早上 9 點，某電商倉的貨架通道里，10 臺 AGV 在轉(zhuǎn)角 “扎堆擁堵”—— 空車搶著回充電區(qū)，重車等著取貨，新任務 AGV 卡著不動。調(diào)度員手動調(diào)整多次，反而越堵越嚴重。

這是不少倉庫的通?。阂?AGV 替代人工后，“調(diào)度亂” 成了設備管理難題。AGV 要么堵路、要么空跑，設備投入不少，利用率卻上不去。

而另一處同規(guī)模倉儲園區(qū)，經(jīng)智能調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化后，同款 AGV 不僅沒了 “擁堵癥”，單臺日均作業(yè)時長從 6.5 小時升至 8.1 小時，整體利用率直接漲 25%。中設智控的這一實際案例，或許能給受困企業(yè)提供新思路。

AGV 調(diào)度 “亂”，根源在這三點

很多人以為調(diào)度亂是 “設備不夠” 或 “路徑?jīng)]規(guī)劃”，實則問題集中在三個核心環(huán)節(jié)，且環(huán)環(huán)相扣。

1. 路徑規(guī)劃 “靜態(tài)化”，跟不上動態(tài)需求

傳統(tǒng)調(diào)度多采用 “固定路徑”，比如 “充電區(qū)→1 號架→出庫口”，所有 AGV 按固定路線走。但倉庫作業(yè)是動態(tài)的：某時段 1 號架訂單暴增，多臺 AGV 扎堆堵死通道；3 號架旁閑置的 AGV，卻因 “固定路線” 無法調(diào)配。

中設智控在某食品倉的調(diào)研顯示，這種 “靜態(tài)路徑” 導致的 AGV 沖突，占調(diào)度問題的 42%，曾出現(xiàn) 5 臺 AGV “頂?！?，致區(qū)域作業(yè)停滯 28 分鐘。

2. 任務分配 “大鍋飯”，忙閑兩極分化

無智能調(diào)度時，任務多是 “先到先得”：有的 AGV 連軸轉(zhuǎn)，有的空等半小時。比如某家電倉，一臺 AGV 剛完成出庫，就被派去 30 米外取貨；而距目標貨架僅 5 米的另一臺 AGV，卻空等 15 分鐘，既浪費運力，又加重通道壓力。

3. 應急響應 “滯后”，小問題變故障

AGV 作業(yè)中難免遇突發(fā)情況：電量不足、貨架調(diào)整、貨物擋路。傳統(tǒng)系統(tǒng)缺乏實時監(jiān)測，要等 AGV “報錯” 或人工發(fā)現(xiàn)才能處理。

中設智控曾記錄：某汽車零部件倉一臺 AGV 因電量不足停在通道，系統(tǒng) 3 分鐘后才檢測到異常，此時已堵死 3 臺 AGV，致訂單延遲出庫 12 分鐘。

智能調(diào)度系統(tǒng)：給 AGV 裝 “智慧大腦”

智能調(diào)度系統(tǒng)的核心，是解決 “靜態(tài)規(guī)劃跟不上動態(tài)需求” 的問題，通過三大功能從根本上優(yōu)化調(diào)度，這在中設智控的多個案例中已得到驗證。

1. 動態(tài)路徑規(guī)劃：走最短、不擠的路

系統(tǒng)依托實時路徑算法，不設固定路線，而是根據(jù)倉庫實時狀態(tài)算最優(yōu)路徑：

• 避開 AGV 超 3 臺的擁堵通道；
• 加急訂單 AGV 分配 “快速通道”；
• 優(yōu)先規(guī)劃 “取貨→送貨” 最短距離。

某電商倉優(yōu)化后，AGV 平均路徑從 120 米縮至 95 米，單趟節(jié)省 1.5 分鐘，按日均 40 趟算，單臺每天多作業(yè) 1 小時。

2. 智能任務分配：誰合適派給誰

系統(tǒng)像 “指揮官”，按 AGV 狀態(tài)、位置、能力分配任務：

• 優(yōu)先派給 “距離最近” 的閑置 AGV；
• 電量低于 30% 的 AGV，分配充電區(qū)附近短任務；
• 重型貨物派載重 2 噸 AGV，輕型派 1 噸 AGV，避免浪費。

