“c++、Java或第三方优化解决方案将需要我们花费更多的时间在开发或简化我们的万博 尤文图斯约束。只有MATLAB提供了我们需要的灵活性、可伸缩性、开发速度和优化水平。”
阿列克谢·纳加采夫，哈滕沃克·克虏伯·曼内斯曼
为了每年生产超过500万吨的钢材并及时交付每一个订单，哈滕沃克克虏伯曼内斯曼(HKM)工厂必须严格控制生产进度。流程的每个阶段都经过了精心的时间安排和编排。成吨的焦炭、生铁、废钢和其他原材料必须在需要的时候准确地运达相应的机器，高炉必须升温到至少1450摄氏度，钢材必须在冷却之前进行浇铸。在生铁的制造过程中，各阶段的流程可以通过线性生产来处理，但在钢铁厂中，物流和客户要求增加了复杂性。
为了在满足这些操作限制的同时最大化吞吐量，HKM工程师在MATLAB中开发了一个自动调度系统®。HKM的项目经理Alexey Nagaytsev说:“MATLAB使我们能够快速开发一个系统来对我们的钢铁过程进行全局优化，将其作为一个Java组件部署到我们的生产环境中，并将其作为一个计算集群来运行。”“有了MATLAB，我们可以很容易地做出改变，加入新的约束条件，并对系统进行扩展，以满足新的需求。”
钢铁生产是一个复杂的过程，有150多个独立的步骤，设备的能力、原材料的可获得性、环境法规和多个客户的需求施加了许多约束。客户通常要求按精确的计划阶段交付他们的订单。在HKM之前的流程中，调度程序手动管理整个工厂的调度。虽然手工操作在最大化吞吐量方面做得很好，但它不能完全考虑客户强加的交付时间表。
调度员的角色需要对流程有如此广泛的了解，以至于只有少数员工有资格填补它。如果没有任何一个调度程序，业务就会发生重大风险。
为了降低这种风险，HKM需要一个能够最大化工厂生产和满足交付计划的自动化系统。Nagaytsev说:“我们希望系统能够在几分钟内为复杂的优化问题提供客观的结果。”“该系统必须足够灵活，以适应不断变化的约束。它还必须与我们现有的Java软件集成，全天候可用。最后，我们希望在保持低开发成本的同时快速部署系统。”
HKM使用MATLAB和相关的优化、并行计算和应用部署产品来开发一个完整的工厂调度系统，以支持其钢铁产品的高效、及时交付。s manbetx 845万博1manbetx
利用MATLAB和全局优化工具箱，Nagaytsev快速构建了核心优化模块的原型。该模块使用遗传算法来搜索全局解决方案，根据客户需求以及时间、温度和设备使用限制，最大限度地提高工厂效率。万博 尤文图斯
为了加快优化过程，Nagaytsev使用了并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器™要在一个16个worker的Linux上执行优化算法®计算集群。
Nagaytsev在MATLAB中生成图来可视化算法的中间结果，他使用这些图来创建一个定制的遗传算法变体。
他使用MATLAB Compiler™和MATLAB Compiler SDK™来创建Java®类，然后将其作为Java组件部署到HKM现有的调度应用程序中。
基于MATLAB的Java组件从主系统检索最新的约束和状态信息，计算优化的调度，然后将结果返回到主系统，由调度程序访问它们。
HKM调度程序目前正在使用基于MATLAB的优化来计划未来24到48小时的调度，以及最长为4周的长期调度。
算法开发速度提高了10倍。Nagaytsev说:“我们用MATLAB在20天内完成了优化算法的一个工作版本。”“用Java实现一个类似的算法需要大约10倍的时间和10倍的成本。”
优化时间从1小时减少到5分钟。Nagaytsev说:“我们的过程非常复杂，最初需要一个小时来完成一个完整的优化。”我们使用并行计算工具箱和MATLAB并行服务器在集群上设置应用程序，代码更改最少。现在我们在5分钟内就有结果了。”
客户满意度提高。Nagaytsev说:“在某些情况下，自动化系统产生的解决方案是我们的调度员没有考虑到的。”他们利用MATLAB和Global Optimization Toolbox生成的客观结果，不断改进流程，降低风险。我们的客户更满意，因为他们可以在他们要求的时间得到他们的材料。”
你也可以从以下列表中选择一个网站: