一种钢铁生产调度规则引擎平台的制作方法

本发明属于钢铁生产调度，特别是提供了一种钢铁生产调度规则引擎平台。针对钢铁生产过程复杂的工况事件通过规则引擎进行调度的软件平台，综合使用复杂事件处理、工况调度周期、事后确认和调度评价指标，用于辅助生产调度软件模块进行智能判断和决策,也可以用于对生产过程的事后反演。

背景技术：

1、restful接口

2、restful是一种web服务交互规范、相比其他的web交互规范(如soap[simpleobject protocol,简单对象访问协议]、xml-rpc[通过http协议作为传输协议，数据为xml文本方式])等服务接口相比，更加轻量化、面向http协议，客户端使用get、post、put、delete4个表示操作方式的动词对服务端资源进行操作：get用来获取资源，post用来新建资源(也可以用于更新资源)，put用来更新资源，delete用来删除资源；通过操作资源的表现形式来操作资源；资源的表现形式是xml或者html；客户端与服务端之间的交互在请求之间是无状态的，从客户端到服务端的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。

3、设备工况

4、设备工况是指设备在和其动作有直接关系的条件下的工作状态，在生产过程中的状况或者工艺条件称为设备的工况。设备的工况条件一般都与设备的相关状态有关，落实到控制系统就和一些控制信号变量相关,这些信号简称为设备工况信号；设备工况在改变的情况下一般都会触发一些事件通知到相关二级系统或者相关设备管理系统，相关二级系统通过对设备工况信号的监控和评估，结合当前生产线上的生产情况和相关的工艺制度和约束条件，可以执行一些生产调度的任务。

5、钢铁生产调度

6、钢铁生产企业属于混合型制造企业，钢铁生产有自身的物流特点和和生产方式：(1)生产过程具有鲜明的阶段性:冶炼阶段以化学变化为主，关键是要调整好产品的化学成分，保证物理性能；浇铸、轧制阶段以物理变化为主，需要掌握产品的相变和形状尺寸，需要考虑成组技术，考虑相邻生产计划的衔接；(2)生产具有集中性，企业生产能力体现在一些关键设备上比如轧机、炼钢炉等，需要重点考虑设备的生产能力和衔接能力；(3)部分生产具有连续性，从炼铁(钢)到浇铸、轧制等过程，整个阶段以一种流水线的生产方式进行，需要高温和高能耗，产品在生产过程有连续性特点，轻易不能中断，否则可能产品报废或者产品堆积和能耗浪费。

7、钢铁生产调度生产的关键是围绕关键设备、区分不同的生产阶段合理支配生产，确保生产安全、稳定、物流畅通、并最大限度地挖掘瓶颈设备的生产能力,提高设备利用率，实现企业满负荷、优质、高效地生产。

8、复杂事件处理(cep)

9、事件处理是一种跟踪和分析(处理)有关发生的事件的信息的方法，复杂事件处理(cep)由1990年初期开发的一组概念和技术组成，用于处理实时事件并在事件流到达时从事件流中提取信息。复杂事件处理的目标是实时情况下识别有意义事件(例如机会和威胁)并实时相应。cep通过声明式的语言(事件处理语言)或者其他抽象来帮助检查情景，从而使情景检测更容易，更快捷。cep之所以被称为复杂事件处理，就是可以在事件流中，检测到特定的事件组合并进行处理，从而将一个个简单的事件通过一定的规则匹配组合起来，这个就是“复杂事件”。然后将这些满足规则的复杂事件进行转换和处理，得到想要的结果进行输出。总结起来，复杂事件处理(cep)的流程一般可以分为三个步骤：

10、(1)定义一个匹配规则

11、(2)将匹配规则应用到事件流上，检测满足规则的复杂条件。

12、(3)对于检测到复杂事件进行处理，得到结果进行输出。

13、生产周期

14、钢铁生产一般有周期性属性，钢铁生产一般按照工序组织，每个工序的生产包括工装准备、接料、装料、加电、运行、停机等多个工步，在生产工艺上都有严格的时间约束，在计划排产的时候经常根据客户订单需求、生产周期时间去安排生产，所以在设备生产调度的时候需要考虑钢铁生产的周期属性。

15、规则引擎

16、规则引擎是生产调度的一个重要模块，是处理复杂逻辑的引擎，它由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。在本发明提到的生产调度系统中，规则引擎可以帮助实现基于生产工况的调度规则的定义、执行和结果评价，通过规则引擎，减少了生产调度系统中的硬编码逻辑，通过定义生产过程中的调度规则、统计指标规则、事件触发规则和评价规则，可以方便系统设计者快速高效地开发生产调度系统中的业务逻辑，提高系统的灵活性。

