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JP4328071B2 - Optimization simulation apparatus, optimization simulation method, and program - Google Patents
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JP4328071B2 - Optimization simulation apparatus, optimization simulation method, and program - Google Patents

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  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、製鉄業において、親コイル(母材)から注文コイル(注文製品)を最適に板取できる解探索のための装置或いはシステムに用いられる、最適化シミュレーション装置、最適化シミュレーション方法及びプログラムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来より例えば、製造業の生産計画等で複雑なスケジューリングを行う、或いは、ある一定範囲内への要素の配置を行う等の業務では、様々な最適化問題解決方法が用いられている。
【0003】
例えば、製鉄業においては、ある注文に対して、何を、どの順で、どのくらい生産すれば良いか、等という注文製造に対する最適な解を、複数の制約条件の下で解探索を行っている。
【0004】
製鉄業における最適化問題の一例としては、注文に応じたコイル(以下、「出荷コイル」又は「注文コイル」と言う)を、親コイルから最適に板取するための板取最適化問題がある。
【0005】
具体的には、まず、注文コイルを生産する際、ある親コイルを、注文に応じて所定の幅及び長さに分割して切断する。このときの制約条件としては、注文コイル自体の外径サイズ、重量、クレーン等の設備からくる重量制約、注文充当重量、及び親コイルのサイズから受ける板取サイズの制約等が挙げられる。
【0006】
ここで、親コイルとしては、様々な幅及び長さのコイルが予め用意されている。 したがって、親コイルから注文コイルを最適に生産するためには、上記の制約条件を満たしつつ、例えば、切断設備の刃替えや、親コイル替えが少なく、さらに屑面積が少なくなるような適切な親コイルを、複数の親コイルの中から選択する必要がある。すなわち、最適な解を探索する必要がある。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような最適化問題解決のための解探索は、従来では人の経験によって行なわれていたので、次のような問題点があった。
【0008】
例えば、製鉄業においては、図6に示すように、管理者901から作業者902に対して、指示書903によるスリット指示がなされる。これにより、作業者902は、当該スリット指示に従って、スリット作業を行うことになる。
【0009】
ここでのスリット作業とは、親コイルAから、注文コイル(出荷用コイル)a1〜a3,b1〜b3,c1〜c3を切り出す作業を示す。
したがって、管理者901は、親コイルAの情報(親コイルAの幅900mmの情報)、及び注文コイルa1〜a3,b1〜b3,c1〜c3の情報(注文コイルb1〜b3の幅700mm、及び注文コイルa1〜a3,c1〜c3の幅100mmの情報)により、幅900mmの親コイルAにおいて、幅700mmの注文コイルb1〜b3を割り当て、その残部分(200mmの部分)に対して、それぞれが幅100mmの注文コイルa1〜a3,c1〜c3を割り当て、これを3分割する、というスリット指示(903)を決定する。
【0010】
このとき、管理者901は、できるだけ良いスリット指示(903)を決定する必要がある。
図7(a)〜(c)は、スリット指示(903)の他の例を示したものである。
【0011】
上記図7(a)に示すスリット指示では、注文コイルb1〜b3と略同じ幅(700mm)の親コイルBに対して注文コイルb1〜b3を割り当てて3分割し、注文コイルa1〜a3,c1〜c3の幅の合計(600mm)と略同じ幅の親コイルCに対して注文コイルa1〜a3,c1〜c3を割り当てる指示であるが、このスリット指示では、親コイルBから注文コイルb1〜b3を板取りした後に、別の幅サイズが異なる親コイルCから注文コイルa1〜a3,c1〜c3を板取りするために、刃替え及びコイル替えを行う必要がある。したがって、生産効率が落ちる。
【0012】
上記図7(b)に示すスリット指示は、上記図6に示したような板取りのパターンと同様の指示であるが、親コイルの幅が、注文コイルa1〜a3,b1〜b3,c1〜c3の合計幅(900mm)よりも広いため、その分、屑が発生し、歩留まりが下がってしまう。
【0013】
上記図7(c)に示すスリット指示も、上記図6に示したような板取りのパターンと同様の指示であるが、3分割するところを4分割としているため、同じ重量の注文であっても分割数が増えることにより、すなわち小さなコイルを多く出荷することになるため、その分、梱包以降の作業効率が下がってしまう。
【0014】
したがって、良いスリット指示とは、上記図7(a)〜(c)に示したような指示ではなく、上記図6に示したような、刃替え/コイル替えの数(セット数)が少なく、屑面積が少なく、さらに出荷コイルが大きい、等という条件を満たす指示であることが言える。
【0015】
上記の条件を満たすための制約としては、例えば、図8に示すように、
1.注文コイル(出荷コイル)のサイズは、客から指示されたサイズであること。
2.複数のコイルで出荷することになるため、実際に注文された重量よりオーバーするが、このオーバー分は、許容された範囲であること。
3.当然のことながら、親コイルのサイズは注文コイル(出荷コイル)よりも大きいサイズであること。
の3つの制約が挙げられる。
【0016】
そこで、管理者901は、例えば、図9に示すように、上記図8に示した制約を踏まえて、
1.幅の広い注文コイル(メイン注文、ここでは700mmのコイル)を親コイルに充てる。
2.親コイルの残幅に当てはまる他の小さい幅の注文コイル(ここでは、100mmのコイル)があれば、これを当該親コイルに充てる。このとき、他の注文コイルの幅が、親コイルの残幅に当てはまらない場合、別の幅の親コイルに対して、当該注文コイルを充てる。
という作業を行う。
【0017】
具体的には例えば、図10に示すように、3つの親コイルA,B,Cがあり、これらの親コイルA,B,Cから、幅及び長さがそれぞれ異なる注文コイルa〜fを生産する場合、先ず、管理者901は、3つの注文コイルa〜cを親コイルAに充てる。この結果、注文コイルa及びbは親コイルAから板取できるが、注文コイルcについては親コイルAから板取できない場合、すなわち注文コイルcの幅や長さが親コイルAに適しない場合、管理者901は、注文コイルcを、次の親コイルBに充てる。
【0018】
次に、管理者901は、注文コイルcを充てた親コイルBに対して、さらに注文コイルd及びeを充てる。この結果、注文コイルc及びdは親コイルBから板取できるが、注文コイルeについては親コイルBから板取できない場合、すなわち注文コイルeの幅や長さが親コイルBに適しない場合、管理者901は、注文コイルeを、次の親コイルCに充てる。
【0019】
そして、管理者901は、注文コイルeを充てた親コイルBに対して、最後の注文コイルfを充てる。
【0020】
