车间AGV智能调度定制：空驶率与拥堵双优化

本次实验围绕车间AGV（自动导引车）调度展开。某汽车零部件工厂的装配车间原有调度采用就近派单规则，高峰时段多台AGV挤占同一通道、空驶往返频繁，物料等待时间波动明显。
实验在不更换硬件的前提下进行：将历史任务流水、点位坐标与时间戳接入调度模型，先以规则引擎复现基线，再引入强化学习做动态任务分配，并与单行道、避让点等交通管制逻辑联合约束。
阶段性结果：

• 空驶率由基线36%降至22%左右，单车日均有效任务数提升约15%；
• 通道拥堵导致的等待超时次数下降约四成，物料平均等待时间从8.2分钟降至5.6分钟。

模型对突发插单的响应仍有延迟，下一步计划引入滚动时域重调度机制，并在第二条产线复制验证，检验方法在不同布局下的迁移性。初步体会是：AGV调度的收益更多取决于数据质量与约束建模的完整度，而非算法复杂度本身。