一、研究的背景与问题

在某种意义上，钢铁长流程产线可以看成由加工过程与库存串联而成。在钢铁生产中，加工节奏和单位时间产量由设备能力决定且基本固定，同时仓库也已经建设完成，因此，有效的库存控制就成了提高制造效率的重要因素，直接决定了钢铁公司小批量、多品种的接单、制造能力，也就是所谓的柔性制造水平。

在按订单生产的制造基地，钢铁制造产线的主要工序间，都会设立一些中间仓库。中间仓库除了满足必要的工艺要求（如中间品下线冷却）外，还会处理因为生产、质量、设备、客户等各类原因产生的与合同脱节的中间品或制成品。这些无合同产品、半成品，行业内常常称之为余材。几乎所有按合同生产的产线都会产生不少余材，并且生产的品种越多、越复杂，订单规模越小，余材也就越多。

余材的种类很多，按照所在的工序可以分为铸坯余材、热轧余材等，如图1 所示；按照产生的原因可以分为合同余材（没有合同的合格品余材）、质量余材（因为产品的质量出现偏差而得名）等。

毫无疑问，余材会占用企业的库存，加大库存控制的难度，进而阻碍柔性制造水平的提高，导致钢铁企业生产成本增加，因而对余材的减少、控制就显得尤为重要。换句话说，库存优化技术与余材处理方式紧密相关。

减少余材的办法主要有两方面：一方面是从余材产生的源头进行控制，即通过优化生产组织、提高产品质量来减少余材的产生。但由于合同多品种、小批量需求的限制，仅靠生产安排的优化不能从根本上杜绝余材的产生，有些产品规格多、盈利能力强的优势产线，余材可能占总制造量的比例高达8%。另一方面是对已经产生的余材进行合理利用，即将余材与合同相匹配，把库存的各类余材卖给商家或者给其安排一个合适的订单。这种给各类余材“赋予”新的合同的做法，行业称之为余材充当。如何把库存的余材卖给商家，即针对各类余材安排合适的订单，就产生了所谓余材充当的组合优化问题。

针对钢铁长流程加工过程中余材种类多、余材数量大、库存控制难等典型问题，宝钢股份于2004年开始着手余材充当技术的研发，历经十几年的探索创新，建立了以规则配置平台和优化决策模型双轮驱动的余材充当系统，逐渐具备了薄板全产品、全工序、全产线的优化充当能力，实现了经济价值和劳动效率的大幅度提升。数年来该技术水平在覆盖面、优化效果、自动化程度、工艺数字化全方位持续保持国际领先。

图1.钢铁生产工序和余材产生示意图

二、解决问题的思路与技术方案

余材充当问题涉及两个技术难点：

1、如何适应余材匹配规则的时变性和时效性要求

余材充当中最为基础的判定就是余材与合同能否匹配，匹配规则会随着工艺提升、业务变化、管理改进等跟进变化，导致业务工程师与软件工程师沟通代价大、规则配置响应周期长、规则知识碎片化等问题。

2、如何采用数学优化的方法进行高效决策

余材充当技术需要解决的是一个组合优化问题，从数学建模角度而言，成百上千的余材与合同对应大量的决策变量，多样的匹配规则和应用场景对应复杂的条件约束，使得直接求解数学优化模型不可行。

针对上述两个技术难点，宝钢经过长期的技术研发，逐渐摸索出工艺规则数字化平台+智能优化模型的具有宝钢特色的技术路线，实现了余材充当业务的智能化。

图2.冷热卷余材充当技术方案

三、主要创新性成果

1、工艺规则数字化平台

余材充当中最为基础的判定就是余材与合同能否匹配，这是由一组业务规则来确定的，规则与工艺、材料质量特征、合同要求、生产组织要求甚至突发状况等直接关联，它们会随着工艺提升、业务变化、管理改进等跟进变化，需要持续修改维护。这种模式以往完全依赖程序员，导致知识掌握者与软件实现者脱节，出现理解偏差几率较高，交流及实现代价较大，往往需要外部软件公司人员介入而导致响应周期很长，使自动充当变得非常困难。

针对这个问题，研制了一种通用规则配置软件。该软件首先解决了“程序员依赖”问题，让业务工程师能自己维护规则，保证“所述即所想”；规则数字化系统使业务工程师可以通过“无编程”方式在系统中完成规则的在线增加或修改，直接供智能优化模型调用或者服务于其他需要的流程，精确保证了规则时效性、一致性，完全打消了业务工程师的顾虑。该系统设计了通俗易懂的规则逻辑描述界面，贴合日常思维，简单培训即可学会。业务工程师通过无编程方式在系统中自主完成规则的增加或修改，保证了规则时效性和一致性，实现了规则的数字化和软件化，使得知识从各个工程师的脑中汇集到系统中，累积成为公司的知识资产。

2、大规模智能优化决策模型库

面向全流程的余材和超量材，综合考虑规则、动态优先级、生产组织优化准则，基于最新的人工智能和多目标组合优化算法，提供跨工序充当及再生余材二次充当模型，突破以往单工序充当匹配范围小、局部优化的限制，实现合同与冷热卷余材的大规模全局优化匹配，具有更大的充当柔性和优化价值。另外，面对充当实际中因生产波动、物流调整衍生出的各种突发状况，研制动态优先级即时配置与优化模型相结合的系统，实现动态的多目标优化功能，并拓展模型的配置和人机交互功能，达到可持续优化的效果。该系统实现模型与业务人员的有效互动，打破了以往整体优化数学模型黑箱化难互动的局面，实现了具有实用意义的模型持续优化功能。

最新的模型利用大规模组合优化智能算法，可以在5~10分钟内获得成千上万合同与余材的优化匹配决策，不仅可以实施类似消耗热卷余材这样的单工序充当，也可以跨工序，覆盖冷卷、热卷的整体优化充当，显著提高了工效和匹配价值。

四、应用情况与效果

该技术的价值体现在3个方面：一是在全局优化效果方面，有效提高了各类余材的经济价值，目前效益已超过6000 万元；二是明显提升劳动效率和减轻工程师劳动负荷，部分系统（如冷热卷联合充当系统）接近全自动工作，劳动效率提升近10 倍；三是工艺规则数字化带来的一系列企业知识数字化和智能化，实现了规则的灵活配置和统一管理，为工艺和制造管理提供了新手段，使持续优化成为可能，并有利于公司工艺知识的传承与积累。