JPH06142724A - 板取り方法 - Google Patents
板取り方法Info
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- JPH06142724A JPH06142724A JP29167192A JP29167192A JPH06142724A JP H06142724 A JPH06142724 A JP H06142724A JP 29167192 A JP29167192 A JP 29167192A JP 29167192 A JP29167192 A JP 29167192A JP H06142724 A JPH06142724 A JP H06142724A
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- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 claims abstract description 5
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Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Metal Rolling (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 実用に耐えうる短かい時間で最適な板取り計
画を作成し得る板取り方法。 【構成】 この板取り方法は，複数のスラブＳの各々に
１以上の注文０を充当して板取り計画を作成するに際
し，スラブＳの使用順とスラブＳへの注文０の充当順と
をシミュレーテッド・アニーリング法ＳＡにより組み替
えて，各々の組み合わせコードｘについての板取り計画
を作成し，この板取り計画について所定の条件に基づく
評価関数Ｅ１を適用して最適な板取り計画を決定するよ
うに構成されている。上記構成により，実用に耐えうる
短かい時間で最適な板取り計画を作成することができ
る。
画を作成し得る板取り方法。 【構成】 この板取り方法は，複数のスラブＳの各々に
１以上の注文０を充当して板取り計画を作成するに際
し，スラブＳの使用順とスラブＳへの注文０の充当順と
をシミュレーテッド・アニーリング法ＳＡにより組み替
えて，各々の組み合わせコードｘについての板取り計画
を作成し，この板取り計画について所定の条件に基づく
評価関数Ｅ１を適用して最適な板取り計画を決定するよ
うに構成されている。上記構成により，実用に耐えうる
短かい時間で最適な板取り計画を作成することができ
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は板取り方法に係り，詳し
くは金属等の複数のスラブから複数の注文を最適に取り
合わせる材料板取り方法に関するものである。
くは金属等の複数のスラブから複数の注文を最適に取り
合わせる材料板取り方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来，複数のスラブに複数の注文を充当
して板取り計画を作成するに際しては，計画作成担当者
が，与えられた複数のスラブと注文の情報から，これら
の組み合わせを試行錯誤的に求め，板取りをしていた。
して板取り計画を作成するに際しては，計画作成担当者
が，与えられた複数のスラブと注文の情報から，これら
の組み合わせを試行錯誤的に求め，板取りをしていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記したような従来の
人間が試行錯誤的に組み合わせを求めて板取り計画を作
成する板取り方法では，以下のような問題があった。 （１）板取り計画に用いる情報量が非常に多いため，ス
ラブと注文との組み合わせ数は膨大なものとなるが，人
手により求められる組み合わせ数には限度がある。 （２）また，板取りに対する制約条件も多く，上記求め
られた組み合わせの中からこの条件を満足するものを見
つけるに手間がかかる。 （３）更に，最終的な板取りの最適性を評価することが
困難である。 本発明は，このような従来の技術における課題を解決す
るために板取り方法を改良し，実用に耐えうる短かい時
間で最適な板取り計画を作成し得る板取り方法を提供す
ることを目的とするものである。
人間が試行錯誤的に組み合わせを求めて板取り計画を作
成する板取り方法では，以下のような問題があった。 （１）板取り計画に用いる情報量が非常に多いため，ス
ラブと注文との組み合わせ数は膨大なものとなるが，人
