로 정식화{도 8의 수급 밸런스 모델 구축부(806)[도 2의 수급 밸런스 모델 구축부(203)에 상당], 도 9의 스텝 S906}

입력 데이터 도입부(801)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 설정한 최적화 기간분을 설정한 시간 정밀도로 수급 밸런스 제약을 수학식 모델로 정식화한다. 수급 밸런스 모델의 일례를 하기의 수학식 15 내지 수학식 17에 나타낸다. 또한, 각 수학식에 있어서의 첨자의 「장소」는 제철소를, 「품목」은 품목을 나타내고, 예를 들어 사용량 장소, 품목은 제철소, 품목마다의 사용량을 의미한다.

[수학식 15]

[수학식 16]

[수학식 17]

또한, 상기한 수학식 15 내지 수학식 17은 일례이고, 다른 수급 밸런스 모델로 바꾸거나, 다른 수급 밸런스 모델을 추가해도 좋다. 예를 들어, 각종 배합 원재료의 구매에 대한 요인 등으로부터 조업자는 목표로 하는 배합 비율을 설정하여, 좌기 부여한 목표로 하는 배합 비율에 가까운 배합 비율에 배합 계획이 작성되는 것을 구하는 경우가 있다. 즉, 배합 비율이 조업자의 상정과 크게 떨어지면, 상정한 구매량을 만족시킬 수 없게 되거나, 구매량을 초과하거나, 또한 조업 설비에 무리한 조업을 미치는 것이 상정된다. 따라서, 목표로서 부여한 배합 비율에 가까운 배합 비율이 출력되는 수급 밸런스 모델을 설정해도 좋다.

또한, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되면, 조업에 곤란을 초래하는 경우가 있다. 즉, 별도 배합 원재료를 사용하기 위한 준비 시간의 증가나, 설비의 고장의 원인이 된다. 따라서, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되지 않는 수급 밸런스 모델을 설정해도 좋다.

(7) 배합 계획의 성상 제약을 수학식 모델로 정식화{도 8의 선형화부(807a)를 포함하는 성상 모델 구축부(807)[도 2의 성상 모델 구축부(204)에 상당], 도 9의 스텝 S907}

입력 데이터 도입부(801)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 설정한 최적화 기간분을 설정한 시간 정밀도로 성상 제약을 수학식 모델로 정식화한다. 예를 들어, 석탄의 배합 계획을 작성하는 경우, 성상으로서는 CSR(열간 반응 후 강도), DI(코크스 강도), VM(휘발분), 팽창압 등이 있고, 이들 성상이 요구되는 성상 제약을 만족시킬 필요가 있다. 혼합 후의 성상 모델의 일례를 하기의 수학식 18에 나타낸다. 또한, 수학식 18에서는 하한값 S를 갖는 예를 나타내지만, 상한값을 갖는 경우, 상한값 및 하한값의 양쪽을 갖는 경우도 있을 수 있다.

[수학식 18]

여기서, 대부분의 성상에 대해서는, 성상 모델에 포함되는 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)은, 하기 수학식 19에 나타낸 바와 같이 배합 비율에 대해 선형으로 되는 경우가 많다.

[수학식 19]

그런데, 성상에 따라서는, 그 성상을 나타내는 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)이 비선형으로 되는 경우가 있다. 이 경우, 다음에 서술하는 바와 같이, 선형화부(807a)에서, 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) 대신에, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입하여 수학식 모델을 정식화한다.

선형화부(807a)에서의 처리에 대해 설명한다. 어떤 성상을 나타내는 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)이 비선형인 경우, 그것 대신에 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입한다. 이 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)은 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)의 하한을 이루는 것, 즉 하기의 수학식 20의 관계가 성립되는 것을 고려한다. 또한, 수학식 20은 항상 성립될 필요는 없고, 필요한 범위에서 성립되어 있으면 좋다.

[수학식 20]

예를 들어, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)으로서, 하기의 수학식 21에 나타내는 가중 평균을 고려한다. 가중 평균은 단일 품목을 100％ 사용한 경우의 성상을 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)으로부터 구하여, 배합 비율을 승산하여 사용 품목분 서로 더하게 한 값이다.

[수학식 21]

설명을 간단하게 하기 위해, 품목 A의 배합비가 90％, 품목 C의 배합비가 10％인 예를 고려한다. 이 경우, 선형의 수학식 f'(90, 0, 10, …, 0)으로 되는 가중 평균은 하기 수학식으로 나타낸다.

f '(90, 0, 10, …, 0)

＝ 0.9 × f(100, 0, …, 0) ＋ 0.1 × f(0, 0, 100, …0)

과거의 실적 등으로부터, 이 가중 평균이 수학식 20을 만족시키면, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)으로서 이용할 수 있다. 즉, 가중 평균 ≥ S를 제약으로 하면, 수학식 18이 성립하는 것으로서 정식화할 수 있을 가능성이 얻어진다.

선형화부(807a)에서는, 하기의 수학식 18'에 나타낸 바와 같이, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 하한값으로서, 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 하한값 S보다도 작은 임시 하한값 S' ＝ S-s(s : 오프셋값)를 설정하여 수학식 모델로 정식화한다.

[수학식 18＇]

(8) 배합 계획 수학식 모델을 목적 함수에 기초하여 최적화{도 8의 배합 계획 구해부(809)[도 2의 계획부(205)에 상당], 도 9의 스텝 S909}

상기 구축된 선형 및 정수 제약식인 수급 밸런스 모델, 성상 모델을 겸하여 배합 계획 수학식 모델로 하고, 미리 설정한 목적 함수에 기초하여 LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법에 의해 최적화 문제로서 문제를 푸는 것에 의해, 최적의 사용량을 계산한다.

여기서는, 목적 함수에 관하여 선형식을 사용한 경우의 예를 나타낸다. 본 실시 형태에서는 비용의 최소화를 목적으로 하고 있고, 목적 함수 J의 일례를 하기의 수학식 22에 나타낸다.

[수학식 22]

또한, 상기한 수학식 22는 일례이고, 다른 목적 함수로 바꾸거나, 다른 목적 함수를 추가해도 좋다. 예를 들어, 부여한 목표로 하는 배합 비율에 가까운 배합 비율에 배합 계획을 근접시킬 필요가 있어, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되는 경우가 없는 배합 계획을 작성할 필요가 있는 경우에는, 그와 같은 목적 함수를 설정해도 좋다.

이상에 설명한 배합 계획 구해부(809)[계획부(205)] 및 스텝 S909가, 본 발명에서 말하는 최적화 계산 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(9) 최적화 계산에 의한 구해 결과의 판정[도 8의 구해 결과 판정부(810), 도 9의 스텝 S910, S911]

수학식 18'를 사용한 최적화 계산에 의한 구해 결과가, 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키는지 여부를 판정한다. 그 결과, 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키면, 상기 구해 결과를, 후술하는 성상 시뮬레이터(812)에 대한 계산 지시로서 시뮬레이션을 실행시킨다. 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키지 않으면, 선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S'를 조정한다(도 9의 스텝 S911). 구체적으로는, 임시 하한값 S'를 약간 증가시킨다.

도 11은 스텝 S907 내지 S911의 처리, 즉 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) 대신에 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입했을 때의 처리를 도시하는 흐름도이다. 스텝 S1101에 있어서, 수급 밸런스 모델, 성상 모델[비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) 대신에 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입하여 정식화한 것], 목적 함수 J에 기초하여 최적화 계산을 실행한다.

이 경우에, 수학식 18'에 나타낸 바와 같이, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 하한값으로서, 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 하한값 S보다도 작은 임시 하한값 S' ＝ S － s(s : 오프셋값)를 설정한다.

다음에, 스텝 S1102에 있어서, 선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S'를 사용한 최적화 계산에 의한 구해 결과가, 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키는지 여부를 판정한다. 즉, 스텝 S1101의 최적화 계산에 의한 구해 결과[각 품목 A 내지 N의 사용량(배합 비율)]를 수학식 18에 대입하여 수학식 18이 성립하는지 여부를 판정한다.

스텝 S1102의 결과, 수학식 18이 성립되면, 본 처리를 종료한다(도 9의 스텝 S912로 이행함). 그것에 대해, 수학식 18이 성립되지 않으면, 스텝 S1103으로 진행하고, 임시 하한값 S'를 미리 설정된 증감 폭으로 약간 증가시켜, 다시 스텝 S1101의 처리를 실행한다. 즉, 수학식 18이 성립될 때까지 임시 하한값 S'를 약간 증가시켜, 최적화 계산에 의한 구해를 반복하는 수렴 계산을 실행한다.

또한, 본 실시 형태에서는, 혼합 후의 성상 제약이 하한값을 갖는 경우를 예로 들어 설명하였지만, 상한값을 갖는 경우도 마찬가지이다. 이 경우, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)은 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)의 상한을 이루는 것을 고려한다. 또한, 스텝 S1101에서는, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 상한값으로서, 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 상한값보다도 큰 임시 상한값을 설정한다.

