[发明专利]一种钢铁企业全流程库存水平预警与控制方法

权利要求书

1.一种钢铁企业全流程库存水平预警与控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：启动在线生产过程数据采集器，采集历史生产实绩构建学习样本，所述的历史数据由生产后的实际物料品种属性、入库时间、出库时间构成，具体包括：物料的出钢记号、牌号、捆包方式、厚度组距、工艺路径、途径库区、入库时间、出库时间；

步骤2：建立物料在库区间的平均周转时间分析器，利用在线生产过程数据采集器获取信息，建立LS-SVM库区间周转时间回归分析模型，所述的库区间周转时间回归分析模型具体是指根据生产实绩，分析库区间周转时间与物料的出钢记号、牌号、捆包方式、厚度组距、工艺路径、途径库区、入库时间、出库时间的关系；

步骤3：利用上一步骤中搭建的物料在库区间的平均周转时间分析器，实现对每块物料生产过程中经过各库区的入库时间、出库时间的跟踪分析；

步骤4：对各库区进行监控。

步骤5：对生产控制策略进行预测；

步骤6：判断库区状态，发出预警信息；

步骤7：将预警信息反馈给生产执行机构，并提出新的生产控制策略。

2.根据权利要求1所述的钢铁企业全流程库存水平预警与控制方法，其特征在于，所述步骤1：启动在线生产过程数据采集器，采集历史生产实绩构建学习样本，具体如下：

步骤1.1：通过物料识别器识别物料号，获取物料物料的出钢记号、牌号、捆包方式、厚度组距、物料在各机组的加工开始时间和加工完成时间；

步骤1.2：初始化任一物料i(i＝1,2,…,n)在不同生产工序s(s＝1,…,S)的加工开始时间B_is为-∞；完成时间C_is为+∞；

步骤1.3：采集生产实绩数据，检索任一物料i(i＝1,2,…,n)在不同生产工序s(s＝1,…,S)的加工开始时间B_is、完成时间C_is；

步骤1.4：基于材料设计情况，获取任一物料i(i＝1,2,…,n)需要经过的工序集合S_i；

步骤1.5：对于任一物料i(i＝1,2,…,n)，根据库区布排情况和物料需经过的工序集合S_i，，确定其需要经过的库区集合Inv_i；

步骤1.6：对于任一物料i(i＝1,2,…,n)，将其进入库区k∈Inv_i的时间设为其在该库区紧邻前工序的加工完成时间，将其从库区k∈Inv_i移出的时间设为其在该库区紧邻后工序的加工开始时间。

3.根据权利要求2所述的钢铁企业全流程库存水平预警与控制方法，其特征在于，所述步骤2：建立物料在库区间的平均周转时间分析器，利用在线生产过程数据采集器获取信息，建立LS-SVM库区间周转时间回归分析模型，所述的库区间周转时间回归分析模型具体是指根据生产实绩，分析库区间周转时间与物料的出钢记号、牌号、捆包方式、厚度组距、工艺路径、途径库区、入库时间、出库时间的关系；具体步骤如下：

步骤2.1：下载所需生产实绩其中表示包含第i条物料的出钢记号、牌号、捆包方式、厚度组距、工艺路径、源头库区、到达库区、入库时间、出库时间构成的多维向量，y_i∈R为对应的库区周转时间；

步骤2.2：对实绩数据中的进行归一化，归一化后数据的第j维计算公式如下：

式中，j＝1,2,…,n，表示第j维在实绩信息中的最小值，表示第j维在实绩信息中的最大值；

再进行标准化处理，确定输入特征向量其中，第j维实绩信息按下述公式进行计算：

式中，

步骤2.3：利用标准化的生产实绩信息计算LS-SVM库区间周转时间回归分析模型中的参数，实现物料在库区间的平均周转时间分析器。