En Ru Cn
Кейсы проектов
(02)
Задать вопрос
от задачи — напрямую к решению от задачи — напрямую к решению от задачи — напрямую к решению
напрямую к решению от задачи — напрямую к решению от задачи — напрямую к решению от задачи —
Новостная рассылка
Будьте в курсе всех новостей QuSolve
Комбинаторная оптимизация при производстве оцинкованной стали
Заказчик
NDA
Отрасль
Металлургическое производство
Бизнесс-процесс
Подача стальных заготовок в установку непрерывного горячего цинкования

Расчет оптимальной последовательности подачи стальных рулонов в установку непрерывного горячего цинкования с минимизацией производственных затрат. Этот случай показывает, что квантовые алгоритмы успешно работают даже без квантовых компьютеров.

Основная проблема

Входные рулоны имеют разную геометрию, а товарная продукция должна иметь различную толщину напыления и ряд других параметров, в зависимости от партии для каждого конкретного заказчика.

В результате, при переходе от рулона к рулону зачастую приходится перенастраивать агрегат, а иногда – ставить на вход т.н. «переходные» рулоны из складского запаса, чтобы обеспечить плавный переход от одного входного рулона к другому. Чем больше таких операций, тем ниже производительность линии.

Дополнительные факторы и ограничения

Продукция имеет разную толщину напыления и другие параметры, изменяемые индивидуально для каждого заказчика;

Входные рулоны имеют разную геометрию;

В смену агрегат может обработать от 30 до 100 рулонов.

Алгоритм поиска решения

Для решения этой задачи специалисты QuScape применили квантовый алгоритм Гамильтонова пути, симулированный на классическом компьютере.

Алгоритм может применяться для широкого круга производственных и бизнес-задач: поиска оптимальных маршрутов, схем загрузки транспортных средств, составления расписаний, проектирования топологии сетей, расчета оптимального портфеля активов, кластеризации объектов и др.

граф, отражающий издержки переходов между всеми рулонами смены (в условных единицах)
граф оптимальной последовательности рулонов с издержками перехода (36 рулонов в смене)
оптимальное решение найдено за 20000 итераций
Реализация программного обеспечения

Решение не требует специального вычислительного оборудования и, следовательно, имеет минимальное время внедрения.

Результат

Двукратное сокращение издержек на переходы между рулонами по сравнению с муравьиным алгоритмом, который, в свою очередь, в 4-5 раз эффективнее жадного алгоритма. Также почти 100-кратное сокращение вычислительного времени — всего около 1 сек для партии из 40 рулонов на компьютере desktop-класса.

открыть
следующий проект — следующий проект — следующий проект следующий проект — следующий проект
Новостная рассылка
Будьте в курсе всех новостей QuSolve
Оптимизация железнодорожной логистики металлургического завода
Заказчик
Steel Mill
Отрасль
Металлургическое производство
Бизнесс-процесс
Погрузка слябов в вагоны для железнодорожных перевозок

Оптимизация логистики металлургического завода на примере железнодорожных перевозок слябов. Необходимо было создать систему укладки плит в вагоны, позволяющую снизить транспортные расходы.

Основная проблема

Необходимо было минимизировать стоимость фрахта с учетом различий в тарифах за 1 тонну грузоподъемности для разных типов вагонов и направлений, скидок на количество однотипных вагонов в одной отправке, а также бизнес-ограничений.

Дополнительные факторы и ограничения

Грузоподъемность, геометрия, пригодность и доступность вагонов по направлениям отправки;

Местные технические условия (МТУ) РЖД №№755, 192, 81, 69 47 базовых и 174 расширенные схемы, предусматривающие абсолютные и относительные ограничения по массе, геометрии, взаимному расположению слябов, центровке.

Формирование партииМоделирование пространства состоянийНачальное приближениеПоиск оптимального решения

(состояние = допустимая комбинация слябов в вагоне определенного типа)

Реализация программного обеспечения

Программное обеспечение интегрировано в ERP-систему компании, имеет простой веб-интерфейс для визуализации схемы загрузки. Срок реализации составляет от 7 дней.

Тестирование программного обеспечения

Период тестирования: 15.03.21 — 16.03.22
Количество партий: 6 964
Вагонов: 93 695

Результат

Годовая экономия на фрахте — 5,1% (408 млн руб.)

Стоимость перевозки снижена для 87% партий

NPV экономического эффекта — 2,4 млрд руб.

Новостная рассылка
Будьте в курсе всех новостей QuSolve
Назад
напишите намМы всегда на связи
Телефон
+7 (495) 142-51-61
Социальные сети
Telegram
Офис

123112, г. Москва, Пресненская наб.,
д. 12, эт. 40, офис 12

Задайте свой вопрос, заполнив форму ниже

    Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с Политикой Конфиденциальности

    Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с Политикой Конфиденциальности