(10) 구한 해에 기초하여 재고 추이를 시뮬레이션{도 8의 재고 추이 시뮬레이터(811)[도 2의 재고 추이 시뮬레이터(201)에 상당], 도 9의 스텝 S912}

상기 배합 계획 수학식 모델에 대한 해 및 입력 데이터 도입부(801)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 대상이 되는 배합의 전부 또는 일부를, 설정한 계획 확정 기간분에 대해, 설정한 계획 작성 정밀도로 시뮬레이션을 실행한다. 이 시뮬레이션에서는, 배합 계획 수학식 모델에는 내장할 수 없었던 제약 조건, 조업의 룰 등도 내장하여 시뮬레이트함으로써, 배합 계획 수학식 모델에 대한 구해 결과로서 낸 해를 실조업에서 문제없이 사용 가능한 배합 계획으로 변경한다. 이에 의해, 실조업에서 요구되는 시간 정밀도와, 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

(11) 구한 해에 기초하여 성상을 시뮬레이션{도 8의 성상 시뮬레이터(912)[도 2의 성상 시뮬레이터(202)에 상당], 도 9의 스텝 S913}

상기 배합 계획 수학식 모델에 대한 해, 재고 추이 시뮬레이터(811)에 의해 시뮬레이션된 재고 추이 및 입력 데이터 도입부(801)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 대상이 되는 배합의 전부 또는 일부를, 설정한 계획 확정 기간분에 대해, 설정한 계획 작성 정밀도로 성상을 시뮬레이트하여, 배합 원재료의 혼합 후의 성상 결과를 얻는다.

이 시뮬레이션에서는, 배합 계획 수학식 모델에는 내장할 수 없었던 제약 조건, 조업의 룰 등도 내장하여 시뮬레이트함으로써, 배합 계획 수학식 모델에 대한 구해 결과로서 낸 해를 실조업에서 문제없이 사용 가능한 배합 계획으로 변경한다. 이에 의해, 실조업에서 요구되는 시간 정밀도와, 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

이상에 설명한 재고 추이 시뮬레이터(811)[재고 추이 시뮬레이터(201)] 및 스텝 S912 및 성상 시뮬레이터(812)[성상 시뮬레이터(202)] 및 스텝 S913이, 본 발명에서 말하는 시뮬레이터 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(12) 배합 계획의 확정[도 8의 확정부(813), 도 9의 스텝 S914]

상기 재고 추이 시뮬레이션, 성상 시뮬레이션에 의해 도출된 배합 계획 중에서 설정한 계획 확정 기간분을 확정한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태에서는 배합 확정 기간을 1일로 설정하고 있으므로, 작성한 배합 계획의 최초의 1일분을 확정한다. 작성한 배합 계획 중에서 상기 계획 확정 기간에 들어가지 않았던 부분에 대해서는, 그 계획은 확정하지 않고 파기한다.

(13) 계획 작성 기간분, 혹은 계획 확정 기간분의 계획이 확정되었는지 판정[도 8의 판정부(814), 도 9의 스텝 S915]

그 시점까지 확정한 계획 확정 기간이 미리 설정한 계획 작성 기간분을 확정하였는지를 판단한다. 본 실시 형태에서는 계획 작성 기간이 10일간이므로 제10 루프로 계획을 확정한 시점에서 계획 확정 기간분의 계획이 확정된다. 이로 인해, 제10 루프로 계획을 확정 종료한 시점에서 10일분의 배합 계획을 작성하여, 처리를 종료한다.

(14) 입안 개시일의 갱신[도 8의 갱신부(815), 도 9의 스텝 S916]

(15) 배합 계획의 출력[도 8의 출력부(816), 도 9의 스텝 S917]

이상과 같이 하여 작성한 배합 계획은 출력부(816)에 의해, 표시부(103)에 화면 표시되거나, 도시하지 않은 외부 기기로 데이터 송신된다.

이상에 설명한 출력부(816) 및 스텝 S917이, 본 발명에서 말하는 출력 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

이상과 같이, 현재의 재고 추이 상태에 따라서, 수급 밸런스 제약, 성상 제약에 대해, 우선 소정의 최적화 기간분을 계획 작성 시간 정밀도로 수학식 모델을 구축하여, 구축한 배합 계획 수학식 모델을 목적 함수에 기초하여 해를 구하고, 구한 해에 기초하여, 재고 추이, 혼합 후의 성상을 시뮬레이트하여, 시뮬레이션 결과로부터 구해진 배합 계획 중에서, 설정한 계획 확정 기간분을 확정하여, 계획 확정 기간 직후의 일시를 새로운 입안 개시 일시로 함으로써, 새로운 계획 대상 기간분의 배합 계획을 확정하는 일련의 처리를 순차적으로, 미리 정한 횟수만큼 반복해서 실행함으로써 원하는 계획 작성 기간분의 배합 계획을 작성할 수 있다. 이에 의해, 임의의 시간 정밀도를 필요로 하는 배합 계획을 고속이고 또한 상세하게 최적화할 수 있고, 또한 그대로 실조업에 적용할 수 있다.

또한, 수리 계획법을 사용하여 배합 계획을 작성할 때에, 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 비선형의 수학식을 포함하는 경우에도 배합 계획을 작성할 수 있다. 이에 의해, 재고를 소진하지 않도록 하는 동시에 성상을 만족시키고, 또한 비용을 최소화하여 배합 계획을 작성할 수 있다.

(제2 실시 형태의 변형예)

도 12에 도시한 바와 같이, 배합 계획은 일정한 기간(예를 들어, 열흘)마다 작성된다. 또한, 복수의 성상 α, β에 대해 성상 모델이 비선형으로 되는 경우가 있다. 또한, 도 12에 있어서, ○는 성상 제약을 만족시키고 있는(수학식 18이 성립되어 있는) 것을, ×는 성상 제약을 만족시키고 있지 않은 것을 의미한다. 즉, 도 12의 예에서는, 성상 α에 대해 복수의 기간(4월 상순 및 하순)에 성상 위반이 발생하고 있고, 마찬가지로 성상 β에 대해 복수의 기간(4월 상순 및 하순)에 성상 위반이 발생하고 있다.

이 경우에, 각 기간 및 각 성상에 대해 별개로 도 11에서 설명한 수렴 계산을 행하는, 구체적으로 말하면, 4월 상순에 성상 α에 대해 수렴 계산을 행하고, 계속해서 성상 β에 대해 수렴 계산을 행하고, 또한 4월 하순에 성상 α에 대해 수렴 계산을 행하고, 계속해서 성상 β에 대해 수렴 계산을 행하는 것에서는, 계산 처리에 시간이 걸려 버린다.

따라서, 대상의 기간 및 성상에 대해 정리하여 도 11에서 설명한 수렴 계산을 행하도록 한다. 예를 들어, 4월 상순 및 하순에 성상 α, β에 대해 정리하여 수렴 계산을 행함[도 11의 스텝 S1103에서 성상 α, β의 임시 하한값의 약간 증가(혹은 임시 상한값의 약간 감소)를 동시에 행함]으로써, 고속화를 도모할 수 있다.

(제2 실시 형태의 변형예)

상기 제2 실시 형태에서는, 도 11의 스텝 S1103에서 임시 하한값 S'를 약간 증가(혹은 임시 상한값을 약간 감소)시킨 후, 다시 스텝 S1101의 처리를 실행한다고 설명하였다. 이 경우에, 수렴 계산에서 변화가 없는 수학식 모델, 구체적으로는 수학식 15 내지 수학식 17의 수급 밸런스 모델이나 원래 선형의 성상 모델은 보유 지지해 둔다. 그리고, 임시 하한값을 약간 증가(혹은 임시 상한값을 약간 감소)시켜 다시 스텝 S1101의 처리를 실행하는 경우에, 수렴 계산에서 변화가 있는 수학식 모델, 구체적으로는 임시 하한값을 약간 증가시킨(혹은 임시 상한값을 약간 감소시킨) 수학식 모델만 변경하는 구조로 함으로써, 고속화를 도모할 수 있다.

(실시예)

도 13에는 본 발명 적용 전 실적(상단)과 본 발명을 적용한 배합 계획 작성 방법에 의한 배합 계획(하단)을 도시한다. 도 13의 하단에 도시한 바와 같이, 본 발명을 적용한 배합 계획 작성 방법에 의해, 각 품목 A 내지 N에 있어서, 공급량 Min, 공급 Max를 만족시키는 배합 계획을 입안할 수 있는 것을 알 수 있다. 또한, 각 제철소 a 내지 e에 있어서, 사용 품목을 삭감할 수 있어, 비용 절감 등에 기여하고 있는 결과가 얻어졌다.

