自动化流程实验室近期围绕车间AGV（自动导引车）调度问题开展实验，尝试将强化学习方法引入多车任务分配环节，验证其在真实产线物流场景中的可行性。传统AGV调度多依赖固定规则（如最近任务优先），在订单波动大、通道易拥堵的场景下常出现空驶率高、等待时间长等问题。实验以某机加工车间的三台AGV与六个工位为对象，采集两周历史运行数据，构建了包含任务队列、电量、通道占用状态的状态空间模型。阶段性结果：在仿真回放环境中，相比固定规则调度，强化学习策略将平均空驶里程降低约18%，单任务平均等待时间缩短约12%；但在实车小规模验证中，受通信延迟与定位误差影响，收益收窄至6%~8%。下一步计划：引入通道拥堵预测模块，并在夜间低峰时段扩大实车测试范围，重点评估策略在异常停车、临时插单等干扰下的稳定性。我们目前的判断是：AGV调度AI化的价值真实存在，但效果高度依赖现场数据质量与定位精度，建议企业在推进前先完成物流数据的结构化采集。
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