17、工艺路径

18、工艺路线，英文是routing，是描述物料加工、零部件装配的操作顺序的技术文件，是多个工序的序列。工序是生产作业人员或机器设备为了完成指定的任务而做的一个动作或一连串动作，是加工物料、装配产品的最基本的加工作业方式，是与工作中心、外协供应商等位置信息直接关联的数据，是组成工艺路线的基本单位。例如，一条流水线就是一条工艺路线，这条流水线上包含了许多的工序。

19、余材充当

20、在生产的时候需要为生产工序筛选原材料，这个原材料可能是外购的，也可能是前面工序生产出来的半成品，通过选择已有的半成品物料作为原料进行加工，而且在生产完毕之后马上就可以送到下一个工序，减少了额外的库存，这个过程为余材充当。

21、甘特图

22、甘特图其实就是一种线条图，20世纪初由亨利·甘特开发，因此被命名为甘特图。一般的甘特图使用横轴表示时间，纵轴表示活动或项目，图中的线条用来表示在计划期间活动的安排以及完成情况。通过甘特图，可以描述产线上各个任务和活动的时间节奏和状态。

23、生产过程数据集

24、生产过程数据集是专门针对生产过程分析和可视化构建的自助数据模型，一般对应一种标准生产的过程信息的数据，包括生产过程中的各种信号、投入产出物料、工艺参数和规程信息。通过生产过程数据集合可以重演生产过程，发现生产过程调度的相关规律，指导生产过程优化。

25、在现有的钢铁生产调度系统中，存在着设备工况复杂，规则信息缺乏统一定义，生产要素信息繁多而且杂乱，相应的钢铁生产调度程序需要专门针对特定的生产场景开发处理程序，缺乏统一的规则处理引擎，导致相应的调度系统缺乏灵活性，导致在不同的现场针对类似的规则需要重复开发程序，增加软件的开发成本和周期；在进行规则调度的时候，各个工序都要针对本工序的调度规则和生产数据单独开发相应工序的调度程序，各个工序之间的生产调度缺乏联动机制，导致不同工序之间的调度操作缺乏一致性；在进行生产调度的时候，缺乏周期性计算指标，导致进行调度计算的时候生产节奏掌握不准确，调度算法陷入当前最优而全局不佳的状况；对于生产调度规则的执行结果，缺乏良好的评价指标和互动界面，导致操作人员对于调度系统的功能和效率评估不足。

技术实现思路

1、在原有的钢铁生产调度系统中，存在着设备工况复杂，规则信息缺乏统一定义，生产要素信息繁多而且杂乱，相应的钢铁生产调度程序需要专门针对特定的生产场景开发处理程序，缺乏统一的规则处理引擎，导致相应的调度系统缺乏灵活性，导致在不同的现场针对类似的规则需要重复开发程序，增加软件的开发成本和周期；在进行规则调度的时候，各个工序都要针对本工序的调度规则和生产数据单独开发相应工序的调度程序，各个工序之间的生产调度缺乏联动机制，导致不同工序之间的调度操作缺乏一致性；在进行生产调度的时候，缺乏周期性计算指标，导致进行调度计算的时候生产节奏掌握不准确，调度算法陷入当前最优而全局不佳的状况；对于生产调度规则的执行结果，缺乏良好的评价指标和互动界面，导致操作人员对于调度系统的功能和效率评估不足。

2、本发明的目的在于提供一种钢铁生产调度的规则引擎平台，目的是解决上述规则执行中逻辑混乱、执行程序定制化和灵活度不够，软件开发周期长、多个工序的规则执行缺乏联动机制而缺乏一致性，另外缺乏规则评价模块导致对调度系统执行结果的评估不足等问题，通过将设备的工况事件引入到复杂事件处理的软件平台框架，能够将钢铁生产各个工序上各个设备的工况实际结合当前工序生产调度的计划规则、周期性指标、原材料、在产品、产品和设备的约束规则，通过规则引擎实时计算，生成实时的调度方案，交给调度系统去执行，根据需要可以进行用户确认；为了保证调度方案的准确性，在平台中引入了周期性计算指标，可以根据各个工序的周期计算整个生产节奏和设备状态并对生产时间进行调度；该规则引擎平台可以按照工序衔接关系对多个生产序进行协同生产调度的事件处理逻辑，各个生产序可以共享事件处理信号，自动计算各个生产序的优先级，在工况事件变更的时候可以进行多工序的规则计算的联动操作，保证生产过程的有序执行。另外该规则引擎平台会保存所有的生产信号和实际调度信息，可以帮助用户对平台计算工况和实际的工况进行比对，可以调用评价指标对调度结果的准确性进行评价，辅助系统开发者优化调度程序。