<제3 실시 형태>

배합 계획을 작성할 때에, 비용이 중요한 지표로서 판단되어, 구입 비용이나 제조 비용, 또한 원재료를 수송하는 수송 비용 등의 최소화가 요구된다. 여기서, 철강에 있어서의 원재료의 대부분은 외국의 광산으로부터 구입하므로, 원재료를 선박으로 수송하고 있다. 이로 인해, 선박에서의 원재료의 수송에 드는 비용인 프레이트가 주된 수송 비용이 된다. 또한, 수송된 원재료에 관해서는, 원재료를 양하하는 양하항인 제철소(혹은 단순히 「장소」라고도 부름)에 있어서, 배합 원재료의 재고가 끊기지 않도록, 배합 비율을 변화시키면서 복수일에 걸쳐서 배합을 계획하는 것이 요구된다.

상기한 요구를 충족시키는 배합 계획을 실현하기 위해서는, 구입한 다종류의 배합 원재료의, 다양한 성상, 다종류의 배합 원재료의 재고 정보, 구입 비용, 수송 비용 등의 방대한 정보량을 파악해야만 한다. 그로 인해, 사람의 손으로 배합 계획을 작성하기 위해서는, 이들 방대한 정보량의 전체를 파악한 후 배합을 결정해야만 해, 방대한 시간을 필요로 하고 있었다. 또한, 정보가 변화되었을 때로의 응답성의 낮음에 수반하여, 현실에서는 혼합 후의 성상이 요구되는 범위로 억제되지 않는 등의 문제가 발생하고 있었다.

여기서, 원재료의 구입 계획, 원재료를 수송하는 배선 계획은 배합 계획을 기초로 작성되는 것이 일반적이다. 그러나, 배합 계획에서 수송 비용을 고려하지 않고 계획을 작성한 경우에는, 수송 비용이 높은 원재료를 사용하는 배합 계획이 작성될 위험성이 있고, 이 경우, 어떻게 수송을 고안해도, 수송 비용을 저렴하게 하는 것은 곤란하다. 예를 들어, 품질이 대략 동일한 원재료 X, Y가 있고, 양하항(제철소) A, B에서는 원재료 X, Y 어느 쪽에서의 사용도 가능한 경우, 양하항 A에 원재료 X를 수송하는 비용이 20$/톤, 원재료 Y를 수송하는 비용 40$/톤, 양하항 B에 원재료 X 수송하는 비용이 40$/톤, 원재료 Y를 수송하는 비용 20$/톤인 경우, 수송 비용이 고려되어 있지 않은 경우, 원래 양하항 A에서 원재료 X, 양하항 B에서 원재료 Y를 사용하는 계획을 세우는 쪽이 수송 비용의 관점으로부터 좋은 계획이겠지만, 양하항 A에서 원재료 Y, 양하항 B에서 원재료 X를 사용하는 계획을 세워 버릴 위험성이 있다.

이로 인해, 비용을 고려하는 경우에는, 배합 원재료의 구입 비용은 물론, 그 수송 비용도 고려해야 한다. 제3 실시 형태에서는, 복수종의 배합 원재료를 입하하여 혼합하는 배합 계획을 작성할 때에, 배합 원재료의 수급 밸런스 및 혼합 후의 성상의 요구를 충족시키고, 또한 수송 비용까지 포함시킨 비용을 억제하도록 하여 복수일에 걸치는 배합 계획을 작성할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

도 1에 도시한 바와 같이, 배합 계획 작성 장치(100)는 배합 계획을 작성할 때에, 배합 계획을 입안하기 위해 필요해지는 계획 작성 기간, 배선 계획에 의한 입하량을 포함하는 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상[성질(품질을 포함함), 상태 등], 비용 정보(배합 원재료의 단가를 나타내는 구입 비용 정보, 선박을 이용할 때의 수송 비용 정보)를 포함하는 제약 조건, 전제 조건의 데이터를 조업자가 설정하거나 혹은 프로세스 컴퓨터(105) 또는 비지니스 컴퓨터(106)로부터 도입한다.

배합 계획 작성 장치(100)는 다종류(복수 품목)의 배합 원재료를 입하하여 혼합하는 혼합 계획을, 시뮬레이션을 실행하여 작성하는 것으로, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약, 혼합 후의 성상 제약을 만족시키도록, 배합 계획으로서 각 품목의 사용량(배합 비율), 입하량을 구한다. 배합 계획 작성 장치(100)에서는, 상세한 것은 후술하지만, LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법을 사용하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델(「수급 밸런스 모델」이라고도 칭함) 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델(「성상 모델」이라고도 칭함)을 구축함으로써 배합 계획의 최적화를 도모한다.

조업자 평가부(104)에서는 구해진 배합 계획을 다양한 관점(예를 들어, 재고 추이, 성상 등)으로부터 조업자가 평가하여, 만족시키는 결과가 아니면 필요에 따라서 배합 비율 등을 수정한다. 그때, 필요에 따라서 목적 함수의 무게나 평가의 지표를 바꾸거나, 수학식 모델을 구축하는 대상 기간ㆍ계획 확정 기간을 바꾼다. 또한, 전부의 혹은 지정한 처리만 사용량의 고정을 하는 등, 조업자의 의지를 반영시키도록 하고 있다. 그리고, 배합 계획 작성 장치(100)에서 다시 배합 계획을 수정하여 작성한다.

본 실시 형태에 있어서는, 배합 계획을 입안하기 위해 필요해지는 계획 작성 기간, 배선 계획에 의한 입하량을 포함하는 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 배합 원재료의 단가를 나타내는 구입 비용 정보, 선박을 이용할 때의 수송 비용 정보 등의 입력 데이터(206)에 기초하여, 배합 계획의 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 미리 설정한 시간 정밀도에 기초하여 LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법 등에 준하여 수급 밸런스 모델 구축부(203)에서 수급 밸런스 제약(재고 제약)을 나타내는 수학식 모델이 구축되고, 성상 모델 구축부(204)에 의해 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 구축된다.

수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 재고를 소진하지 않도록 하는 동시에 요구되는 성상을 만족시키고, 또한 비용(배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용)을 최소화하여 배합 계획을 작성하도록, 계획부(205)에 의해 최적화 계산을 행하여, 재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)에 대한 계산 지시를 산출한다. 이 계산 지시를 받아, 재고 추이 시뮬레이터(201)는 재고 추이를 시뮬레이트하고, 성상 시뮬레이터(202)는 성상을 시뮬레이트한다.

상술한 바와 같이, 본 실시 형태에 있어서는, 시뮬레이터[재고 추이 시뮬레이터(201), 성상 시뮬레이터(202)]와 모델 구축부[수급 밸런스 모델 구축부(203), 성상 모델 구축부(204)]와 계획부(205)를 연동시켜 배합 계획을 작성하도록 하였으므로, (1) 시뮬레이션을 반복해서 실행하지 않고 배합 계획을 작성할 수 있다. (2) 배합 계획 작성에 영향이 큰 중요한 부분만을 계획부(205)에 도입하도록 함으로써 계산 시간을 단축할 수 있는 동시에, (3) 대규모 문제를 푸는 것이 가능해진다.

이하, 도 14 내지 도 20을 참조하여, 본 실시 형태에 관한 배합 계획 작성 장치(100)의 구성 및 상기 장치(100)를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 보다 상세하게 설명한다. 도 14는 도 2를 사용하여 설명한 배합 계획 작성 장치(100)의 기본적인 구성에 대한, 배합 계획 작성 장치(100)의 상세한 구성을 도시하는 도면이다. 또한, 도 15는 상기 장치(100)를 사용하여 실행하는 배합 계획 작성 방법의 각 스텝을 도시하는 흐름도이다.

배합 계획 작성의 개요를 서술하면, 예를 들어, 도 10에 도시한 바와 같이 복수 어느 장소(양하항) a 내지 c에서의 배합 원재료(품목)의 수급 밸런스를 취하는(각 품목 A 내지 N의 재고를 다 없애지 않는 등) 동시에 요구되는 성상을 만족시키고, 또한 비용(배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용)을 최소화하도록, 배합 계획으로서 장소 a 내지 c마다의 각 품목 A 내지 N의 사용량(배합 비율), 입하량을 결정한다. 여기서, 장소마다 사용량의 합계량인 예정 사용량은 입력 데이터로서 부여되므로, 배합 비율(％) ＝ 사용량/예정 사용량 × 100으로 된다. 이로 인해, 사용량, 배합 비율의 한쪽이 결정되면, 다른 쪽이 결정되게 된다.

(1) 입력 데이터의 도입[도 14의 입력 데이터 도입부(1401), 도 15의 스텝 S1501]

본 처리에 필요한 정보(배선 계획에 의한 입하량을 포함하는 배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보 등)를 온라인으로 판독하여, 필요에 따라서 조업자가 수정을 추가한다.

