Sürekli tavlama hatlarında enerji giderinin kalite ve boyut değerlerine göre optimize edilmesi ve geçişlerde operatör davranışlarının modellenmesi

Tavlama esnasında malzeme kalitesini etkileyen faktörler arasında, şerit sıcaklığı anahtar konumdadır. Kaliteli ürün üretmek için her fırının çıkışındaki şerit sıcaklığını istenilen değerlerde tutturmak çok önemlidir. Her şeridin tavlama sıcaklığı tavlama kalitesine bağlı olarak değişir. Ayrıca, şerit kalınlığı, şerit genişliği, şerit hızı ve fırın sıcaklığı koşulları diğer tavlamada etkili faktörlerdir. Bu faktörlere bağlı olarak siparişin işlenmesi sırasında uygun sıcaklıkların bulunması rekabet koşulları altındaki piyasada uygun enerji maliyetlerin sağlanması için önemlidir. İlk kısımda hatta girmesi kesinleşen on bobin için çok hedefli karar verme tekniği kullanılarak fırın kapasite sınırlılıkları altında en uygun tavlama sıcaklıklarının bulunması amaçlanmıştır. İkinci kısımda ise kalite ve boyut geçişleri sırasındaki ısıtma miktarları fırın kapasite sınırlarını aştığı için işlem matematiksel modeller ile karşılanamamaktadır. Bu durumlarda operatörlerin yaptığı uygulamalar YSA ile modellenmiştir. Üretilecek bobinler için tavlama kalitesi veya şerit boyutlarının değişimleri esnasında fırın içinde bobin uzunluklarının son %50'si kaldığında operatör uygulamalarının kayıt edildiği verilerden yararlanılarak yapay sinir ağı oluşturulmuş ve eğitilmiştir.