したがって、スリット指示(板取の最適解)としては、親コイルAに対しては注文コイルa及びbを割り当て、親コイルBに対しては注文コイルc及びdを割り当て、親コイルCに対しては注文コイルe及びfを割り当てる、という指示が得られることになる。
【0021】
しかしながら当然のごとく、上述のようにして、最適なスリット指示、すなわち最適解を得るための判断を人が行っていたのでは、特に、注文が多くなると、時間的に注文に間に合わない、或いは屑として処分してしまわなければならない残コイルが発生する等の問題が生じ、最適解を導くには実質的には不可能であった。
【0022】
特に、客側のクレーンの重量制限等により注文コイルのサイズが規制され、一つのフープ長(出荷時のコイル長)は規制されており、また、フープ長が任意の範囲内で許容されているので、注文コイルが、長さ固定のどの親コイルから板取り可能であるのかは自ずと決まってくるが、幅や長さが異なる多種の親コイルの中から、歩留まりなく適切な親コイルを探し出すのは非常に困難である。
【0023】
そこで、最適化エンジンを搭載したコンピュータシステムにより、解探索を実施する構成が提案されている。
【0024】
しかしながら、上記のコンピュータシステムを用いた構成であっても、基本的には、解探索を行うモデルや制約条件が同じであるため、結果的には、上述したようにして人手により解空間を試行錯誤しながら最適解を探索するという手法には変わらず、計算が人より速い分、より良い解を見つけ出すことができたとしても、無限大に近い解空間の中から最適解を導出することは、必ずしも高速には行えない。
【0025】
そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、複雑な制約条件下で高速に最適解を導出することが可能な、情報処理装置、情報処理システム、最適化演算支援方法、それを実施するためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、及び当該プログラムを提供することを目的とする。
【0026】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的下において、本発明の最適化シミュレーション装置は、情報を入力する情報入力手段を介して入力された複数の母材の長さ情報を合計してひとつの仮想的な長さを持つ仮想母材の情報を生成し、メモリに格納する母材集約手段と、前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出する最適化処理手段とを備えたことを特徴とする。
【0027】
また、本発明の最適化シミュレーション方法は、最適化シミュレーション装置が、情報を入力する情報入力手段を介して入力された複数の母材の長さ情報を合計してひとつの仮想的な長さを持つ仮想母材の情報を生成し、メモリに格納する母材集約ステップと、前記最適化シミュレーション装置が、前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出する最適化処理ステップと、を備えたことを特徴とする。
【0028】
また、本発明のプログラムは、コンピュータを、情報を入力する情報入力手段を介して入力された複数の母材の長さ情報を合計してひとつの仮想的な長さを持つ仮想母材の情報を生成し、メモリに格納する母材集約手段と、前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出する最適化処理手段として機能させることを特徴とする。
【0031】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【0032】
本発明は、例えば、図1に示すような最適化演算支援装置100に適用される。
本実施の形態の最適化演算支援装置100は、例えば、製鉄業において、複数の親コイル(母材)から複数の注文コイルを生産するための板取の最適解を求める機能を有する装置であり、特に、複数の親コイルを集約した仮想コイルにより解空間を狭めることで、最適解を効率的に求めるように構成されている。
以下、本実施の形態の最適化演算支援装置100の構成及び動作について具体的に説明する。
【0033】
<最適化演算支援装置100の構成>
最適化演算支援装置100は、上記図1に示すように、親コイル及び注文コイル等に関する情報を入力する情報入力部110と、情報入力部110による入力情報に基づき最適解を求める最適化解探索処理部120と、最適化解探索処理部120で得られた最適解を出力する解出力部130と、解出力部130で出力された最適解に基づき実際の作業指示(スリット指示)等を出すための後処理部140とを含む構成としている。
【0034】
最適化解探索処理部120は、複数の親コイルを集約して仮想コイルとする親コイル集約部121と、親コイル集約部121で得られた仮想コイルに対して注文を割り当て最適解を得る最適化シミュレーションエンジン122とを含む構成としている。
【0035】
尚、最適化シミュレーションエンジン122としては、任意のエンジンを適用可能である。本実施の形態では、その一例として、フランスilog社の「ilog solver」等の最適化パッケージソフトウェアを用いることで、制約条件内の全組合せを実行し、最適解を導出するように構成している。
【0036】
上記図1に示した構成部110〜140は、例えば、図2に示すようなコンピュータ機能200により実施される。
【0037】
コンピュータ機能200は、上記図2に示すように、CPU201と、ROM202と、RAM203と、キーボード(KB)209のキーボードコントローラ(KBC)205と、表示部としてのCRTディスプレイ(CRT)210のCRTコントローラ(CRTC)206と、ハードディスク(HD)211及びフレキシブルディスク(FD)212のディスクコントローラ(DKC)207と、ネットワーク220との接続のためのネットワークインターフェースコントローラ(NIC)208とが、システムバス204を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
【0038】
CPU201は、ROM202或いはHD211に記憶されたソフトウェア、或いはFD212より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス204に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、CPU201は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラム(上述した最適化シミュレーションソフトウェア等を含むプログラム)を、ROM202、或いはHD211、或いはFD212から読み出して実行することで、本実施の形態での動作を実現するための制御を行う。
【0039】
RAM203は、CPU201の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。
KBC205は、KB209や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。
CRTC206は、CRT210の表示を制御する。
DKC207は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び本実施の形態における所定の処理プログラム等を記憶するHD211及びFD212とのアクセスを制御する。
NIC208は、必要に応じて、ネットワーク240上の装置或いはシステムと双方向にデータをやりとりする。
【0040】
<最適化演算支援装置100の動作>
尚、本実施の形態では、説明の簡単のため、溶接機があるものとする。したがって、必ずしも注文で指定された長さで親コイルから注文コイルを板取りする必要はなく、例えば、複数の親コイルに跨って注文に従って板取りし、その後、これらを溶接したものを最終的な注文コイルとして出荷することが可能である。
