专利名称：用于对工业设备运行中的复杂生产顺序进行优化规划的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种在程序技术上(programmtechnischen)使用混合整数优化方法条件下对工业设备运行中、尤其是钢铁工业、金属加工工业、制药和/或化学工业设备运行中的复杂生产顺序进行优化规划的方法。 此外，本发明还包括一种用于实施该方法的相应系统。
背景技术：
在大工业生产中，由于待制造产品的巨大数量或件数以及难以置信的原料量或批量和过程流程的复杂性，需要特殊的规划技术上的努力来保证平稳且无间断的生产过程或设备运行，以避免例如由于设备运行时的非期望的停机时间、尤其是在产品更换时的转换工作和/或清洁工作所引起的经济损失。 上述情况尤其适用于钢铁工业，其中通过适当地选择各个板坯(Bramme)或钢坯(Stahlrohling)(其在其几何尺寸和钢质量方面显著不同)的顺序，可以保证有待继续加工的钢坯和/或铁锭的尽可能连续的铸造过程。相应情况还可以应用于借助于轧钢机对所产生的坯进行继续加工的情形以及应用于化学/制药工业和/或纤维素或造纸工业。同样在这里，为了保证尽可能高效的生产过程，应该遵守根据请求或根据规格的优化产品顺序或生产顺序、例如片材的顺序。在此，规格数据可以包括对物理、化学和/或几何特征的说明，所述物理、化学和/或几何特征例如是厚度、长度、宽度、密度、结构、弹性、硬度、化学成分。 在Grossman禾口 Harjunkoski的文章"A decomposition approach for thescheduling of a steel plant production" (Computers andChemical Engineering, 25，2001，第1647-1660页)中说明了一种在钢炼制中用于确定产品顺序的公知方法。在上述文章中，所基于的是通过在时间上延长或扩展连续的铸造序列来实现生产运行的效率提高，这在钢炼制或产生中意味着停机时间或故障时间的减少。通过按照产品特性参数(例如供货日期、宽度、质量和厚度)对要根据订单来制造的钢坯进行预分类来实现钢厂的效率提高，其方式是将同样质量和厚度的锭归到一个产品系列中。然后，在一个产品系列中形成相应的铸造序列，然而其中在铸造序列中的缺点是从前一个锭至下一个锭的钢坯宽度必须保持相同或者减小。
发明内容
本发明所基于的任务是，给出一种在例如来自钢铁、制药和/或化学工业的工业设备运行中改善复杂生产顺序的规划的可能性。 通过具有独立权利要求特征的、在开始时所述类型的方法和系统来解决前述任
务。在下面的说明书部分以及在从属权利要求中说明本发明的优选扩展方案。 根据本发明，通过对建立在混合整数线性规划(MILP)的方法和算法上的混合整
4数优化方法进行程序技术上的应用，并且在处理和/或包括预先确定规则和产品特性参数
以及操作设备特性参数的情况下，逐步地执行对待制造产品的、取决于订单的优化分组和
优化排序，并且确定优化的产品顺序或生产顺序，以便对尤其是钢铁和/或纤维素和/或造
纸和/或化学/制药工业中的工业设备运行中的复杂生产顺序进行优化规划。 为此，在第一步骤中，根据产品特性参数以及通过操作设备特性参数和/或尤其
是由制造过程共同确定的另外的可预先给出的规则来执行待制造产品的有序的预分类，
其中所述产品特性参数例如是相应产品的供货时间、长度、宽度、厚度、高度、重量、密度、品
质、质量、净度、强度、弹性和化学成分，所述操作设备特性参数例如可以涉及操作设备的可
用性、状态、生产能力、消耗、可达到的质量和/或生产速度、满负荷、容量依赖性和/或联结
(Verkn ilpf皿gen)、运行信息及时间、停机信息及时间和/或维护信息及时间、产品和/或
