JP3073613B2 - 板取り方法 - Google Patents
板取り方法Info
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- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 20
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 15
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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
- Metal Rolling (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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遺伝的アルゴリズムによ
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遺伝的アルゴリズムによ
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遺伝的アル
ゴリズムにより組み替えて，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遺伝的アル
ゴリズムにより組み替えて，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。
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。
【０００７】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遺伝的アルゴリズム
（Genetic Algorithms）（以下ＧＡと略す）を用いる。
即ち，ＧＡにより遺伝子にみたてた問題の解候補を進化
させて最適解を求める。 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９６０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，ＧＡを適用するものとした。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Ｓ
１，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（Ｓ２）。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，ＧＡ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。ＧＡでは問題の解候補
を固定長の文字列で表すことが必要である。これをコー
ディングと呼ぶ。ここでは，次のようなコーディング方
法を試みた。即ち，コードＣ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Ｃ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。このようなコードＣを適
当数作り，これらを遺伝子にみたてて母集団である最初
の世代を発生する（Ｓ１１）。
せ最適問題の解法として有力である遺伝的アルゴリズム
（Genetic Algorithms）（以下ＧＡと略す）を用いる。
即ち，ＧＡにより遺伝子にみたてた問題の解候補を進化
させて最適解を求める。 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９６０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，ＧＡを適用するものとした。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Ｓ
１，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（Ｓ２）。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，ＧＡ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。ＧＡでは問題の解候補
を固定長の文字列で表すことが必要である。これをコー
ディングと呼ぶ。ここでは，次のようなコーディング方
法を試みた。即ち，コードＣ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Ｃ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。このようなコードＣを適
当数作り，これらを遺伝子にみたてて母集団である最初
の世代を発生する（Ｓ１１）。
【０００８】このようにして作られたコードＣ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（Ｓ１２）。 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。評価関数Ｅ１は各遺伝子のいわゆる適
用度の違いを表すものであり，ここでは評価関数Ｅ１の
小さいものが適用度が大きいものとなる（即ち，上記各
条件をより満足するものとなる）。この適用度の大きい
順に２つの遺伝子を選択し（Ｓ１３），増殖させる（Ｓ
１４）。即ち，同じ遺伝子を複数コピーする。次に，遺
伝子を掛け合せて確率的な交叉を行う（Ｓ１５）。具体
的には任意の２つのコードＣ中のスラブＳの使用順及び
／又は注文０の充当順の一部を互いに入れ換える。ま
た，確率的な突然変位を生じさせる（Ｓ１６）。具体的
には任意の１つのコードＣ中のスラブＳの使用順及び／
又は注文０の充当順の一部を不規則に入れ換える。
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（Ｓ１２）。 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。評価関数Ｅ１は各遺伝子のいわゆる適
用度の違いを表すものであり，ここでは評価関数Ｅ１の
小さいものが適用度が大きいものとなる（即ち，上記各
条件をより満足するものとなる）。この適用度の大きい
順に２つの遺伝子を選択し（Ｓ１３），増殖させる（Ｓ
１４）。即ち，同じ遺伝子を複数コピーする。次に，遺
伝子を掛け合せて確率的な交叉を行う（Ｓ１５）。具体
的には任意の２つのコードＣ中のスラブＳの使用順及び
／又は注文０の充当順の一部を互いに入れ換える。ま
た，確率的な突然変位を生じさせる（Ｓ１６）。具体的
には任意の１つのコードＣ中のスラブＳの使用順及び／
又は注文０の充当順の一部を不規則に入れ換える。
【０００９】上記ステップＳ１３〜Ｓ１６の遺伝子操作
を母集団に含まれる全ての遺伝子について行い（Ｓ１
７），世代交替させる。そして，世代交替させた後の全
遺伝子（コードＣ′）について評価関数Ｅ１′を生成し
（Ｓ１２），再び遺伝子操作を行い（Ｓ１３〜Ｓ１
７），世代数が設定値となるまで世代交替を繰り返す
（Ｓ１８）。このようなＧＡ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Ｃ″を評価関数Ｅ１″と共に出力する
（Ｓ５）。ｉ＝ｉ＋１とする（Ｓ６）。上記ステップＳ
４〜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遺伝子にみたてた
スラブＳの使用順と注文０の充当順とを表すコードＣを
進化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，上記実施例では世代数が設定値となるまで
世代交替を行ったが，実使用に際しては，評価関数Ｅ１
の設定値によりＧＡの計算ループからぬけ出すようにし
ても良い。その場合はより短時間に最適化できる可能性
がある。尚，上記実施例で用いた評価関数Ｅ１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） …（２） 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） …（３） （３）納期と歩留のバランスを調整したい場合 Ｅ４＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ｃｃｉ＋ＮＰ） …（４） 更に，上記（１），（２），（３），（４）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。
を母集団に含まれる全ての遺伝子について行い（Ｓ１
７），世代交替させる。そして，世代交替させた後の全
遺伝子（コードＣ′）について評価関数Ｅ１′を生成し
（Ｓ１２），再び遺伝子操作を行い（Ｓ１３〜Ｓ１
７），世代数が設定値となるまで世代交替を繰り返す
（Ｓ１８）。このようなＧＡ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Ｃ″を評価関数Ｅ１″と共に出力する
（Ｓ５）。ｉ＝ｉ＋１とする（Ｓ６）。上記ステップＳ
４〜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遺伝子にみたてた
スラブＳの使用順と注文０の充当順とを表すコードＣを
進化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，上記実施例では世代数が設定値となるまで
世代交替を行ったが，実使用に際しては，評価関数Ｅ１
の設定値によりＧＡの計算ループからぬけ出すようにし
ても良い。その場合はより短時間に最適化できる可能性
がある。尚，上記実施例で用いた評価関数Ｅ１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） …（２） 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） …（３） （３）納期と歩留のバランスを調整したい場合 Ｅ４＝Σ（Ｃａｉ＋Ｃｂｉ＋Ｃｃｉ＋ＮＰ） …（４） 更に，上記（１），（２），（３），（４）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，遺伝子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進化させること
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，遺伝子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進化させること
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 Ｃ，Ｃ′，Ｃ″…コード Ｅ１，Ｅ１′，Ｅ１″…評価関数 ＧＡ…遺伝的アルゴリズム
フロントページの続き (72)発明者 能勢 和夫 兵庫県神戸市西区高塚台１丁目５番５号 株式会社神戸製鋼所 神戸総合技術研 究所内 (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 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) B21B 37/00
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遺伝的アルゴリズムに
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 |
|---|---|---|---|
| JP29167292A JP3073613B2 (ja) | 1992-10-29 | 1992-10-29 | 板取り方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29167292A JP3073613B2 (ja) | 1992-10-29 | 1992-10-29 | 板取り方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06142725A JPH06142725A (ja) | 1994-05-24 |
| JP3073613B2 true JP3073613B2 (ja) | 2000-08-07 |
Family
ID=17771937
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29167292A Expired - Lifetime JP3073613B2 (ja) | 1992-10-29 | 1992-10-29 | 板取り方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3073613B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8868230B2 (en) * | 2012-04-26 | 2014-10-21 | Disney Enterprises, Inc. | Iterative packing optimization |
| JP6146398B2 (ja) * | 2014-11-27 | 2017-06-14 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 板取方法 |
| CN106862284B (zh) * | 2017-03-24 | 2018-09-04 | 燕山大学 | 一种冷轧板带信号模式识别的方法 |
-
1992
- 1992-10-29 JP JP29167292A patent/JP3073613B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06142725A (ja) | 1994-05-24 |
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