梁青艷，孫彥廣

(中國(guó)鋼研科技集團(tuán)冶金自動(dòng)化研究設(shè)計(jì)院，北京 100071)

1 引言

為實(shí)現(xiàn)鋼鐵制造流程的協(xié)調(diào)、有序和高效，應(yīng)提升鋼鐵企業(yè)信息系統(tǒng)的計(jì)劃調(diào)度功能，以強(qiáng)化對(duì)生產(chǎn)運(yùn)行過(guò)程的調(diào)控和優(yōu)化[1]。計(jì)劃調(diào)度功能是指針對(duì)某一任務(wù)，在一定的技術(shù)與資源的約束條件下，對(duì)現(xiàn)有的生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行合理排序，確定某一時(shí)段所指派的任務(wù)，力求在設(shè)備可用的時(shí)間范圍內(nèi)，充分發(fā)揮其生產(chǎn)效率，縮短生產(chǎn)周期，降低生產(chǎn)成本。對(duì)于鋼鐵企業(yè)而言，如果各工序自動(dòng)化系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，產(chǎn)品質(zhì)量可以保證，那么生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)功能集成中遇到的最大難題便是如何面向多品種小批量的大量訂貨合同而組織生產(chǎn)[2]。

目前生產(chǎn)計(jì)劃和生產(chǎn)調(diào)度方法主要有人機(jī)交互、數(shù)學(xué)規(guī)劃、智能優(yōu)化、仿真優(yōu)化等方法[3-7]。人機(jī)交互方法簡(jiǎn)單、明了，圖形化的界面非常易于使用，適應(yīng)性較強(qiáng)，目前我國(guó)鋼鐵企業(yè)作業(yè)調(diào)度主要依賴于人機(jī)交互方法，但此方法主要依賴計(jì)劃調(diào)度人員個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)，即將人的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為規(guī)則、專(zhuān)家系統(tǒng)或案例推理，難以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)耦合、多目標(biāo)優(yōu)化，而且很難持續(xù)改進(jìn)。數(shù)學(xué)規(guī)劃法是將問(wèn)題抽象成若干約束下的一個(gè)或者多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題，如文獻(xiàn)[8]中作者針對(duì)煉鋼-連鑄調(diào)度問(wèn)題，建立了混合整數(shù)規(guī)劃模型，并提出了一種放松機(jī)器容量約束的拉格朗日松弛方法來(lái)解；文獻(xiàn)[9]中龔為民以煉鋼廠的連鑄機(jī)為研究對(duì)象，分別建立了連鑄機(jī)開(kāi)澆決策的混合整數(shù)規(guī)劃模型以及構(gòu)建了連鑄機(jī)的開(kāi)澆次與實(shí)踐決策的多目標(biāo)優(yōu)化模型，數(shù)據(jù)規(guī)劃法本質(zhì)上是一種靜態(tài)優(yōu)化方法，建模過(guò)程中往往會(huì)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行前提建設(shè)，主要存在理論研究層次，很難應(yīng)用于多變的復(fù)雜生產(chǎn)流程。智能優(yōu)化主要針對(duì)非線性目標(biāo)函數(shù)和約束條件、多目標(biāo)優(yōu)化計(jì)劃調(diào)度問(wèn)題提升了優(yōu)化求解能力，例如文獻(xiàn)[10]作者建立了煉鋼連鑄多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，采用兩階段和多階段優(yōu)化調(diào)度策略，用非支配遺傳算法進(jìn)行求解；文獻(xiàn)[11] 作者提出了一種改進(jìn)的離散人工蜂群(DABC)算法來(lái)解決具有鐵水系統(tǒng)動(dòng)態(tài)跳躍特征的混合柔性流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題，雖然智能優(yōu)化方法一定程度上提升了求解能力，但是當(dāng)問(wèn)題比較復(fù)雜，調(diào)度規(guī)模較大時(shí)，計(jì)算量和存儲(chǔ)量急劇增大，很難在較短時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解，很難對(duì)多變的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際狀況及時(shí)做出適應(yīng)調(diào)整，另外受各種因素限制，現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中作業(yè)計(jì)劃問(wèn)題很難被抽象成一個(gè)優(yōu)化求解模型，限制了其應(yīng)用范圍。仿真建模法可以避免對(duì)復(fù)雜制造流程物流和調(diào)度問(wèn)題理論細(xì)節(jié)的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境分析并抽象建模，如文獻(xiàn)[12]建立了煉鋼連鑄生產(chǎn)過(guò)程的仿真模型，模擬生產(chǎn)流程；文獻(xiàn)[13]作者基于面向?qū)ο蟮慕＜夹g(shù)，構(gòu)建了連鑄生產(chǎn)過(guò)程仿真模型，通過(guò)仿真建模方法建立對(duì)象的模型，通過(guò)交互仿真，分析各種計(jì)劃調(diào)度方案的優(yōu)劣，但是仿真模型的精度不夠時(shí)，會(huì)使得仿真優(yōu)化效果大打折扣。