过程路径及时间、尤其是还涉及生产量(Durchlauf)或者周期时间。 在此，前述规则基本上考虑相应制造过程和/或用于产品制造的设备运行的几何、化学和/或物理要求和/或限制。 在此，几何规则在很大程度上考虑取决于用于制造所使用的操作设备的或取决于可使用的基础设施的限制和/或框架条件。 化学规则例如考虑待制造产品的不同化学成分以及其制造分别需要的原料、辅料和工厂运行用料，其中应该保证，第二个产品可以在没有较大经济和/或技术成本(例如对用于制造第一个产品的操作设备的清洁工作)的情况下跟随前面的第一个产品。相应地，例如在炼钢时，具有所要求的非常低含碳量的钢总是在具有较高含碳量的钢之前被铸造或制造，也就是说，应该以增加的含碳量来考虑产品或钢的顺序。此外应该保证，实际上可以制造根据订单所要求的规格的彼此相继的产品组。例如，某些高纯度钢(所谓的"washgrade")的制造过程在过程准备中以要用于制造的操作设备的彻底清洁为条件，以便去除前面的熔融物或钢的污染和/或残余。 在此，物理规则尤其是考虑要遵守的与制造过程有关的物理量(例如温度、压力)以及一般要遵守的、所使用的不同操作设备的规定和设置。 在第二步骤中，将经过预分类的列表分成单个的产品系列，并且在每个产品系列中，基于规则借助于至少一个可预选的产品特性参数(例如质量和/或宽度)将要制造的产品分组成单个的产品组。 在第三步骤中，取决于特性参数并且基于规则地为每个产品组建立数学模型。包括被嵌入在MILP方案中的要优化的目标函数(例如设备运行的最小停机时间或者连续的生产过程或者最少的次品)在内的该数学模型包含所有用于执行成功排序所需的信息。
根据本方法，允许或使得在每个产品组的产品顺序中产品特性参数能够保持不变和/或上升或增加或者保持不变和/或降低或减少。
在此该数学模型必须提供前述灵活性。 最后，在第四步骤中，通过对数学模型应用常见的MILP解决方法，执行并实现对每个产品组中的产品、产品系列中的产品组以及进而产品系列中的产品的优化排序。
根据本发明的方法的实施优选地借助于用于对尤其是钢铁和/或纤维素和/或造纸和/或化学/制药工业的工业设备运行中的复杂生产顺序进行优化规划的系统来进行，所述系统具有用于对建立在混合整数线性规划(MILP)方法和算法上的混合整数优化方法以程序技术方式进行应用的设备，其中设置有如下设备所述设备被构造为在处理和/或包括或遵守预先确定规则和产品特性参数以及操作设备特性参数的情况下，逐步地执行将待制造的产品优化分组和优化排序成产品系列和产品组，并且确定优化的产品顺序或生产顺序。 —种计算机程序，其具有根据本发明方法的特征并且通过适当的硬件来实施，所述硬件尤其是具有输入和显示装置以及在必要时具有网络和/或因特网连接的数据处理装置并且该数据处理装置在必要时与数据存储器一起工作，该计算机程序导致一种根据本发明系统的优选实施形式。 一种计算机程序、尤其是存储在数据载体上的计算机程序，所述计算机程序具有根据本发明方法的特征，因此该计算机程序被明确地包括在本申请的公开内容中。 本发明的这些和其它的有利实施方式和扩展方案是从属权利要求的主题。
借助于本发明的在附图中所示的实施例来进一步阐述和说明本发明、本发明的优
选扩展方案和特别优点。
其中 图1示出基于钢炼制过程的示例
图2示出示例性的方法流程 图3示出在具有产品特性参数一 品质、宽度、厚度 一 的序列或产品组中的示例性预分类 图4示出基于根据图3的预分类的复杂性矩阵 图5示出待制造产品的优化分组和排序，其中前提条件为在一个序列中宽度只减少 图6示出根据本发明的、待制造产品的优化分组和排序
图7示出具有根据本发明所实施的示例性系统的整体布置 以示例性方式基于图1所示的、钢厂中的钢炼制过程来进行对本发明的其它说明。
具体实施例方式
在这里所基于的示例性钢炼制过程中，使用两个馈电电弧炉Ol和02作为高炉，这两个电弧炉交替运行，并且在其中熔化的新钢与废铁或废钢相结合或掺混熔化。此外，使用氩氧脱碳单元D1来对熔融物(Schmelze)进行冶金处理，以便减少熔融物中的含碳量、即所谓的"精炼"；以及使用具有冶金装置的浇包G1、例如所谓的"转炉"来监视以及调节熔融物的化学成分和温度。在连铸设备S1中借助于现代连铸方法来进行液态钢的最终铸造，这保证了恒定的固化和所生产的板坯(钢坯)和/或圆材的优化的构造。在此，连续的铸造过程通常包括8-10次填炉(Ofenbefuellung)。如果已经处理过这些填炉，则在连铸设备处执行正常的维护工作和/或保养措施。因此，维护周期大约是8-10次处理完成填炉或熔化。
钢炼制是具有较高能量需求的时间非常关键的过程，其中涉及钢炼制过程的流程的规划决策一般仍然以人工方式、即由专家做出，这尤其在高度复杂的过程流程和许多要
