面向钢铁企业智能制造的卷材切割优化算法

摘要

中国钢铁企业面临技术创新、产品竞争力和绿色低碳发展等挑战，智能制造成为推动企业转型升级的关键.通过对钢铁企业智能制造概念、内涵、体系架构进行深入分析，聚焦智能制造全流程优化这一特征，从钢铁企业订单加工的关键工序入手，提出一种两阶段卷材切割算法对下料方案进行优化，可规定切割卷材宽度范围，并同时考虑板料及卷料订单的需求进行排样，以最小化切割损耗为目标，提高钢铁企业卷材加工的利用率、连贯性和灵活性.通过随机仿真实验和文献实验算例验证了算法的有效性，随机实验结果显示优化后的下料利用率均在97%以上，显著优于传统人工计算方法，大幅缩短了排样时间，同时在文献算例上的实验结果也高于对比算法且切割操作成本更低.借助应用卷材切割智能优化，有助于推动整个钢铁行业的技术进步和产业升级.

关键词

智能制造 / 卷材切割 / 下料优化 / 钢铁企业 / 资源效率

基金资助

国家自然科学基金资助项目(71971025)