钢铁制造业集成方案与优化技术研究：基于STEP的信息化与智能决策

本文主要探讨了钢铁制造业信息化集成方案与优化技术的研究。作者针对钢铁制造企业的特性，首先提出了一种基于Standard for the Exchange of Product Model (STEP)标准的企业内外信息集成方案。STEP标准是一个国际通用的产品数据交换标准，它促进了不同系统之间的数据共享和协作，有助于提升整个生产流程的效率和一致性。 接着，文章深入研究了以实现企业及其供应链全面集成优化为目标的高级计划排程系统。高级计划排程（Advanced Planning and Scheduling, APS）系统在钢铁制造业中扮演着关键角色，它通过整合生产、物流、销售等多个环节的信息，优化资源分配和工作流程，从而提高产能利用率和满足交货期承诺。 针对原材料的有效利用问题，作者还研究了原料的优化下料决策支持系统。这个系统通过数据分析和智能算法，帮助企业在采购、存储和加工过程中做出更科学的决策，减少浪费，降低生产成本。 此外，文中提出利用数据挖掘技术来实现库存控制和故障分析。数据挖掘是一种强大的工具，可以从大量的历史数据中发现模式和趋势，帮助企业预测需求、优化库存水平，同时也能通过对设备运行数据的分析，提前识别潜在故障，进行预防性维护，降低维修成本和停机时间。 作者团队包括钟金宏副教授、黄玲讲师、李兴国教授和杨善林教授，他们的研究方向涵盖了企业信息化、物流与供应链管理、人工智能、生产管理、信息资源管理和决策科学与技术等多个领域，这表明他们对钢铁制造业的信息化解决方案具有深厚的专业背景和理论基础。 本文的研究成果对于推动钢铁制造业向智能化、高效化发展具有重要意义，为行业提供了实用的集成技术和优化策略，有助于提升整体竞争力。该研究不仅关注内部生产流程，还涉及与供应链伙伴的协同，体现了全面的信息集成视角。