用于修正地计划和优化加工过程的方法和系统

摘要

本发明涉及一种在技术生产企业，尤其在造纸工业中用于修正地计划和优化加工过程和/或继续加工过程的方法和系统，其中该系统具有用于以预定的生产计划为出发点，通过对前一个生产阶段的至少一个输出产品的特性参数(13)和质量信息(14)进行加工来实施对所述继续加工过程适应需要的优化的装置。

说明书

技术领域

本发明涉及在技术生产企业中，尤其在造纸工业的制造型企业中用于修正地计划和优化加工过程的方法和系统。借助前一个生产阶段的至少一个中间产品或者输出产品的质量信息和/或特性参数，在此实施并实现各个加工过程的适应需要的优化，该加工过程优选是分割或分段过程，尤其也可以是各个中间产品的裁切。

背景技术

在加工工业，尤其造纸工业、金属加工工业、纺织工业以及化学加工工业的多数生产企业中，例如在聚合物生产时，该生产过程经历多个具有各自相应的中间产品或输出产品的生产阶段。同时这些中间产品或输出产品中的至少一个常常作为卷筒件存在，也就是以也被称为“线圈”、“卷筒”或“大型卷筒”的卷绕到卷筒、卷轴或线圈上的带子或轨道的形式存在，或者作为板状件以相对来说大面积或大规格板的形式生产，例如在钢和/或金属加工中。

这种带卷筒或板的加工和/或继续加工的主要方面在此是带卷筒或板的适应需要的分割以及适应需要的裁切。为此通常将卷绕到线圈或卷筒上的轨道展开，根据预定的生产计划分割或分段成更小的单位，并且相应于其分割也适合在通常情况下卷绕成更小的带卷。

在此预定的生产计划或者流程基本上适应于相应的需要，也就是已有的订货以及随之而来的用户特定的、尤其涉及尺寸、数量和/或每种产品的数量和质量的要求。相应地情况自然也适用于板的裁切。

一般地这意味着将较大的单位分割成较小的单位，其中在分割或分段成较小的单位后可以在生产企业内部和/或用户处进行每种产品的继续加工。

在实际应用中，对于裁切采用特地为此设置的具有例如对应的刀具排列、激光系统或喷水切削元件的切削系统，以及为此设置的线圈或者卷绕系统。

在预定生产计划的公知系统和方法中的缺点是，生产计划是一次性地编制的，而在持续生产期间不可以自动地修正和/或调整。带子或者相应中间产品的分割计划在中间产品还完全没有生产以及还不存在任何有关其质量和特性的信息的时侯进行。虽然可以部分地在审查最初的生产计划时借助于手工输入来考虑质量和/或特性参数，但是这种抉择过程的自动化在任何情况下都不出现。

如果例如在为了提供给用户而设置的带部分区域中受过程或故障限制不能达到或保持所要求的质量和/或特性，那么将该带部分区域作为不合格品抛弃，也就是说，该带部分区域具有较差的质量或是废品。所生产的带子的自动重新编组或重新分隔是不可能的，因此在实际裁切处理前对生产计划作自动修正是不可能的。

发明内容

本发明要解决的技术问题就是，提供一种在加工卷筒件或板状件时改善生产企业效率，优化加工过程以及因此减少废品数量和/或质量较差的生产件数量的可能性。

该技术问题通过具有权利要求1所述特征的方法以及具有权利要求15所述特征的系统解决。本发明的有利实施方式在其余权利要求和附图描述中加以说明。

本发明涉及在技术生产企业，尤其在造纸工业、纤维素工业、金属加工工业、钢铁工业或者化学工业中用于修正地计划和优化加工过程的方法。以预定的生产计划为出发点，通过对前一个生产阶段的至少一个输出产品的特性参数和/或质量信息进行处理以及根据提出的生产要求，自动地对每一个加工和/或继续加工过程实施适应需要的优化，其中所述加工过程优选为卷筒件或板状件的裁切或者分段或分割。