手により求められる組み合わせ数には限度がある。 （２）また，板取りに対する制約条件も多く，上記求め
られた組み合わせの中からこの条件を満足するものを見
つけるに手間がかかる。 （３）更に，最終的な板取りの最適性を評価することが
困難である。 本発明は，このような従来の技術における課題を解決す
るために板取り方法を改良し，実用に耐えうる短かい時
間で最適な板取り計画を作成し得る板取り方法を提供す
ることを目的とするものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は，複数の板材の各々に１以上の注文を充当し
て板取り計画を作成するに際し，上記板材の使用順と該
板材への上記注文の充当順とをシミュレーテッド・アニ
ーリング法により組み替えて各々の組み合わせについて
の板取り計画を作成し，上記各板取り計画について該板
取りに対する所定の条件に基づく評価関数を適用して最
適な板取り計画を決定してなる板取り方法として構成さ
れている。上記所定の条件には，上記板材の廃却部分の
面積が最小になること，生産性，上記注文の納期，古い
板材はなるべく早く使うなどの条件が含まれる。
に本発明は，複数の板材の各々に１以上の注文を充当し
て板取り計画を作成するに際し，上記板材の使用順と該
板材への上記注文の充当順とをシミュレーテッド・アニ
ーリング法により組み替えて各々の組み合わせについて
の板取り計画を作成し，上記各板取り計画について該板
取りに対する所定の条件に基づく評価関数を適用して最
適な板取り計画を決定してなる板取り方法として構成さ
れている。上記所定の条件には，上記板材の廃却部分の
面積が最小になること，生産性，上記注文の納期，古い
板材はなるべく早く使うなどの条件が含まれる。
【０００５】
【作用】本発明によれば，複数の板材の各々に１以上の
注文を充当して板取り計画を作成するに際し，上記板材
の使用順と該板材への上記注文の充当順とをシミュレー
テッド・アニーリング法により組み替えて，各々の組み
合わせについての板取り計画が作成される。そして，上
記各板取り計画について該板取りに対する所定の条件に
基づく評価関数を適用して最適な板取り計画が決定され
る。即ち，上記板材の使用順と上記注文の充当順との組
み合わせを迅速に求めることができ，またこの組み合わ
せの中から上記条件を満足するものを容易に見つけ出す
ことができる。このため，歩留り等が向上し，組み合わ
せ作成時間を短縮できる。更に，最終的な板取りの最適
性を客観的に評価することができる。その結果，実使用
に耐えうる短かい時間で最適な板取り計画を作成し得る
板取り方法を得ることができる。
注文を充当して板取り計画を作成するに際し，上記板材
の使用順と該板材への上記注文の充当順とをシミュレー
テッド・アニーリング法により組み替えて，各々の組み
合わせについての板取り計画が作成される。そして，上
記各板取り計画について該板取りに対する所定の条件に
基づく評価関数を適用して最適な板取り計画が決定され
る。即ち，上記板材の使用順と上記注文の充当順との組
み合わせを迅速に求めることができ，またこの組み合わ
せの中から上記条件を満足するものを容易に見つけ出す
ことができる。このため，歩留り等が向上し，組み合わ
せ作成時間を短縮できる。更に，最終的な板取りの最適
性を客観的に評価することができる。その結果，実使用
に耐えうる短かい時間で最適な板取り計画を作成し得る
板取り方法を得ることができる。
【０００６】
【実施例】以下，添付図面を参照して本発明を具体化し
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以
下の実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発
明の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここ
に，図１は本発明の一実施例に係る板取り方法による板
取り計画の作成手順を示すフローチャート（ａ），
（ｂ），図２はスラブと注文との各仕様及びこれらの組
み合わせ内容を示す図表，図３は本実施例の板取り方法
による板取り計画図である。本実施例における板取り問
題とは，複数のスラブＳ（板材に相当）に複数の注文０
を最適に充当する問題である。ここで最適とは，板取り
計画の作成に際し，スラブＳの廃却部分の面積が最小に
なるということに加え，生産性，注文０の納期，古いス
ラブＳはなるべく早く使うなどの条件を最も満足させる
ことを意味する。また，この板取り問題は，以下の特徴
を持っている。 （１）注文０におけるスラブＳの形状は同一（矩形）で
