非线性优化技术在钢铁成本控制中的应用案例

1、非线性优化技术在钢铁成本控制中的应用案例 当前钢铁企业面临的市场竞争环境发生了巨大的改变，客户对钢材的品种、规格需求越来越多样化，客户需求呈现多品种、小批量的特点。因此，钢铁企业只有全面实施成本领先战略，在保证产品质量与交货期的同时，大力加强成本管理，使产品在质优价廉的情况下获取预期的利润，以增强企业的市场竞争力。钢铁行业的成本管理是一个复杂的系统工程，钢铁的生产过程介于离散生产过程和连续生产过程之间，是一种典型的混合型生产过程。钢铁生产在烧结、炼铁、炼钢各个阶段都包含在一系列物理和化学反应，尤其是生产成本在各阶段的形成过程中存在着投料配比的多选择性、成本波动因素事后难以追溯、燃料动力消耗受设

2、备运行状况影响明显等特点，因此必须在整个企业经营范围内对采购成本、生产成本、质量成本等进行全面监控，及时掌握各种生产消耗数据，如原材料中的烧结阶段的各种铁粉消耗、炼铁阶段的各种含铁料消耗和焦炭等燃料消耗、炼钢阶段的各种钢铁料消耗以及各种合金料消耗，并准确分析这些消耗数据与相关的工艺参数的变化及其相互作用关系，做到对生产成本波动的实时计算和生产工艺的动态调整，加强对产品成本的事前、事中控制，才能有效地消化各种铁粉、铁矿石、焦炭等各种原材料的价格质量变动因素，保持并不断提高自身产品的成本竞争力。在钢坯的生产成本构成中铁水的成本一般占85%左右，绝大多数成本波动因素也来自于铁水产出之前的烧结和炼铁过

3、程，尤其是在原料的投料配比方面，由于在烧结过程中各种质量、价格不同的铁粉具有相互替代性，炼铁过程中烧结矿、球团矿和块矿石也在一定范围内存在着不同成本水平的比例调整空间，因此决定烧结矿的含铁料耗、铁水的入炉净矿耗的烧结投料配比和高炉炼铁投料配比就成为影响钢铁生产最为关键的因素。在传统的钢铁生产管理中，成本管理与工艺管理多数结合的不够紧密，成本计划由财务部门下达、生产厂执行，而工艺技术方案（包括投料配比方案）则由技术部门负责，这样的管理模式已经越来越不能适应成本精细化管理和生产供应决策的需要，于是技术工艺管理与生产成本控制有机结合共同控制钢铁生产成本形成的全过程就成为提高钢铁企业成本竞争力的最有效

4、途径。与烧结投料配比相关的因素包括：各种铁粉的采购成本、各品种各批次品位及其他质量指标、各品种各批次库现存、各品种的采购周期、高炉对烧结矿的质量要求变化、烧结设备的运行参数、烧结矿成本控制标准、各种烧结辅料燃料的质量和库存量等等。大型钢铁企业采购的铁粉多达数十种，每个品种又会有几十个批次。与高炉炼铁投料配比相关的因素包括：各班次烧结矿产量、各班次烧结矿品位、各班次烧结矿的变动成本、各批次球团矿品位及其他质量指标、球团矿采购（或自制成本）、各批次球团矿库存量、各批次铁矿块品位及其他质量指标、各批次铁矿块采购成本、各批次铁矿块库存量及采购周期、铁水成本控制标准、铁水的质量要求、各高炉运行参数等等。

5、决定烧结投料配比和高炉炼铁投料配比的因素非常复杂，已知各种经济变量和技术变量多达上千个，而且这些变量之间还存在着相互制约、相互影响的内在因果关系。虽然通过技术工艺研究和经济成本分析能够界定绝大多数变量之间以及与投料配比、产出成本之间的相关性，但如何准确把握生产过程中的各种数据的量的变化程度成为国内外钢铁业生产成本控制的难题。管理手段比较先进的企业能够运用钢铁行业专用的计算机软件系统（如MRP、MES等）提供的数学模型进行投料配比的先期测算和不同配比方案的成本模拟，以便选出能够满足成本要求和各种制约因素的最佳配比方案，但是由于现有的软件系统缺乏求解复杂数学模型的工具核心算法，所以绝大多数情况下就

6、只能设计近似的简单模型。无法对数千个变量共同作用存在的出现的数以万计的成本产出的烧结和高炉投料配比可能组合进行精确的相关度描述，故而一方面只能把一些相关性不强的成本波动影响因素当作常量来处理甚至忽略不计，另一方面把一些因素之间的非线性相关关系简化为线性相关关系来建立数学模型。这样就使得烧结和高炉投料配比变化对生产成本的控制关系严重失真，更因为得出的成本解决方案不是建立在更多的可能配比组合选项的基础上而无法保证解决方案最优。因此他们得到的解(方案、决策结果)存在很大的改进空间。由中科院数学与系统科学研究院创立的“非线性优化技术”作为一种国际上最先进的优化核心算法，通过掌握复杂问题的核心算法，在建

7、立数学模型时就会受到很少的局限性，而且变量越多越能够求出最优解，因此使得建立并使用更逼真的模型去反映数以千万计的变量之间的非线性函数关系成为可能。这种优化技术通过中国运筹学会和智盛百年财务顾问有限公司的产业化推广应用，成功地解决了基于投料配比控制的钢铁生产成本数学模型的优化和运用难题，填补了该领域核心优化算法应用的空白。通过初步应用非线性优化技术，不仅使钢铁生产成本数学模型容纳的成本波动自变量由4000多个扩大到12000多个，而且得出投料配比的可能组合也由几百组增加到上千组，同时还能自动给出所有的可能组合在各种条件下的寻求成本控制最优组合的选择路径。某钢铁企业2008年开始运用非线性优化技术改造其MES系统，不断完善优化成本与工艺相结合的持续改进机制，逐渐使生产摆脱了对高品位铁精粉原料的依赖，在2008年下半年实现了全部使用品位较低的外矿粉进行生产，提前具备了“吃粗粮，过严冬”的竞争力。2008年四季度在近半数钢铁企业或停产或倒闭的形势下，该公司凭借有效的成本控制机制和灵活的采购销售策略仍能够坚持满负荷生产、零库存销售。仅2008年7月1日12月31日所生产的钢坯共节约材料及燃动力成本累计达1.16亿元。该公司在由中国企业联合会、中国企业家