여기서, 입력 데이터 도입부(1401)에 의해 도입되는 배합 원재료의 입하 예정에는, 인수 목표량에 기초하는 인수 계획에 의한 입하 예정량 및 이미 배선 계획(선박 1척마다의 선적항, 선적항 도착의 일시, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하항 도착의 일시, 양하 품목, 양하량을 포함하는 항목에 대해 계획)이 작성되어 있는 경우에는, 그것에 의한 입하량을 나타내는 정보가 포함된다. 여기서, 인수 목표량은, 광산 경영자(선적지)별, 품목별의 인수 목표량(인수 예정량)을 나타내는 정보이다. 각 광산 경영자는 품목마다, 예를 들어 연간 얼만큼의 양을 인수할지에 대해 계약하고 있고, 그것을 월수로 나누면 매월 인수 목표량이 얻어진다. 이 인수 목표량에 근접하도록, 입하하는 것이 요구되지만, 연간 수만톤 정도의 상하로의 요동은 광산 경영자와의 교섭에 의해, 허용 범위 내로 된다. 또한, 계약에 따라서는, 소정의 품목에 대해서는 소정의 기간은 인수하지 않는 등의 계약도 고려되어, 그와 같은 정보를 포함시키도록 해도 좋다. 예를 들어, 원재료 A가 있는 월에서의 인수 목표량이 5만톤인 경우이고, 인수 목표량으로부터의 상하로의 요동이 연간 6만톤(월당 5천톤)인 경우에, 당해 월에서의 당해 원재료를 수송하는 선박이 결정되어 있지 않은 경우에는, 당해 월의 입하 예정은 상한(입하 예정량 상한) 5만톤 ＋ 5천톤, 하한(입하 예정량 하한) 5만톤 － 5천톤으로 된다. 배합 계획을 입안하는 대상이 되는 기간이 근접하고 있는 경우에는, 당해 원재료를 수송하는 선박이 이미 결정되어 있는 경우가 많고, 예를 들어 당해 월에 선박 X로 3만톤, 선박 Y로 2.2만톤 원재료를 입하하는 것이 결정되어 있는 경우에는, 입하 예정은 3만톤 ＋ 2.2만톤 ＝ 5.2만톤으로 된다.

예를 들어, 도 16에 도시한 바와 같은 배선 계획에서는, 예를 들어, 도 17에 도시한 바와 같은 선박 리스트에 리스트업되어 있는 각 선박의 운항 예정이 짜여 있다. 배합 원재료의 수송에 이용되는 선박에는 연속 항해선, 부정기선, 스폿선(Spot)이 있다. 연속 항해선은 계약 기간에 있어서 연속 항해하는 계약을 행하고 있는 선박이다. 부정기선은, 계약 기간에 있어서 계약한 항해수 또는 계약한 항해 기간만 항해하는 계약을 행하고 있는 선박이다. 스폿선은, 통상은 미계약이지만, 스폿적으로 항해를 의뢰할 수 있는 선박이다. 연속 항해선에 대해서는, 용선 코드, 계약 구분, 계약 기간(개시일 및 종료일), 최대 적재량, 선명이 기재된다. 부정기선에 대해서는, 용선 코드, 계약 구분, 계약 기간(개시일 및 종료일), 연간 계약수(계약한 연간에서의 배선해야 할 항해수), 또는 배선 예정 연월(계약한 배선해야 할 항해 연월), 최대 적재량, 선명이 기재된다. 이들 연속 항해선 및 부정기선은 선박을 개별로 리스트업하고 있지만, 스폿선에 대해서는, 선박이 항행할 수 있는 지역명과, 선박의 크기로 리스트업하여, 용선 코드(지역명과 크기가 기술됨), 계약 구분, 최대 적재량이 기재된다. 또한, 스폿선의 선형을 나타내는 Pmax는 파나마 운하를 통과할 수 있는 선박(일반적으로 이 선형은 파나맥스라고 칭함), Cape는 케이프 곶을 통과할 수 있는 선박(일반적으로 이 선형은 케이프 사이즈라고 칭함), VL(Very Large)은 대형배인 것을 의미한다. 여기서, 통상 파나맥스라 함은, 길이 900피트 이내, 폭 106피트 이내의 배로, 최대 적재 가능량이 6만 내지 8만톤급인 배를 가리킨다. 또한, 통상 케이프 사이즈라 함은, 최대 적재 가능력이 15만 내지 17만톤급의 배를 가리킨다. 배선 계획에서는, 선박 리스트에 리스트업된 선박에 대해, 선적항, 선적항 도착의 일시, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하항 도착의 일시, 양하 품목, 양하량을 포함하는 항목에 대해 계획이 입안되어 있다.

예를 들어, 도 16에 도시하는 배선 계획에서는 연속 항해선 A의 항해 번호 1 은 2007년 11월 19일 21시에 선적항(X1항) 앞바다에 도착하고, 2007년 12월 13일 21시에 선적항(X1항)의 코드 「1」로 나타내는 버스에 착안하여, 2007년 12월 14일 21시에 선적항(X1항)을 출항한다. 이때에 원재료의 품목 A를 40000t, 품목 B를 35000t 적재한다. 그 후, 16980분 항해하여, 2007년 12월 26일 16시에 양하항(A항) 앞바다에 도착하고, 2007년 12월 27일 1시에 양하항(A항)의 코드 「4」로 나타내는 버스에 착안하여, 2007년 12월 28일 16시에 양하항(A항)을 출항하는 항해이다. 이때에 원재료의 품목 A를 25000t, 품목 B를 15000t 양하한다. 그 후, 3060분 항해하여, 2007년 12월 30일 19시에 양하항(B항) 앞바다에 도착하고, 2007년 12월 30일 19시에 양하항(B항)의 코드 「13」으로 나타내는 버스에 착안하여, 2008년 1월 1일 23시에 양하항(B항)을 출항하는 항해이다. 이때에 원재료의 품목 A를 15000t, 품목 B를 20000t 양하한다.

배합 원재료의 재고 상황은 계획 작성 기간의 첫날에 있어서의 장소별, 품목별의 재고량(톤수)을 나타내는 정보이다. 배합 원재료의 성상은 배합 원재료마다의 성분 등의 성상을 나타내는 정보이다. 예를 들어, 배합 원재료인 철광석의 성상으로서는, Fe₂O₃, Fe₃O₄, SiO₂, Al₂O₃ 등의 성상 정보가 포함된다.

배합 원재료의 구입 비용 정보는, 광산 경영자(선적지)별, 품목별의 배합 원재료의 단가(달러/톤)를 나타내는 정보이다.

선박을 이용할 때의 수송 비용 정보에는 선박 리스트에 리스트업되어 있는 선박을 이용하는 경우의 프레이트를 나타내는 정보가 포함된다. 도 18에는 선박(용선)별ㆍ선적항(선적지)별ㆍ양하항(양지)별 프레이트의 테이블의 예를 나타낸다. 도 18에 도시한 바와 같이, 선박 리스트에 리스트업되어 있는 각 선박에 대해, 용선 코드, 선적항, 1양하항, 2양하항, 3양하항, 프레이트(달러/톤)가 기재되어 있다. 예를 들어, 연속 항해선 A는 선적항 X1로부터 양하항 A까지 항해한 경우의 프레이트가 16.00이고, 선적항 X1로부터 양하항 A, B까지 항해한 경우의 프레이트가 16.24이다. 또한, 프레이트의 리스트로부터도 알 수 있는 바와 같이, 일반적으로는 연속 항해선을 이용한 것이 부정기선이나 스폿선을 이용하는 것보다도 프레이트가 저렴하다.

또한, 선박을 이용할 때의 수송 비용 정보에는 품목별ㆍ양하항(양하지)별 간주 프레이트를 나타내는 정보도 포함된다. 수송 비용은 본래 상술한 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트에 의해 일의적으로 정해지는 것이다. 그러나, 입하에 관해서는, 원재료를 적재하는 선박이 결정되는 것은, 통상 호주로부터 수송되는 원재료이면 입하하기 몇 주일 전 내지 1개월 정도 전, 브라질이라도 2 내지 3개월 사이이고, 1년간의 배합 계획 등의 장기간의 계획을 입안하는 경우에는, 배합 계획을 입안하려고 한 시점에서는 3개월 전의 선박에 관해서는, 원재료를 적재하는 선박이 미결정의 상태로 되는 것이 통상이다. 이들 적재하는 선박이 미결정인 원재료에 대해, 원재료의 수송 비용을 견적내기 위해, 품목별ㆍ양하항별 프레이트가 필요해진다. 여기서, 품목별ㆍ양하항별 프레이트는 원재료를 적재하는 선박의 선택 등에 의해 본래는 프레이트가 다르므로, 하나로 결정할 수 없다. 따라서, 품목별ㆍ양하항별 프레이트 대신에, 개산(槪算)인 품목별ㆍ양하항별 간주 프레이트의 정보를 취득한다. 품목별ㆍ양하항별 간주 프레이트로서는, 예를 들어 경험 등에 기초하여 설정한 품목별ㆍ양하항별 프레이트, 혹은 과거 실적으로부터 통계적 방법, 예를 들어 품목별ㆍ양하항별로 과거 실적의 프레이트를 수집하여, 그 평균치를 품목별ㆍ양하항별 프레이트로서 간주한 품목별ㆍ양하항별 간주 프레이트가 미리 리스트업되어 있다.