通过借助前一个生产阶段的输出产品，也就是借助已经生产出来的和准备提供用于继续加工的中间产品的特性参数和/或质量信息对每一个加工过程进行优化，还可以在裁切或分隔之前就对在每一个生产过程期间可能出现的故障和/或特殊性作出反应，并且通过对带状件或板状件适应需要的优化自动地修正生产计划。由此可以改善继续加工过程的质量并且减少废品数量，最终也导致整个生产企业效率的提高。

如果在加工和/或继续加工过程期间对前一个生产阶段的至少一个输出产品或至少一个中间产品实施分割和/或分段，就可以尤其有利地采用按照本发明的方法。其中前一个生产阶段的输出产品例如是卷绕到卷筒或线圈上的卷筒件，尤其是纸，硬板纸，纤维素，材料，地毯，钢，钢板，塑料薄膜或聚合物薄膜。但是也可以在相应的板状件例如铁板和/钢板、木板、塑料板或玻璃板上，采用上述的方法有利地用于对每一个继续加工过程、尤其是裁切过程的优化，以及确定必需的冲裁模。

优选与至少一个数据源、尤其是质量保证系统和/或传感器监控系统共同作用地位置分辨并且位置精确地求出前一个生产阶段的至少一个输出产品的质量信息和/或特性参数。其中尤其将每次展开的带子的长度和宽度参数作为基本参数。同时例如通过时间和卷筒的卷绕速度或者带子的流动速度求出相应的长度参数。将获得的参数和信息集中并存储在数据载体和/或为此而设置的数据库中。

质量保证系统和/或传感器监控系统在此可以有利地包含光学传感器，电-光学传感器，电容传感器和/或电感传感器和/或触觉传感器，化学传感器，用于测量厚度、长度和宽度，也就是用于确定尺寸的传感器，用于确定粗糙度和/或表面特性的传感器。

其中上述的传感器可相互间自由地组合，并且因此也可被组合地使用和/或读取。

有利地，位置分辨并位置精确地求出与展卷的带子有关的传感器数据，并且相应地可调用地存储在例如为此而设置的数据库和/或为此而设置的数据载体上。

在此，每个相同类型的传感器的数量、密度和排列及其扫描速度基本上确定了位置分辨率。单个传感器的分辨能力和精度基本上确定了位置精度。

也可以有利地采用实验室分析作为其它的数据源，其中通过抽样试验分析，尤其还通过化学分析在为此而设置的实验室和/或为此而设置的分析装置上获得位置分辨的质量信息和/或特性参数，和/或可调用地存储在为此而设置的数据库中。

在本发明有利的扩展中可设定，每一个继续加工过程适应需要的优化至少二维地进行，也就是说，在优化时至少每次考虑两个尺寸参数，即例如输出产品的长度和宽度参数。这意味着，按照本方法实施的对已生产的带状或板状件的继续加工过程的优化不仅沿纵向、即按照长度，而且也沿横向、即按照宽度进行。

原则上可设想使优化三维地进行，例如在同时生产和卷绕带状件的多个层的时候，从而在适应需要优化时相应的厚度或深度参数或者层参数也可以得到考虑。

在本方法的进一步扩展中可有利地设定，使预定的生产计划自动地与适应需要优化的加工或继续加工过程相匹配，和/或将适应需要优化的继续加工过程为了转化和继续加工每一个输出或中间产品而传送到相应生产企业的控制或处理系统和/或影响该控制或处理系统。

用于在对应设立的数据处理装置上实施的、具有按照本发明的方法的特征的计算机程序，导致按照本发明的系统的优选实施形式。计算机程序，尤其存储在数据载体上的具有按照本发明的方法的特征的计算机程序，因此被明确地包括在本申请的公开内容中。

