Detta arbete är utfört på Ovako Sweden AB i Hofors som en examinationsuppgift för ingenjörsutbildning i materialteknik. I stålindustrin är kostnaden för råvaror såsom skrot och legeringar den överlägset största och något som kräver hjälpmedel för att utnyttja på bästa sätt. Genom att använda ett optimeringsprogram vid lastning av skrot går det att gör stora besparingar. I examensarbetet presenteras framtagande av fördelningsfaktorer för säkrare beräkning vid skrotlastning. Dessa faktorer används i optimeringsprogrammet RAWMATMIX då det vid lastning av skrot går att göra besparingar genom att programmet väljer det mest ekonomiskt fördelaktiga råmaterialet. Resultaten visar att fördelningsfaktorerna skiljer sig åt mellan olika skrotklasser vilket medför att en ny fördelningsmodell måste tas fram för varje klass. Vidare måste optimeringsprogrammet anpassas för körning med ”sump” dvs. den mängd stål från föregående charge som är kvar i ljusbågsugnen.
This work is performed at the company Ovako Sweden AB in Hofors as a degree project for the engineering education in materials technology. In steel industry, the cost of raw materials such as scrap and alloys is the by far largest, and requires resources for the best utilization. By using a program to optimize the loading of scrap, large savings can be made. The thesis presents the compiling of distribution factors for more secure calculations for the scrap loading. These factors are used in the optimization program RAWMATMIX as large savings can be made since this program chooses the most economically advantageous raw material. The results show that the distribution factors differ between different scrap classes, which require a new model for the distribution factors for each class. Furthermore, the optimization program must be adapted to calculate with a certain amount of steel left in the electric arc furnace.