一种一体化的钢铁企业生产过程在线计划调度系统与方法 【技术领域】
本发明属钢铁生产计划调度技术领域，特别是提供了一种一体化的钢铁企业生产过程在线计划调度系统与方法，用于钢铁企业生产过程计划编制与实时调度。
背景技术
目前，国内大多数钢铁企业的计划编制都处在手工编制的阶段，效率低且编制不科学，多数缺少模拟仿真系统作为支持，不能在生产之前给出一个客观的判断，因此带来很大的生产风险。同时，在生产计划执行过程中，缺少对计划执行情况全面的监控与评估，在出现非正常生产情况时，缺少一套有效的实时调度决策支持系统。
目前已申请专利的有关生产计划编排系统和方法，如“99108440.3(生产计划订单系统)”主要实现了一种运行于单台计算机上的生产计划订单系统，用于离散制造行业的计划订单系统。“94101993.4(生产计划编制方法及其装置)”主要实现了在多个生产过程中，生产计划编排和追加。“94109469.3(生产资源规划的优化)”实现了一种用于在有约束情况下制定原料需求计划、实行最优资源分配和制定生产计划的方法。上述专利主要涉及离散行业生产计划的编排问题，没有涉及钢铁生产的计划编排与实时调度问题，并且是在单台计算机上实现的离线计划编排系统。而本发明则主要针对钢铁行业计划调度的特殊性，实现一种在分布式网络环境下，多台计算机上，生产计划编排与下达、计划执行状态的监控、生产过程地实时调度为一体的软硬件相结合的系统与方法。
钢铁行业的生产过程兼有连续和离散的性质，它有别于石油、化工的连续生产过程，也有别于机械行业的离散制造过程，是介于二者之间的混合型生产过程。因此，更带来了钢铁行业计划编排和调度工作的复杂性。
(1)钢铁生产工艺流程从原料投入到最终产品产出，整条物流中多数工序同时兼有物理和化学变化，是高温、高能耗工艺过程，其生产活动存在实时性、连续性和随机性等特点，生产计划调度的复杂性很高。
(2)钢铁行业生产的关键是保证生产安全、稳定，物流畅通，最大限度地发挥瓶颈设备的能力，满负荷、优质、高效地生产，主生产计划应着重考虑这一目标。
(3)钢铁行业的生产计划和调度不仅要考虑信息流和物料流，还必须考虑能源供应流。其调度决策功能需要对物料和能源提供最佳控制策略，决策应不仅以提高生产效率和降低生产成本为目标，同时还应将节省能源、减少污染等目标考虑在内。
(4)在制品的温度和时间在过程中的地位非常重要。温度太低，批次不得不重新加热，导致能源成本和时间的增加；温度太高，可能会破坏机器。时间过早，机器被占用；而时间过晚，产品的连续性会被破坏。
(5)钢铁生产的主要工艺路线和设备基本不变，整个工艺流程有很强的连续性或分段连续性，有时也有多个工艺路线并存。作业/任务持续时间依赖于前序和后续的作业。
从当前的研究情况来看，国外的发展远远走在国内的前面，研究成果已经在世界各国大型公司得到广泛应用。相比而言，国内针对其研究和发展处在起步阶段。目前国内专门开发用于钢铁生产的计划调度产品尚不多见。一些大学和科研单位作为学术研究，结合特定的钢铁企业开发了一些专用的计划与调度系统，通用性受到限制。
【发明内容】
本发明的目的在于针对当前钢铁生产企业生产过程中计划调度的现状，提供一种一体化的钢铁企业生产过程在线计划调度系统与方法，满足钢铁企业多种生产工艺流程的要求，为钢铁企业日常的生产计划调度问题提供通用的、可扩展的决策支持平台。
本发明由安装在现场的传感器3、控制器4(PLC、DCS)构成的PCS层2、接口管理服务器5、数据库服务器6、应用层服务器7、Web服务器8、客户端工作站9、10、连接各计算机设备、控制器和传感器的计算机网络构成。
接口管理服务器5通过网络与现场控制器相联，将现场采集的各种状态信息和工艺数据经过数据处理和格式转换，存入数据库中，为计划调度系统实时提供参考依据，同时，将ERP层1下达的生产订单进行转换，存贮在数据库中。
数据库服务器6运行专业的关系数据库管理系统，将生产现场的实时过程数据和计划编排数据以及各种系统组态数据等，存储在数据库中。
应用服务器7是整个系统的核心部件，主要运行计划编排方法、实时调度方法等组件，根据需要调用数据库服务器中的数据，并将生产计划和调度方案写入数据库。
Web服务器8的主要任务是将应用服务器加工、处理后所得的结果，以Web页面的方式动态发布到Internet和Intranet上，便于用户在客户端通过浏览器进行显示和查阅。
客户端分为专业客户端9和瘦客户端10两种。专业客户端是在计算机中运行专业客户端软件，实现复杂的数据和图形显示，并将一定的数据保存在本地计算机，实现数据的离线分析。瘦客户端是在计算机中运行标准的浏览器程序，进行常规的数据展示和查询。
