车间AMR调度AI定制：任务分配与拥堵缓解

在多车间联动的自动化改造项目中，AMR（自主移动机器人）调度常成为瓶颈：单车效率不低，但多车并行时出现抢任务、路口等待与充电排队，整体搬运节拍反而下降。本实验室近期在一家汽配工厂开展调度算法实验，尝试以强化学习替代固定规则的任务分配。主要进展与计划如下：
· 进展：基于历史搬运订单训练的任务分配模型，在仿真环境中将平均等待时间降低约18%，高峰时段订单积压明显减少；
· 下一步：计划在真实产线开展为期四周的灰度验证，先以“模型建议+人工确认”模式运行，再逐步开放自动派单权限。
团队同时注意到，调度算法的实际效果高度依赖地图与任务数据的准确性，因此在算法验证前完成了路网标定与订单日志清洗，并将持续记录真实场景与仿真的偏差，作为后续模型迭代的依据。