【0041】
上記図1に示した最適化演算支援装置100において、先ず、情報入力部110は、親コイルに関する情報(親コイル情報)、注文に関する情報(注文情報)、制約条件情報、及び優先条件情報等を入力する。
【0042】
親コイル情報は、親コイルの幅や長さ等に関する情報である。
注文情報は、注文コイルの幅や長さ等に関する情報である。
制約条件情報は、必須の条件である、上記図8を用いて説明したような、出荷コイル(注文コイル)長Min−Max制約、注文充当量Min−Max制約、及びセット巾/長さ制約等に関する情報である。
優先条件情報は、変更可能な条件である、結果の良し悪しを判断する条件に関する情報である。優先条件としては、例えば、セット数は少ない方がよい、屑面積は少ない方がよい、及び出荷コイルは大きい方が良い、等の条件が挙げられる。
【0043】
最適化解探索処理部120は、最適化シミュレーションエンジン122により、情報入力部110からの入力情報に基づき最適解を求めるが、このとき、本実施の形態では特に、親コイル集約部121により、複数の親コイル(現品)を、同じ幅或いは近い幅のものを集約して仮想コイルを想定することで、解空間を狭める。
【0044】
具体的には例えば、図3に示すように、親コイル集約部121は、情報入力部110を介して入力された様々な幅及び長さの複数の親コイル情報の中で、一例としては幅が同一の親コイルA,B,Cを基にこれら親コイルの長さを合計して、1つの仮想コイルαを生成する。これは、実際のスリット作業(上記図6参照)では、親コイルを複数本溶接しながら板取作業を行うため、実際にある親コイルA,B,C(現品)ではなく、これらを溶接した結果に対して、注文コイルを割り当てる必要があるためである。この溶接した結果が、仮想コイルαに相当する。
【0045】
このように、有限長の親コイルA,B,Cをコイル幅の種類(幅毎)で1つの無限長のコイル(仮想コイルα)を想定することで、注文コイルのフープ長(出荷時のコイル長)にとらわれることなく、注文コイルの幅のみに着目するだけで、適切な親コイルを選択できる。
【0046】
したがって、図4に示すように、親コイル集約部121により、親コイルA,B,…から得られた仮想コイルα、同様に親コイルE,F,…から得られた仮想コイルβが得られ、これらの仮想コイルα及びβの情報が、最適化シミュレーションエンジン122に対して入力される。
【0047】
最適化シミュレーションエンジン122は、上記図4に示すように、親コイル集約部121からの仮想コイル情報、及び情報入力部110による入力情報(注文コイルa,b,cに関する情報、制約条件情報、及び優先条件情報等)を用いて、所定のアルゴリズムを実行することで、仮想コイルα及びβ、及び注文コイルa,b,cに関しての最適解を求める。
【0048】
最適化シミュレーションエンジン122では、従来のように現品である親コイルに対してではなく、親コイルを集約した仮想コイルに対して注文コイルを割り当てた解を求めることになるため、解空間が狭められた状態で解探索が行なわれることになる。
【0049】
すなわち、本実施の形態では、親コイルの集約により、ある1種のコイル幅について、
仮想コイル:注文コイル=1:N
なる関係となり、解空間が狭められるため、最適な解を効率良く求めることができる。
【0050】
尚、上記図3では、親コイルA,B,Cの中で、一番幅が狭いコイルCの幅を、仮想コイルαの幅(仮の幅)としているが、これに限られることはなく、状況に応じて最適な幅を仮想コイルαの幅としてよい。
具体的には、まず、親コイルA,B,Cの各幅は、基本的には同じ幅又は近い幅としているが、上記図3に示したように、それぞれの幅が多少異なる親コイルA,B,Cである場合、これらの親コイルA,B,Cから得られる仮想コイルαの幅は、親コイルA,B,Cの中の何れのコイル幅でもよい。これは、結果的に得られる解とは、ある仮想コイルに対して、ある複数の注文コイルを割り当てる、という組合せの解であり、実際には、その後、例えば、後処理部140により、当該仮想コイルを構成する親コイル(現品)において、どの親コイルに対して、どの注文コイルを割り当てるか、という具体的な処理を実行するためである。
【0051】
上述したようにして最適化解探索処理部120で得られた解は、解出力部130により、例えば、ユーザ(管理者等)に対して表示出力等される。
【0052】
後処理部140は、例えば、解出力部130で出力された解に基づいて、上記図6を用いて説明したようなスリット指示発行等のための処理を実行する。
【0053】
具体的には例えば、上記図4(点線部分「解」参照)に示すように、1つの解として、仮想コイルαに対して注文コイルaを割り当てる、という解が得られた場合、後処理部140は、仮想コイルαを構成する実際の親コイルA,B,…に対して、幅及び長さ等の情報に基づき、どの親コイルから、注文コイルaを板取りするかを決定(選択)する。
【0054】
後処理部140での決定がスリット指示として、作業者に対して発行されることになる。これにより作業者は、当該スリット指示に基づいて、該当する親コイルから該当する注文コイルを板取りし、必要に応じて溶接し、最終的に客先から指示されたサイズのコイルを生産して出荷する。
【0055】
<本実施の形態による効果>
従来では上記図10を用いて説明したように、人手による解探索において、良い解結果が得られない場合、バックトラックして別の解を探索するものであったが、これに対して本実施の形態では、親コイルをコイル幅に基づき集約した仮想コイルについて解探索を行うように構成したので、制約条件が大幅に緩和され、複数の親コイルにわたりバックトラックすることなく、解探索を高速に行える。
【0056】
また、注文コイルの長さが長い場合、従来であれば当該注文コイルを分割して、これらの分割注文コイルのそれぞれについて、板取可能な親コイルを探索する必要があったが、本実施の形態によれば、仮想コイルは無限長であるため、注文コイル全体が必ず仮想コイルに含まれることになる。したがって、その分、解空間を狭めることができ、解探索を非常に高速に行える。
【0057】
尚、例えば、図5に示すように、1回目の解探索の結果、1つの注文コイルaの全てを、1つの仮想コイルαに割り当てることができず、注文コイルaに残(a2)が出た場合、この残コイルa2について、再度解探索を行うようにしてもよい。
【0058】
また、本実施の形態では、溶接機ありを想定したが、溶接機なしの場合、溶接不可であることにより、注文コイルのフープ長(出荷時のコイル長)を固定とし、これを仮想コイルに割り当てる解探索を行うようにしてもよい。この場合、
仮想コイル:注文コイル=N:N
なる関係となり、仮想コイルを用いることで注文分割を減らすことができるため、有効である。
【0059】
また、本発明の目的は、本実施の形態のホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及び当該プログラムコードは本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ROM、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【0060】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、複数の母材(コイル状の金属母材等)に対して複数の注文製品(コイル状の注文金属等)を最適に割り当てるため解を求めるにあたり、複数の母材を集約して仮想母材を生成し、この仮想母材に対して、複数の注文製品を割り当てるように構成した。