あるが，長さ×厚み×幅×鋼種の属性があり，種類がか
なり多い。 （２）１つの注文０に複数の鋼種のスラブＳが充当可能
である。 （３）決まったサイズの材料から注文０を充当するので
はなく，スラブＳを圧延して材料をつくるので材料のサ
イズは可変である。 （４）注文０の同一材料内での並び方には制約がある
（例えば，先頭の注文より幅の大きい注文は取れな
い）。 （５）同じ材料からは同じ厚みの注文０しかとれない。 （６）上記（２）の裏返しで，注文０がとれる材料は鋼
種により制限される。 このような問題は，スラブＳに注文０を充当（スラブＳ
と注文０との組み合わせを決定）し，スラブＳ内での注
文０の配置を決定する組み合わせ最適問題であり，特に
上記（１）〜（３）の理由で大規模な解空間を持つ問題
であるといえる。このため，本実施例では大規模組み合
わせ最適問題の解法として有力であるシミュレーテッド
・アニーリング法（Simulated Annealing Algorithm ）
（以下ＳＡと略す）を用いる。即ち，ＳＡにより焼き鈍
しを行う金属にみたてた問題の解候補を変化させる所謂
遷移を行いつつ最適解を求める。 実際の問題に適用す
る場合，スラブＳの数が約２００，注文０の数が約９６
０と非常に多く，同時にすべてのデータを用いて最適解
を求めるのは計算時間の面で実用的ではない。従って，
解空間を狭めるために，データをある基準でグループ化
し，それぞれのグループに対し，ＳＡを適用するものと
した。
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以
下の実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発
明の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここ
に，図１は本発明の一実施例に係る板取り方法による板
取り計画の作成手順を示すフローチャート（ａ），
（ｂ），図２はスラブと注文との各仕様及びこれらの組
み合わせ内容を示す図表，図３は本実施例の板取り方法
による板取り計画図である。本実施例における板取り問
題とは，複数のスラブＳ（板材に相当）に複数の注文０
を最適に充当する問題である。ここで最適とは，板取り
計画の作成に際し，スラブＳの廃却部分の面積が最小に
なるということに加え，生産性，注文０の納期，古いス
ラブＳはなるべく早く使うなどの条件を最も満足させる
ことを意味する。また，この板取り問題は，以下の特徴
を持っている。 （１）注文０におけるスラブＳの形状は同一（矩形）で
あるが，長さ×厚み×幅×鋼種の属性があり，種類がか
なり多い。 （２）１つの注文０に複数の鋼種のスラブＳが充当可能
である。 （３）決まったサイズの材料から注文０を充当するので
はなく，スラブＳを圧延して材料をつくるので材料のサ
イズは可変である。 （４）注文０の同一材料内での並び方には制約がある
（例えば，先頭の注文より幅の大きい注文は取れな
い）。 （５）同じ材料からは同じ厚みの注文０しかとれない。 （６）上記（２）の裏返しで，注文０がとれる材料は鋼
種により制限される。 このような問題は，スラブＳに注文０を充当（スラブＳ
と注文０との組み合わせを決定）し，スラブＳ内での注
文０の配置を決定する組み合わせ最適問題であり，特に
上記（１）〜（３）の理由で大規模な解空間を持つ問題
であるといえる。このため，本実施例では大規模組み合
わせ最適問題の解法として有力であるシミュレーテッド
・アニーリング法（Simulated Annealing Algorithm ）
（以下ＳＡと略す）を用いる。即ち，ＳＡにより焼き鈍
しを行う金属にみたてた問題の解候補を変化させる所謂
遷移を行いつつ最適解を求める。 実際の問題に適用す
る場合，スラブＳの数が約２００，注文０の数が約９６
０と非常に多く，同時にすべてのデータを用いて最適解
を求めるのは計算時間の面で実用的ではない。従って，
解空間を狭めるために，データをある基準でグループ化
し，それぞれのグループに対し，ＳＡを適用するものと
した。
【０００７】以下，本実施例に係る板取り方法による板
取り計画の作成手順について図１（ａ），（ｂ）を参照
してステップＳ１，Ｓ２，…の順に説明する。図１
（ａ）に示す如く，本実施例では，まずスラブＳと注文
０の各データを入力し（Ｓ１），グループ化する（Ｓ
２）。グループ化の方法としては，例えば以下の２つの
方法，を適用する。 注文０を使用可能鋼種の共通なものでグループ化する
方法 上記の方法によるグループ化で分類したものをさら
に板取りグループ化する方法 上記の方法は注文０の数の少ないグループができるた
