可重入钢管生产线仿真优化：基于EM-plant的遗传算法调度研究

"基于EM-plant的可重入钢管生产线仿真与调度" 本文探讨了在钢管生产过程中遇到的可重入性问题，并提出了利用仿真优化方法进行解决的策略。作者陈晓慧、张启忠和段鹰等人通过在eM-Plant仿真软件中构建模型，针对资源和策略进行了深入研究。他们运用遗传算法优化了投料策略和派工策略，以此提高生产线效率。 在无缝钢管生产中，由于市场需求的多样化，生产方式正转向多品种、小批量的面向订单制造。钢管的生产工艺复杂，涉及多种规格和步骤，包括管坯连铸、加热、穿孔等。这种复杂的生产流程导致了生产计划与调度问题的挑战性。 现有的研究主要集中在组批计划和轧批排序计划两个方面。组批计划关注如何将用户合同转化为合理的轧制批计划，而轧批排序计划则侧重于确定各个轧制批的生产顺序。尽管已有文献提出了启发式算法、遗传算法以及混合整数非线性规划模型等解决方案，但这些研究大多局限于单一的生产流程，例如JobShop或FlowShop调度模型。 然而，实际生产中，尤其是中小型企业，往往存在多道次加工的情况。以重庆钢铁集团三钢公司的冷拔无缝钢管生产线为例，热轧和精整阶段为一道次，但在冷拔阶段，由于设备限制和产品规格多样性，小径无缝钢管需要多次冷拔，这就产生了可重入生产现象。可重入生产意味着产品在某个阶段完成后，需要返回到之前的一个或多个阶段进行进一步加工，增加了调度的复杂性。 作者们在eM-Plant中模拟了这种可重入生产，通过遗传算法优化了投料和派工策略，结果显示，遗传算法在解决此类问题时表现出强大的优化能力和稳定性。这一工作不仅提升了生产效率，也为解决类似复杂生产环境中的调度问题提供了新的思路和方法。 关键词：可重入生产；EM-Plant；仿真；调度；遗传算法 通过这项研究，我们可以认识到在面对具有可重入特性的生产线调度问题时，利用先进的仿真工具和优化算法能有效提升生产效率，同时，对于实际工业场景中的复杂生产流程，需要结合企业实际情况，设计适应性强的调度策略。