附图说明

本发明的其它说明借助一些附图和实施例来进行。

借助在附图中表示的本发明的实施例，可以对本发明、本发明的优选实施方式和本发明的改进以及本发明的特殊优越性详细地加以说明和描述。

附图中：

图1表示大规格带卷筒的示例性裁切

图2表示按照本发明的系统的实例性实施方式

图3表示按照本发明的方法的示例性实施方式

图4表示分割为分散的质量区的大规格带卷筒

图5表示大规格带卷筒的优化冲裁模和质量分级

具体实施方式

在图1中，将卷绕在大规格带卷筒上的带子分段或裁切8成多个，此处总共示出五个较窄的带子2a，3a，4a，5a，6a，这些带子本身又被卷绕到小规格的带卷筒2b，3b，4b，5b，6b上。原来的大规格带卷筒的分割在此以1维，也就是只沿一个方向进行。其中裁切边平行于带子的流动方向，因此垂直于卷筒轴。剪切8的结果给人将大规格卷筒1细分为各种厚度的单个料盘2b，3b，4b，5b，6b的印象。

在图2中表示了本发明系统的示例性实施方式。此处所表示的用于对相应加工和/或继续加工过程进行适应需要的优化的系统，该加工和/或继续加工过程在此是也被称为“大型卷筒”的大规格纸筒的裁切，包含相应设置的数据处理装置80，用于以预定的生产计划18为出发点自动地对前一个生产阶段如大规格纸筒或纸带卷筒1的至少一个输出产品的特性参数13和/或质量信息14进行处理，以及借助提出的生产要求，通过对卷筒适应需要优化的重新分割和/或对大规格纸带卷筒1的冲裁模的适应需要优化的重新确定，使相应继续加工过程即裁切8的适应需要的优化自动地进行。

大规格的，在此处表示的例子中表示数米的卷筒宽度以及数十千米的带子长度。但是按照本系统和本方法，原则上对于卷筒或板尺寸绝对没有限制。

为了对相应继续加工过程进行适应需要地优化，使为此设置的数据处理装置80与一个在此处为组合式质量保证和监控系统的第一数据源15共同作用，以位置分辨并且位置精确地求出大规格纸带卷筒1的特性参数13和质量信息14。此外按照本发明的系统，设置至少一个能暂存所确定的大规格纸带卷筒1的特性参数13和质量信息14的数据存储器12。

第一数据源15的组合式质量保证和监控系统在此有利地包含光学传感器，电-光学传感器，电容传感器和/或电感传感器和/或触觉传感器，化学传感器，用于测量厚度、长度和宽度的传感器，以及用于确定位置的传感器，用于确定卷绕的纸带或者纸卷的粗糙度和/或表面特性的传感器。

在此上述传感器可自由地组合并且因此也可组合地使用和读取。

比较有利的是，位置分辨并且位置精确地存储和调用所获得的与展开的纸带或展开的纸卷有关的传感器参数。

数据存储器12以及特性参数13和质量信息14的暂时存储在此是选择性的，并且允许例如借助于相应的过滤和/或选择功能和/或处理函数对例如各个数据组进行后处理，以例如减小或限制数据规模或者数据数量。

为了对存储的信息和参数进行后处理，在此可有利地设置一个后处理单元19。

按照本发明的系统，还要设置至少一个接口21，该接口21在访问数据存储器12时获得暂时存储的特性参数13和质量信息14，以及必要时与第二数据源16共同作用地获得其他信息，此处指分析装置的分析信息17，以及在访问预定的生产计划时获得用户特定的生产要求18，集中并且传递到加工单元31。

上述的数据源15，16在此可以是质量保证系统和/或传感器监控系统，但是也可以是测量和/或分析装置。数据存储器12和/或可调用地存储对应信息的数据库，在此可以作为数据源起作用。

加工单元31使得质量信息14、特性参数13和分析信息17位置分辨地与相应的用户特有的生产要求或者用户特有的生产需要进行比较和分析。

在此涉及相应的产品值对所获得的比较信息进行分析，从而取决于每一个产品在大规格纸带卷筒的纸带内部的位置或排列地标出和/或描述每一个产品的价值。因此可以为每个可能的冲裁模确定与所要求的质量有关的各自的产量和/或各自的收益，并且将各种冲裁模或分隔互相比较。

