钢铁企业运营决策优化与支持系统

施灿涛 吴秀婷

(冶金工业规划研究院综合规划处 北京100711)

·智能管理·

钢铁企业运营决策优化与支持系统

施灿涛①吴秀婷

(冶金工业规划研究院综合规划处 北京100711)

介绍了钢铁行业产能过剩、需求低迷、利润微薄的现状，分析了钢铁企业生产经营的特点，总结了钢铁企业面临的关键问题是“协调产销矛盾，实现产销平衡”，探讨了钢铁企业决策优化与支持系统的特点、系统架构、系统功能和实施要点。系统能够根据市场需求和企业生产能力约束，在综合考虑经济效益、综合成材率以及设备利用率的前提下，对生产资源进行优化配置，为企业创造可观价值。

钢铁生产 决策支持系统 资源配置 经营策略

1 引言

目前，全球制造业发展模式正在发生深刻变革，德国工业4.0、美国工业互联网革命和我国当前推进的“两化融合”，都表明信息网络技术与制造业各领域的交叉融合正日益深入。新一轮的制造业变革，是结合互联网信息通讯技术实现制造体系逻辑的全新颠覆。

智能制造是面向产品全生命周期，而不仅仅是生产流程的自动化。智能化和自动化的本质区别在于知识的含量，智能制造是基于科学而非仅凭经验的制造，科学知识是智能化的基础。智能制造以客户产品数据、优化的制造工艺流程、协调的生产制造设备为核心，旨在高效、优质、清洁、安全、敏捷地制造产品和服务用户的一种新的制造模式。

近年来，中国钢铁行业存在产能严重过剩、能源环保制约趋紧以及经营极为困难等问题，由粗放型增长转向创新驱动增长已成为普遍共识[1-2]，钢铁工业亟需借助智能制造技术，构建功能完善、快速响应的物料供应链[3-4]。这就要求钢铁企业转变生产管理模式，将自动化、智能化和信息化进行高度集成，从而实现敏捷制造和精细化管理[5]。目前来看，如何针对市场需求变化以及根据企业效益最大化原则动态优化产品组合和资源配置，是中国钢铁企业面临的新课题[6]。钢铁企业运营决策优化与支持系统能够根据市场需求和企业生产能力约束，在综合考虑经济效益、综合成材率以及设备利用率的前提下，对生产资源进行优化配置[7]。

2 钢铁企业生产经营特点

钢铁生产制造过程非常复杂，包含采矿、选矿、冶炼、精炼、连铸、热轧和冷轧多个工序，每个工序均有相应的工艺约束和优化目标。

钢铁企业面临的市场竞争日益激烈，企业生产经营呈现如下特点：

1)“个性化、定制化，多品种、小批量”，是钢铁企业生产组织的必然趋势。

科技快速发展，工序持续改进，使得钢铁产品需求呈现多品种、小批量的趋势。此外，客户对最终产品需求的个性化、多样化，使得传统的“面向预测的大批量生产”方式，已经不能满足市场的需求。为了减少库存，节约成本和提高冶金设备利用率，企业生产必须转变生产模式——由大批量生产方式转变成多品种、小批量的生产方式。

2)“加强质量管理、降本增效、节能减排”，是钢铁企业发展生存的必然要求。

降低生产成本、实现节能减排，需求企业加强对原材料、能源、设备等资源的全面监控与调度，使现有资源发挥最大效益。同时，优化物流管理，减少产品库存，减少对资金的不合理占用，并建立生产计划与调度体系，优化运营决策与生产调度，提高产能利用率，提高合同兑现率。此外，产品质量是企业生存之本，强化生产质量的过程管理，实现质量PDCA循环，多快好省的生产出客户满意的产品。

3)“协调产销矛盾、实现产销平衡”，是钢铁企业一直面临的关键问题。

钢铁行业产销是一对矛盾的统一体。从市场销售来看，需要进行多品种、小批量、按订单生产的生产模式，并充分考虑客户个性化需求，争取最广泛的细分市场。从生产角度来看，需要释放企业的全部产能，达到产量的最大化。在钢铁行业，不能很好的协调产销矛盾，会增加企业的生产成本，降低其经济效益。因而，如何协调产销矛盾，实现产销平衡，既能很好的实现产能最大，又能很好的实现按单生产，成为每一个钢铁企业面临的一个关键问题。

4)“产销一体、管控衔接、三流同步”，是钢铁企业信息化的必然选择。

如何实现产销一体化、解决管控衔接问题，达到物流、资金流、信息流三流同步，是困扰钢铁企业生存和发展的重要问题。目前，一个较好的解决方案是不断提升企业的生产管理水平，建立衔接产销的信息系统。运用信息化的管理手段，通过优化技术合理组织和安排生产，建设“产销一体、管控衔接、三流同步”的信息化系统，是钢铁企业摆脱困境、应对挑战的必然选择。此外，钢铁企业最为关注的也最难解决的是生产计划与生产调度问题，采用运营决策优化与支持系统，可以为钢铁企业提供科学、合理、高效的决策结果，而这正是钢铁企业亟需的。