3、本发明所述的平台包括规则定义模块、实时读写模块、数据库读写模块、规则执行模块、事后确认模块、规则评估模块。规则定义模块主要与数据库读写模块进行连接，执行规则的定义和配置；事后确认模块、规则评估模块比较相似，都是分别和数据库读写模块、实时读写模块连接，读取规则配置和事件信息并对事件信息进行处理；规则执行模块为规则处理引擎，一般为一个单独的模块，与数据库读写模块、实时读写模块连接,读取规则配置进行规则计算并将事件记录存储到实时数据之中。规则定义模块、事后确认模块、规则评估模块以web模块的方式集成在一台专门的支持http restful访问接口的web服务器上，为用户提供交互式的界面，执行规则定义、事后确认、结果评估等功能，彼此之间通过restful接口相互调用；规则执行模块单独部署为独立的可执行程序，简称为规则执行程序,内置了复杂事件规则引擎,负责各个工序的规则执行功能，通过数据库读写模块读取规则配置，通过实时读写模块访问工况数据，执行规则计算，计算生成的事件记录也通过该接口写入实时数据库。实时读写模块、数据库读写模块作为公共组件而存在，内置在web服务器、规则执行程序内部，为规则执行提供实时数据库访问接口和数据库访问接口。

4、(1)规则定义模块：首先为用户提供交互式的画面，可以定义多个工序的工况信息、复杂事件规则定义和周期性指标规则定义,规则定义的信息并存储到数据库中，在以后使用的时候通过数据库访问接口提供给供规则引擎模块加载。

5、规则定义模块的主要功能是：用户提供交互式的规则定义界面，负责规则的定义。规则定义接口后台提供restful服务，规则定义客户端和用户端可以远程通过restful服务接口编辑和保存规则定义、执行对规则定义的访问；配置好的规则满足复杂事件处理的规范，存储在专门的规则配置数据库中，在使用前从数据库中加载即可。

6、在规则定义模块中可以定义从各种工况信号到复杂事件中事件对应的映射关系。对于简单的工况信号，可以映射工况信号和对应事件的执行动作、超时时间、执行频次和执行时间的约束；对于组合的工况信号，可以映射多个不同的事件对象，将多个组合的工况信号的逻辑关系映射到复杂事件处理中的复合事件对象，对于复合事件对象再定义对应的事件处理接口；还可以定义生产过程数据集到复杂事件处理对象的映射，在规则定义阶段就可以分析过程数据集的数据特征模式和事件处理逻辑的映射关系，将不同的数据特征模式映射到不同的事件处理对象；在实际生产数据到来的时候就可以计算历史工况信号和数据集的关系，执行相应的工况事件处理逻辑。

7、规则定义模块部署在单独的web服务器上，通过http restful协议和远程的web用户交互。

8、规则定义模块中所配置的规则信息包括：(1)工况信号计算规则。用于计算设备的工况状态，一般配置为一个条件表达式树，每个节点为一个二叉树节点，二叉树的根节点为条件连接谓词and、or、not，not为取反操作，二叉树上右节点为空，只保留左节点；然后这样可以构造出一个复杂的表达式树；(2)钢种的生产工艺路径规则。每个钢种有自己独特的工艺路径，该工艺路径可以分解为不同的区段，然后每个区段由不同的设备组成，对于每种钢种的产品，每个设备上都有相关的工艺要求，包括生产时间、温度、成分、尺寸、配套设备等约束条件；整个生命周期的生产工艺路径可以用图节点来描述；(3)排产配料规则，一般都给提供相应的钢种，然后综合成品规格钢种信息、订单产量信息，余材量、生产时间、成分信息、尺寸信息、加工设备等信息；(5)设备产能约束规则，包括单台设备的最大产能和负荷、能源消耗量约束、设备功率约束，确定单位时间的设备的吞吐率；(6)设备检修和轮换规则；通过设备检修盖规则，可以确定在排产期间，有哪些设备可用，哪些设备停机，选择合适的设备满足生产需求；(7)设备组炉组浇规则，目的是提高设备利用率。在批量化生产的情况下,相邻钢种的原料可以批量化放在一起生产，在炼钢工序一炉铁水可能对应多个钢种，在浇铸工序一个浇次可能对应多个用户，但钢种需要相似。(8)周期性规则：包括各个设备的标准生产时间和周期，比如炼钢的换炉时间，连轧工序的换辊时间，加热和退火序的周期。通过设备周期性规则，为复杂事件处理增加周期循环处理的语义，可以按照周期时间定期生成对应设备事件信息，添加到复杂事件处理的语义链中。

