工厂AGV调度优化策略：提升物流效率与系统协同能力

在智能制造加速推进的背景下，自动导引车（AGV）已成为工厂内部物流自动化的核心载体。然而，随着AGV数量增加、任务复杂度上升，如何高效调度多台车辆、避免拥堵冲突、最大化资源利用率，成为影响整体生产效率的关键问题。科学的工厂AGV调度优化策略，正是破解这一难题的核心手段。

一、基于实时感知的动态路径规划

传统固定路径易导致瓶颈路段拥堵。现代调度系统采用动态路径规划算法（如A*、Dijkstra改进型或强化学习模型），结合激光雷达、UWB或Wi-Fi定位数据，实时感知AGV位置、速度及障碍物状态，动态调整行驶路线。例如，当某通道被临时占用，系统可即时为后续AGV重规划绕行路径，保障任务连续性。

二、多目标任务分配与优先级管理

调度系统需综合考虑任务紧急度、物料类型、目的地工位节拍等因素，实施智能任务分配。高优先级任务（如产线缺料补给）可插队执行；相似路径任务可合并调度，减少空驶率。同时，引入“任务池+负载均衡”机制，避免部分AGV过载而其他闲置，提升整体设备利用率。

三、交通管制与冲突消解机制

在交叉口、窄巷道等高风险区域，系统应部署交通管制策略，如设置虚拟红绿灯、单向通行区或预约通行机制。通过中央调度系统（RCS）统一协调，确保任意时刻仅有一台AGV通过关键节点。对于潜在碰撞风险，系统可提前减速、暂停或重新排序，实现“零接触”安全运行。

四、与上层系统深度集成

高效的AGV调度离不开与MES（制造执行系统）、WMS（仓储管理系统）和ERP的联动。当MES下发生产工单时，调度系统可预判物料需求时间与位置，提前调度AGV就位，实现“按需配送、准时到达”。这种端到端协同，将物流从“被动响应”转变为“主动服务”。

五、数字孪生与仿真预演

在系统上线或扩产前，可通过数字孪生平台构建工厂3D模型，模拟不同调度策略下的AGV运行状态，评估吞吐量、等待时间、拥堵点等指标，优化参数配置。上线后，也可持续采集运行数据，迭代训练调度算法，实现自适应优化。

工厂AGV调度不仅是技术问题，更是生产物流协同的系统工程。通过动态路径、智能分派、交通管控、系统集成与仿真优化五大策略，企业可显著提升AGV运行效率，降低等待与空驶时间，支撑柔性化、高节拍的智能制造体系。