Сибирский государственный индустриальный университет, Новокузнецк, Россия

А. Р. Фастыковский, заведующий кафедрой обработки металлов давлением и металловедения ЕВРАЗ ЗСМК, докт. техн. наук, доцент, эл. почта: fastikovsky@mail.ru

А. И. Мусатова, преподаватель института дополнительного образования, эл. почта: musatova-ai@yandex.ru

Томский политехнический университет, Томск, Россия
Н. В. Мартюшев, доцент отделения материаловедения, канд. техн. наук, доцент, эл. почта: martjushev@tpu.ru

Московский городской педагогический университет, Москва, Россия
И. А. Савченко, профессор, докт. социол. наук, доцент, эл. почта: Savchenko-514@mgpu.ru

Московский государственный строительный университет, Москва, Россия
А. И. Карлина, научный сотрудник, канд. техн. наук, эл. почта: karlinat@mail.ru

Для решения ряда производственных, экономических, организационно-логистических и оперативно-управленческих задач необходима информационная нормативная база показателей, адекватная к использованию в различные периоды функционирования действующих прокатных цехов. К таким периодам относят: планирование и фактическую работу цеха, реконструкцию, модернизацию и совершенствование новых технологий. Все эти периоды должны сопровождаться анализом и быстрой перестройкой информационно-нормативной базы, в которой первоочередной задачей является обоснование производительности цеха. При этом во многих случаях имеется недостаточно обоснованная методика определения нормативов производительности прокатных цехов для заданного сортамента, что приводит к неэффективному использованию оборудования из-за непредусмотренных простоев металла на разных стадиях обработки, увеличению длительности циклов, снижению производительности прокатных цехов. Показаны значительная роль производительности как индикатора эффективности работы прокатных цехов и взаимосвязь с технико-экономическими показателями. Отмечен главный недостаток применяемого расчета производительности прокатных цехов с последовательной структурой участков, в каждом из которых определяют частные производительности, а затем выбирают из них наименьшее значение. При этом возникают сложности с получением достоверных данных о расходных коэффициентах металла по участкам. В связи с этим предложенная модель обоснования производительности цеха имеет ряд преимуществ: соответствует тактовому подходу и возможности использования общего расходного коэффициента металла из доступной учетной информации. Проведенные комплексные исследования и анализ полученных данных в листопрокатном цехе позволили сформировать алгоритм нормативной производительности цеха на основе тактового подхода. Приведены модели рациональных режимов обжатий, процессов прокатки, технически возможных тактов работы черновой и чистовой клетей для заданного сортамента. Показаны примеры полученных значений исходя из требуемых размеров готовых листов и выбранных сечений слябов.

1. Железняк Л. М., Савиных В. В. Применение прокатно-волочильного стана в производстве изделий для электромашиностроения // Заготовительные производства в машиностроении. 2018. Т. 16. № 8. С. 366–369.
2. Sáez P., Herrera C., Pezoa J. E. A product-driven system approach to generate fast solutions to the job shop scheduling problem // IFAC-Papers On Line. 2022. Vol. 55, Iss. 10. P. 1930–1937.
3. Медиков В. Я. Производственные мощности и их использование. — М. : МГУП, 2002. — 246 с.
4. Kowalski M., Steinboeck A., Kugi A. Optimal start times for a flow shop with blocking constraints, no-wait constraints, and stochastic processing times // IFAC-Papers On Line. 2021. Vol. 54, Iss. 1. P. 659–664. DOI: 10.1016/j.ifacol.2021.08.176
5. Гасияров В. Р. Способ ограничения динамических нагрузок мехатронных систем клети толстолистового прокатного стана // Вестник ЮУрГУ. Серия «Машиностроение». 2019. Т. 19. № 2. С. 5–18. DOI: 10.14529/engin190201
6. Тациенко В. П., Шатько Д. Б., Баканов А. А. Оптимизация технологического процесса на основе хронометража его ключевых операций // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2020. № 1. С. 12–19. DOI: 10.26730/1999-4125-2020-1-12-19
7. Попов Н. А. Оптимизация производственных процессов в условиях цифровизации // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019. Т. 10. № 1. С. 28–35. DOI: 10.17747/2618-947X-2019-1-28-35
8. Edwin R., Kanya J. N., Geetha S. Analysis on productivity improvement, using lean manufacturing concept // Materials Today: Proceedings. 24 March 2021. Vol. 45, Part 7. P. 7176–7182. DOI: 10.1016/j.matpr.2021.02.412
9. Петижев А. Д. Влияние технологического прогресса на стратегическую устойчивость металлургических предприятий // Московский экономический журнал. 2020. № 7. С. 532–540. DOI: 10.24411/2413-046Х-2020-10522
10. Гизатулин Р. А., Мусатова А. И., Мартюшев Н. В., Валуев Д. В., Карлина А. И. Разработка и применение нормативных тактовых моделей для модернизации электросталеплавильного цеха // Черные металлы. 2022. № 4. С. 10–16.
11. Румянцев М. И., Завалищин А. Н. Технологии производства листового проката и некоторые аспекты методологии их проектирования // Калибровочное бюро. 2019. Вып. 15. С. 13–23.
12. Hongyan Chu, Ke Dong, Rui Li, Qiang Cheng et al. Integrated modeling and optimization of production planning and scheduling in hybrid flow shop for order production mode // Computers & Industrial Engineering. 2022. Vol. 174. 108741. DOI: 10.1016/j.cie.2022.108741
13. Кулаков С. М., Мусатова А. И., Мартюшев Н. В., Карлина А. И. Ситуационная оптимизация работы термического отделения с учетом нестабильности поступления заказов // Черные металлы. 2022. № 7. С. 58–63.
14. Фастыковский А. Р., Мусатова А. И., Кулаков С. М., Мартюшев Н. В., Карлина А. И. Разработка ситуационных моделей длительности производственных циклов изготовления партий готового проката. Сообщение 1 // Черные металлы. 2023. № 1. С. 44–51.