同时对每个用户特定要求的产品模拟其每次所要求的质量和/或特性，并且定义与此相应的质量等级，例如质量A、质量B和废品。同时加工单元31促使根据前述质量等级对大规格带卷筒1以及卷绕的纸带进行模拟扫描，也就是也被称为圆形绷架(Tambour)和“大型卷筒”的大规格带卷筒1的质量信息14和特性参数13，被位置分辨地与所形成的质量等级进行比较，从而导致卷绕到大规格卷筒1上的纸带被细分为单个的质量区，即质量A、质量B或废品的示例性质量区。在此可有利地规定，将前述的方法实施到前一个生产阶段，此处指大规格带卷筒的多个或全部的制成品上。

紧接着，加工单元31根据存在的比较信息和存在的分析结果，取决于预先给定值地生成优化模型，并且自动地制定出与该优化模型对应的、使相应的继续加工过程适应需要地得到优化的解决建议。

处理单元31在此有利地导致继续加工过程的优化，此处指大规格带卷筒1的纸带按照至少两维的裁切，也就是说，加工单元31使继续加工过程不仅沿带卷筒的轴方向，而且沿带的流动方向或纵向进行。

对于具有多个可替代应用的层的中间产品也可有利地采用使优化以另一第三维，即按照深度或者每一层进行的加工单元。

除此以外，按照本系统设置至少一个接口，该接口将已优化的继续加工过程为了转换而传输到例如相应生产企业的MES(Manufacturing Execution System，制造执行系统)和/或控制系统。其中也可有利地采用那种也用于采集输入信息、尤其特性参数和/或质量信息的接口21。由此按照本系统，为了与数据源15，16和/或引导和/或控制系统和/或数据存储器12通信，和/或访问预定的生产计划18，可设置多个分离的接口或至少一个多功能接口21。

在图3中表示了按照本发明方法的示例性实施方式，其中为了对继续加工过程进行适应需要的优化，此处是大规格纸卷筒或纤维素卷筒的裁切，以预定的生产计划18为出发点，自动地对前一个生产阶段的至少一个输出产品，此处指至少一个大规格纸或纸带卷筒1的特性参数13和/或质量信息14进行处理，以及根据存在的生产要求18通过对大规格纸带卷筒的卷筒的适应需要的优化重新分割和/或对冲裁模的适应需要的优化重新确定来自动地对相应的继续加工过程，即裁切实施合乎需要的优化。

大规格的在此处所示出的例子中意思是数米的卷筒宽度和数十千米的带子长度。但是按照本方法，原则上对于卷筒或板尺寸绝对没有限制。

借助于为此而设置的、也被有利地实现为具有相应的程序部件和接口的数据处理装置80(对照图1)的系统，按照本方法使适应需要的优化分几步实施，其中在第一步骤10，在与此处为组合式质量保证和监控系统的第一数据源15的共同作用下位置分辨并且位置精确地获得至少一个大规格纸带卷筒1的特性参数13和质量信息14，并且暂时存储在数据存储器12上。同时将相应带子的长度和宽度参数作为基本尺寸。该长度参数在此可以通过时间和卷绕速度或流动速度求出。

在此，组合式质量保证和监控系统15有利地包含光学传感器，电-光学传感器，电容传感器和/或电感传感器和/或触觉传感器，化学传感器，用于测量厚度、长度和宽度的传感器，以及用于确定位置的传感器，用于确定卷绕的纸带或者纸卷的粗糙度和/或表面特性的传感器。

同时上述的传感器可互相自由地组合并且因此也可以组合地使用和读取。

优选的，可以位置分辨并且位置精确地存储和调用所获得的、与展开的纸带或者展开的纸卷有关的传感器参数。

在第一步骤10中实施的将特性参数13和质量信息14暂时存储在数据存储器12上是选择性的，并且允许可以例如借助于相应的过滤和/或选择函数和/或处理函数对例如每一个数据组进行后处理，以减小或限制例如数据规模或者数据数量。