綜上所述現(xiàn)有的方法是將計(jì)劃調(diào)度歸結(jié)為靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題，首先確定目標(biāo)函數(shù)和約束條件，后通過(guò)問(wèn)題求解(逆向求解)獲得最優(yōu)解，本質(zhì)局限性在于：①基于還原論原則，將流程系統(tǒng)分解為獨(dú)立的各個(gè)子系統(tǒng)，然后以各個(gè)子系統(tǒng)約束條件代替了流程對(duì)象整體的描述和分析，由于流程的非線性耦合性特征，難以通過(guò)各個(gè)子系統(tǒng)的約束條件描述流程復(fù)雜的動(dòng)態(tài)行為；②受限于問(wèn)題求解算法對(duì)約束條件進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理；③目標(biāo)函數(shù)和約束條件的參數(shù)取統(tǒng)計(jì)平均值，難以反映不同品種、不同生產(chǎn)工況、不同設(shè)備狀態(tài)等不確定因素的變化以及相互耦合的影響，難以實(shí)現(xiàn)縱向動(dòng)態(tài)調(diào)整和協(xié)同優(yōu)化。

本文提出一種基于多智能體的計(jì)劃調(diào)度方法，首先建立對(duì)象(生產(chǎn)流程)詳盡的網(wǎng)絡(luò)化描述模型，然后通過(guò)簡(jiǎn)單規(guī)則產(chǎn)生計(jì)劃調(diào)度初始方案，代入生產(chǎn)流程網(wǎng)絡(luò)化描述模型，動(dòng)態(tài)仿真生產(chǎn)過(guò)程，計(jì)算初始方案的結(jié)果(正向求解)，將結(jié)果與多目標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，確定下一步計(jì)劃調(diào)度改進(jìn)方向，通過(guò)迭代優(yōu)化給出多個(gè)滿意解，最終確定計(jì)劃調(diào)度方案。

2 高速工具鋼生產(chǎn)調(diào)度特點(diǎn)及難點(diǎn)

圖1 高速工具鋼生產(chǎn)流程

高速工具鋼的煉鋼過(guò)程是一個(gè)多工序組成的復(fù)雜的高溫物理化學(xué)過(guò)程，從鋼水到鋼錠，需要各工序緊密銜接，連續(xù)緊湊，是一種典型的多品種、小批量、多工序生產(chǎn)過(guò)程，其生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題具有如下特點(diǎn)：

1)多組合：高速工具鋼基本都是小批量訂單，而且各訂單品種、鋼種、規(guī)格均不同，難以規(guī)?；a(chǎn)，合同的聚類(lèi)組合約束多，需要考慮因素也比較多，如考慮交期、成分、爐嶺包齡、設(shè)備周轉(zhuǎn)周期及模具更換周期等。

2)多路徑：煉鋼廠生產(chǎn)流程從鋼水到鋼錠需要經(jīng)過(guò)中頻、精煉、澆鑄、地坑退火、電渣、連續(xù)退火、精整多道工序，而且各工序存在多個(gè)設(shè)備，同工序的不同設(shè)備容量和規(guī)格要求也有差異，不同鋼種和規(guī)格的產(chǎn)品工藝路線也不同，不同鋼種的爐次生產(chǎn)中會(huì)涉及到LF，VD 一次或者多次生產(chǎn)，這就造成了工藝路徑組合變化非常多。

