In recent years, the European Steel Industry, in particular flat steel production, is facing an increasingly competitive market situation. The product price is determined by competition, and the only way to increase profit is to reduce production and commercial costs. One method to increase production yield is to create proper scheduling for the components on the available machines, so that an order is timely completed, optimizing resource exploitation and minimizing delays. The optimization of production using efficient scheduling strategies has received ever increasing attention over time and is one of the most investigated optimization problems. The paper presents three approaches for improving flexibility of production scheduling in flat steel facilities. Each method has different scopes and modelling aspects: an auction-based multi-agent system is used to deal with production uncertainties, a multi-objective mixed-integer linear programming-based approach is applied for global optimal scheduling of resources under steady conditions, and a continuous flow model approach provides long-term production scheduling. Simulation results show the goodness of each method and their suitability to different production conditions, by highlighting their advantages and limitations.

Zusammenfassung In der modernen Stahlproduktion sind automatische Oberflächeninspektionssysteme (OIS) zur Detektion und Klassifikation von Oberflächenfehlern weit verbreitet und ihre Ergebnisse haben stark an Bedeutung gewonnen. Trotzdem fehlt es bis heute an anerkannten Methoden für eine objektive und umfassende Leistungsbewertung der Systeme, um mit vertretbarem Aufwand geeignete Kenngrößen für die OIS-Klassifikationsleistung im realen Produktionsbetrieb zu ermitteln. Dieser Beitrag widmet sich der Problematik der Abschätzung des Recalls bei unbekannter „Grundwahrheit“ (ground truth), als zentrales Maß für die Fähigkeitsbewertung klassifizierender Bildverarbeitungssysteme (BV-Systeme). Es werden eine Methodik für die Recall-Schätzung mittels Hilfsklassifikator vorgestellt und Forschungsbedarfe für deren praktische Umsetzung erörtert.