6考虑的框架条件的情况下被证实是困难的或者几乎不可能。 在此，由于许多要考虑和要满足的规则和/或框架条件以便实现所要求的钢质量，尤其是最后一个处理步骤、即将熔融物连续铸造成根据订单的板坯和/或圆材是从规划的角度来看最难实现的过程。 在此，前述规则基本上包括几何结构、化学和/或物理规则和/或要求。但是，也可以考虑特定于操作设备的规则和/或特性参数。所述规则和/或特性参数例如包括(独立地或者以组合方式)操作设备的可用性、状态、生产能力、消耗、可达到的质量和/或生产速度、满负荷、容量依赖性和/或联结、运行信息及时间、停机和/或维护信息以及时间。还可以有利地包括产品路径及时间和/或过程路径及时间，尤其是还包括生产量或者周期时间。 在此，几何规则很大程度上受到与生产所使用的操作设备或可使用的基础设施有关的限制和/或框架条件的约束，因此公知的方法尤其是基于钢炼制时制造过程只能按铸造模型和/或产品的宽度减小的顺序执行。 化学规则例如考虑生产不同钢所需的反应物和/或掺杂物，其中
应该保证，下一次熔化可以跟随前一次而不需要较大的成本(例如对浇包的清洁工作)，因此要求非常低含碳量的产品或钢总是在具有较高含碳量的产品之前被铸造，也就是说应该考虑具有增加的含碳量的产品或钢的顺序，以及 *应该保证，实际上可以生产所要求规格的彼此相继的产品组，例如某些高纯度的钢和/或不锈钢，即所谓的"wash grade",要求在制造过程开始之前全面清洁要使用的操作设备，以便例如除去前一次熔化或钢和/或铸造过程的污染物和残渣。
在此，物理规则尤其是涉及要遵守的温度(例如炉、熔化物和/或所使用的操作设备的关键温度)，以及所使用的不同操作设备通常要遵守的规范和设置。例如，对所铸造的板坯或钢坯("slab"，板)的厚度改变是依赖于时间的过程，在有可能时应该避免该过程。所使用的操作设备也具有限制，所以在必须执行广泛的维护之前，连铸设备即"caster (连铸机)"只允许8次填炉("heat"，加热)或熔化进料。 在此，应该在例如两个彼此相继的熔化进料和其所基于的产品分组之间、以及在每次序列更换时遵守或应用前述规则。在一般包括8至10次熔化进料和/或填炉的序列内，有可能进行连续的、无间断的铸造过程。然而，序列变换取决于维护和/或保养措施的执行，使得生产或连铸过程必须中断。因此，人们试图实现尽可能长的铸造序列，以便减少设备运行的停机时间或生产故障并相应地提高设备运行或生产过程的效率。然而不长于所提供的维护时间间隔。 如果需要对操作设备、在这里是连铸设备进行改建以便根据订单制造不同产品、
尤其是例如具有不同几何尺寸的钢坯，则例如出现连续铸造过程的中断。 为使设备运行、在这里是连铸设备的停机时间减少到最小值并且在尽可能长的时
间段内执行尽可能高效的连续制造过程，则产品顺序的优化规划是不可避免的。 为此，如在图2中所示出的那样，在第一步骤S1中，根据相应产品的订单存量信息
以及所包含的产品特性参数2—例如相应产品的供货日期、宽度、质量("quality")、品质
("grade",等级)和厚度 一 以及通过预先确定规则(所述预先确定规则尤其是通过制造
过程和/或现有的操作设备共同确定)如下地来执行对要制造的产品有序预分类
1.按照到期日期
2.按照宽度
3.按照质量 4.按照品质等级和/或化学成分
5.按照厚度，以及许多类似因素， 其中可以使用或可以处理每个特性参数和因素，这些特性参数和因素能影响相应的生产顺序和/或过程序列、尤其是铸造过程。 在此，前述规则基本上考虑对钢生产过程和/或对用于产品制造的连铸设备的几何结构、化学和/或物理要求和/或限制，和/或存在的运行设备的状态、性能和/或运行信息。 在第二步骤4中，要制造产品的连续预分类的列表被细分成单个的产品系列，其
中所有的例如具有相同厚度和品质的产品都可以分别形成的产品系列。 在每个产品系列中，又可以有利地借助于至少一个可预选的产品特性参数(尤其
是质量和/或宽度)基于规则地将待制造产品分组成各个产品组，其中在一个产品组内不