め計算時間は少なくなるが，探索空間を狭めすぎると最
適解を見逃す可能性がある。逆に，上記の方法は最適
解を見逃す可能性は少ないが，計算時間が上記の方法
よりはかかる。グループ番号ｉ＝１として初期設定（Ｓ
３）後，ＳＡによるグループｉの最適化を行う（Ｓ
４）。以下，このステップＳ４の内容を図１（ｂ）を参
照して，より具体的に説明する。ＳＡでは，まず初期温
度Ｔ０を設定する（Ｓ１１）。初期温度Ｔ０はＳＡによ
る収束計算を行うためのパラメータの一種である温度Ｔ
の初期値であり，焼き鈍しを行う金属にみたてた問題の
解候補の変化，即ち遷移をおこすのに充分な値とする必
要がある。次に，ＳＡでは問題の解候補を固定長の文字
列からなるコードｘで表す。ここでは，コードｘはスラ
ブＳの使用順を表す前半コードと注文０の充当順を表す
後半コードからなるものとした。例えば，図２（ａ），
（ｂ）に示すようにスラブＳの数が６，注文０の数が７
の場合，次のような１３桁のコードで解候補を表現す
る。 このコードｘに対応するスラブＳと注文０との組み合わ
せは図２（ｃ）のようになる。このコードｘの近傍Ｓｘ
（コードｘとただ１つスラブＳの使用順又は注文０の充
当順だけが異なるコード群）の中からランダムに新しい
コードである所謂遷移候補ｘ′を選択し生成する（Ｓ１
２）。この遷移候補ｘ′の作成アルゴリズムは例えば２
つのスラブＳの使用順又は注文０の充当順をランダムに
入れ替えるものである。
取り計画の作成手順について図１（ａ），（ｂ）を参照
してステップＳ１，Ｓ２，…の順に説明する。図１
（ａ）に示す如く，本実施例では，まずスラブＳと注文
０の各データを入力し（Ｓ１），グループ化する（Ｓ
２）。グループ化の方法としては，例えば以下の２つの
方法，を適用する。 注文０を使用可能鋼種の共通なものでグループ化する
方法 上記の方法によるグループ化で分類したものをさら
に板取りグループ化する方法 上記の方法は注文０の数の少ないグループができるた
め計算時間は少なくなるが，探索空間を狭めすぎると最
適解を見逃す可能性がある。逆に，上記の方法は最適
解を見逃す可能性は少ないが，計算時間が上記の方法
よりはかかる。グループ番号ｉ＝１として初期設定（Ｓ
３）後，ＳＡによるグループｉの最適化を行う（Ｓ
４）。以下，このステップＳ４の内容を図１（ｂ）を参
照して，より具体的に説明する。ＳＡでは，まず初期温
度Ｔ０を設定する（Ｓ１１）。初期温度Ｔ０はＳＡによ
る収束計算を行うためのパラメータの一種である温度Ｔ
の初期値であり，焼き鈍しを行う金属にみたてた問題の
解候補の変化，即ち遷移をおこすのに充分な値とする必
要がある。次に，ＳＡでは問題の解候補を固定長の文字
列からなるコードｘで表す。ここでは，コードｘはスラ
ブＳの使用順を表す前半コードと注文０の充当順を表す
後半コードからなるものとした。例えば，図２（ａ），
（ｂ）に示すようにスラブＳの数が６，注文０の数が７
の場合，次のような１３桁のコードで解候補を表現す
る。 このコードｘに対応するスラブＳと注文０との組み合わ
せは図２（ｃ）のようになる。このコードｘの近傍Ｓｘ
（コードｘとただ１つスラブＳの使用順又は注文０の充
当順だけが異なるコード群）の中からランダムに新しい
コードである所謂遷移候補ｘ′を選択し生成する（Ｓ１
２）。この遷移候補ｘ′の作成アルゴリズムは例えば２
つのスラブＳの使用順又は注文０の充当順をランダムに
入れ替えるものである。
【０００８】このようにして作られたコードｘ及び遷移
候補ｘ′が表すスラブＳの使用順，注文０の充当順に対
し，板厚の制約や鋼種の制約，先頭の板幅を最大にする
という制約を満たす，スラブＳと注文０との組み合わせ
を求める。このとき材料の長さは，先頭の注文のサイズ
によって決定されるので，これも考慮にいれてスラブＳ
と注文０との組み合わせを求める。そして，これらの組
み合わせについて図３に示すような板取り計画を作成す
る。図３では，スラブＳの幅方向について最大２枚取り
とし，２枚取りとするか否かは注文０の幅により決定し
ている。このような板取り計画の最適性を評価するため
に以下の評価関数Ｅ１を求める（Ｓ１３）。 Ｅ１＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ａｉ＊Ｃｃｉ） …（１） ただし， Ｅ１：評価関数の総和 Ｃａ：ブロック内の廃却分のロス量 Ｃｂ：切断に要する段取りに要するロス時間 Ｃｃ：ブロック外の廃却分のロス量 Ａ ：３０／スラブの古さ（スラブＳ製造後の経過日
数） ここで，ブロックとは同じ幅の注文が続いて配置される
長さを表し，設備上の制約からブロックの最小値はあら