例えば、幅が略同じのN個の母材を接続して、M(M<N)個の仮想母材を生成し、このM個の仮想母材に対して、複数の注文製品を割り当てる。これにより、無限長の仮想母材に対して、複数の注文製品を割り当てることができる。
【0061】
上記の構成により、複雑な制約条件下であっても、解空間を狭めることができ、適切な解探索を効率的に行える。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を適用した最適化演算支援装置の構成を示すブロック図である。
【図2】上記最適化演算支援装置が有するコンピュータ機能の構成を示すブロック図である。
【図3】上記最適化演算支援装置の最適化解探索処理部について説明するための図である。
【図4】上記最適化解探索処理部で得られる仮想コイルを説明するための図である。
【図5】上記最適化演算支援装置において、注文コイルの仮想コイルに対する割り当ての結果、注文コイルに残が出た場合について説明するための図である。
【図6】製鉄業におけるスリット指示及び作業を説明するための図である。
【図7】上記スリット指示の一例を説明するための図である。
【図8】上記スリット指示時の制約を説明するための図である。
【図9】従来の注文コイルの親コイルに対する割り当て業務を説明するための図である。
【図10】上記注文コイルの親コイルに対する割り当て業務の具体例を説明するための図である。
【符号の説明】
100 最適化演算支援装置
110 情報入力部
120 最適化解探索処理部
121 親コイル集約部
122 最適化シミュレーションエンジン
130 解出力部
140 後処理部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention provides, for example, an optimization simulation apparatus, an optimization simulation method, and an optimization simulation method that are used in an apparatus or a system for solution search that can optimally pick up an order coil (ordered product) from a parent coil (base material) in the steel industry. It is about the program.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, for example, various optimization problem solving methods have been used in operations such as performing complex scheduling in a production plan of the manufacturing industry, or arranging elements within a certain range.
[0003]
For example, in the steel industry, a solution search is performed under a plurality of constraints for an optimal solution for order manufacturing, such as what, in what order, and how much to produce for a certain order. .
[0004]
As an example of an optimization problem in the steel industry, there is a plate cutting optimization problem for optimally cutting a coil according to an order (hereinafter referred to as “shipping coil” or “order coil”) from a parent coil.
[0005]
Specifically, first, when producing an order coil, a certain parent coil is divided into a predetermined width and length and cut according to the order. The constraint conditions at this time include the outer diameter size of the order coil itself, the weight, the weight constraint coming from equipment such as a crane, the order appropriation weight, and the limit on the plate size received from the size of the parent coil.
[0006]
Here, coils having various widths and lengths are prepared in advance as the parent coil. Therefore, in order to optimally produce a custom coil from a parent coil, for example, an appropriate parent that satisfies the above-mentioned constraints, for example, requires less cutting equipment replacement, parent coil replacement, and less waste area. The coil must be selected from a plurality of parent coils. That is, it is necessary to search for an optimal solution.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, since the solution search for solving the optimization problem as described above has been conventionally performed by human experience, there are the following problems.
[0008]
For example, in the steel industry, as shown in FIG. 6, the administrator 901 gives a slit instruction to the worker 902 using the instruction sheet 903. Thereby, the worker 902 performs the slit work in accordance with the slit instruction.
[0009]
Here, the slitting operation refers to an operation of cutting out order coils (shipping coils) a1 to a3, b1 to b3, and c1 to c3 from the parent coil A.