3 钢铁企业运营决策优化与支持系统

钢铁企业生产计划体系划分为能力与需求、订单计划、批量计划和生产调度四个层次：能力与需求计划是根据公司战略规划、市场需求分析预测和生产能力计划等确定的公司中长期计划；订单计划是对客户订单进行订单评审、质量设计、要料设计和有限能力排产；批量计划是针对冶铸轧等这样的生产工序进行组炉、组浇、组轧，编制炉次作业计划、浇次作业计划和轧次作业计划等批量计划；生产调度是根据现实工况对批量计划进行生产调度并下达执行。

3.1 系统优势

钢铁企业运营决策优化与支持系统以全局资源优化为目标，能够为钢铁企业提供科学、高效、可行的解决方案。其主要优势表现在：

3.1.1 降低生产成本，提高生产效率和设备的利用率

目前，绝大多数钢铁企业凭借人工经验制定生产计划，难以应对日益复杂的产品盈利能力、合同需求、工序产能等因素，在产品结构优化、工艺路线选择、资源优化配置等方面，还存在很大的优化空间。钢铁企业运营决策优化与支持系统，综合考虑企业生产、质量、销售、成本、价格、库存等因素条件，通过约束模型和优化决策算法，能够有效的降低生产成本，实现运营决策的优化。系统在满足生产工艺、工序产能、市场需求等约束条件下，结合产品盈利能力，优化产品结构和产能分配方案，实现企业效益最大化的目标。

3.1.2 决策优化高效，快速响应客户需求

钢铁企业车间调度复杂多变，现场受生产计划影响较大。工序的生产安排不合理，会造成工序之间的物流不平衡，部分设备处于空闲状态，而另外一部分设备超过了负荷能力，降低生产收益。此外，由于车间生产的不确定性和客户订单的动态到达性，生产计划不是一成不变的，需要及时调整。人工的调整策略不仅所需时间长，且调整缺乏科学性，造成生产车间准备工作和人员调度混乱，生产作业现场无序，造成生产阻滞。

钢铁企业运营决策优化与支持系统所建立的约束模型和优化决策智能算法，在满足各种动态约束的基础上，快速高效的对钢铁企业的运营过程进行决策。决策结果不仅满足新的生产需求、客户需求和市场需求，还兼具一定的稳定性。钢铁企业运营决策优化与支持系统，具有3秒快速计算、多方案对比、多种决策偏好、丰富的数据可视化效果、可与ERP(企业资源规划)等实现系统集成等优势，面对车间生产的动态特征，能够快速响应客户需求。

3.2 系统架构

钢铁企业的信息化系统自下而上可以分为三个层次，即自动化控制系统(PCS)、制造执行系统(MES)以及企业资源规划系统(ERP)。MES衔接ERP和PCS系统，起着承上启下、贯通协调的作用，是生产活动与管理活动信息沟通的桥梁。MES接收来自ERP系统的订单信息，根据工艺规则等生成确定的指令信息，并将这些指令下发到PCS系统，由PCS系统控制生产过程；PCS系统将生产实绩反馈给MES，MES一方面利用生产实绩修正生产指令，同时将生产实绩反馈给ERP系统。

图1 钢铁企业运营决策优化与支持系统DFD图

钢铁企业运营决策优化与支持系统，定位于ERP和MES之间，以提升钢铁企业经营管理水平、创造更大经济效益为前提，将企业运营决策的管理过程，规范化、精细化、智能化和系统化，针对复杂的决策过程建立数学模型，采用智能优化算法进行求解，提供实用的数据管理、数据挖掘及决策分析手段，是一个覆盖公司领导层和生产、销售、采购、财务、质量、技术中心等业务部门的运营决策优化与支持系统。

在钢铁企业运营决策优化与支持系统中，生产部提供生产需求的相关数据，并确定产销策略；销售处提供销售需求和客户信息的相关数据；财务部提供产品价格、产品成本以及产品盈利情况的相关数据；设备部提供设备产能和设备检修的相关数据；质量部提供不同产品的质量设计和工艺路线等相关数据。系统结合以上各部门提供的数据，通过建立相应的产品盈利模型、销售需求模型、生产需求模型，计算得出产品的盈利、销售需求和生产需求等信息，进而建立资源平衡模型，并采用约束满足算法和智能算法对模型进行求解，输出资源平衡计划、生产运营计划、销售运营计划以及KPI指标分析，为钢铁企业领导层、生产部、设备部、销售部等提供运营决策支持。

3.3 系统功能

钢铁企业运营决策优化与支持系统的功能模块主要有：盈利能力管理、销售需求管理、生产需求管理和资源平衡管理等。

盈利能力管理模块主要是对钢铁产品的盈利能力进行管理，由于市场环境的变动，钢铁产品的盈利能力定期更新，以满足市场要求；销售需求管理模块包括销售需求计划和销售约束文件，主要是按区域对各种钢铁产品的市场需求进行管理，并采用定期和不定期相结合的方式，更新市场需求情况；生产需求管理主要是对钢铁企业内部的设备生产能力、能源供应情况进行管理；资源平衡管理是运营决策优化与支持系统的核心功能，在综合考虑产品盈利能力、市场需求和企业生产约束的基础上，采用不同的产销策略，给出科学、合理、最优的生产运营计划和销售运营计划，以实现企业经济效益的最大化。