이상에 설명한 입력 데이터 도입부(1401) 및 스텝 S1501이, 본 발명에서 말하는 데이터 도입 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(2) 배합 계획 작성 기간의 설정[도 14의 계획 작성 기간 설정부(1402), 도 15의 스텝 S1502]

(3) 배합 계획 작성 시간 정밀도의 설정[도 14의 시간 정밀도 설정부(1403), 도 15의 스텝 S1503]

(4) 최적화 기간의 설정[도 14의 최적화 기간 설정부(1404), 도 15의 스텝 S1504]

(5) 계획 확정 기간의 설정[도 14의 계획 확정 기간 설정부(1405), 도 15의 스텝 S1505]

(6) 배합 계획의 수급 밸런스 제약을 수학식 모델로 정식화{도 14의 수급 밸런스 모델 구축부(1406)[도 2의 수급 밸런스 모델 구축부(203)에 상당], 도 15의 스텝 S1506}

입력 데이터 도입부(1401)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 설정한 최적화 기간분을 설정한 시간 정밀도로 수급 밸런스 제약을 수학식 모델로 정식화한다.

각 품목의 사용량을 나타내는 변수를 하기의 수학식 23에 나타낸 바와 같이 정의한다. 또한, 품목의 재고량을 나타내는 변수를 하기의 수학식 24에 나타낸 바와 같이 정의한다. 또한, 각 품목의 입하량을 나타내는 변수를 하기의 수학식 25에 나타낸 바와 같이 정의한다.

[수학식 23]

[수학식 24]

[수학식 25]

수급 정보를 기초로 구축한 수학식 모델, 즉 수급 밸런스 제약 모델을 이하에 나타낸다. 각 품목의 재고량은 일정한 안전 재고량이라고 불리는 값 이상 있는 것이 요구된다. 이 경우의 제약은 하기의 수학식 26으로 나타낸다.

[수학식 26]

또한, 각 품목의 재고량은 전일의 재고량, 전일의 입하량, 전일의 사용량으로부터 결정된다. 이 경우의 관계를 나타내는 제약식은 하기의 수학식 27로 나타낸다. 즉, 당일의 재고량은 전일의 재고량과 당일에 입하(양하)하는 양을 더한 값으로부터 당일의 사용량을 뺀 값으로 된다.

[수학식 27]

또한, 각 품목의 사용량의 어느 날의 합계는 당해 일의 전품목 합계에 대해 예정된 사용량과 일치할 필요가 있다. 이 경우의 관계를 나타내는 제약식은 하기의 수학식 28로 나타낸다.

[수학식 28]

또한, 각종 원재료의 구매에 대한 요인 등으로부터 조업자는 목표로 하는 배합 비율을 설정하여, 좌기 부여한 목표로 하는 배합 비율에 가까운 배합 비율에 배합 계획이 작성되는 것을 구한다. 즉, 배합 비율이 조업자의 상정과 크게 떨어지면, 상정한 구매량을 만족시킬 수 없게 되거나, 구매량을 초과하거나, 또한 조업 설비에 무리한 조업을 미치는 것이 상정되므로, 목표로서 부여한 배합 비율에 가까운 배합 비율이 출력되는 것이 필요해진다. 상기 기능을 실현하기 위한 제약을 이하에 나타낸다. 즉, 품목의 사용량으로부터 사용 목표량(목표로 하는 배합 비율)(상수)을 뺀 값을, 사용 목표량으로부터의 넘침량의 변수로서 정의한다. 여기서, 사용량과 사용 목표량은 가까운 양을 취할수록 좋은 계획이므로, 이 넘침량은 적을수록 좋다. 상기 이유로 인해, 후술하는 바와 같이 이 넘침량은 목적 함수의 항목으로서 추가되어 최소화된다. 마찬가지로 품목의 사용 목표량으로부터 사용량을 뺀 값을, 사용 목표량으로부터의 부족량의 변수로서 정의한다. 여기서, 사용량과 사용 목표량은 가까운 양을 취할수록 좋은 계획이므로, 이 부족량은 적을수록 좋다. 상기 이유로 인해, 후술하는 바와 같이 이 부족은 목적 함수의 항목으로서 추가되어 최소화된다. 이 경우, 각 품목의 사용량, 사용 목표량, 넘침량, 부족량의 관계를 나타내는 제약식은 하기의 수학식 29로 나타낸다. 즉, 사용량으로부터 넘침량을 빼거나, 혹은 부족량을 더하면 사용 목표량과 일치한다.

[수학식 29]

또한, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되면, 조업에 곤란을 초래한다. 즉, 별도의 원재료를 사용하기 위한 준비 시간의 증가나, 설비의 고장의 원인으로 된다. 이로 인해, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되지 않는 배합 계획이 작성되는 것을 구한다. 상기 기능을 실현하기 위해, 품목의 당해 일의 사용량과 전일의 사용량의 차의 상한의 양을 나타내는 변수를 하기의 수학식 30에 나타낸 바와 같이 정의한다.

[수학식 30]

이 변수를 사용하여 상기를 실현하기 위한 제약을 이하에 나타낸다. 즉, 품목의 당해 일의 사용량으로부터 당해 일 전일의 사용을 뺀 값은, 당해 일의 사용량과 당해 일 전일의 사용량의 차 이하로 한다. 여기서, 당해 일의 사용량과 당해 일 전일의 사용량은 가까운 양을 취할수록 좋은 계획이므로, 이 사용량의 차는 적을수록 좋다. 상기 이유로 인해, 후술하는 바와 같이 이 넘침량은 목적 함수의 항목으로서 추가되어 최소화된다. 마찬가지로, 품목의 당해 일 전일의 사용량으로부터 당해 일의 사용을 뺀 값에 관해서도, 제약식으로서 정식화한다.

[수학식 31]

또한, 각 품목의 입하량은 입하 예정량으로서 부여된 양의 범위 내에 들어 있는 것이 요구된다. 이 경우의 관계를 나타내는 제약식은 하기의 수학식 32, 수학식 33으로 나타낸다. 즉, 당해 월에 입하하는 입하량의 합계는 당해 월의 입하 예정량 상한 이하, 입하 예정량 하한 이상으로 될 필요가 있다.

[수학식 32]

[수학식 33]

(7) 배합 계획의 성상 제약을 수학식 모델로 정식화{도 14의 선형화부(1407a)를 포함하는 성상 모델 구축부(1407)[도 2의 성상 모델 구축부(204)에 상당], 도 15의 스텝 S1507, S1507a}

입력 데이터 도입부(1401)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 설정한 최적화 기간분을 설정한 시간 정밀도로 성상 제약을 수학식 모델로 정식화한다. 예를 들어, 철광석의 배합 계획을 작성하는 경우, 성상으로서는 철분, SiO₂, Al₂O₃ 등, 석탄의 배합 계획을 작성하는 경우, 성상으로서는 CSR(열간 반응 후 강도), DI(코크스 강도), VM(휘발분), 팽창압 등이 있고, 이들 성상이 요구되는 성상 제약을 만족시킬 필요가 있다. 혼합 후의 성상 모델의 일례를 상기 수학식 18에 나타냈다.

여기서, 많은 성상에 대해서는, 성상 모델에 포함되는 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)은 상기한 수학식 19에 나타낸 바와 같이 배합 비율에 대해 선형으로 된다. 예를 들어, SiO₂에 관하여, 품목 A의 배합 비율이 40％, SiO₂ 성분이 1％, 품목 A의 배합 비율이 60％, SiO₂ 성분이 2％로 혼합된 경우, 혼합 후의 SiO₂ 성분에 대한 성상은 1 × 0.4 ＋ 2 × 0.6 ＝ 1.6％로 된다.

그런데, 성상에 따라서는, 그 성상을 나타내는 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)이 비선형으로 되는 경우가 있다. 이 경우, 다음에 서술하는 바와 같이, 선형화부(1407a)에서 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) 대신에, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입하여 수학식 모델을 정식화한다.

선형화부(1407a)에서의 처리에 대해 설명한다. 어떤 성상을 나타내는 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)이 비선형인 경우, 그것 대신에 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입한다. 이 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)은 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)의 하한을 이루는 것, 즉 수학식 20의 관계가 성립되는 것을 고려한다.