Therefore, the administrator 901 has information on the parent coil A (information on the width of the parent coil A of 900 mm) and information on the order coils a1 to a3, b1 to b3, and c1 to c3 (width 700mm of the order coils b1 to b3, and The order coil b1 to b3 having a width of 700 mm is assigned to the parent coil A having a width of 900 mm by the information on the width 100 mm of the order coils a1 to a3 and c1 to c3). A slit instruction (903) for assigning the order coils a1 to a3 and c1 to c3 having a width of 100 mm and dividing them into three is determined.
[0010]
At this time, the administrator 901 needs to determine the best possible slit instruction (903).
FIGS. 7A to 7C show other examples of the slit instruction (903).
[0011]
In the slit instruction shown in FIG. 7A, the order coils b1 to b3 are assigned to the parent coil B having the same width (700 mm) as the order coils b1 to b3 and divided into three, and the order coils a1 to a3 and c1 are divided. The order coils a1 to a3 and c1 to c3 are assigned to the parent coil C having substantially the same width as the total width (600 mm) of .about.c3. In this slit instruction, the order coils b1 to b3 are ordered from the parent coil B. In order to plate the order coils a1 to a3 and c1 to c3 from the parent coil C having different width sizes, it is necessary to perform blade replacement and coil replacement. Therefore, production efficiency falls.
[0012]
The slit instruction shown in FIG. 7 (b) is the same instruction as the pattern of planing as shown in FIG. 6, but the width of the parent coil is the order coils a1-a3, b1-b3, c1- Since it is wider than the total width of c3 (900 mm), waste is generated correspondingly, and the yield decreases.
[0013]
The slit instruction shown in FIG. 7 (c) is also the same instruction as the planing pattern as shown in FIG. 6 above, but since the division into three is made into four, the order of the same weight However, since the number of divisions increases, that is, many small coils are shipped, work efficiency after packing is reduced accordingly.
[0014]
Therefore, a good slit instruction is not an instruction as shown in FIGS. 7A to 7C, but a small number of blade replacement / coil replacement (number of sets) as shown in FIG. It can be said that the instruction satisfies the condition that the scrap area is small and the shipping coil is large.
[0015]
As a constraint for satisfying the above condition, for example, as shown in FIG.
1. The size of the order coil (shipment coil) must be the size specified by the customer.
2. Since it will be shipped with multiple coils, it will exceed the weight actually ordered, but this overload is within the allowable range.
3. As a matter of course, the size of the parent coil is larger than the order coil (shipment coil).
There are three restrictions.
[0016]
Therefore, for example, as shown in FIG. 9, the administrator 901 takes into account the constraints shown in FIG.
1. A wide custom coil (main order, here 700 mm coil) is used for the parent coil.
2. If there is another small order coil (in this case, a 100 mm coil) that fits the remaining width of the parent coil, this is assigned to the parent coil. At this time, when the width of another order coil does not correspond to the remaining width of the parent coil, the order coil is assigned to the parent coil having another width.
Do the work.
[0017]
Specifically, for example, as shown in FIG. 10, there are three parent coils A, B, and C, and custom coils a to f having different widths and lengths are produced from these parent coils A, B, and C. First, the manager 901 allocates three order coils a to c to the parent coil A. As a result, the order coils a and b can be removed from the parent coil A, but the order coil c cannot be removed from the parent coil A, that is, the width and length of the order coil c are not suitable for the parent coil A. 901 assigns the order coil c to the next parent coil B.
[0018]
Next, the manager 901 further fills the order coils d and e with respect to the parent coil B filled with the order coil c. As a result, the order coils c and d can be removed from the parent coil B, but the order coil e cannot be removed from the parent coil B, that is, the width and length of the order coil e are not suitable for the parent coil B. 901 assigns the order coil e to the next parent coil C.
[0019]
Then, the administrator 901 fills the last order coil f with respect to the parent coil B filled with the order coil e.
[0020]
Therefore, as a slit instruction (optimum solution for plate cutting), order coils a and b are assigned to the parent coil A, order coils c and d are assigned to the parent coil B, and An instruction to assign the order coils e and f will be obtained.
[0021]
However, as a matter of course, as described above, when a person has made an optimum slit instruction, that is, a decision to obtain an optimum solution, especially when the number of orders increases, it will not be in time for the order or waste. As a result, there arises a problem such as the generation of a remaining coil that must be disposed of, and it is practically impossible to derive an optimal solution.
[0022]
In particular, the size of the order coil is restricted by the weight limit of the crane on the customer side, one hoop length (coil length at the time of shipment) is restricted, and the hoop length is allowed within an arbitrary range. Therefore, it is naturally determined from which fixed coil the custom coil can be picked up, but from the various parent coils with different widths and lengths, an appropriate parent coil is searched without yield. Is very difficult.
[0023]
Therefore, a configuration has been proposed in which a solution search is performed by a computer system equipped with an optimization engine.
[0024]
However, even in the configuration using the above-described computer system, the solution search model and the constraint conditions are basically the same. As a result, the solution space is tried manually as described above. There is no change to the method of searching for the optimal solution through mistakes, and even if a better solution can be found because the calculation is faster than humans, it is not possible to derive the optimal solution from a solution space close to infinity. However, it cannot always be done at high speed.
[0025]
Therefore, the present invention was made to eliminate the above-mentioned drawbacks, and is an information processing apparatus, an information processing system, and an optimization calculation support capable of deriving an optimal solution at high speed under complicated constraints. It is an object to provide a method, a computer-readable storage medium storing a program for implementing the method, and the program.
