Сибирский государственный индустриальный университет, Новокузнецк, Россия:

С. М. Кулаков, руководитель НОЦ «Центр информационных технологий и систем автоматизации управления», профессор кафедры автоматизации и информационных систем, докт. техн. наук
А. И. Мусатова, старший преподаватель кафедры «Менеджмент и отраслевая экономика»

Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томск, Россия:
Н. В. Мартюшев, доцент отделения материаловедения Инженерной школы новых производственных технологий, канд. техн. наук

Московский государственный строительный университет, Москва, Россия:
А. И. Карлина, научный сотрудник, канд. техн. наук, эл. почта: karlinat@mail.ru

Задача оптимизации функционирования термического отделения состоит в определении такого плана работы комплекса роликовых печей, который гарантирует выполнение поступивших заказов на термически обработанную стальную проволоку и соответствует максимальной прибыли на заданный интервал планирования. Для решения этой задачи необходима идентификация ситуационно-нормативных моделей производительности объекта управления, которая реализуется авторами на основе тактового подхода. С целью построения моделей предварительно были проведены комплексные исследования производственного процесса в термическом отделении сталепроволочного цеха. Рассмотрен тактовый метод построения нормативной модели функционирования термического отделения, отражающий многорежимную работу роликовых печей, который используется для обоснования ситуационных нормативов производительности отделения, включающего несколько агрегатов. Выявлены особенности организации материальных потоков; определена структура технологического процесса термообработки, установлена жесткая связь в работе зон роликовой печи. Сформированы формульно-алгоритмические нормативные ситуационные модели функционирования термического отделения, рассчитаны технически возможные и нормативные значения тактов работы, производительности печей и отделения в целом. Предложен тактовый метод расчета нормативной производительности роликовой печи, опирающийся на декомпозицию объекта управления (термического отделения) и производственных операций. Рассмотрены варианты эффективной работы отделения с учетом изменения спроса на продукцию метизного производства, сортамента проволоки, числа одновременно работающих печей, их технологических режимов и загрузки. В качестве иллюстрации рассмотрено три варианта изменения спроса на термически обработанную проволоку, для которых определены оптимальные режимы использования термических печей.

1. Парамонов А. М., Резанов Е. М. Повышение эффективности работы термических агрегатов // Динамика систем, механизмов и машин. 2018. Т. 6, № 3. С. 156–160.
2. Благих И. А., Сальников Д. Ю. Управление производственным циклом предприятия (организации) // Проблемы современной экономики. 2010. № 4 (36). С. 1–7.
3. Jovanovic J. R., Milanovic D. D., Djukic D. D. Manufacturing cycle time analysis and scheduling to optimize its duration // Journal of Mechanical Engineering. 2013. Vol. 7. P. 512–524.
4. Malindžák D. Application of logistic principles in metallurgical production // Metalurgija. 2012. Vol. 51, Iss. 3. P. 345–348.
5. Парсункин Б. Н., Ахметов Т. У., Бондарева А. Р. Оптимизация управления тепловым режимом нагревательных печей // ЭС и К. 2013. № 21.
URL: https://cyberleninka.ru/article/n/optimizatsiya-upravleniyateplovym-rezhimom-nagrevatelnyh-pechey-1 (дата обращения: 03.12.2021).
6. Wu X., Dai J.-t., Yan Ju, Li L. Optimization of Heat Treatment Furnace Based on Automatic Control System // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 2044. P. 012194. DOI: 10.1088/1742-6596/2044/1/012194.
7. Kübler F., Böhner J., Steinhilper R. Resource efficiency optimization of manufacturing processes using evolutionary computation: A turning case // The 22nd CIRP conference on Life Cycle Engineering. 2015. Vol. 29. P. 822–826.
8. Li Y., Wang Z., Wang G., Li J., Fu T. Heat loss analysis and control optimization of furnace roller for roller hearth furnace. Harbin Gongye Daxue Xuebao // Journal of Harbin Institute of Technology. 2014. Vol. 46. P. 61–67.
9. Анисимова Э. С. Моделирование производственной поточной линии // Экономика и социум. 2015. № 3 (16). С. 29–34.
10. Голубчик Э. М., Кузнецова А. С., Рубин Г. Ш., Гун Г. С., Дыя Х. Применение модели и принципов технологической адаптации показателей качества в процессах производства метизного производства // Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. 2016. № 1. С. 101–108.
11. Geraskin M. I., Egorova V. V. The algorithm for dynamic optimization of the production cycle in bearing industry // Information Technology and Nanotechnology. 2016. Vol. 1038. P. 552–568. DOI: 10.18287/1613-0073-2015-1638-552-568.
12. Gang D., Li Ch., Li Y.-Zh., Song J.-Y., Tanweer A. Optimization on Production-Inventory Problem with Multistage and Varying Demand // Journal of Applied Mathematics. 2012. Vol. 10. P. 1–16.
13. Yong Li, Jia-dong Li, Yu-jia Liu, Shuai Hou, Zhao-dong Wang, Сuo-dong Wang. Analysis and optimization of heat loss for water-cooled furnace roller // Journal of Central South University. 2013. Vol. 20. P. 2158–2164. DOI: 10.1007/s11771-013-1720-7.
14. Зеленский А. Н., Доронин Д. Э., Савчиц А. В. Автоматизация технологического процесса термообработки в роликовой печи // Молодой ученый. 2018. № 5 (191). С. 24–26.
15. Кулаков С. М., Мусатова А. И., Кадыков В. Н. Ситуационные модели производительности человеко-машинных систем (на примере волочильных станов) // Изв. вузов. Черная металлургия. 2018. Т. 65. № 6. С. 485–489. DOI: 10.17073/0368-0797-2018-6-485-489.