3)時(shí)間不匹配：各工位生產(chǎn)節(jié)奏不同，熔煉-澆鑄工序生產(chǎn)節(jié)奏快，電渣、退火環(huán)節(jié)生產(chǎn)節(jié)奏慢，電渣和退火是整個(gè)煉鋼廠生產(chǎn)流程的瓶頸環(huán)節(jié)，由于生產(chǎn)節(jié)奏的不平衡，增加了前后工序緊密銜接的難度。例如某類(lèi)鋼種在電渣環(huán)節(jié)均需要經(jīng)過(guò)地坑退火流程，則此鋼種的計(jì)劃排產(chǎn)需要考慮地坑爐設(shè)備的生產(chǎn)周期，不能連續(xù)組爐生產(chǎn)。

4)多干擾：生產(chǎn)計(jì)劃的執(zhí)行受多種因素的影響導(dǎo)致計(jì)劃與執(zhí)行匹配難，如插單撤單、環(huán)保限產(chǎn)、交貨期改變、加工時(shí)間的波動(dòng)(提前或滯后)、設(shè)備故障、質(zhì)量偏差、能源供應(yīng)、物流銜接等，均可導(dǎo)致生產(chǎn)計(jì)劃產(chǎn)生偏差，計(jì)劃執(zhí)行率差。

5)多目標(biāo)：生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題是一個(gè)典型的多目標(biāo)問(wèn)題，需要考慮交期、庫(kù)存、效率、能耗幾個(gè)方面，但是各目標(biāo)間又存在沖突，難以簡(jiǎn)單加權(quán)平衡和優(yōu)化。

綜上所述由于高速工具鋼生產(chǎn)流程存在多組合、多路徑、時(shí)間不匹配、多干擾、多目標(biāo)沖突等特點(diǎn)，導(dǎo)致手工計(jì)劃調(diào)度較為困難，一是手工編制計(jì)劃基本依靠計(jì)劃員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，主觀因素影響大，決策一致性差，經(jīng)驗(yàn)沒(méi)有總結(jié)成顯性規(guī)則難傳承；二是產(chǎn)品品種和路徑多，約束條件和設(shè)備瓶頸多，目標(biāo)多，計(jì)劃調(diào)度任務(wù)量大，難優(yōu)化；三是計(jì)劃不能充分反映現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行(工藝過(guò)程時(shí)間、設(shè)備狀況)細(xì)節(jié)，計(jì)劃執(zhí)行率差，只有爐次順序，沒(méi)有細(xì)化到起止時(shí)間要求，自由度過(guò)大，缺乏引導(dǎo)性。因此迫切需要智能化的計(jì)劃調(diào)度平臺(tái)，進(jìn)行科學(xué)調(diào)度、高效作業(yè)、縮短生產(chǎn)周期、降低生產(chǎn)過(guò)程中的能耗、庫(kù)存等，從而提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，增加客戶滿意度。

3 技術(shù)方案

考慮到冶煉過(guò)程的復(fù)雜性，工藝路徑組合多，設(shè)備約束條件和優(yōu)化目標(biāo)多且難以進(jìn)行系統(tǒng)數(shù)學(xué)函數(shù)描述，因此本文提出一種基于多智能體仿真的流程建模方法，新的建模方法是采取簡(jiǎn)單一致、單體準(zhǔn)確、網(wǎng)絡(luò)耦合、行為涌現(xiàn)的整體論建模方法，把鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜的物流系統(tǒng)抽象為一個(gè)多智能體系統(tǒng)，將生產(chǎn)流程中的各單體設(shè)備(工序設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備)抽象成單智能體模型，然后將單體模型按照流程的設(shè)備配置、工藝路徑、連接方式、啟停條件、分配原則、協(xié)調(diào)機(jī)制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化建模，以反映其相互關(guān)聯(lián)耦合關(guān)系，較好的解決了復(fù)雜系統(tǒng)中個(gè)體智能體行為簡(jiǎn)單準(zhǔn)確，大規(guī)模系統(tǒng)下網(wǎng)絡(luò)耦合、行為涌現(xiàn)的特征，相對(duì)于傳統(tǒng)的建模方法，在異構(gòu)、分散、復(fù)雜系統(tǒng)建模上更具適應(yīng)性。