[0026]
[Means for Solving the Problems]
Under such an object, the optimization simulation apparatus according to the present invention adds the length information of a plurality of base materials inputted through the information input means for inputting information, and has a virtual length having one virtual length. Generating base material information and storing the base material aggregation means in the memory; information on the virtual base material stored in the memory; information on a plurality of orders input via the information input means; And an optimization processing means for deriving an optimal solution for allocation from a combination of a plurality of orders allocated to the virtual base material.
[0027]
Further, the optimization simulation method of the present invention is such that the optimization simulation apparatus adds up the length information of a plurality of base materials inputted via the information input means for inputting information to obtain one virtual length. A base material aggregation step for generating virtual base material information to be stored in a memory; and the optimization simulation apparatus inputting the virtual base material information stored in the memory via the information input means And an optimization processing step of deriving an optimal solution for assignment from a combination of assignment of the plurality of orders to the virtual base material based on the information on the plurality of orders.
[0028]
Further, the program of the present invention is a computer program that adds information on the lengths of a plurality of base materials inputted via an information input means for inputting information to the virtual base material having one virtual length. Based on base material aggregation means for generating and storing in a memory, information on the virtual base material stored in the memory, and information on a plurality of orders input via the information input means, It is made to function as an optimization processing means for deriving an optimal solution for allocation from a combination in which a plurality of orders are allocated to the virtual base material.
[0031]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0032]
The present invention is applied to, for example, an optimization calculation support apparatus 100 as shown in FIG.
The optimization calculation support device 100 according to the present embodiment is a device having a function of obtaining an optimum solution of plate cutting for producing a plurality of order coils from a plurality of parent coils (base materials) in the steel industry, for example. In particular, it is configured to efficiently obtain an optimal solution by narrowing the solution space with a virtual coil obtained by integrating a plurality of parent coils.
Hereinafter, the configuration and operation of the optimization calculation support device 100 according to the present embodiment will be specifically described.
[0033]
<Configuration of Optimization Operation Support Device 100>
As shown in FIG. 1, the optimization calculation support apparatus 100 includes an information input unit 110 that inputs information on a parent coil, an order coil, and the like, and an optimized solution search process that obtains an optimal solution based on input information from the information input unit 110. Unit 120, a solution output unit 130 for outputting the optimum solution obtained by the optimized solution search processing unit 120, and an actual work instruction (slit instruction) based on the optimum solution output by the solution output unit 130 The post-processing unit 140 is included.
[0034]
The optimized solution search processing unit 120 aggregates a plurality of parent coils to form a virtual coil, and optimizes to obtain an optimal solution by assigning orders to the virtual coils obtained by the parent coil aggregating unit 121 The simulation engine 122 is included.
[0035]
Note that any engine can be applied as the optimization simulation engine 122. In the present embodiment, as an example, by using optimization package software such as “ilog solver” of ilog France, all combinations within the constraints are executed, and an optimal solution is derived. .
[0036]
The components 110 to 140 shown in FIG. 1 are implemented by a computer function 200 as shown in FIG.
[0037]
As shown in FIG. 2, the computer function 200 includes a CPU 201, a ROM 202, a RAM 203, a keyboard controller (KBC) 205 of a keyboard (KB) 209, and a CRT controller (CRT controller (CRT) 210 as a display unit). CRTC) 206, hard disk (HD) 211 and disk controller (DKC) 207 of flexible disk (FD) 212, and network interface controller (NIC) 208 for connection to network 220 via system bus 204 It is the structure connected so that communication was possible mutually.
[0038]
The CPU 201 comprehensively controls each component connected to the system bus 204 by executing software stored in the ROM 202 or the HD 211 or software supplied from the FD 212.
That is, the CPU 201 reads out a processing program (a program including the optimization simulation software described above) from the ROM 202, the HD 211, or the FD 212 and executes the processing program according to a predetermined processing sequence. Control to realize
[0039]
The RAM 203 functions as a main memory or work area for the CPU 201.
The KBC 205 controls an instruction input from the KB 209 or a pointing device (not shown).
The CRTC 206 controls the display of the CRT 210.
The DKC 207 controls access to the HD 211 and the FD 212 that store a boot program, various applications, an edit file, a user file, a network management program, a predetermined processing program in the present embodiment, and the like.
The NIC 208 bidirectionally exchanges data with devices or systems on the network 240 as necessary.
[0040]
<Operation of Optimization Computing Support Device 100>
In this embodiment, it is assumed that there is a welding machine for the sake of simplicity. Therefore, it is not always necessary to plate the order coil from the parent coil with the length specified in the order. For example, it is possible to plate a plurality of parent coils according to the order across the parent coils, and then weld these to the final coil. It can be shipped as a custom coil.
[0041]
In the optimization calculation support apparatus 100 shown in FIG. 1, first, the information input unit 110 receives information about the parent coil (parent coil information), information about the order (order information), constraint condition information, priority condition information, and the like. input.
[0042]
The parent coil information is information relating to the width and length of the parent coil.
The order information is information related to the width and length of the order coil.
The constraint condition information is an indispensable condition, such as the shipping coil (order coil) length Min-Max constraint, the order charge equivalent Min-Max constraint, and the set width / length constraint as described with reference to FIG. It is information about.
The priority condition information is information relating to a condition that can be changed and that determines whether the result is good or bad. Examples of the priority condition include conditions such as a smaller number of sets, a smaller waste area, and a larger shipping coil.
[0043]
The optimization solution search processing unit 120 obtains an optimal solution based on the input information from the information input unit 110 by the optimization simulation engine 122. At this time, in this embodiment, in particular, the parent coil aggregation unit 121 performs a plurality of operations. The solution space is narrowed by consolidating the parent coil (actual product) having the same width or a similar width and assuming a virtual coil.