应该包含多于8个产品。 如果铸造序列(即所需的熔化或填炉的次数)在此已经不能被例如CPM(Corporate Performance Management,公司绩效管理)系统作为特性参数而预先给定，则该浇铸序列可以以所说明的方法来确定。尤其是通过预先给定送炉料的次数来对自由度进行限制能够实现更高效的优化，从而预先给定上限值和下限值来尤其是作为另外的特性参数或规则看起来是有利的。在此，上限值可以直接从预分类中获得，其中下限值可以从理论上估计出。 关于品质要求说明的是，存在大量产品，它们经受非常高纯度规定，这例如涉及镍污染。这种考虑尤其是在制药和/或化学工业中也是特别重要的。确定的纯度等级或成分和/或确定品质是重要的这样的产品或产品组通常按照所谓的"wash grade"或以所谓的"wash grade"的顺序来生产，其中实施这种要求和/或产品的方式必须分开确定。因此，最简单的方式是，按顺序或序列紧接着各自对应的"wash grade"来生产这种品质。
在第三步骤6中，针对每个产品组，首先取决于特性参数并且基于规则建立数学模型以及建立复杂性矩阵作为该数学模型的初始阶段，该复杂性矩阵表示混合整数优化方法所基于的复杂的和/或非线性的规则并且对所有相应的可能产品对进行映射。在此，主要考虑和包括化学规则和特性值。在此，矩阵元素可以假设为值0或1。如果在产品i之后可以制造产品i'，则矩阵元素P ，具有值1。如果不是这种情况，则矩阵元素P 具有值0。有利地，也可以在相应预备的数据库、即flat-file (平面文件)(分层的数据结构)或程序存储器中例如也以表格形式来存储并提供这些复杂性信息。被嵌入到MILP方案(Ansatz)中的数学模型与要优化的目标函数和/或其系数(例如设备运行的最小停机时间或连续的生产过程)为执行成功的排序提供所有需要的信息或满足执行成功排序的所有前提条件。
因此，首先在每个产品系列中确定优化的产品或生产顺序。 同样可以有利的是例如在不确切地已知(模糊的)过程参数和/或操作设备信息的情况下，只在部分区域上执行优化；在完整的参数集和/或操作设备信息的情况下，针对所有生产序列或者只针对生产序列尤其是铸造序列的较小部分来执行优化。
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只有在可以以组合方式来使用单个结果时，只对产品序列的一部分进行优化或者单个序列进行优化才有意义，这可以有利地以如下方式来实现在另外步骤中使单个的生产顺序或产品顺序相互联结和/或相关。为了避免冲突并縮短等待时间，这在必要时还可能导致对相应可用资源尤其是操作设备的重新分配或者适配，或者决定了所述重新分配或者适配。 此外，至少对于钢炼制和/或处理(钢铁工业)的领域来说，相应地允许每个产品组中的产品顺序中例如宽度保持不变和/或上升或增加或者保持不变和/或降低或减小。
在此，数学模型必须符合前述灵活性，并且可以以如下形式给出
对4种情况、即Cl， C2， C3和C4进行区分以便说明相关性
Cl :Pii, = 1， Wi《Wi, ， ti《V
C2 :Pii, = 1， Wi,《Wi，、《ti,
C3 :Pi, i = 1， Wi,《Wi， V《ti
C4 :Pi, i = 1， Wi《Wi, ， ti,《ti，
其中，w是相应产品的宽度，并且t是说明相应产,为规则应该注意的是，具有类型编号为1、也就是具有较高品J编号为2、也就是具有较低品质的产品之前铸造或制造。 Zg是二进制变量，其在序列g被使用时被假设值为1、即至少包含一个产品，否则Zg的值为0。目标在于使序列或产品组的总数最小。由
下面的关系Rl表达
:品的品质的类型编号。在此，作,质的产品必须总是在具有类型
<formula>formula see original document page 9</formula>
说明的那样，每个产品必须被明确地分配给仅仅一个产品组g，其中在产品组中的产,大数量应该遵守的上限M^，这由关系R3表明。未被使用的产品组的变量的值为0。I说明要制造的产品的数量。 <formula>formula see original document page 9</formula>
在此，G说明对所需要的最多组数的估计。
通过二进制变量Xig将产品i分配给产品组g。在此，如通过目标函数或关系R2所
5的最在此，
