仓储 AGV 调度乱？智能系统优化路径，利用率升 25%

 

 

早上 9 点，某电商仓的货架通道里，10 台 AGV 在转角 “扎堆拥堵”—— 空车抢着回充电区，重车等着取货，新任务 AGV 卡着不动。调度员手动调整多次，反而越堵越严重。

 

这是不少仓库的通病：引入 AGV 替代人工后，“调度乱” 成了设备管理难题。AGV 要么堵路、要么空跑，设备投入不少，利用率却上不去。

 

而另一处同规模仓储园区，经智能调度系统优化后，同款 AGV 不仅没了 “拥堵症”，单台日均作业时长从 6.5 小时升至 8.1 小时，整体利用率直接涨 25%。中设智控的这一实际案例，或许能给受困企业提供新思路。

 

 

AGV 调度 “乱”，根源在这三点

 

很多人以为调度乱是 “设备不够” 或 “路径没规划”，实则问题集中在三个核心环节，且环环相扣。

 

1. 路径规划 “静态化”，跟不上动态需求

 

传统调度多采用 “固定路径”，比如 “充电区→1 号架→出库口”，所有 AGV 按固定路线走。但仓库作业是动态的：某时段 1 号架订单暴增，多台 AGV 扎堆堵死通道；3 号架旁闲置的 AGV，却因 “固定路线” 无法调配。

 

中设智控在某食品仓的调研显示，这种 “静态路径” 导致的 AGV 冲突，占调度问题的 42%，曾出现 5 台 AGV “顶牛”，致区域作业停滞 28 分钟。

 

2. 任务分配 “大锅饭”，忙闲两极分化

 

无智能调度时，任务多是 “先到先得”：有的 AGV 连轴转，有的空等半小时。比如某家电仓，一台 AGV 刚完成出库，就被派去 30 米外取货；而距目标货架仅 5 米的另一台 AGV，却空等 15 分钟，既浪费运力，又加重通道压力。

 

3. 应急响应 “滞后”，小问题变故障

 

AGV 作业中难免遇突发情况：电量不足、货架调整、货物挡路。传统系统缺乏实时监测，要等 AGV “报错” 或人工发现才能处理。

 

中设智控曾记录：某汽车零部件仓一台 AGV 因电量不足停在通道，系统 3 分钟后才检测到异常，此时已堵死 3 台 AGV，致订单延迟出库 12 分钟。

 

智能调度系统：给 AGV 装 “智慧大脑”

 

智能调度系统的核心，是解决 “静态规划跟不上动态需求” 的问题，通过三大功能从根本上优化调度，这在中设智控的多个案例中已得到验证。

 

1. 动态路径规划：走最短、不挤的路

 

系统依托实时路径算法，不设固定路线，而是根据仓库实时状态算最优路径：

 

• 避开 AGV 超 3 台的拥堵通道；
• 加急订单 AGV 分配 “快速通道”；
• 优先规划 “取货→送货” 最短距离。

 

某电商仓优化后，AGV 平均路径从 120 米缩至 95 米，单趟节省 1.5 分钟，按日均 40 趟算，单台每天多作业 1 小时。

 

2. 智能任务分配：谁合适派给谁

 

系统像 “指挥官”，按 AGV 状态、位置、能力分配任务：

 

• 优先派给 “距离最近” 的闲置 AGV；
• 电量低于 30% 的 AGV，分配充电区附近短任务；
• 重型货物派载重 2 吨 AGV，轻型派 1 吨 AGV，避免浪费。

 

某医药仓优化后，AGV 闲置率从 30% 降至 8% 以下。

 

3. 实时监控应急：问题刚冒头就解决

 

系统通过传感器实时监测 AGV 状态，10 秒内自动响应异常：

 

• 电量低于 25%，自动分配 “最后一单”，完成后导航至充电区；
• 通道有障碍物，立即规划绕行路径，同步提醒清理；
• AGV 故障时，未完成任务秒派给附近闲置设备。

 

某物流园优化后，应急响应从 3-5 分钟缩至 10 秒内，订单延迟率从 12% 降至 1.5%。

 

利用率升 25%：数据拆解，不是 “数字游戏”

 

25% 的利用率提升，是 “作业时长 + 单位效率” 的双重叠加，中设智控服务的某日化仓数据可直观体现。该仓有 20 台 AGV，优化前后数据对比如下：

指标优化前优化后单台日均作业时长6.5 小时8.1 小时单台日均闲置时长1.2 小时0.2 小时单台日均停滞时长0.3 小时0.1 小时整体利用率81.25%96.43%每小时作业次数8 次10 次

 

从数据看，利用率从 81.25% 升至 96.43%，叠加每小时作业次数从 8 次增至 10 次（效率提升 25%），最终实现整体利用率涨 25%—— 不仅 “干得久”，还 “干得快”。

 

中小仓库也能抄的 “落地三步法”

 

不少中小仓库觉得智能调度 “贵且复杂”，但中设智控的案例显示，10 台以下 AGV 的仓库，也能低成本落地。

 

1. 第一步：用 1-2 周，摸清基础数据

 

无需先买系统，先整理三类数据：

 

• AGV 数据：载重、速度、续航、实时位置；
• 仓库数据：货架 / 通道 / 充电区位置、订单峰值时段；
• 作业数据：订单量、平均搬运距离、常见拥堵点。这些数据可从现有 WMS 系统导出，或用简易传感器采集。

 

2. 第二步：选轻量系统，先试点再推广

 

不用上全套系统，优先选 “轻量版模块”，只保留 “动态路径 + 智能分配” 核心功能，成本降 50% 以上。

 

比如某小型电子仓，先选 5 台 AGV 试点，1 个月后利用率升 18%，再推广至全仓，风险和成本都更低。

 

3. 第三步：对接现有系统，不拆旧设备

 

智能系统无需替换旧 AGV，通过 API 接口对接现有 WMS、ERP 系统即可。中设智控的方案就是直接读取 WMS 订单数据，再发送调度指令，不用改造设备，落地难度大幅降低。

 

不止升利用率：调度优化的连锁价值

 

智能调度带来的不只是 25% 的利用率提升，还有多重附加价值：

 

• 降设备成本：某仓原计划增购 5 台 AGV，优化后现有 20 台即可满足需求，省 80 万元设备费；
• 提出库效率：订单出库时效从 40 分钟 / 单缩至 25 分钟 / 单，客户满意度升 30%；
• 减人力成本：调度员从 3 人减至 1 人，人力成本降 60%。

 

如今 AGV 已成仓储标配，但 “高效干活不添乱” 才是设备管理核心。中设智控的案例证明，给 AGV 装 “智慧大脑”，能让自动化设备真正发挥价值。未来，随着物联网、大数据融入，调度系统还能实现 “预测性规划”，让仓库从 “被动响应” 变 “主动应对”。