かじめ決られている。図３はブロック，Ｃａ，Ｃｃの関
係，及びＣｂの例を表している。また，係数Ａはブロッ
ク外の廃却分Ｃｃに対する重みの役割になっており，ブ
ロック外の廃却分Ｃｃの面積が等しい場合は，古いスラ
ブＳを用いる方が係数Ａおよび評価関数Ｅ１は小さくな
ることがわかる。そして，コードｘと遷移候補ｘ′間で
のコードの組み替えである遷移の前後での評価関数Ｅ１
の変化Δを計算する（Ｓ１４）。この評価関数Ｅ１の変
化Δに基づいて遷移候補ｘ′を受け入れるか拒絶するか
を判定する（Ｓ１５）。即ち，遷移候補ｘ′が生成され
たとき，確率Ｐ（Δ）で現在の状態ｘはｘ′に変更され
る。これを「遷移候補を受け入れる」あるいは「遷移を
行う」という。逆に，確率１−Ｐ（Δ）で現在の候補を
捨て去る。これを「遷移候補を拒絶する」という。ここ
で，Ｐ（Δ）は次式で表されるものとする。 Ｐ（Δ）＝１，ｉｆΔ≦０ …（２ａ） Ｐ（Δ）＝ｅｘｐ（−Δ／Ｔ），ｉｆΔ＞０ …（２ｂ） もし，遷移候補ｘ′が受け入れられなかった場合は，再
びＳｘからランダムにｘ′を選ぶことを繰り返す。個々
で確率Ｐ（Δ）で受け入れるというステップには，区間
（０，１）での一様乱数ｒを利用する。即ち，ｒがＰ
（Δ）より小さければ遷移候補ｘ′を受け入れ，大きけ
れば拒絶することにすれば良い。上記（２ｂ）式を見れ
ばわかるように，評価関数Ｅ１が改悪になる場合（Δ＞
０の場合）でもある確率で遷移候補ｘ′を受け入れるの
がＳＡの特徴である。このため，極小解からの脱出が可
能となっている。このような遷移を温度Ｔにおける平衡
条件が達成されるまで繰り返す（Ｓ１６）。そして，平
衡が達成されれば（終了条件を満足する（Ｓ１７）ま
で）温度Ｔを更新して（Ｓ１８），ステップＳ１２〜Ｓ
１８を繰り返す。このようにして除々に温度Ｔを下げて
いって終了条件が満たされた時，評価関数Ｅ１が最小化
されて最適の板取り計画が得られる。
候補ｘ′が表すスラブＳの使用順，注文０の充当順に対
し，板厚の制約や鋼種の制約，先頭の板幅を最大にする
という制約を満たす，スラブＳと注文０との組み合わせ
を求める。このとき材料の長さは，先頭の注文のサイズ
によって決定されるので，これも考慮にいれてスラブＳ
と注文０との組み合わせを求める。そして，これらの組
み合わせについて図３に示すような板取り計画を作成す
る。図３では，スラブＳの幅方向について最大２枚取り
とし，２枚取りとするか否かは注文０の幅により決定し
ている。このような板取り計画の最適性を評価するため
に以下の評価関数Ｅ１を求める（Ｓ１３）。 Ｅ１＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ａｉ＊Ｃｃｉ） …（１） ただし， Ｅ１：評価関数の総和 Ｃａ：ブロック内の廃却分のロス量 Ｃｂ：切断に要する段取りに要するロス時間 Ｃｃ：ブロック外の廃却分のロス量 Ａ ：３０／スラブの古さ（スラブＳ製造後の経過日
数） ここで，ブロックとは同じ幅の注文が続いて配置される
長さを表し，設備上の制約からブロックの最小値はあら
かじめ決られている。図３はブロック，Ｃａ，Ｃｃの関
係，及びＣｂの例を表している。また，係数Ａはブロッ
ク外の廃却分Ｃｃに対する重みの役割になっており，ブ
ロック外の廃却分Ｃｃの面積が等しい場合は，古いスラ
ブＳを用いる方が係数Ａおよび評価関数Ｅ１は小さくな
ることがわかる。そして，コードｘと遷移候補ｘ′間で
のコードの組み替えである遷移の前後での評価関数Ｅ１
の変化Δを計算する（Ｓ１４）。この評価関数Ｅ１の変
化Δに基づいて遷移候補ｘ′を受け入れるか拒絶するか
を判定する（Ｓ１５）。即ち，遷移候補ｘ′が生成され
たとき，確率Ｐ（Δ）で現在の状態ｘはｘ′に変更され
る。これを「遷移候補を受け入れる」あるいは「遷移を
行う」という。逆に，確率１−Ｐ（Δ）で現在の候補を
捨て去る。これを「遷移候補を拒絶する」という。ここ
で，Ｐ（Δ）は次式で表されるものとする。 Ｐ（Δ）＝１，ｉｆΔ≦０ …（２ａ） Ｐ（Δ）＝ｅｘｐ（−Δ／Ｔ），ｉｆΔ＞０ …（２ｂ） もし，遷移候補ｘ′が受け入れられなかった場合は，再
びＳｘからランダムにｘ′を選ぶことを繰り返す。個々
で確率Ｐ（Δ）で受け入れるというステップには，区間
（０，１）での一様乱数ｒを利用する。即ち，ｒがＰ
（Δ）より小さければ遷移候補ｘ′を受け入れ，大きけ
れば拒絶することにすれば良い。上記（２ｂ）式を見れ
ばわかるように，評価関数Ｅ１が改悪になる場合（Δ＞
０の場合）でもある確率で遷移候補ｘ′を受け入れるの
がＳＡの特徴である。このため，極小解からの脱出が可
能となっている。このような遷移を温度Ｔにおける平衡