/E乂 当在产品组或序列g中产品宽度w增加时，cig是具有值为1的二进制变量。qig是用于弱化或模糊针对序列的最后一个产品给出的某些目标函数的变量。在宽度增加(a=1)的产品组内的产品顺序中，对于除序列中最后一个产品外的所有产品，必须给出由关系R4所表达的适当的后续产品。目标函数或关系R5说明在产品顺序中宽度减小(a =0)
的相应情况。
<formula>formula see original document page 9</formula>
与前述两个目标函数或关系R4和R5相对应地，两个随后的目标函数R6 (针对序列中的宽度增加)以及R7(针对序列中的宽度减小)说明如下情况除了产品组或序列的产品顺序中的第一个产品之外的所有产品必须具有适当的前一个产品。针对序列中的第一
<formula>formula see original document page 10</formula>目标函数由变量rig被弱化(abgeschwaecht)
因为产品组中的产品的顺序不能被直接控制，所以需要两个另外的目标函数R8和R9以排除错误或不相容对于产品组的序列或产品顺序中的上升或增加的宽度，目标函数R8防止出现具有更大宽度和更小类型编号、即更高品质的产品以及具有更小宽度和更高类型编号、即更低品质的产品。第二目标函数或关系R9说明了在序列中宽度减小的相应情况。在这里应该注意的是，在根据品质将产品进行预分类的情况下，下标比较就足够了。
<formula>formula see original document page 10</formula>
关系RIO和Rll允许每组恰好两个例外、即针对序列的第一个和最后一个产(VgeG (R10)
<formula>formula see original document page 10</formula>
另外的目标函数或关系用于对搜索空间进行进一步限制或用于使模型严密。对于不存在的序列，用于指示序列中增加的宽度的"flag(标记)"被设为0，参见关系R12。产品组根据在其中所包含的产品数量被安排，参见关系R13。附加地，等式R14使得有效的(aktiven)组被设置在前面。通过预分类来达到可形成的组的数量|G| 。这些关系中的某些在优化之后显得冗余是正常的。
<formula>formula see original document page 10</formula>
针对顺序中的第一个和最后一个产品的例外变量是在o与i之间的范围中的实数
<formula>formula see original document page 10</formula>
最后，在第四步骤中，通过对复杂性矩阵或数学模型应用常见的MILP求解方法并且应用通过前述目标函数所给出的模型的求解，实现了对每个产品组中的产品、每个产品系列中的产品组、进而每个产品系列中的产品的优化排序。 在图3中示出利用产品特性参数一品质、宽度、厚度一来预分类成序列或产品组的示例。在预分类之后，存在5个通过粗的水平线所分隔开的序列。在此的前提条件是，应该以顺序101A — 101B — 101C — 101来制造不同品质的产品并且两个彼此相继的产品之间的最大宽度变化必须是7. 0个单位。 在图4中示出基于图3所示的预分类的复杂性矩阵。 在图5中示出基于图3和图4的在假设序列中宽度仅仅减小情况下的对要制造产品的优化分组和排序。 在图6中示出根据图3和图4的对要制造产品的根据本发明的优化分组和排序。
此外，在图7中示出来自钢铁工业的工业设备运行的总体概念或总体布置，该总体概念或总体布置具有多个组件并且包括在工业设备运行中对复杂生产顺序进行优化规划的示例性构造的系统，其中根据系统相互作用.利用用于资源规划和/或管理的ERP (Enterprise ResourcePlanning，企业资源规划)的组件12，可以将订单信息传输给CPM(Collaborative Production Management,协作生产管理)组件和/或MES (Manufacturing Execution System,制造执行系统)，其中CPM组件也就是用于分析并报告以及用于规划和诊断的组件，MES也就是用于生产管理的、具有到相应自动化设备和/或实时生产控制以及数据采集装置的直接连接的组件，
，借助于CPM组件14，可以确定具有一致或相应产品规格的产品，并且借助于所确定的相应性可以确定熔化过程或铸造过程的范围并且尤其是板坯或铸造块的数量，
