面向複雜生產工況的鋼鐵製造成本控制最佳化方法研究

《面向複雜生產工況的鋼鐵製造成本控制最佳化方法研究》是依託大連理工大學,由蒙秋男擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：面向複雜生產工況的鋼鐵製造成本控制最佳化方法研究
• 依託單位：大連理工大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：蒙秋男

項目摘要

如何在鋼鐵企業複雜生產工況下通過對實際作業參數監控和分析，建立實現成本控制指標最佳化與資源配置動態協同的成本控制最佳化方法是個難題。本項目從生產作業環節入手以成本指標最佳化為基礎，建立基於多元回歸分析的成本指標與作業參數模型，實現從實際作業參數的變化獲取成本指標的變化情況。提出多資源多作業條件下物耗、能耗、費用指標的綜合最佳化方法，在作業、資源、任務多耦合關係約束下，提高成本指標制定的合理性和準確性。提出複雜生產工況下的資源分配係數制定和選配方法，滿足非線性、多工藝成組生產的需求，提高分配係數制定合理性和成本計算的準確性。提出基於數據和知識的成本狀態分析和預報方法，建立成本指標作業狀態圖，動態預報成本指標增減情況，並提出生產資源的調整方案實現作業參數和成本指標同步最佳化。構建了生產工況監控、成本動態核算與成本狀態分析和預報的閉環控制體系，為企業實現精細化成本管理以及提高成本控制能力提供了方法支持。

結題摘要

本項目針對複雜生產作業中鋼鐵成本控制指標失控、資源分配不合理、成本狀態控制能力弱等問題，進行了標準成本最佳化制定、基於作業參數的成本核算以及成本狀態分析等方面的研究。提出了成本控制指標與作業參數關係模型，建立了面向產品、工序的鋼鐵指標體系，依據生產加工中所消耗的各種材料和費用與生產的密切程度，對成本控制指標進行了細化，實現了企業、分廠、作業等不同管理層面對成本指標的多級管理控制。建立了基於粗糙集的成本指標影響因素關係模型，基於鄰域粗糙集理論對影響因素進行了約簡，得到了影響成本指標的關鍵因素，使成本指標轉化為生產現場可操控的生產作業參數。提出面向複雜生產工況的成本控制指標制定方法。基於鄰域粗糙集、隨機分布理論和支持向量機建立作業成本指標制定方法，利用隨機屬性的置信區間確定作業標準成本的區間範圍並最終確定作業標準成本值，並構建作業標準成本的回歸模型，預測小批量或新產品的標準成本。建立基於空間劃分改進蟻群的標準成本制定方法, 以產品標準成本最小及實際標準加工時間與理想標準加工時間之差最小為目標函式，產品質量要求、作業成本為約束條件，構建標準成本最佳化數學模型，解決標準成本制定與產品質量和加工效率要求相脫離的問題。提出基於作業參數的成本核算方法。建立基於粗糙集和BP神經網路相結合的混合加工資源消耗計算方法，準確劃分資源分配對象，利用BP神經網路建立影響因素與資源消耗的分配關係，進而計算出混合加工時的資源消耗量，實現了在混合加工作業成本動因很難制定情況下的準確成本核算。建立基於產品、批次的實際成本結轉方法，以實際成本核算的成本中心結轉次數最少為最佳化目標，構建成本結轉數學模型，提高成本核算的準確性，降低成本核算時間。為實現成本細粒度管理及實際成本可追溯、可還原提供方法支持。提出基於數據和知識的成本狀態分析方法。建立了成本狀態分析模型，確定了成本狀態分析維度以及每個維度所包含的屬性，實現了從多維度、多屬性的角度對成本狀態進行管理。建立基於K-means的成本狀態分析算法，對成本狀態進行分類，實現了成本狀態的分類管理，對成本狀態進行有效管理與監控。建立了分散式供應商計畫方法，不僅以採購物料的價格、供應商的生產能力等為約束條件，而且考慮了生產作業需求，使得產品結構複雜的企業所有的物料能夠低成本、準時、齊套到達，為提升企業生產經營業務中成本控制能力提供方法支持。