在此，可借助于后处理单元19有利地在中间步骤11对存储的信息和参数进行相应的后处理。

在替代的实施方式中，也可以对大规格纸带卷筒1的特性参数13和质量信息14直接进行采集，无须暂时存储在数据存储器12上。

在第二步骤20，对访问数据存储器12时采集和集中暂时存储的特性参数13和质量信息14，以及必要时在与第二数据源的共同作用下采集和集中其它信息，此处指分析装置16的分析信息17，以及在访问预定的生产计划时采集和集中用户特有的生产要求18。

上述的数据源15，16可以是质量保证系统和/或传感器监控系统，但是也可以是测量和/或分析装置。同时数据存储器12和/或可调用地存储对应信息的数据库，在此也可以作为数据源起作用。

然后在第三步骤30，将获取的数据加工成，使得质量信息14、特性参数13和分析信息17被位置分辨地与相应的用户特有的产品要求或者用户特有的产品需要进行比较和分析。

在此使所获得的比较信息的分析与相应的产品价值有关地进行，从而使每个产品的价值与其在大规格纸带卷筒纸带内部的位置或排列有关地被标出和/或描述。因此可以为每个可能的冲裁模确定与所要求的质量相关的相应产量和/或产额，并且使各种冲裁模或分割互相比较。

在实际应用中，可以将所述比较和分析例如实施成，对每个用户特别要求的产品模拟其要求的各自质量和/或特性，并且因此构成质量等级，例如质量A、质量B和废品。在考虑上述质量等级的情况下模拟地扫描大规格带卷筒1以及卷绕的纸带，也就是将所采集的大规格带卷筒(大型卷筒)1的质量信息14和特性参数13位置分辨地与形成的质量等级进行比较，从而导致卷绕在大规格卷筒1上的纸带细分为单个的质量区(质量A，质量B，废品)。在此可有利地设定，在考虑前一个生产阶段的多个或全部输出成品、此处指大规格带卷筒的条件下，连续进行上述步骤10，20，30。

一般在此处把产品不仅理解为适应需要裁切的、卷绕到卷筒上的每一个带子，而且也指不卷绕的带子。

紧接着，根据存在的比较信息和存在的分析结果，取决于预先给定值地在第四步骤40生成优化模型，并且在第五步骤50自动地为每一个优化任务制定出解决建议，以及适应需要地优化各个继续加工过程。

优化任务或者与该任务相应的优化模型，在此可以例如借助于建立在线性模型上的具有相应目标函数的数学描述来实现或转换，其中该线性模型具有变量，尤其二进制变量，该二进制变量给出每个产品在各自大规格卷筒内部或者大规格卷筒的展开的带子内部的排列，并且因此确定了决定继续加工过程的冲裁模。

在此可替代地，线性模型可以遵照一种离散的或连续的公式化规则。

如果线性模型遵照离散的公式化规则，则将大规格带卷筒或者卷筒的展开的带子借助于由等距的离散点组成的网几何地分割，或者细分为离散的片段。其中如果根据冲裁模使逻辑变量与一个要生产的带卷筒的左角相对应，则逻辑变量被赋予值“真”，其余的则分配以值“假”。离散的公式化规则的规定是：

◆每个要生产的带卷筒应该只在一个位置开始，并且

◆带卷筒应该互相不重叠。

如果线性模型与此相对地遵照连续的解决规则，如在图6中所示，那么要生产的卷筒的内部排列通过具有值“假”或“真”的逻辑变量来表达，并且在考虑卷筒宽度的情况下将各自的位置作为连续变量求出。

