基于标准成本的钢管成本核算管理系统研究

制定行之有效的标准成本策略,涵盖对标准成本进行科学的设计、定期调整以便更符合实际,以及利用标准成本进行成本核算等,对于加强成本控制、评估经济效益、提升企业在激烈市场竞争中的地位以及增加产品盈利能力至关重要。通过介绍X特钢基于标准成本的钢管成本核算管理系统的功能架构,对钢管标准成本自动生成方法、基于时间序列分析进行钢管标准成本调整以及如何利用钢管的标准成本进行成本核算进行了深入剖析,以期对钢管制造企业标准成本的设定与利用提供参考。

基于Vague集的时间序列聚类算法

在区间值时间序列的基础上,重点讨论了区间值时间序列的聚类算法。对于区间个数相等的Vague集,提出了Vague集之间的相似度量。分析了传统模糊聚类方法,特别是基于模糊等价矩阵的聚类方法和编网法聚类方法的不足,根据编网法的思想,设计了区间值时间序列Vague集聚类快速算法,降低了计算复杂度。

基于密度的并行聚类算法

为满足大规模空间数据库的聚类需求,面向计算机集群,提出一种基于密度的并行聚类算法。该算法根据数据库分布特征进行数据分区,在每一个节点上对数据块并行聚类,在主节点上合并聚类结果。实验结果表明,该算法的计算速度随着节点数的增多呈线性增加,具有较好的延展性。

物流信息互动的新模式

席卷全球的电子商务，一度在中国刮过一阵不小的旋风，物流体系在整个供应链中的严重脱节，使得这阵旋风怎么也刮不动了。在中国电子商务进程中，人们只注重了BtoC的信息互动，却没有注重信息流与第三方物流的信息互动。实际上，电子商务很大程度上依赖于物流的操作。能否及时把货物送到顾客手中，是电子商务交易是否能取得成功的关键。

钢铁企业煤气预测与调度优化系统

钢铁行业面临着巨大的节能减排压力,提高能源利用效率成为钢铁企业的内在需求和必然选择。煤气是钢铁企业在生产过程中产生的重要二次能源,占企业总能源消耗的30%左右。因此,减少煤气放散,提高煤气综合利用效率,降低能源成本,履行社会责任,对实现企业可持续发展尤为重要。基于该目标,首先介绍了钢铁企业煤气系统的组成,然后对煤气平衡及煤气调度问题进行了分析,最后对钢铁企业煤气预测与调度优化系统的系统目标、系统模型、系统功能及实施效果进行了介绍。通过建立模型和系统对煤气的产生与消耗进行预测,保证煤气系统的平衡,减少煤气放散,提高煤气利用率,实现节能降耗。

钢铁企业全流程质量管控研究

当前,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,实现钢铁企业全流程质量管控,是实现钢铁企业高质量发展的有效途径。首先阐述了全流程质量管控的含义,并详细介绍了每个管控过程要实现的功能;然后介绍了全流程质量管控平台,包括平台的架构、功能;最后得出实施全流程产品质量管控可以支撑钢铁企业向高质量阶段发展的结论。

钢铁企业数字化应用场景地图研究

“十四五”以来,我国智能制造发展取得长足进步,已经进入深度应用、规模化推广阶段。以场景为单位将复杂工厂解耦为多个环节,是当前行业推进数字化、智能化的主要实施路径。本文通过统计分析钢铁行业当前正在实施的数字化应用场景,分析场景的热力值及效力值,给出当前钢铁行业智能制造的投资热点及效益状况,帮助企业在实施数字化转型中发现与行业的差距,以确定下步发展目标与投资方向,为企业数字化转型提供指引。

智能制造能力成熟度模型CMMM、工业智能指数SIRI及鞍钢智慧指数AMMM的比较分析

当前智能制造正在引领制造方式变革与产业升级,并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。世界各国纷纷出台了一系列相关标准,指导、评价、诊断企业的智能制造业务开展,促进产业生态良性循环与健康发展。我国基于《国家智能制造标准体系建设指南(2015版)》推出了智能制造能力成熟度模型CMMM,新加坡经济发展局(EDB)与TüV南德意志集团等合作,基于德国工业4.0参考架构模型推出了工业成熟度指数SIRI,鞍钢集团联合冶金规划院于2022年发布了钢铁行业智能制造能力成熟度评价模型AMMM。对上述三个模型进行了比较及深入探讨,旨在发掘各模型优势,为企业数字化转型提供参考。

基于APS的钢铁企业生产计划体系研究

大规模定制是实现钢铁智能制造的重要组成部分,制定具有柔性的生产计划是钢铁企业实现大规模定制的核心和关键。本文针对钢铁企业生产计划和调度问题,建立了能力计划-订单计划-批量计划-生产调度四级计划体系,并设计了基于智能优化算法的高级计划与排程系统,为企业实现大规模定制提供有效支撑。