9、(2)实时读写模块:为基础组件，主要提供给规则执行模块使用，可以从实时数据库中读取当前工序和关联工序设备的生产信号、工况信息,送入规则引擎进行计算，计算得到的工况调度结果，再送入到实时数据库之中；

10、实时读写模块用于同实时数据库进行通讯，为规则引擎提供读取设备工况实时/历史曲线数据的能力。实时模块一般以组件的方式和规则执行模块部署在一起。

11、设备工况信息包括钢铁产线中各个设备的运行状况和相关的设备参数，比如设备的电讯号如电流、电压、功率、电度量等信息。

12、历史曲线访问支持从实时到各个数据的多个周期的设备工况信息和相关设备参数等信息的数据读取，为规则引擎的计算提供实时数据支持。

13、(3)数据库读写模块:为基础组件，提供1)各种规则的配置信息；2)设备工况信息配置，包括设备工况的点名、状态、计算公式和触发事件信息；3)生产数据库的读写接口，生产数据主要包括某个钢铁生产产线的模型，还有操作工、订单、物料、计划、库存等产线的生产数据信息；

14、数据库读写模块通过提供生产信息、配置信息的读写功能为web服务器和和规则执行程序提供数据库读写接口。

15、(4)规则执行模块:该模块会通过实时读写模块，读取最新工序的设备工况信息，然后又通过数据库模块，访问生产调度中的物料、计划、工序定义、操作工信息、产品规格和质量等信息，调用复杂规则执行引擎，实时地处理工况事件，生成调度记录发给生产调度系统，同时将对应的调度事件记录归档到数据库之中。

16、规则执行模块负责执行规则，它是基于复杂事件，采用java编程语言实现的。在初始化阶段，通过数据库加载所有的规则定义信息，然后根据复杂事件处理规则执行工况事件的处理。

17、对于工况类型的复杂事件处理，有如下特点：一般都包含多个组合信号，包括流量信号、脉冲信号、启动停机信号、故障信号、报警信号等。对于不同的信号，采用不同的预处理方式首先对数据进行变换，生成时变的事件信息，然后调用复杂事件引擎对工况信息进行综合判断。例如，流量信号需要首先根据区间量化，然后指定数据采样间隔、采样方式、流量信号的阈值，有的时候还需要指定历史数据计算的规则，需要从实时数据库读取一定时间区间的信号点统计值计算事件值。脉冲信号一般是一个简短的触发信号，在曲线图上表现为一个尖峰，根据峰值信号判断；启动停机信号一般就是一个简单的状态；故障信号、报警信号在发生的时候持续保持一个为真的状态，故障、报警解除了之后信号复位。本模块中内置了一个复杂事件处理的引擎，将工况信号的计算映射为复杂事件的模式来实现工况信号的计算和处理过程。在某些情况下在进行调度的时候需要结合历史生产数据集的模式来进行调度规则的计算,在进行工况信号的判断的时候需要读取一段时间的信号历史数据曲线，计算相关的工况模式数据，然后和对应历史数据集的数据模式进行匹配，得到对应的事件逻辑，生成对应的简单事件，然后结合组合事件的处理逻辑计算对应的事件处理逻辑。

18、在系统中已经提前内置了各种信号可以触发的调度规则信息，规则执行模块通过实时读写模块，从实时数据库中读取最新工序的设备工况信息，又通过数据库读写模块读取操作工、多批次的物料、计划、订单、库存等信息，为生成实时的调度指令做准备。

19、在执行实时的生产调度指令之前，规则引擎需要还需要结合产品钢种的生产工艺路径规则、订单的交货周期、排产配料规则、库存和余材的数量、结合设备组炉组浇规则、生成当前生产批次的排产计划，采用的算法是通用的多目标优化的算法来实现；在多工序情况下，每个工序和下游工序为供应-客户的关系，在求解的时候根据销售订单的需求，从成品工序往前面的工序进行逆推，可以得到从当前工序的在产品的数量转换为最终成品的产出量，然后再减去当前产线上所有产品的余材存量，可以得到理论上总共的生产数量，然后再根据产品的数量转换关系，可以得到各个序在新的排产周期的总的产量；然后根据订单的需求执行组炉组浇操作，生成各个生产序的按照时间和优先级排序的排产计划；然后根据余材充当规则选择产线上合适的物料对生产指令进行动态配料；然后系统按照设备的作业规程，结合生产配料的信息，生成各个生产阶段实际的生产指令并下发到设备的控制模块中，在设备工况就绪的情况下即可执行；在需要人工干预的生产执行中，规则的触发程序需要结合人工确认信号和设备工况信号结合执行。

20、对于余材充当规则问题，有很大的灵活性，在生产实践上可以由相近的材料进行充当，在系统中通过产品的工艺属性和产品特点，生成物料需求关键字，该关键字可以综合钢材的钢种代码、产品规格、产品用途、质量成分等参数，生成产品工艺度匹配指标，在动态排产的时候规则引擎通过产品工艺度匹配指标计算产品物料需求和库存物料之间的匹配度进行动态匹配，为现场的操作工的提供投料预案。

21、该规则引擎平台可以按照工序衔接关系对多个生产序按照优先级进行生产调度的事件处理逻辑，各个生产序可以共享事件处理信号,在生产事件到来的时候进行多工序的联动操作，保证生产调度规则按照工序的顺序执行。每个工序使用一个(钢种,工序id,事件类型,[触发工序],执行时间)的元组来标识执行条件，触发工序为一个数组，只有当触发工序的工序都已经完成了执行之后才会触发对应工序的规则的执行。为了提高系统的执行效率，在初始化的时候，首先需要计算对于每种工况信号规则执行对应工序的优先级，方法是根据工序之间的工序触发关系对工序进行排序，然后根据顺序对工序的优先级按照顺序标识为不同的数字，然后在每种工况信号到来的时候按照优先级从高到地执行。

22、(5)事后确认模块，系统根据调度事件记录，根据事后确认请求，弹出确认窗口，在web窗口上显示工况信息、计划信息、物料信息以及生成的调度信息，让用户确认调度结果的结果是否正确和相应的误差信息，该模块是对实时调度结果的信息的补充。

23、事后确认模块根据事件记录，弹出确认窗口，在窗口上显示工况信息、计划信息、时间信息、物料信息以及生成的调度信息，让用户确认调度结果的结果是否满足需要。对于发现生产记录和实际结果不一致的情况，根据信号的误差和延迟，当前模块根据事件的定义和延迟的数值，对所有生产序的时间节奏进行统一调整，比如当前阶段的所有生产过程的开始时间增加一个偏移，然后修正对应的生产数据；如果是物料的计量出现了误差，出现了比较大的损耗，则需要确认工艺参数和收得率。

24、事后确认模块和规则定义模块一起部署在web服务器中,提供远程http访问接口供用户访问。

25、生产事后确认是由生产工完成的，用于对生产过程的实际工况的确认。通过实际工况信息和经过复杂事件判断的信号比对，明确系统问题所在，还有可以通过补录信息，完善生产数据和工况信息的补录，为事后调度过程追溯提供条件。

26、(6)规则评估模块，该模块会通过实时数据读写模块读写事件记录，通过数据库读写接口获得复杂事件规则、根据复杂事件规则处理的历史记录,对规则的执行时间、准确度、及时性等参数进行评价。

27、规则评估模块的功能是根据复杂事件规则处理的历史记录，和经过生产时候确认的生产记录进行对比，对规则的执行时间、准确度、及时性等参数进行评价。

28、在后续的生产过程追溯中，可以根据实时数据库中存储的工况信号信息和复杂事件的执行的历史记录，在任何一个时间点上,调用规则引擎对复杂事件的执行进行重放，可以比较规则引擎计算的事件结果和历史事件执行记录的差异，后续可以对复杂事件处理的相关参数因子进行调整,使得在后续的调度执行过程执行算法更加精准和及时。

29、本发明的创新点：

30、本发明的目的在于提供一种钢铁生产调度的规则引擎平台，通过将设备的工况事件引入到复杂事件处理的软件平台框架，能够将钢铁生产各个工序上各个设备的工况实际结合当前工序生产调度的计划规则、周期性指标、原材料、在产品、产品和设备的约束规则，通过规则引擎生成排产计划，并结合实时的工况信号，生成实时的调度方案，交给调度系统去执行；为了保证调度方案的准确性，在平台中引入了周期性计算指标，可以根据各个工序的周期计算整个生产节奏和设备状态并对生产时间进行调度；该规则引擎平台可以按照工序衔接关系对多个生产序进行协同生产调度的事件处理逻辑，各个生产序可以共享事件处理信号，自动计算各个生产序的优先级，在工况事件变更的时候可以进行多工序的规则计算的联动操作，保证生产过程的有序执行。另外该规则引擎平台会保存所有的生产信号和实际调度信息，可以帮助用户对平台计算工况和实际的工况进行比对，可以调用评价指标对调度结果的准确性进行评价，辅助系统开发者优化调度程序。。