某醫(yī)藥倉優(yōu)化后，AGV 閑置率從 30% 降至 8% 以下。

3. 實時監(jiān)控應急：問題剛冒頭就解決

系統(tǒng)通過傳感器實時監(jiān)測 AGV 狀態(tài)，10 秒內(nèi)自動響應異常：

• 電量低于 25%，自動分配 “最后一單”，完成后導航至充電區(qū)；
• 通道有障礙物，立即規(guī)劃繞行路徑，同步提醒清理；
• AGV 故障時，未完成任務秒派給附近閑置設備。

某物流園優(yōu)化后，應急響應從 3-5 分鐘縮至 10 秒內(nèi)，訂單延遲率從 12% 降至 1.5%。

利用率升 25%：數(shù)據(jù)拆解，不是 “數(shù)字游戲”

25% 的利用率提升，是 “作業(yè)時長 + 單位效率” 的雙重疊加，中設智控服務的某日化倉數(shù)據(jù)可直觀體現(xiàn)。該倉有 20 臺 AGV，優(yōu)化前后數(shù)據(jù)對比如下：

指標優(yōu)化前優(yōu)化后單臺日均作業(yè)時長6.5 小時8.1 小時單臺日均閑置時長1.2 小時0.2 小時單臺日均停滯時長0.3 小時0.1 小時整體利用率81.25%96.43%每小時作業(yè)次數(shù)8 次10 次

從數(shù)據(jù)看，利用率從 81.25% 升至 96.43%，疊加每小時作業(yè)次數(shù)從 8 次增至 10 次（效率提升 25%），最終實現(xiàn)整體利用率漲 25%—— 不僅 “干得久”，還 “干得快”。

中小倉庫也能抄的 “落地三步法”

不少中小倉庫覺得智能調(diào)度 “貴且復雜”，但中設智控的案例顯示，10 臺以下 AGV 的倉庫，也能低成本落地。

1. 第一步：用 1-2 周，摸清基礎數(shù)據(jù)

無需先買系統(tǒng)，先整理三類數(shù)據(jù)：

• AGV 數(shù)據(jù)：載重、速度、續(xù)航、實時位置；
• 倉庫數(shù)據(jù)：貨架 / 通道 / 充電區(qū)位置、訂單峰值時段；
• 作業(yè)數(shù)據(jù)：訂單量、平均搬運距離、常見擁堵點。這些數(shù)據(jù)可從現(xiàn)有 WMS 系統(tǒng)導出，或用簡易傳感器采集。

2. 第二步：選輕量系統(tǒng)，先試點再推廣

不用上全套系統(tǒng)，優(yōu)先選 “輕量版模塊”，只保留 “動態(tài)路徑 + 智能分配” 核心功能，成本降 50% 以上。

比如某小型電子倉，先選 5 臺 AGV 試點，1 個月后利用率升 18%，再推廣至全倉，風險和成本都更低。

3. 第三步：對接現(xiàn)有系統(tǒng)，不拆舊設備

智能系統(tǒng)無需替換舊 AGV，通過 API 接口對接現(xiàn)有 WMS、ERP 系統(tǒng)即可。中設智控的方案就是直接讀取 WMS 訂單數(shù)據(jù)，再發(fā)送調(diào)度指令，不用改造設備，落地難度大幅降低。

不止升利用率：調(diào)度優(yōu)化的連鎖價值

智能調(diào)度帶來的不只是 25% 的利用率提升，還有多重附加價值：

• 降設備成本：某倉原計劃增購 5 臺 AGV，優(yōu)化后現(xiàn)有 20 臺即可滿足需求，省 80 萬元設備費；
• 提出庫效率：訂單出庫時效從 40 分鐘 / 單縮至 25 分鐘 / 單，客戶滿意度升 30%；
• 減人力成本：調(diào)度員從 3 人減至 1 人，人力成本降 60%。

如今 AGV 已成倉儲標配，但 “高效干活不添亂” 才是設備管理核心。中設智控的案例證明，給 AGV 裝 “智慧大腦”，能讓自動化設備真正發(fā)揮價值。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)融入，調(diào)度系統(tǒng)還能實現(xiàn) “預測性規(guī)劃”，讓倉庫從 “被動響應” 變 “主動應對”。