连续的公式化规则的规定是：

◆每个要生产的卷筒应该与一个大规格带卷筒的预定区域对应，

◆各个区域的宽度由每次要生产的卷筒的尺寸确定，

◆不同的预定区域不允许重叠或者相交，并且

◆每个区域应该对应一个质量区，其中对于该对应该区域的中心

具有决定性意义。

此外按照本发明的方法的主要优点还在于，可以使卷筒的每个要被生产的带子的位置与该大规格带卷筒的一个质量区对应，并且可获得每次产生的产量和/或产额。

优选的，针对第三步骤30的每个任意的起始位置直接确定以优化模型或者优化任务为基础的目标函数的系数。

可以将该优化任务看成混合的整数线性编程问题(Mixed IntegerLinear Programming，缩写MILP)。

一旦可使用的优化模型被求出，就在第五步骤50例如通过求解相应的混合整数线性编程任务而自动化。因为用于解决混合整数编程问题的解决方法以及建立在其上的应用已经众所周知，所以在此处可以放弃对该方法的详细的说明。这种应用可以示例性地通过C/C++程序库或者专门的建模接口调用。

优选的，可以将优化模型取决于预先给定值地校准成，使得废品率减少到最低限度和/或生产质量达到最高程度，和/或可实现的利润达到最大程度。除此之外，也可借助于目标函数对其它的优化目标建模。

这种用于解决混合的整数编程问题的应用的解决效率，在此处却始终取决于作为基础的优化任务的细化程度和/或所要求的精度和/或复杂性，其中为了解决这样的任务需要与此相应的加工时间和加工能力。因为此处要解决的问题或者相应的优化模型构建得相对复杂，因此一种可能有效的解决途径分为两个阶段实施，即借助于离散的公式化规则和更为粗略的离散化网使优化问题首先在一维上，即大规格带卷筒的宽度方面，也就是沿卷筒轴方向解决，然后固定获得的卷筒或者保持以此方式获得的大规格带卷筒的分割，并且借助于连续的公式化规则和在第二阶段所获得的沿卷筒轴方向的宽度分割确定优化模型在一维上的精确解。在另一阶段使用相应的方法用于求解优化模型的第二维，即沿大规格带的纵向，也就是垂直于卷筒轴方向求解优化模型。其中所保持的分割和/或所确定的冲裁模沿大规格卷筒带的纵向，也就是垂直于卷筒轴地重新被置于关于其起始位置的纵向坐标的优化过程。由此实现了要生产的带的改组和重组，以及已经存在的大规格带卷筒冲裁模的修正，例如以现行的生产计划形式实现。

优选上述两个优化阶段在此可以顺序地或者也可以同时地实施，这取决于各自可供使用的资源，允许的加工时间和要注意的加工规定和边界条件。优选的，优化阶段的顺序在此也可以颠倒，从而也可以替代地例如使优化首先垂直于卷筒轴线以及随后平行于卷筒轴进行。例如也可以垂直于卷筒轴地进行通过生产计划预定的各个冲裁模序列的顺序的优化，紧接着平行于卷筒轴地进行每个序列内部的优化。

优选的，例如如果同时生产和/或卷绕带状件的多个层，则也可通过相应的方式方法进行第三维的优化，从而在适应需要的优化时，也考虑相应的厚度或深度参数或者层参数。

上述的方式方法可以为所提出的任务或者所生成的优化模型确定近似精确的解，并且因此使相应继续加工过程的适应需要的优化在仅仅几秒的处理时间内实施。

在第六步骤60，将获得的优化解和由此已优化的继续加工过程为了转换而传输到例如各个生产企业的MES(Manufacturing ExcecutionSystem，制造执行系统)和/或引导或者控制系统。

在图4中表示了一种示例性的离散化规则。相应于所选择的离散化水平，可以给大规格带卷筒的每一个离散的片段配备一个质量标记A，B或者C。借助于离散的公式化规则的优化在此首先以一维进行并且仅仅表示整个优化过程的一个中间阶段。

在图5中将大规格带卷筒按照本发明的方法细分或者相应地裁切成各种宽度和长度的、以质量A和B表示的单个小单元或片段。所述优化在此被完全地实施并且不仅在长度上，即沿着展开的带子，而且在其宽度上，也就是沿带卷筒轴进行。