条件が達成されるまで繰り返す（Ｓ１６）。そして，平
衡が達成されれば（終了条件を満足する（Ｓ１７）ま
で）温度Ｔを更新して（Ｓ１８），ステップＳ１２〜Ｓ
１８を繰り返す。このようにして除々に温度Ｔを下げて
いって終了条件が満たされた時，評価関数Ｅ１が最小化
されて最適の板取り計画が得られる。
【０００９】上記アルゴリズム中の初期温度Ｔ０の設定
方法，各温度における平衡条件の判定条件，温度Ｔの更
新方法，終了条件の判定としては例えばKirkpatrick,Hu
ang等，周知のアニーリング・スケジュールが用いられ
る。このようなＳＡによるグループｉの最適化（Ｓ４）
終了後，グループｉにおける最適な板取り計画結果を示
すコードｘ″を評価関数Ｅ１″と共に出力する（Ｓ
５）。ｉ＝ｉ＋１とする（Ｓ６）。上記ステップＳ４〜
Ｓ６を全てのグループについて繰り返す（Ｓ７）。以上
のようにして全グループについて焼き鈍しを行う金属に
みたてたスラブＳの使用順と注文０の充当順とを表すコ
ードｘを遷移させることにより最適な板取り計画を決定
することができる。即ち，スラブＳの使用順と注文０の
充当順との組み合わせを迅速に求めることができ，また
この組み合わせの中から条件を満足するものを容易に見
つけ出すことができる。このため，歩留り等が向上し，
組み合わせ作成時間を短縮できる。更に，最終的な板取
りの最適性を客観的に評価することができる。その結
果，実用的な時間の範囲内で最適な板取り計画を作成し
得る板取り方法を得ることができる。尚，上記実施例で
は，スラブＳの板取りについて適用したが，実使用に際
してはスラブＳを圧延した材料の板取りについても同様
に適用可能である。尚，上記実施例で用いた評価関数Ｅ
１に代えて，状況に応じて例えば以下のような式で表さ
れる評価関数Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４を用いても良い。（１）
注文０の納期を考慮する必要がある場合 Ｅ２＝（１＋ＮＰ／ＴＮＯ）Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ａｉ＊Ｃｃｉ） …（３） ここで，ＮＰ：製造しなかった納期の迫っている注文
（mustオーダ）の数 （mustオーダの設定は納期で設定可能） ＴＮＯ：グループ内の総注文数 （２）スラブＳの古いものから使用する必要がない場合 Ｅ３＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ｃｃｉ） …（４） （３）納期と歩留とのバランスを調整したい場合 Ｅ４＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ｃｃｉ＋ＮＰ） …（５） 更に，上記（１），（３），（４），（５）式の第１〜
第３項のＣａ，Ｃｂ，Ｃｃに各々重みＷａ，Ｗｂ，Ｗｃ
を乗じても良い。
方法，各温度における平衡条件の判定条件，温度Ｔの更
新方法，終了条件の判定としては例えばKirkpatrick,Hu
ang等，周知のアニーリング・スケジュールが用いられ
る。このようなＳＡによるグループｉの最適化（Ｓ４）
終了後，グループｉにおける最適な板取り計画結果を示
すコードｘ″を評価関数Ｅ１″と共に出力する（Ｓ
５）。ｉ＝ｉ＋１とする（Ｓ６）。上記ステップＳ４〜
Ｓ６を全てのグループについて繰り返す（Ｓ７）。以上
のようにして全グループについて焼き鈍しを行う金属に
みたてたスラブＳの使用順と注文０の充当順とを表すコ
ードｘを遷移させることにより最適な板取り計画を決定
することができる。即ち，スラブＳの使用順と注文０の
充当順との組み合わせを迅速に求めることができ，また
この組み合わせの中から条件を満足するものを容易に見
つけ出すことができる。このため，歩留り等が向上し，
組み合わせ作成時間を短縮できる。更に，最終的な板取
りの最適性を客観的に評価することができる。その結
果，実用的な時間の範囲内で最適な板取り計画を作成し
得る板取り方法を得ることができる。尚，上記実施例で
は，スラブＳの板取りについて適用したが，実使用に際
してはスラブＳを圧延した材料の板取りについても同様
に適用可能である。尚，上記実施例で用いた評価関数Ｅ
１に代えて，状況に応じて例えば以下のような式で表さ
れる評価関数Ｅ２，Ｅ３，Ｅ４を用いても良い。（１）
注文０の納期を考慮する必要がある場合 Ｅ２＝（１＋ＮＰ／ＴＮＯ）Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ａｉ＊Ｃｃｉ） …（３） ここで，ＮＰ：製造しなかった納期の迫っている注文
（mustオーダ）の数 （mustオーダの設定は納期で設定可能） ＴＮＯ：グループ内の総注文数 （２）スラブＳの古いものから使用する必要がない場合 Ｅ３＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ｃｃｉ） …（４） （３）納期と歩留とのバランスを調整したい場合 Ｅ４＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ｃｃｉ＋ＮＰ） …（５） 更に，上記（１），（３），（４），（５）式の第１〜
第３項のＣａ，Ｃｂ，Ｃｃに各々重みＷａ，Ｗｂ，Ｗｃ
を乗じても良い。
【００１０】
【発明の効果】本発明に係る板取り方法は，上記したよ
うに構成されているため，焼き鈍しを行う金属にみたて
たスラブの使用順と注文の充当順とを表わすコードを遷
移させることにより最適な板取り計画を決定することが
できる。即ち，スラブの使用順と注文の充当順との組み
合わを迅速に求めることができ，またこの組み合わせの
中から条件を満足するものを容易に見つけ出すことがで
きる。このため，歩留り等が向上し，組み合わせ作成時
間を短縮できる。更に，最終的な板取りの最適性を客観
的に評価することができる。その結果，実用に耐えうる
短かい時間で最適な板取り計画を作成し得る板取り方法
を得ることができる。
うに構成されているため，焼き鈍しを行う金属にみたて
たスラブの使用順と注文の充当順とを表わすコードを遷
移させることにより最適な板取り計画を決定することが
できる。即ち，スラブの使用順と注文の充当順との組み
合わを迅速に求めることができ，またこの組み合わせの
中から条件を満足するものを容易に見つけ出すことがで
きる。このため，歩留り等が向上し，組み合わせ作成時
間を短縮できる。更に，最終的な板取りの最適性を客観
的に評価することができる。その結果，実用に耐えうる
短かい時間で最適な板取り計画を作成し得る板取り方法
を得ることができる。
【図１】 本発明の一実施例に係る板取り方法による板
取り計画の作成手順を示すフローチャート（ａ），
（ｂ）。
取り計画の作成手順を示すフローチャート（ａ），
（ｂ）。
【図２】 スラブと注文との各仕様及びこれらの組み合
わせ内容を示す図表。
わせ内容を示す図表。
【図３】 本実施例の板取り方法による板取り計画図。
Ｓ…スラブ（板材に相当） ０…注文 ｘ，ｘ′，ｘ″…コード（又は遷移候補） Ｅ１，Ｅ１′，Ｅ１″…評価関数 ＳＡ…シミュレーテッド・アニーリング法
フロントページの続き (72)発明者 酒井 茂 兵庫県加古川市金沢町１番地 株式会社神 戸製鋼所加古川製鉄所内 (72)発明者 佐々木 主計 兵庫県加古川市金沢町１番地 株式会社神 戸製鋼所加古川製鉄所内 (72)発明者 富田 喜雄 兵庫県加古川市金沢町１番地 株式会社神 戸製鋼所加古川製鉄所内
Claims (1)
- 【請求項１】 複数の板材の各々に１以上の注文を充当
して板取り計画を作成するに際し，上記板材の使用順と
該板材への上記注文の充当順とをシミュレーテッド・ア
ニーリング法により組み替えて各々の組み合わせについ
ての板取り計画を作成し，上記各板取り計画について該
板取りに対する所定の条件に基づく評価関数を適用して
最適な板取り計画を決定してなる板取り方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29167192A JP3073612B2 (ja) | 1992-10-29 | 1992-10-29 | 板取り方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29167192A JP3073612B2 (ja) | 1992-10-29 | 1992-10-29 | 板取り方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06142724A true JPH06142724A (ja) | 1994-05-24 |
| JP3073612B2 JP3073612B2 (ja) | 2000-08-07 |
Family
ID=17771925
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29167192A Expired - Lifetime JP3073612B2 (ja) | 1992-10-29 | 1992-10-29 | 板取り方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3073612B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004092855A1 (ja) | 2003-04-15 | 2004-10-28 | Ns Solutions Corporation | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびその記録媒体 |