[0044]
Specifically, for example, as illustrated in FIG. 3, the parent coil aggregation unit 121 includes, as an example, a plurality of parent coil information having various widths and lengths input via the information input unit 110. Based on the same parent coils A, B, and C , the lengths of these parent coils are summed to generate one virtual coil α. This is because in the actual slitting operation (see FIG. 6 above), since the plate cutting operation is performed while welding a plurality of parent coils, the actual parent coils A, B, C (actual product) are not welded. This is because it is necessary to assign an order coil. This welded result corresponds to the virtual coil α.
[0045]
In this way, assuming the finite length of the parent coils A, B, C as one infinite length coil (virtual coil α) with the coil width type (per width), the hoop length of the custom coil (at the time of shipment) An appropriate parent coil can be selected by paying attention only to the width of the order coil without being limited by the coil length.
[0046]
Therefore, as shown in FIG. 4, the virtual coil α obtained from the parent coils A, B,... And the virtual coil β obtained from the parent coils E, F,. Information of these virtual coils α and β is input to the optimization simulation engine 122.
[0047]
As shown in FIG. 4, the optimization simulation engine 122 includes virtual coil information from the parent coil aggregating unit 121 and information input by the information input unit 110 (information on order coils a, b, c, constraint condition information, and By using the priority condition information and the like, a predetermined algorithm is executed to obtain an optimal solution for the virtual coils α and β and the order coils a, b, and c.
[0048]
Since the optimization simulation engine 122 obtains a solution in which an order coil is assigned to a virtual coil in which the parent coils are aggregated instead of the parent coil that is the actual product as in the past, the solution space is narrowed. In this state, the solution search is performed.
[0049]
That is, in the present embodiment, due to the aggregation of the parent coil, for a certain kind of coil width,
Virtual coil: Custom coil = 1: N
Since the solution space is narrowed, the optimal solution can be obtained efficiently.
[0050]
In FIG. 3, the width of the coil C having the narrowest width among the parent coils A, B, and C is the width of the virtual coil α (temporary width). However, the present invention is not limited to this. Depending on the situation, the optimum width may be set as the width of the virtual coil α.
Specifically, first, the widths of the parent coils A, B, and C are basically the same or close to each other. However, as shown in FIG. , B, and C, the width of the virtual coil α obtained from these parent coils A, B, and C may be any coil width among the parent coils A, B, and C. This is a combined solution of assigning a plurality of order coils to a certain virtual coil. In practice, for example, the post-processing unit 140 then performs the virtual solution. This is to execute a specific process of assigning which order coil to which parent coil in the parent coil (actual product) constituting the coil.
[0051]
The solution obtained by the optimized solution search processing unit 120 as described above is displayed and output by the solution output unit 130 to, for example, a user (such as an administrator).
[0052]
For example, the post-processing unit 140 executes processing for issuing a slit instruction as described with reference to FIG. 6 based on the solution output by the solution output unit 130.
[0053]
Specifically, for example, as shown in FIG. 4 (see the dotted line “solution”), when a solution that assigns the order coil a to the virtual coil α is obtained as one solution, the post-processing unit 140 determines (selects) from which parent coil the order coil a is to be cut based on information such as width and length for the actual parent coils A, B,... Constituting the virtual coil α. To do.
[0054]
The determination in the post-processing unit 140 is issued to the worker as a slit instruction. As a result, based on the slit instruction, the operator can plate the corresponding custom coil from the corresponding parent coil, weld it if necessary, and finally produce a coil of the size indicated by the customer. Ship.
[0055]
<Effects of this embodiment>
Conventionally, as described with reference to FIG. 10 above, when a good solution result is not obtained in a manual solution search, a different solution is searched by backtracking. In this form, the solution search is performed for virtual coils that are aggregated based on the coil width of the parent coil, so the constraints are greatly relaxed, and the solution search can be performed at high speed without backtracking across multiple parent coils. Yes.
[0056]
In the case where the length of the order coil is long, conventionally, it is necessary to divide the order coil and search for a parent coil that can be picked up for each of the divided order coils. Since the virtual coil has an infinite length, the entire order coil is always included in the virtual coil. Therefore, the solution space can be narrowed accordingly, and the solution search can be performed at a very high speed.
[0057]
For example, as shown in FIG. 5, as a result of the first solution search, all of one order coil a cannot be assigned to one virtual coil α, and a remaining (a2) appears in order coil a. In this case, the solution search may be performed again for the remaining coil a2.
[0058]
In the present embodiment, it is assumed that there is a welder. However, when there is no welder, the hoop length of the custom coil (the coil length at the time of shipment) is fixed, and this is used as a virtual coil. You may make it perform the solution search to allocate. in this case,
Virtual coil: Custom coil = N: N
This is effective because the order division can be reduced by using the virtual coil.
[0059]
Also, an object of the present invention is to supply a storage medium storing software program codes for realizing the functions of the host and terminal of the present embodiment to a system or apparatus, and the computer of the system or apparatus (or CPU or MPU). Needless to say, this can also be achieved by reading and executing the program code stored in the storage medium.
In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the present embodiment, and the storage medium storing the program code and the program code constitute the present invention.
As a storage medium for supplying the program code, ROM, flexible disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, and the like can be used.
Further, by executing the program code read by the computer, not only the functions of the present embodiment are realized, but also an OS or the like running on the computer based on an instruction of the program code performs actual processing. It goes without saying that a case where the function of this embodiment is realized by performing part or all of the above and the processing thereof is included.
Further, after the program code read from the storage medium is written to the memory provided in the extension function board inserted in the computer or the function extension unit connected to the computer, the function extension is performed based on the instruction of the program code. It goes without saying that the CPU or the like provided in the board or function expansion unit performs part or all of the actual processing, and the functions of the present embodiment are realized by the processing.
