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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 904 - 919 (16page)
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This paper addresses the real-time job dispatching problem in the steelmaking-continuous casting (SCC) process, which consists of three stages: steelmaking, refining, and continuous casting. The objective is to assign charges (batches of molten iron) to refining machines in the second stage. We propose a novel integrated approach that combines a mixed integer linear programming (MILP) and machine learning (ML) to be complementary to each other. The MILP model is utilized to obtain optimal charge assignments without considering the engineers’ preferences and know-how, which cannot be quantified, while the MLbased method accurately replicates the behavior of field engineers, achieving a high accuracy rate of up to 97%. However, it does not surpass the performance of the engineers. In the integrated approach, the assignment from the ML method is primarily considered, but the assignment from the MILP model is used when the reliability of the ML method is unsatisfactory. Experimental results validate the effectiveness of the integrated approach, employing a detailed simulation model of the plant with real data. The proposed method has been successfully implemented in one of the largest steelmaking companies in Korea.
목차
Abstract
1 Introduction
2 Literature Review
3 Problem Definition
4 Mathematical Formulation
5 Machine Learning-Based Model
6 Integrated Approach
7 Experiments
8 Conclusion
References
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