| JP2010086235A (ja) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Univ Of Tokyo | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム |
| WO2013140613A1 (ja) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 株式会社日立製作所 | 生産計画立案決定方法、生産計画立案装置およびプログラム |
| JP2016101590A (ja) * | 2014-11-27 | 2016-06-02 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 板取方法 |
| US9639073B2 (en) | 2012-04-26 | 2017-05-02 | International Business Machines Corporation | Information processing apparatus for discriminating between combined results of plurality of elements, program product and method for same |
| JP6409990B1 (ja) * | 2018-02-01 | 2018-10-24 | オムロン株式会社 | 情報処理装置およびプログラム |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3210177B2 (ja) | 1993-06-08 | 2001-09-17 | 株式会社神戸製鋼所 | 板取り方法 |
-
1992
- 1992-10-29 JP JP29167192A patent/JP3073612B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (8)
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|---|---|---|---|---|
| WO2004092855A1 (ja) | 2003-04-15 | 2004-10-28 | Ns Solutions Corporation | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびその記録媒体 |
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| WO2013140613A1 (ja) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 株式会社日立製作所 | 生産計画立案決定方法、生産計画立案装置およびプログラム |
| JPWO2013140613A1 (ja) * | 2012-03-23 | 2015-08-03 | 株式会社日立製作所 | 生産計画立案決定方法、生産計画立案装置およびプログラム |
| US9639073B2 (en) | 2012-04-26 | 2017-05-02 | International Business Machines Corporation | Information processing apparatus for discriminating between combined results of plurality of elements, program product and method for same |
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| JP2019133523A (ja) * | 2018-02-01 | 2019-08-08 | オムロン株式会社 | 情報処理装置およびプログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3073612B2 (ja) | 2000-08-07 |
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