数据采集过程如下：现场运行的主要生产设备的工作状态和运行参数以及生产过程的工艺参数等，由传感器根据不同的信号将其作滤波、缓冲、调理、放大等预处理，然后将信号通过光电隔离后，送入相应的数据采集和控制装置(PLC、DCS)，用于实时控制和信息的上传。
该系统根据工艺路线和设备参数，在计算机中执行相应的计划编排程序，通过选择不同的计划编排方式，根据保证交货期、加工时间最短、设备利用率最大和保证连铸能力等规则进行计划编制，并将生产计划下达到生产执行控制器。
该系统通过安装在现场生产设备上的传感器和控制器，实时监测生产过程中各种工艺参数、主要设备的工作状态和关键参数，如出钢时间、浇注开始时间等等，对生产过程的非正常状态及时向上级系统汇报。
该系统通过客户端计算机显示器上的各种画面，显示生产过程的各种状态信息，主要是对生产计划的实际执行情况进行监控和跟踪，让用户可以及时了解生产节奏，对严重的非正常情况进行报警。实现对实际生产过程实时监控。对各种状态信息进行必要的数据处理和统计。
该系统对生产过程中出现的非正常情况和计划执行的非正常情况，根据生产线实际，在计算机中执行相关的实时调度程序，结合预定义的调度规则和在线学习的过程模型，创建应急调度方案，能够尽快地进行实时调度，给调度人员提供一个自动或者半自动的动态调度决策方案，快速恢复稳定生产。
该系统的软件具有开放式、分布式架构，基于分布式组件技术和面向对象技术，采用多层架构的方式，将系统的主要功能模块和算法以组件的方式部署在中间层应用服务器中，从而提供一种通用的可扩展的，满足多种工艺流程的计划调度平台系统。
该系统能够对生产过程模拟并进行在线学习。建立了生产设备和工艺流程的各种数学模型，并能够对模型进行在线学习和修正，对特定的企业、特定的工艺流程和设备，建立特定的模型库。当计划编制结束后，对计划和调度方案进行比较优化。
本发明提供的计划调度方法如下：
(1)工艺流程的定义
根据企业生产工艺流程的实际情况，在客户端计算机上，利用图形化的工具软件，采用拖放和连线的方式，定义生产线各工序的先后顺序和工艺路径，并为关键生产设备和生产环节输入基础数据，为生产计划的编制提供依据。
(2)生产订单生成
集中某段时间的销售订单，然后根据品种、规格、数量等因素，并根据对各因素的关注程度，确定相应的优先级，进行同类项归并，最后得出生产计划单。通过对各生产设备产能的检查，对生产计划单进行产能评估和物料需求评估，在检查通过后，将生产计划单转变成生产订单。
(3)生产计划编排
编制炉次计划首先根据生产订单要求的重量并结合各钢种冶炼收得率和连铸成坯率，计算所需钢水的总重量，然后根据订单中钢材的品种、技术条件等因素确定炼钢的工艺路线，最后采用组合优化的方法，以炼钢生产中各类成本最小为目标，以资源能力和工艺要求为约束，进行多目标、多约束的组合优化，最终形成炉次计划。组合优化中的主要约束包括：同一炉次内订单的钢种、规格、坯型、交货期等参数要相同或接近；符合主设备生产能力的限制；保证与后续工序的衔接；限制不常见品种的余材量等。
编制浇次计划首先按照组成同一浇次的钢种成份最好要相同；同一浇次中板坯的宽度不能频繁改变，一般按照宽度非增顺序排列，且不能变化太大；炉次数量受大包水口和中间包使用寿命的限制等条件，建立浇次优化模型，并按照实际情况，对模型参数进行初始化，然后采用基于规则的启发式方法和综合智能优化方法求解浇次优化模型，最后调度人员可根据实际情况进行人工修正。
编制轧制批量计划是按照尽可能减少硬度、厚度、宽度的跳跃幅度，减少轧制过程中换辊的次数的原则，首先将生产订单按照品种、规格、交货期、优先级等要求组合成轧制单元，然后安排轧制单元内各订单的生产顺序，最后安排各轧制单元的轧制顺序。
(4)仿真模拟
仿真模拟主要是根据生产计划编排产生的计划表，按照预定义的生产设备数学模型和生产过程模型，通过仿真软件模拟实际的生产过程，得出相应的仿真结果和性能评估，如设备利用率柱状图、甘特图、流程动态模拟、关键时间参数等。
(5)计划局部调整
主要是根据预编制的计划和仿真模拟的结果，对计划不恰当的地方进行局部调整，并再次仿真模拟，如果计划编制人员认为通过，则批准进入下一个环节。如果改动的地方过多，可以重新编制计划。根据编制—模拟—调整这样一个闭环的结构，解决实际生产中的生产计划有效编排问题。
(6)在线生产调度
