Prognozowanie czasów przebudów walców w zespole walcowniczym dla potrzeb operacyjnego planowania produkcji

• Autorzy: Kubiński W. , Niekurzak M.

Warianty tytułu

EN

Prediction of rebuilding time of rolls in the team rolling in order to planning for operational production

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono komputerowy model wykorzystujący sztuczną inteligencję do wspomagania operacyjnych decyzji technologicznych i usprawnienia systemu planowania produkcji w walcowni taśm na gorąco. Przy planowaniu produkcji taśm stalowych walcowanych na gorąco istnieje konieczność uwzględnienia wielu ograniczeń technologicznych i organizacyjnych, dlatego opracowanie harmonogramów produkcji jest bardzo złożone. Dla prawidłowej pracy walcowni planowanie terminów przebudów walców jest jednak konieczne, ponieważ stanowi element limitujący w procesie produkcji. Do rozwiązania tego problemu zastosowano metody sztucznej inteligencji: system ekspertowy, wykorzystujący w procesie pozyskiwania wiedzy algorytm ID3 oraz klasyczne metody statystyczne regresji liniowej i nieliniowej. Opracowane wyniki badań świadczą o poprawności zbudowanych modeli jako narzędzi wspomagających procesy decyzyjne na szczeblu zarządzania przedsiębiorstwem hutniczym, zarówno na etapie projektowania, jak i eksploatacji istniejących już systemów.

EN

The article presents a computer model based on artificial intelligence methods for operational decision support technology and improve production planning system in hot strip mills. When planning the production of steel strip hot - rolled there is a need to take into account a number of technological and organizational constraints, because the development of production schedules is very complex. But especially crucial to the proper operation of the mill is the appropriate planning conditions reconstructions rolls, because this factor is the limiting element in the production process. To solve the problem the methods of artificial intelligence: an expert system that uses a process of knowledge acquisition algorithm ID3 and classical statistical methods of linear regression and nonlinear. Our results demonstrate the correctness of the proposed models as tools to support decision-making processes at the level of the enterprise metallurgical both the design and operation of existing systems.

Słowa kluczowe

PL

planowanie produkcji; walcownia taśm na gorąco; walce hutnicze; taśma

EN

production planning; hot-rolling mill; mill rolls; strip

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Hutnik, Wiadomości Hutnicze
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 81, nr 6
• Strony: 379--384
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kubiński W.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Zarządzania ul. Gramatyka 10, 30-067 Kraków

autor

Niekurzak M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Zarządzania ul. Gramatyka 10, 30-067 Kraków

Bibliografia

• 1. Kubiński W., Niekurzak M., Kubińska-Jabcoń E.: Komputerowe wspomaganie systemu produkcyjnego walcowni taśm stalowych na gorąco, Hutnik-Wiadomości Hutnicze, 2013, nr 12, s. 839÷846
• 2. Kusiak J., Talar J.: Prognozowanie czasów chłodzenia kręgów taśmy w piecach kołpakowych dla potrzeb planowania produkcji, Hutnik-Wiadomości Hutnicze, 2004, nr 3, s. 129÷134
• 3. Talar J.: Komputerowy model wspomagania operacyjnych decyzji technologicznych w walcowni zimnej, Praca doktorska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków 2003
• 4. Grzech A., i in.: Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 2009
• 5. Niekurzak M.: Zastosowanie metod symulacji do skrócenia cyklu walcowania taśm stalowych z wykorzystaniem modelu zużycia walców, Praca doktorska, AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków 2012
• 6. Neural Network Enables More Precies Preseting of Hot Wide-strip Mill. Materiały firmy Simens. Erlangen 1999
• 7. Sobczyk M.: Statystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002