[0060]
【The invention's effect】
As described above, in the present invention, in order to optimally assign a plurality of order products (coiled order metal, etc.) to a plurality of base materials (coiled metal base material, etc.) The materials are aggregated to generate a virtual base material, and a plurality of ordered products are assigned to the virtual base material.
For example, N base materials having substantially the same width are connected to generate M (M <N) virtual base materials, and a plurality of ordered products are assigned to the M virtual base materials. Thereby, a plurality of ordered products can be assigned to an infinite length virtual base material.
[0061]
With the above configuration, the solution space can be narrowed even under complicated constraints, and an appropriate solution search can be performed efficiently.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an optimization calculation support apparatus to which the present invention is applied.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a computer function included in the optimization calculation support apparatus.
FIG. 3 is a diagram for explaining an optimization solution search processing unit of the optimization calculation support apparatus.
FIG. 4 is a diagram for explaining virtual coils obtained by the optimized solution search processing unit.
FIG. 5 is a diagram for explaining a case where a balance is left in the order coil as a result of the assignment of the order coil to the virtual coil in the optimization calculation support apparatus.
FIG. 6 is a diagram for explaining slit instructions and work in the steel industry.
FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the slit instruction.
FIG. 8 is a diagram for explaining a restriction at the time of instructing the slit.
FIG. 9 is a diagram for explaining assignment work for a parent coil of a conventional order coil.
FIG. 10 is a diagram for describing a specific example of assignment work for a parent coil of the order coil.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Optimization calculation support apparatus 110 Information input part 120 Optimization solution search process part 121 Parent coil aggregation part 122 Optimization simulation engine 130 Solution output part 140 Post-processing part

Claims (7)

情報を入力する情報入力手段を介して入力された複数の母材の長さ情報を合計してひとつの仮想的な長さを持つ仮想母材の情報を生成し、メモリに格納する母材集約手段と、
前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出する最適化処理手段と
を備えたことを特徴とする最適化シミュレーション装置。
Aggregate the base materials that generate the information of the virtual base material having one virtual length by summing the length information of multiple base materials input via the information input means for inputting information, and store it in the memory Means,
A combination in which a plurality of orders are assigned to the virtual base material based on the information on the virtual base material stored in the memory and information on a plurality of orders input via the information input means An optimization simulation device comprising an optimization processing means for deriving an optimal solution for assignment from the system.
前記最適化処理手段は、前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、前記情報入力手段を介して入力された制約条件と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出することを特徴とする請求項1に記載の最適化シミュレーション装置。  The optimization processing means includes information on the virtual base material stored in the memory, information on a plurality of orders input via the information input means, and constraints input via the information input means. The optimization simulation apparatus according to claim 1, wherein an optimal solution for assignment is derived from a combination in which a plurality of orders are assigned to the virtual base material based on a condition. 前記複数の母材には、金属母材が含まれ、前記複数の母材の長さ情報には、前記金属母材の長さ情報が含まれることを特徴とする請求項1又は2に記載の最適化シミュレーション装置。  The metal base material is included in the plurality of base materials, and length information of the metal base material is included in the length information of the plurality of base materials. Optimization simulation equipment. 最適化シミュレーション装置が、情報を入力する情報入力手段を介して入力された複数の母材の長さ情報を合計してひとつの仮想的な長さを持つ仮想母材の情報を生成し、メモリに格納する母材集約ステップと、
前記最適化シミュレーション装置が、前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出する最適化処理ステップと、
を備えたことを特徴とする最適化シミュレーション方法。
The optimization simulation device generates the information of a virtual base material having one virtual length by summing up the length information of a plurality of base materials input via the information input means for inputting information, and the memory A base material aggregation step to be stored in
Based on the information on the virtual base material stored in the memory and information on a plurality of orders input via the information input means, the optimization simulation device applies the virtual base material to the virtual base material. An optimization process step for deriving an optimal solution for allocation from a combination of multiple orders;
An optimization simulation method characterized by comprising:
前記最適化処理ステップでは、前記最適化シミュレーション装置が、前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報及び制約条件と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出することを特徴とする請求項4に記載の最適化シミュレーション方法。  In the optimization processing step, the optimization simulation apparatus includes information on the virtual base material stored in the memory, information on a plurality of orders input via the information input unit, and the information input unit. 5. An allocation optimal solution is derived from a combination in which a plurality of orders are allocated to the virtual base material based on information and constraint conditions related to the plurality of orders input via the network. Optimization simulation method described in 1. コンピュータを、
情報を入力する情報入力手段を介して入力された複数の母材の長さ情報を合計してひとつの仮想的な長さを持つ仮想母材の情報を生成し、メモリに格納する母材集約手段と、
前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出する最適化処理手段と
して機能させることを特徴とするプログラム。
Computer
Aggregate the base materials that generate the information of the virtual base material having one virtual length by summing the length information of multiple base materials input via the information input means for inputting information, and store it in the memory Means,
A combination in which a plurality of orders are assigned to the virtual base material based on the information on the virtual base material stored in the memory and information on a plurality of orders input via the information input means A program characterized by functioning as an optimization processing means for deriving an optimal solution of assignment from the program.
前記最適化処理手段は、前記メモリに格納されている前記仮想母材の情報と、前記情報入力手段を介して入力された複数の注文に関する情報と、前記情報入力手段を介して入力された制約条件と、に基づいて、前記仮想母材に対して複数の注文を割り当てた組合せから割り当ての最適解を導出することを特徴とする請求項6に記載のプログラム。  The optimization processing means includes information on the virtual base material stored in the memory, information on a plurality of orders input via the information input means, and constraints input via the information input means. The program according to claim 6, wherein an optimal solution for assignment is derived from a combination of a plurality of orders assigned to the virtual base material based on a condition.
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