A PRACTICAL SCHEDULING APPROACH FOR THE STEEL-MAKING PROCESS
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a review of optimal production scheduling in the steel industry. Steel production encompasses various processes, such as the ‘’Blast Furnace’’ and ‘’Hot-Rolled Steel Sheets Mill’’. However, this thesis specifically focuses on the steel making process due to its intermediate nature and substantial influence on profits and costs. \\\\This paper presents a MILP scheduling method to tackle practical steel scheduling problems. The scheduling of steel process poses a significant challenge due to complicated constraints and machine rules, making it a time-consuming task to obtain an optimal solution. To address this problem, a strategy has been proposed to break down the huge and complex problem into smaller sub-problems. The foundational concept behind this approach was initially introduced by Harjunkoski and Grossmann (2001). However, further improvements are proposed in this thesis by introducing a more flexible model for process and grading selections, tailored to practical steel scheduling problems. The thesis presents a strategy to obtain optimal steel making process scheduling by using a MILP approach. In addition, this thesis shows an optimal steel making process scheduling under processing time uncertainty. Uncertain processing time can have great impact the schedule accuracy. To tackle with this problem, a stochastic scheduling model is represented. Moreover, this thesis illustrates an improvement to generate a practical scheduling of steel making process by making use of real processing time data. To validate the effectiveness of our proposed methods, we provide a small example for each step of the scheduling process. The results demonstrate that our approach yields reasonable scheduling solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».