基于多智能體的計(jì)劃調(diào)度算法(如圖2所示)，所涉及的步驟及關(guān)鍵技術(shù)如下：

圖2 計(jì)劃調(diào)度主要流程

1)工藝路徑確定：基于品種、規(guī)格、鋼種、錠型，從工藝路徑數(shù)據(jù)庫(kù)查詢生產(chǎn)工藝路徑信息，確定各訂單所需要的主要工藝流程。

2)物料需求計(jì)劃：冶煉物料需求計(jì)算，需要沿物料轉(zhuǎn)換逆過(guò)程，由鍛鋼對(duì)電渣錠/鑄錠重量需求，依次計(jì)算電渣錠/鑄錠支數(shù)、電極棒支數(shù)、冶煉鋼水重量需求，計(jì)算過(guò)程需要考慮余材充當(dāng)及物料轉(zhuǎn)換過(guò)程中收得率，最后得出物料余材充當(dāng)量及新物料需求量。

3)生產(chǎn)組合：設(shè)備周轉(zhuǎn)時(shí)間、設(shè)備容量、工藝和質(zhì)量要求、工裝設(shè)備更換頻率等形成各工序的生產(chǎn)組合策略，以生產(chǎn)組合策略作為約束，以滿足交期、減少余材產(chǎn)生降低庫(kù)存、減少設(shè)備更換次數(shù)、減少瓶頸設(shè)備空閑時(shí)間、降低能耗作為目標(biāo)進(jìn)行迭代，給出生產(chǎn)任務(wù)的組合及生產(chǎn)次序，即計(jì)劃粗排，計(jì)劃粗排作為作業(yè)計(jì)劃的初始值。

4)多智能體仿真：如圖3所示，作業(yè)計(jì)劃通過(guò)多智能體仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)，把鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜的物流系統(tǒng)抽象為一個(gè)多智能體系統(tǒng)，將生產(chǎn)流程中的工位設(shè)備抽象成智能體模型，基于各工序的生產(chǎn)工藝要求和優(yōu)化策略，建立同工序多設(shè)備任務(wù)分配機(jī)制以及前后上下游工序之間任務(wù)協(xié)調(diào)機(jī)制，以計(jì)劃粗排、設(shè)備生產(chǎn)狀態(tài)、庫(kù)存信息、生產(chǎn)實(shí)績(jī)作為輸入驅(qū)動(dòng)智能體仿真系統(tǒng)運(yùn)行，通過(guò)模擬整個(gè)生產(chǎn)流程，細(xì)化各工位作業(yè)時(shí)間，減少非作業(yè)時(shí)間和不必要的等待，提高作業(yè)效率。

圖3 多智能體仿真模型

5)多目標(biāo)評(píng)判和調(diào)整：在仿真過(guò)程中，根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)本計(jì)劃的交貨期、余材、生產(chǎn)效率和能耗進(jìn)行綜合評(píng)判及調(diào)整，多目標(biāo)調(diào)整流程如圖4所示，首先進(jìn)行交期滿足調(diào)整，在交期滿足的基礎(chǔ)上，進(jìn)行其他目標(biāo)(效率、庫(kù)存、能耗)的調(diào)整。通過(guò)①惡化指標(biāo)優(yōu)化調(diào)整，②充分利用后續(xù)工位影響這些反饋信息，提出計(jì)劃調(diào)整策略，輸出給工序協(xié)調(diào)智能體。為避免陷入局部?jī)?yōu)化，結(jié)合蒙特卡羅組爐次序或權(quán)重調(diào)整。仿真結(jié)束，或計(jì)劃人員認(rèn)為目前所得到的計(jì)劃集合足夠好時(shí)，對(duì)各計(jì)劃仿真結(jié)果的交貨期、余材、生產(chǎn)效率和能耗等指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)判，從中選擇滿意方案。多目標(biāo)整體評(píng)判有兩種方案，一是各指標(biāo)加權(quán)排序，二是通過(guò)Pareto(帕略圖)展示。