借助于CPM组件12，可以确定或查询当前的过程状态和/或包含在数学模型中的信息、尤其是目标函数和/或其系数，并且 借助于CPM组件14，用于执行对复杂生产顺序进行优化规划的必要和/或实质
的信息15可以被传输给示例性实施的系统16以便对工业设备运行中的复杂生产顺序进行
优化规划，其中信息15例如是过程信息15a、订单存量(Auftagsbestand)、数学模型15c的
配置和/或内容、现有操作设备15b的维护信息和/或状态信息，并且其中 借助于前述系统16和所传输的信息，在处理和/或包括预先确定规则和产品特
性参数、尤其是目标规定以及操作设备特性参数的情况下，还可以建立相应优化模型(数
学模型)，并且可以尤其是借助于模型求解器18形式的处理组件通过应用相应的求解算法
来对相应的优化模型(数学模型)进行求解，并且可以执行将待制造的产品优化地分组和
优化地排序成产品系列和产品组，并且可以确定优化的产品顺序或生产顺序， 可以在协议或报告、尤其是在数据存储器上的日志文件20中获取所有相关信息
和/或所确定的优化产品顺序或生产顺序，并且，所确定的优化产品顺序或生产顺序可以被回传以便转换相应的生产过程或使其适配于相应的CPM/MES 12。 在此，可以借助于XML或者其它公知的数据结构(或者基于文件或者基于存储器)、也经由相应的K通信连接和/或数据载体来传输用作优化以及建立优化的生产规划的基础的信息。
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对系统和/或优化过程的初始化的优化调用和/或适当请求由相应的"hostingsystem (主机系统)"、尤其是CPM系统或者相应的K组件来引起，该"hosting system (主机系统)"将所有相关信息传输给优化过程或生成优化生产规划的系统。
权利要求
一种借助于对建立在混合整数线性规划(MILP)的方法和算法上的混合整数优化方法进行程序技术上的应用来对尤其是钢铁工业中的工业设备运行中的复杂生产顺序进行优化规划的方法，其中在处理和/或包括预先确定的规则和产品特性参数以及操作设备特性参数的情况下，逐步地执行将待制造产品优化分组和优化排序成产品系列和产品组，并且确定优化的产品顺序或生产顺序。
2. 根据权利要求l所述的方法，其特征在于， 在第一步骤(2)中，取决于产品特性参数以及操作设备特性参数并且基于规则地来 执行根据订单待制造的产品的有序预分类，*在第二步骤(4)中，取决于特性参数和/或基于规则地将该预分类细分成单个的产品 系列，并且在每个产品系列中，基于规则地借助于至少一个产品特性参数以及至少一个操 作设备特性参数将待制造的产品分组成单个的产品组，*在第三步骤(6)中，针对所有的产品组，取决于产品特性参数以及操作设备特性参数 并且基于规则建立数学模型，并且*在第四步骤(8)中，在各个操作设备上通过对数学模型应用常规的MILP求解方法来 执行并实现每个产品组中的产品、产品系列中的产品组以及产品系列中的产品和/或产品 的优化排序。
3. 根据权利要求1或2之一所述的方法，其特征在于，通过对于相关的产品特性参数实现或是相同和/或上升或增加的、或是相同和/或下 降或减少的值，而实现将待制造产品优化分组和排序成产品组。
4. 根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，对不同的产品特性参数和/或操作设备特性参数执行自动和/或人工加权。
5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于各个产品特性参数的加权，建立产品特性参数次序表。
6. 根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，通过相应的设备运行和/或相应的制造过程来共同确定或表现不同产品特性参数的 预先确定的规则和/或加权。
7. 根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于， 在预先确定的规则中考虑不同产品特性参数的加权。
8. 根据权利要求2至7之一所述的方法，其特征在于，基于加权的产品特性参数和/或 操作设备特性参数来执行所述有序预分类。