예를 들어, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)으로서, 수학식 21에 나타내는 가중 평균을 고려한다. 가중 평균은 단일 품목을 100％ 사용한 경우의 성상을 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)으로부터 구하여, 배합 비율을 승산하여, 사용 품목분을 서로 더한 값이다.

설명을 간단하게 하기 위해, 품목 A의 배합 비율이 90％, 품목 C의 배합 비율이 10％인 예를 고려한다. 이 경우, 선형의 수학식 f'(90, 0, 10, …, 0)으로 되는 가중 평균은 하기 수학식으로 나타낸다.

f'(90, 0, 10, …, 0)

＝ 0.9 × f(100, 0, …, 0) ＋ 0.1 × f(0, 0, 100, …0)

과거의 실적 등으로부터, 이 가중 평균이 수학식 20을 만족시키면, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)으로서 이용할 수 있다. 즉, 가중 평균 ≥ S를 제약으로 하면, 수학식 18이 성립되는 것으로서 정식화할 수 있을 가능성이 얻어진다.

선형화부(1407a)에서는, 수학식 18'에 나타낸 바와 같이 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 하한값으로서, 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 하한값 S보다도 작은 임시 하한값 S' ＝ S － s(s : 오프셋값)를 설정하여 수학식 모델로 정식화한다.

이상은, 혼합 후의 성상 제약이 하한값을 갖는 경우를 예로 설명하였다. 또한, 상술한 성상 제약은 일례이고, 다른 제약으로 바꾸거나, 다른 제약을 추가(혼합 후의 성상 제약이 상한값을 갖는 경우를 포함함)해도 좋다.

이상에 설명한 수급 밸런스 모델 구축부(1406)[수급 밸런스 모델 구축부(203)] 및 스텝 S1506 및 성상 모델 구축부(1407)[성상 모델 구축부(204)] 및 스텝 S1507, S1507a가 본 발명에서 말하는 모델 구축 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(8) 고정화 추출 처리[도 14의 고정화 추출 처리부(1408), 도 15의 스텝 S1508]

도 19에 도시한 바와 같이, 배선 계획의 항목인 선적항, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하 품목, 양하량 중 고정화되어 있는 것, 즉 변경할 수 없는 것을 추출한다. 「선적항, 선적 품목, 선적량, 양하항」, 「선적항, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하 품목」, 「선적항, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하 품목, 양하량」이 고정화되어 있는 경우에는, 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트(도 18을 참조)를 사용한다. 즉, 선박의 수송 비용은 양하항까지 결정된(고정화된) 시점에서, 프레이트가 결정되므로, 상기 3패턴에 관해서는, 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트를 사용함으로써, 원재료를 적재하는 선박이 결정되어 있는 경우에는, 정확한 수송 비용 계산을 가능하게 한다.

또한, 모두 고정화되어 있지 않은 경우나, 「선적항」, 「선적항, 선적 품목」, 「선적항, 선적 품목, 선적량」만이 고정화되어 있는 경우에는, 품목별ㆍ양하항별 간주 프레이트를 사용한다. 즉, 양하항이 결정되어 있지 않은 경우에는, 당해 선박에 관한 양하항을 변경함으로써, 보다 수송 비용이 저렴한 양하항으로 변경하는 것을 가능하게 하고 있다. 이 경우에는, 품목별ㆍ양하항별 간주 프레이트를 사용함으로써, 당해 선박에 관하여, 당해 양하항으로부터 수송 비용이 저렴한 양하항에, 당해 선박의 양하항을 변경시키는 것을 후술하는 최적화에 의해 계획시킨다. 이에 의해, 수송 비용이 보다 저렴한 계획을 작성하는 것을 가능하게 하고 있다. 또한, 동일한 용선에 관해서는, 가장 고정화가 되어 있지 않은 레코드의 상태를 상기 용선의 고정화 상황이라고 고려한다. 이 고정화 추출 처리는, 도 15에 도시한 타이밍일 필요는 없고, 예를 들어 배합 계획 작성을 개시할 때에 행해지도록 해도 좋다.

상기 기능에 의해, 선박의 운항 상황, 즉 선적항, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하 품목, 양하량 중에서, 당해 선박에 관하여 변경할 수 있는 항목, 변경할 수 없는 항목까지 고려한(통상 원재료가 입하하는 일시가 먼 경우에는, 원재료를 적재하는 선박을 변경 가능, 일시에 근접해 감에 따라서, 변경할 수 없게 됨) 고정밀도의 배합 계획의 입안이 가능해진다.

(9) 배합 계획 수학식 모델을 목적 함수에 기초하여 최적화{도 14의 배합 계획 구해부(1409)[도 2의 계획부(205)에 상당], 도 15의 스텝 S1509}

상기 구축된 선형 및 정수 제약식인 수급 밸런스 모델, 성상 모델을 더불어 배합 계획 수학식 모델로 하고, 미리 설정한 목적 함수에 기초하여 LP(선형 계획법), MIP(혼합 정수 계획법), QP(2차 계획법) 등의 수리 계획법에 의해 최적화 문제로서 문제를 푸는 것에 의해, 최적의 사용량, 입하량을 계산한다.

여기서는, 목적 함수에 관하여 선형식을 사용한 경우의 예를 나타낸다. 본 실시 형태에서는, 비용(배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용)의 최소화를 목적으로 하고 있고, 목적 함수 J의 일례를 수학식 34에 나타낸다. 목적 함수를 사용하여 해를 구할 때에, 구입 비용 정보 및 스텝 S1508에 있어서 설정된 수송 비용 정보를 사용한다.

[수학식 34]

또한, 수학식 34는 목적 함수의 일례로, 다른 목적 함수로 바꾸거나, 다른 목적 함수를 추가해도 좋다.

예를 들어, 부여한 목표로 하는 배합 비율에 가까운 배합 비율에 배합 계획을 근접시킬 필요가 있고, 또한 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되지 않는 배합 계획을 작성할 필요가 있는 경우에는, 수학식 35에 나타낸 바와 같이, 사용 목표량으로부터의 넘침량, 부족량 및 당해 일의 사용량과 당해 일 전일의 사용량의 차를 최소화하는 항목을 목적 함수에 추가한다.

[수학식 35]

이상의 정식화한 수학식(수학식 모델)을 혼합 정수 계획법으로 푸는 것에 의해, 수급 밸런스 모델, 성상 모델을 겸한 배합 계획 수학식 모델에 대한 최적해가 얻어진다. 즉, 상기 항목 (6) 내지 (9)에서 설명한 바와 같이, 최소화해야 할 수학식을 목적 함수, 만족시켜야 할 각 수학식이 제약식으로서 정식화되어, 이 제약식이 선형등식, 혹은 부등식으로 표현되어 있고, 1차 식에서 목적 함수가 나타내는 모델로서 수학식 모델, 목적 함수가 구축되어 있다. 이와 같이 정식화된 문제는 선형 계획 문제로서 일반적으로 잘 알려져 있고, 본 문제는 최적화하는 것이 가능하다.

이상에 설명한 배합 계획 구해부(1409)[계획부(205)] 및 스텝 S1509가 본 발명에서 말하는 최적화 계산 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(10) 최적화 계산에 의한 구해 결과의 판정[도 14의 구해 결과 판정부(1410), 도 15의 스텝 S1510, S1511]

수학식 18'를 사용한 최적화 계산에 의한 구해 결과가, 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키는지 여부를 판정한다. 그 결과, 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키면, 상기 구해 결과를, 후술하는 성상 시뮬레이터(1412)에 대한 계산 지시로서 시뮬레이션을 실행시킨다. 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키지 않으면, 선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S'를 조정한다(도 15의 스텝 S1511). 구체적으로는, 임시 하한값 S'를 약간 증가시킨다.

도 20은 스텝 S1507 내지 S1510의 처리, 즉 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) 대신에 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입했을 때의 처리를 도시하는 흐름도이다. 스텝 S2001에 있어서, 수급 밸런스 모델, 성상 모델[비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) 대신에 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)을 도입하여 정식화한 것], 목적 함수 J에 기초하여 최적화 계산을 실행한다.

다음에, 스텝 S2002에 있어서, 선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S'를 사용한 최적화 계산에 의한 구해 결과가, 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N) ≥ S를 만족시키는지 여부를 판정한다. 즉, 스텝 S2001의 최적화 계산에 의한 구해 결과[각 품목 A 내지 N의 사용량(배합 비율)]를 수학식 18에 대입하여, 수학식 18이 성립되는지 여부를 판정한다.

스텝 S2002의 결과, 수학식 18이 성립되면, 본 처리를 종료한다(도 15의 스텝 S1512로 이행함). 그것에 대해, 수학식 18이 성립되어 있지 않으면, 스텝 S2003으로 진행하고, 임시 하한값 S'를 미리 설정된 증감폭으로 약간 증가시켜, 다시 스텝 S2001의 처리를 실행한다. 즉, 수학식 18이 성립될 때까지, 임시 하한값 S'를 약간 증가시켜, 최적화 계산에 의한 구해를 반복하는 수렴 계산을 실행한다.