圖4 多目標(biāo)調(diào)整流程

6)動(dòng)態(tài)調(diào)度：動(dòng)態(tài)調(diào)度包括計(jì)劃執(zhí)行情況反饋(正常與偏差)、動(dòng)態(tài)調(diào)整、計(jì)劃重排等內(nèi)容。首先對(duì)造成計(jì)劃偏離的擾動(dòng)因素進(jìn)行判斷(時(shí)間提前或滯后、溫度不達(dá)標(biāo)、質(zhì)量不合格、設(shè)備故障、計(jì)劃調(diào)整等)，根據(jù)擾動(dòng)大小，確定調(diào)整策略，如果擾動(dòng)較小，僅需要通過(guò)仿真系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整即可，如果是大擾動(dòng)，則需要進(jìn)行異常重排。動(dòng)態(tài)調(diào)整流程如圖5所示，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的動(dòng)態(tài)管控和閉環(huán)控制。

圖5 動(dòng)態(tài)調(diào)整流程

4 案例分析

基于以上的計(jì)劃調(diào)度優(yōu)化流程，對(duì)某鋼鐵企業(yè)煉鋼廠生產(chǎn)流程進(jìn)行建模，針對(duì)不同的情景進(jìn)行案例分析

1)正常工況下，煉鋼澆鑄流程優(yōu)化

選取2017-6-24～2017-6-28 總共20爐數(shù)據(jù)為仿真基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如圖6為實(shí)際生產(chǎn)作業(yè)甘特圖，圖7為優(yōu)化后的生產(chǎn)作業(yè)甘特圖，通過(guò)仿真優(yōu)化，使冶煉計(jì)劃更加緊湊連貫，減少了無(wú)效作業(yè)時(shí)間42小時(shí)，提高工作效率，通過(guò)協(xié)調(diào)中頻入爐時(shí)間，減少了約130分鐘的包內(nèi)等待時(shí)間，降低了能耗。

圖7 仿真生產(chǎn)甘特圖

2)工作延后調(diào)整

假定1#澆鑄坑04爐次之后工裝準(zhǔn)備時(shí)間預(yù)計(jì)延后30分鐘，此作業(yè)計(jì)劃由2017.6.25 11：50-2017.06.26 21:10(560分鐘)變?yōu)?017.6.25 11：50-2017-06-26 21：40(590分鐘)，作業(yè)計(jì)劃產(chǎn)生偏差時(shí)，需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，如圖8所示，為人工調(diào)整方式，直接將4號(hào)澆鑄坑后序計(jì)劃順序后延，會(huì)產(chǎn)生30分鐘包內(nèi)等待。如圖9所示為優(yōu)化作業(yè)方式，在滿足交期的情況下，避免了包內(nèi)等待，減少了能耗。

圖8 手工調(diào)整

圖9 優(yōu)化調(diào)整

3)隨機(jī)故障調(diào)整

假定ESR10設(shè)備在完成第4個(gè)工作任務(wù)后，于2017-06-25 23:10～2017-06-26 5:30產(chǎn)生持續(xù)時(shí)間為6小時(shí)20分鐘隨機(jī)故障。手工方式下，后序計(jì)劃直接順序后延，優(yōu)化方式下按照任務(wù)優(yōu)先級(jí)，重新安排任務(wù)，會(huì)把由于故障耽擱的任務(wù)根據(jù)其優(yōu)先級(jí)安排到ESR23，ESR7設(shè)備上，減少了任務(wù)等待時(shí)間。

5 結(jié)論

本文針對(duì)高速工具鋼計(jì)劃調(diào)度排產(chǎn)問(wèn)題提出了一種基于多智能體仿真的建模方法，對(duì)比運(yùn)籌學(xué)方法，通過(guò)分步驟和反饋迭代優(yōu)化， 化解求解難度，提高適應(yīng)性，基于可理解/可進(jìn)化的計(jì)劃調(diào)整策略，迭代優(yōu)化，解決多目標(biāo)問(wèn)題，通過(guò)案例分析，初步驗(yàn)證了基于多智能體仿真優(yōu)化調(diào)度的可行性。

圖10 手工調(diào)整

圖11 優(yōu)化調(diào)整