图2 系统功能结构图

3.4 实施要点

生产计划系统的流程为：订单录入→订单分析(订单拆分、产能检验、工艺路线选择、优化)→订单下达→订单执行(异常信息处理)→订单交付→订单结算。其中，订单分析中的优化和异常情况的处理是难点也是关键点。

钢铁企业在实施运营决策优化与支持系统时，需要关注以下几点：①建立和完善运营决策的相关制度。通过流程分析，针对工作中的各个环节，全面梳理和完善运营决策业务方面的相关制度，包括交货期、生产计划的制定步骤、生产执行的责任制定等；②强化产供销联动和异常信息沟通。运营决策优化与支持系统离不开产供销之间的信息互动，各部门就生产、质量、客户要求等问题进行信息沟通和协调，有利于最大化的发挥运营决策优化与支持系统的作用；③标准化产品数据，数字化工艺流程、规范化业务流程。钢铁企业产品品种众多，工艺流程复杂，在实施系统时，需要将钢铁产品的相关数据标准化，工艺流程和质量设计数字化，车间生产业务流程规范化，以夯实运营决策优化与支持系统的基础支撑；④突出钢铁生产工业的特点，明确职能分工，加强生产过程的管控，实现从订单接收、计划排产、生产制造和执行发运的全流程管控。

3.5 预期效果

1)运营决策更加科学，生产调度更加高效有序。应用钢铁企业运营决策与优化系统，有助于钢铁企业制定科学、合理的运营决策，促使车间生产调度高效有序，降低企业生产成本，提高车间生产效率，增强企业竞争力。

2)优化产品结构，提升经济效益。钢铁企业运营决策与优化系统，根据产品的盈利能力和市场需求，制定相应的生产计划，可以进一步优化钢铁企业的产品结构，提升企业的经济效益。

3)通过采用市场潜力预测和按单生产相结合的方式，优化生产组织管理，建立面向客户、快速反应的精益生产系统，能够初步实现生产制度完善、生产计划严密、产销联动、异常信息受控、信息跟踪实时的管理目标。

4)应用钢铁企业运营决策优化与支持系统，可以极大的提高订单的履行率，同时科学、合理、最优的生产调度，不仅可以有效缩短产品交货期，还可以给出准确的交货日期，提高客户满意度。

4 结束语

现代管理科学的发展和计算机技术的应用促进了管理的变革，以信息分析和辅助决策为主要特征的决策支持系统正在取代传统的以处理事务操作对象为主要内容的管理信息系统，为智能化分析、决策提供更加先进的管理手段。

钢铁企业运营决策优化与支持系统以提升钢铁企业经营管理水平、创造更大经济效益为目标，将企业运营决策的管理过程规范化、精细化、智能化和系统化，是一个覆盖公司领导层和生产、销售、采购、财务、质量、技术中心等业务部门的运营决策优化与支持系统。

[1]郭朝晖.钢铁行业与工业4.0[J].冶金自动化,2015(7):1-6.

[2]姜晓东.关于中国钢铁产能过剩的若干思考与建议[J].钢铁,2013(10):1-5.

[3]李新创.推进钢铁产业升级支撑制造强国梦想[J].中国冶金报,2015(5).

[4]胡恒法.钢铁智能制造技术在钢铁行业的发展和展望[J].梅山科技,2014(6).

[5]薄红光.支持过程协同的敏捷化制造执行管理案例研究——以东北特钢集团为例J].管理案例研究与评论,2013(3).

[6]伍景琼.多期决策下钢铁企业采购与生产库存优化研究[D].四川：西南交通大学,2012.

[7]周秉利,张群.钢铁企业生产资源优化配置决策支持系统研究[J].冶金自动化,2012(1).

Decision Optimization and Support System for Production and Operation in Iron and Steel Enterprises

Shi Cantao Wu Xiuting

(China Metallurgical Industry Planning and Research Institute, Beijing 100711)

The current situation of iron and steel industry is overcapacity, sluggish demand and meager profits. The production and management features of iron and steel enterprise are discussed. Based on the key issue that coordinating production and marketing contradiction and achieving sales balance, the basic requirement, system structure, and system functions of the Decision optimization and support systemare presented. The system can allocate productive resources in an optimal way with constraints of demand and production capacity by considering profits, averaged yield, and machine utilization, Create considerabl value for the enterprises.

Steel production Decision support system Resources allocation Strategy for production operation

施灿涛，男，1979年出生，毕业于北京科技大学管理科学与工程专业，博士，工程师，主要研究方向：先进制造管理、生产计划与调度及人工智能算法等

TF087

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10.3969/j.issn.1001-1269.2015.05.012

2015-07-25)