9. 根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，允许或使得每个产品组的产品顺 序中的产品特性参数能够相应地上升和下降。
10. 根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，操作设备状态信息和/或操作设 备性能和/或操作设备依赖性和/或操作设备联结和/或目标规定或目标函数和/或处理 时间以及满负荷时间和/或维护时间和/或维修周期被采用和/或被使用作为操作设备特 性参数。
11. 一种用于对尤其是钢铁工业的工业设备运行中的复杂生产顺序进行优化规划的系 统，具有用于对建立在混合整数线性规划(MILP)的方法和算法上的混合整数优化方法进 行程序技术上的应用的设备，其中设置有如下设备，该设备被构造为在处理和/或包括预先确定的规则和产品特性参数以及操作设备特性参数的情况下，逐步地执行将待制造产品 优化分组和优化排序成产品系列和产品组，并且确定优化的产品顺序或生产顺序。
12. 根据权利要求11所述的系统，其特征在于，操作设备状态信息和/或操作设备性能 和/或操作设备依赖性和/或操作设备联结和/或目标规定或目标函数和/或处理时间以 及满负荷时间和/或维护时间和/或维修周期被采用作为和/或被使用作为操作设备特性 参数。
13. 根据权利要求11或12所述的系统，其特征在于，，设置有如下设备，利用该设备，能够取决于产品特性参数以及操作设备特性参数并且 基于规则地执行将根据订单待制造产品有序预分类成单个的产品系列，，在每个产品系列中，能够基于规则借助于至少一个产品特性参数以及操作设备特性 参数来执行将待制造产品分组成单个的产品组， 对于每个产品组，能够取决于产品特性参数以及操作设备特性参数并且基于规则地 确定数学模型，并且，设置有如下设备，利用这些设备，通过对所述数学模型应用常规的MILP求解方法，能 够引起并能够实现对每个产品组中的产品、产品系列中的产品组以及产品系列中的产品的 优化排序。
14. 根据权利要求11至13之一所述的系统，其特征在于，设置有设备，利用这些设备， 通过对于相关的产品特性参数实现或是相同和/或上升或增加的、或是相同和/或下降或 减少的值，能够执行将待制造的产品优化分组和排序成产品组。
15. 根据权利要求11至14之一所述的系统，其特征在于，能够执行对不同的产品特性 参数和/或操作设备特性参数的自动和/或人工加权。
16. 根据权利要求15所述的系统，其特征在于，基于各个产品特性参数的加权能够建 立产品特性参数次序表。
17. 根据前面的权利要求11至16之一所述的系统，其特征在于，通过相应的设备运行 和/或相应的制造过程来共同确定或表现不同产品特性参数的预先确定的规则和/或加 权。
18. 根据前面的权利要求11至17之一所述的系统，其特征在于，在预先确定的规则中 考虑不同产品特性参数的加权。
19. 根据前面的权利要求11至18之一所述的系统，其特征在于，能够基于加权的产品 特性参数和/或操作设备特性参数来执行有序预分类。
20. 根据前面的权利要求11至19之一所述的系统，其特征在于，允许或使得每个产品 组的产品顺序中的产品特性参数能够相应地上升和下降。
21. 根据前面的权利要求11至20之一所述的系统，其特征在于，操作设备状态信息和 /或操作设备性能和/或操作设备依赖性和/或操作设备联结和/或目标规定或目标函数 和/或处理时间以及满负荷时间和/或维护时间和/或维修周期被采用作为和/或被使用 作为操作设备特性参数。
全文摘要
借助于对建立在混合整数线性规划(MILP)的方法和算法上的混合整数优化方法进行程序应用来对尤其是钢铁工业中的工业设备运行中的生产顺序进行优化规划的方法和系统，其中在考虑预先确定规则和产品特性参数以及操作设备特性参数的情况下，逐步地执行将待制造产品优化分组和优化排序成产品系列和产品组，并且确定优化的产品顺序或生产顺序。
文档编号G06Q10/00GK101790746SQ200880104831
公开日2010年7月28日 申请日期2008年8月20日 优先权日2007年8月31日
发明者I·哈琼科斯基 申请人:Abb研究有限公司