또한, 본 실시 형태에서는 혼합 후의 성상 제약이 하한값을 갖는 경우를 예로 들어 설명하였지만, 상한값을 갖는 경우도 마찬가지이다. 이 경우, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)은 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)의 상한을 이루는 것을 고려한다. 또한, 스텝 S2001에서는, 선형의 수학식 f'(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 상한값으로서, 비선형의 수학식 f(x_A, x_B, x_C, …, x_N)에 대한 상한값보다도 큰 임시 상한값을 설정한다.

(11) 구한 해에 기초하여 재고 추이를 시뮬레이션{도 14의 재고 추이 시뮬레이터(1411)[도 2의 재고 추이 시뮬레이터(201)에 상당], 도 15의 스텝 S1512}

상기 배합 계획 수학식 모델에 대한 해 및 입력 데이터 도입부(1401)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 대상이 되는 배합의 전부 또는 일부를, 설정한 계획 확정 기간분에 대해, 설정한 계획 작성 정밀도로 시뮬레이션을 실행한다. 이 시뮬레이션에서는, 배합 계획 수학식 모델에는 내장할 수 없었던 제약 조건, 조업의 룰 등도 내장하여 시뮬레이트함으로써, 배합 계획 수학식 모델에 대한 구해 결과로서 낸 해를 실조업에서 문제없이 사용 가능한 배합 계획으로 변경한다. 이에 의해, 실조업에서 요구되는 시간 정밀도와, 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

또한, 수학식 모델에서는 취급하는 것이 어려운 제약의 일례로서, 배합 비율이 바뀐 경우의 설비의 준비에 걸리는 준비 시간 등을 시뮬레이션에 도입하여, 정확하게 시뮬레이트함으로써 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

(12) 구한 해에 기초하여 성상을 시뮬레이션{도 14의 성상 시뮬레이터(1412)[도 2의 성상 시뮬레이터(202)에 상당], 도 15의 스텝 S1513}

상기 배합 계획 수학식 모델에 대한 해, 재고 추이 시뮬레이터(1411)에 의해 시뮬레이션된 재고 추이 및 입력 데이터 도입부(1401)에 의해 도입된 데이터의 전부 또는 일부에 기초하여, 대상이 되는 배합의 전부 또는 일부를, 설정한 계획 확정 기간분에 대해, 설정한 계획 작성 정밀도로 성상을 시뮬레이트하여, 배합 원재료의 혼합 후의 성상 결과를 얻는다. 이 시뮬레이션에서는 배합 계획 수학식 모델에는 내장할 수 없었던 제약 조건, 조업의 룰 등도 내장하여 시뮬레이트함으로써, 배합 계획 수학식 모델에 대한 구해 결과로서 낸 해를 실조업에서 문제없이 사용 가능한 배합 계획으로 변경한다. 이에 의해, 실조업에서 요구되는 시간 정밀도와, 실조업에 요구되는 세세한 제약까지 고려한 배합 계획의 입안이 가능해진다.

이상에 설명한 재고 추이 시뮬레이터(1411)[재고 추이 시뮬레이터(201)] 및 스텝 S1512 및 성상 시뮬레이터(1412)[성상 시뮬레이터(202)] 및 스텝 S1513이, 본 발명에서 말하는 시뮬레이터 및 그것에 의한 처리의 예이다.

(13) 배합 계획의 확정[도 14의 확정부(1413), 도 15의 스텝 S1514]

상기 재고 추이 시뮬레이션, 성상 시뮬레이션에 의해 도출된 배합 계획 중에서 설정한 계획 확정 기간분을 확정한다. 도 7에 도시한 바와 같이, 본 실시 형태에서는 계획 확정 기간을 1일로 설정하고 있으므로, 작성한 배합 계획의 최초의 1일분을 확정한다. 작성한 배합 계획 중에서 상기 계획 확정 기간에 들어가지 않는 부분에 대해서는, 그 계획은 확정하지 않고 파기한다.

(14) 계획 작성 기간분, 혹은 계획 확정 기간분의 계획이 확정되었는지 판정[도 14의 판정부(1414), 도 15의 스텝 S1515]

그 시점까지 확정한 계획 확정 기간이 미리 설정한 계획 작성 기간분을 확정하였는지를 판단한다. 본 실시 형태에서는 계획 작성 기간이 10일간이므로 제10 루프로 계획을 확정한 시점에서 계획 확정 기간분의 계획이 확정된다. 이로 인해, 제10 루프로 계획을 확정 종료한 시점에서 10일분의 배합 계획을 작성하여 처리를 종료한다.

(15) 입안 개시일의 갱신[도 14의 갱신부(1415), 도 15의 스텝 S1516]

확정한 계획 확정 기간이 미리 설정한 계획 작성 기간분을 확정하고 있지 않은 경우, 상기 배합 계획 중에서 확정한 배합 계획 기간 직후의 일시를 새로운 입안 개시일로서 설정한다. 본 실시 형태에서는, 도 7에 도시한 바와 같이, 제1 루프에서는 당초 1일째 0시였던 입안 개시일을 2일째 0시로, 제2 루프에서는 당초 2일째 0시였던 입안 개시일을 3일째 0시로 갱신한다.

(16) 배합 계획의 출력[도 14의 출력부(1416), 도 15의 스텝 S1517]

이상과 같이 하여 작성한 배합 계획은 출력부(1416)에 의해, 표시부(103)에 화면 표시되거나, 도시하지 않은 외부 기기로 데이터 송신된다.

이상에 설명한 출력부(1416) 및 스텝 S1517이, 본 발명에서 말하는 출력 수단 및 그것에 의한 처리의 예이다.

이상과 같이, 현재의 재고 추이 상태에 따라서, 수급 밸런스 제약, 성상 제약에 대해, 우선 소정의 최적화 기간분을, 계획 작성 시간 정밀도로 수학식 모델을 구축하여, 구축한 배합 계획 수학식 모델을 목적 함수에 기초하여 해를 구하고, 구한 해에 기초하여, 재고 추이, 혼합 후의 성상을 시뮬레이트하고, 시뮬레이션 결과로부터 구해진 배합 계획 중에서, 설정한 계획 확정 기간분을 확정하여, 계획 확정 기간 직후의 일시를 새로운 입안 개시 일시로 함으로써, 새로운 계획 대상 기간분의 배합 계획을 확정하는 일련의 처리를 순차적으로, 미리 정한 횟수만큼 반복해서 실행함으로써 원하는 계획 작성 기간분의 배합 계획을 작성할 수 있다. 이에 의해, 임의의 시간 정밀도를 필요로 하는 배합 계획을 고속이고 또한 상세하게 최적화할 수 있고, 또한 그대로 실조업에 적용할 수 있다.

(제3 실시 형태의 변형예)

배합 계획[예를 들어, 사용량(배합 비율)]으로서, 연차 계획, 기간 계획, 월차 계획 등의 장기간의 계획을 입안하는 경우가 많다. 이와 같이 장기간의 배합 계획을 미리 작성하여, 그 배합 계획을 기준의 배합 계획으로 하고, 본 발명을 적용한 배합 계획 작성 방법에 의해 작성한, 보다 단기간의 배합 계획이, 기준이 되는 배합 계획으로부터 크게 떨어지지 않도록 하는 것도 중요해진다.

따라서, 수학식 34에 나타낸 바와 같은 비용(배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용)에 관하여 구축된 목적 함수 J에 추가하여, 미리 작성된 기준이 되는 배합 계획과 멀리 떨어지지 않도록 하는 것에 관하여 구축된 목적 함수 J'를 사용하도록 해도 좋다. 목적 함수 J'의 일례를 수학식 36에 나타낸다.

[수학식 36]

상기 예에서는, 월차 계획에 있어서, 기간 계획을 기준이 되는 배합 계획으로 하여, 매일의 배합 계획을 작성하는 경우의 일례를 나타냈다. 이 경우에는, 배합 비율(품목, 일)과 기준 배합 비율의 차의 품목마다, 매일 합계한 것을 최소화한다. 다른 예로서, 기간 계획을 입안하는 경우, 연차 계획을 기준이 되는 배합 계획으로 하여 계획을 작성해도 좋다. 이 경우에는, 배합 비율(품목, 월)을 월차 계획에서는 결정하는 것으로 한 경우에는, 배합 비율(품목, 월)과 기준 배합 비율의 차의 품목마다, 매달 합계한 것을 최소화한다.

또한, 기준이 되는 배합 계획은, 예를 들어 과거의 실적에 기초하여 작성되고, 그 작성 방법은 어떤 것이라도 좋다. 물론, 본 발명을 적용한 배합 계획 작성 방법에 의해 장기간의 계획을 미리 작성해 두고, 그것을 기준이 되는 배합 계획으로 해도 좋다.