在线生产调度对生产线的每一个生产工序都有事件监控能力，能够根据预定义的规则库，判断从各PCS层传感器和控制器传送的监控点的事件信息是否处于正常或是故障状态。当有故障发生时，根据故障影响生产的时间长短和故障类别，采用模型计算和规则推理相结合的方法，产生生产调度指导方案，生产调度人员根据指导方案，对现场下达相应的协调指令，增强对现场生产的调控能力，达到协调生产的目的。
本发明的优点在于：
将生产计划自动编制与在线实时调度融为一体，适用于具有混合流程特点的钢铁企业生产过程。
基于分布式组件技术和面向对象技术，采用多层架构的方式，将主要功能模块和算法以组件的方式部署在中间层应用服务器中，从而提供一种通用的可扩展的，满足多种钢铁生产工艺流程要求的计划调度系统。
针对钢铁行业各工艺环节之间的强耦合性，本发明能够给车间管理人员提供基于模型和规则的在线实时调度决策支持，便于及时处理生产故障，快速恢复生产。
具有灵活的计划编制界面，既能提供日常生产中常规计划的编制，又能提供对紧急任务的计划编制。
根据实际生产情况，可以由用户自定义工艺路线，适用于具有不同生产流程的各类钢铁企业。
开放的模型库、算法库和规则库结构，便于用户扩充以及与第三方软件的集成。
【附图说明】
图1是本发明的系统结构图。其中传感器3、控制器4(PLC、DCS)构成的PCS层2、接口管理服务器5、数据库服务器6、应用层服务器7、Web服务器8、客户端工作站9、10。
图2是本发明的软件功能分解图，包括流程定义12、图形界面13、计划编制14、仿真模拟15、实时调度16、模型库17、算法库18、规则库19、接口管理11等。
计划编制14：该模块利用多种优化理论和智能优化算法，建立最优炉次计划、最优浇次计划和轧制组批计划的数学模型，为钢铁行业生产的计划编制，提供一个优良的解决方案。
仿真模拟15包括：仿真模拟模块主要是根据编制模块产生的生产计划进行仿真，给出相应的仿真结果和性能评估。如设备利用率柱状图、甘特图、流程动态模拟、关键时间参数等。
流程动态模拟中分阶段的数学模型提供各种参数接口，能够根据实际生产的反馈情况进行修改，以便使模拟效果更精确。仿真模拟还包括要对各种设备故障的报警参数或者排除时间给出预测模型，使预测的结果能够与实际生产较好地拟合。
实时调度16包括：
(1)实时监控
实时监控主要是对生产计划的实际执行情况进行监控和跟踪，特别是生产过程中出现的各种异常情况进行监测，然后以直观的图形方式反馈给调度部门。实时监控模块可以将底层系统监测到的数据反馈到管理层，以便调度管理人员能够及时掌握生产进度并对异常进行控制。
(2)动态调度
动态调度主要是针对实时监控得到的影响到生产的信息进行实时处理，借助模拟仿真和调度规则，对生产计划进行切合实际的调整，或者重新编制生产计划。动态调度模块要为车间管理人员提供自动或者半自动的实时调度决策方案，以便协助车间管理人员实现动态调度。
模型库17：指由钢铁生产过程中主要生产设备和工艺过程中与计划调度相关的多种数学模型构成。采用统计回归、参数辨识、数据融合、神经元网络、模糊逻辑等方法，将生产、测试、实验数据和专家经验结合拟合为表征各参数与其影响因素的相互关系。模型库中的数学模型在实际生产过程中可以在线学习和修正，使模型精度逐步提高。
算法库18：指在解决优化排产等问题中用到的不同优化算法。常规的有Gantt图法、构造型方法、动态规划、分支定界法、排队论方法等；人工智能的方法，如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、进化规划、进化策略、神经网络方法、拉格朗日松弛和混沌优化等。各种算法都以组件的方式进行封装，便于今后的升级和扩充。
规则库19：指在计划排产和实时调度时用到的各种专家规则，如冶炼规则、组合调度顺序的规则、非正常情况处理的规则等等。上述规则按一定的方式形成规则库，并可根据实际情况不断的扩充、更新和修正。
接口管理11包括下列信息的传递：系统与ERP层之间存在的下行数据主要有各种设备加工能力信息、车间生产日历、合同计划、工艺卡和加工路线单、人力资源、物料库存等信息。
系统与ERP层之间存在的上行数据主要有合同计划的完工汇报等内容，以及对生产工艺的各种生产参数的修正建议信息。
系统与PCS层之间存在的上行数据主要有各种设备状态和生产工况等实时信息以及进行实时调度的请求信息。
系统与PCS层之间存在的下行数据主要有计划编排模块制定的生产计划以及来自实时调度模块的应变调度计划，这些计划都由接口模块统一管理，与PCS层之间进行信息交换。