도 21에는 본 발명의 배합 계획 작성 장치로서 기능할 수 있는 컴퓨터 장치(1200)의 하드웨어 구성예를 도시한다. 장치 전체를 제어하는 중앙 처리 장치인 CPU(1201), 각종 입력 조건이나 결과 등을 표시하는 표시부(1202), 결과 등을 보존하는 하드 디스크 등의 기억부(1203), 제어 프로그램, 각종 애플리케이션 프로그램, 데이터 등을 기억하는 ROM(리드 온리 메모리)(1204), CPU(1201)가 처리를 행할 때에 사용하는 작업 영역인 RAM(랜덤 액세스 메모리)(1205) 및 키보드, 마우스 등의 입력부(1206) 등에 의해 구성된다.

또한, 상술한 실시 형태의 기능을 실현하기 위해 각종 디바이스를 동작시키도록, 상기 각종 디바이스와 접속된 장치 혹은 시스템 내의 컴퓨터에 대해, 상기 실시 형태의 기능을 실현하기 위한 소프트웨어의 프로그램 코드를 공급하여, 그 시스템 혹은 장치의 컴퓨터(CPU 혹은 MPU)에 저장된 프로그램에 따라서 상기 각종 디바이스를 동작시킴으로써 실시한 것도, 본 발명의 범주에 포함된다. 이 경우, 상기 소프트웨어의 프로그램 코드 자체가 상술한 실시 형태의 기능을 실현하게 되고, 그 프로그램 코드 자체 및 그 프로그램 코드를 컴퓨터에 공급하기 위한 수단, 예를 들어 이러한 프로그램 코드를 저장한 기록 매체는 본 발명을 구성한다. 프로그램 코드를 기억하는 기록 매체로서는, 예를 들어 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 광 디스크, 광자기 디스크, CD-ROM, 자기 테이프, 불휘발성의 메모리 카드, ROM 등을 사용할 수 있다.

본 발명의 구성에 따르면, 복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성할 때에, 수리 계획법 등을 사용하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하여, 시뮬레이터 및 최적화 계산부를 연동시킴으로써, 재고를 소진하지 않도록 하는 동시에 성상을 만족시키고, 또한 비용을 최소화하여, 복수일분의 배합 계획을 작성하는 것이 가능해진다.

Claims

복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 배합 계획 작성 장치이며,
배합 원재료의 수급 상태 및 혼합 후의 성상을 계산하는 시뮬레이터와,
배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보를 포함하는 데이터를 도입하는 데이터 도입 수단과,
상기 데이터 도입 수단에 의해 도입된 데이터에 기초하여, 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하는 모델 구축 수단과,
상기 모델 구축 수단에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 상기 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 최적화 계산 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 시뮬레이터에 의한 시뮬레이션 결과인 배합 계획을 출력하는 출력 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 데이터 도입 수단에 의해 도입된 데이터를 소여(所與)로 하고, 우선,
(a) 상기 최적화 계산 수단은 입안 개시 일시로부터, 최적화 기간분의 계산 지시의 작성을 행하고,
(b) 상기 시뮬레이터는 상기 최적화 계산 수단이 작성한 계산 지시를 소여로 하여, 미리 설정된 시뮬레이션 기간분만큼의 시뮬레이션을 실행하고,
(c) 미리 설정한 계획 확정 기간분만큼 상기 시뮬레이션 결과를 배합 계획으로서 확정하고,
(d) 확정한 직후의 일시를 새로운 입안 개시 일시로서 설정하고,
이미 확정한 배합 계획을 소여로 하여, 새로운 계획 확정 기간분의 배합 계획을 확정하는 상기 (a) 내지 (d)의 일련의 처리를, 계획 작성 기간분의 배합 계획이 확정될 때까지 반복해서 행함으로써, 계획 작성 기간분의 배합 계획을 작성하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 배합 계획을 작성할 때에, 전부 혹은 일부의 배합 원재료에 대해, 목표로서 부여된 배합 비율에 근접하는 배합을 계획하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 배합 계획을 작성할 때에, 전일의 배합 비율과 그 다음날의 배합 비율이 크게 괴리되지 않는 배합을 계획하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 배합 계획을 작성할 때에, 전일에 사용한 배합 원재료의 재고가 그 다음날에도 있는 경우에는, 당해 배합 원재료를 사용하는 배합을 계획하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 배합 계획을 작성할 때에, 배합 계획의 일부가 미리 지정 가능한 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델이 비선형의 수학식을 포함하는 경우, 상기 비선형의 수학식 대신에 선형의 수학식을 도입하여 수학식 모델을 정식화하는 선형화 수단과,
상기 선형화 수단에 의해 정식화된 수학식 모델을 사용한 상기 최적화 계산 수단에 의한 구해(求解) 결과가 상기 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델을 만족시키는지 여부를 판정하는 판정 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제8항에 있어서, 상기 혼합 후의 성상 제약이 하한값을 갖는 경우, 상기 선형의 수학식은 상기 비선형의 수학식의 하한을 이루는 수학식으로 하고,
상기 혼합 후의 성상 제약이 상한값을 갖는 경우, 상기 선형의 수학식은 상기 비선형의 수학식의 상한을 이루는 수학식으로 하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제8항에 있어서, 상기 선형화 수단은 상기 비선형의 수학식 대신에 상기 선형의 수학식을 도입하여 수학식 모델을 정식화할 때에, 상기 혼합 후의 성상 제약이 하한값을 갖는 경우, 상기 하한값보다도 작은 임시 하한값을 설정하고, 상기 혼합 후의 성상 제약이 상한값을 갖는 경우, 상기 상한값보다도 큰 임시 상한값을 설정하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제10항에 있어서, 상기 선형화 수단에 의해 정식화된 수학식 모델을 사용한 상기 최적화 계산 수단에 의한 구해 결과가 상기 비선형의 수학식을 포함하는 수학식 모델을 만족시키고 있지 않은 경우, 상기 임시 하한값을 약간 증가시키거나, 혹은 상기 임시 상한값을 약간 감소시켜, 상기 최적화 계산 수단에 의한 구해를 반복하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제1항에 있어서, 상기 데이터 도입 수단은 상기 비용 정보로서, 배합 원재료의 구입 비용 정보, 선박을 이용할 때의 수송 비용 정보를 도입하고,
상기 최적화 계산 수단은 상기 모델 구축 수단에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 상기 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제12항에 있어서, 상기 배선 계획의 소정의 항목 중 고정화되어 있는 것을 추출하는 추출 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제13항에 있어서, 상기 배선 계획의 소정의 항목은 선적항, 선적 품목, 선적량, 양하항, 양하 품목, 양하량인 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제13항에 있어서, 상기 데이터 도입 수단에 의해 도입하는 수송 비용 정보에는 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트(freight)의 정보와, 품목별ㆍ양하항별 프레이트의 정보가 포함되어 있고,
상기 추출 수단에 의해 추출된 고정화되어 있는 항목에 따라서, 상기 최적화 계산 수단에 있어서 상기 선박별ㆍ선적항별ㆍ양하항별 프레이트를 사용하는지, 상기 품목별ㆍ양하항별 프레이트를 사용하는지가 결정되는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
제12항에 있어서, 상기 최적화 계산 수단에서는, 상기 배합 원재료의 구입 비용 및 수송 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 추가하여, 미리 작성된 기준이 되는 배합 계획과 멀리 떨어지지 않도록 하는 것에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 장치.
복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 배합 계획 작성 방법이며,
배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보를 포함하는 데이터를 도입하는 스텝과,
상기 도입된 데이터에 기초하여, 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하는 스텝과,
상기 구축된 수학식 모델을 사용하여, 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 배합 원재료의 수급 상태 및 혼합 후의 성상을 계산하는 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는, 배합 계획 작성 방법.
복수종의 배합 원재료를 혼합하는 배합 계획을 작성하는 처리를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이며,
배합 원재료의 수급 상태 및 혼합 후의 성상을 계산하는 시뮬레이터와,
배합 원재료의 입하 예정, 배합 원재료의 재고 상황, 배합 원재료의 성상, 비용 정보를 포함하는 데이터를 도입하는 데이터 도입 수단과,
상기 데이터 도입 수단에 의해 도입된 데이터에 기초하여, 입안 개시 일시로부터 미리 설정된 최적화 기간분을 대상으로 하여, 배합 원재료의 수급 밸런스 제약을 나타내는 수학식 모델 및 혼합 후의 성상 제약을 나타내는 수학식 모델을 구축하는 모델 구축 수단과,
상기 모델 구축 수단에 의해 구축된 수학식 모델을 사용하여, 비용에 관하여 구축된 목적 함수에 기초하여 최적화 계산을 행하여, 상기 시뮬레이터에 대한 지시를 산출하는 최적화 계산 수단으로서 컴퓨터를 기능시키기 위한, 프로그램.
제18항에 기재된 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.