考慮人機協同的智能工廠多AGV物流調度仿真研究

姚明山

（上海維祥信息技術有限公司技術研發(fā)部，上海 200090）

0 引言

自動導引車（Automated Guided Vehicle，簡稱AGV）是智能工廠的主要搬運載體和主流自動化搬運設備［1-2］，是實現智能工廠自動化物流調度的關鍵環(huán)節(jié)之一［3-4］。智能工廠的工件在機器之間的裝卸件大多通過AGV 進行搬運［5］，AGV 在加工設備和運輸資源等物流調度［6］及協同優(yōu)化中發(fā)揮的作用成為智能工廠高效運作的重要支撐［7-8］。目前，國內外學者對多AGV 物流調度問題做了較多研究。曹曉華等［9］對多AGV 的實時調度方法進行了研究，提出基于反向傳播神經網絡在線識別系統(tǒng)狀態(tài)的動態(tài)調度策略。徐立云等［10］指出多品種混流柔性加工單元中的AGV 數量和運行路徑直接影響單元的運行效率，在考慮產品加工工時、批量需求、設備物理位置等約束下，對多AGV 的調度策略進行優(yōu)化求解，獲取了最優(yōu)化路徑。陳香玲等［11］考慮采用純電力驅動的AGV 分揀過程存在電量消耗和充電需求的特性，提出一種優(yōu)化模型，指出調度模型可以有效提高分揀效率，并為考慮更多約束的AGV 調度研究提供求解途徑。Xu 等［12］提出與互聯網相結合的基于請求——調度——響應模式的AGV 智能物流調度模型及響應方法，建立數學模型，并從分配給AGV 的任務順序和轉運任務與AGV 的匹配關系（AGV-task）兩個維度對物流調度過程進行優(yōu)化。Yoshitake 等［13］設計一種新的機器人系統(tǒng)，運用一種實時的整體調度方法解決調度問題，工作區(qū)域越大，揀貨單的混雜程度越高，所提方法解決調度問題的效率也越高。Lee 等［14］通過獲勝者確定問題（WDP）解決了多AGV 的調度和路由方面的集成困難，建立基于知識算子的遺傳算法模型并優(yōu)化，降低了使用多個AGV 進行物流和倉儲應用的成本。Liu［15］、Cardarelli［16］介紹一種新穎的云機器人架構，該架構提供不同的功能，以支持用于工業(yè)物流的AGV 組的增強協調，從不同的傳感源收集數據，提供不斷更新的工業(yè)環(huán)境全局實時視圖，以優(yōu)化方式協調AGV 的運動，但所提出的方法并沒有在真實的工業(yè)環(huán)境中得到驗證。上述文獻對多AGV 調度響應、決策與優(yōu)化問題進行了研究，但是目前仍沒有文獻對人機協同場景下的多AGV 調度展開研究。因此，本文在已有研究基礎上，從人機協同視角出發(fā)，將智能工廠的多AGV 及其相關設備作為一個整體進行研究，對物流調度仿真需求進行分析，設計仿真內容并通過實例對仿真結果進行驗證。通過采用系統(tǒng)仿真的方法對多AGV 物流調度方案進行分析研究，以期對物流調度方案進行合理優(yōu)化，滿足智能工廠的要求。

1 仿真需求分析

在智能工廠中，多AGV 物流系統(tǒng)被用來進行產線的料箱搬運，從AGV 休息區(qū)搬運料箱至需求點位，然后換取空箱，載回AGV 休息區(qū)。同時，智能工廠的物流系統(tǒng)包括AGV、籠車、拖車、物流貨車、叉車等一系列設備的協同運作，要考慮物流調度的整體運行效率及效果，因此需要對拖車、籠車合叉車進行部署安排與仿真研究。

（1）人機協同關系設定。在智能工廠補料環(huán)節(jié)，需要業(yè)務操作人員與AGV 進行人機協同處理補料，AGV 將物料搬運至工作臺旁卸貨后回巢執(zhí)行下一任務，之后由業(yè)務操作人員等工作臺缺料時，將物料放置于工作臺上，否則需要將物料送至線邊庫暫存，等待工作臺缺料后再人工移料至工作臺。因此，物料調度作業(yè)盡可能不提前補料，否則會造成物料送至線邊庫暫存的次數增多從而增加人工操作時間，即使需要提前補料也要考慮人工時間處理合理性與補料及時性。

（2）AGV 部署安排。由于智能工廠的上料種類和頻次較高，對多AGV 的調度優(yōu)化有較高要求，需確定不同生產節(jié)拍（JPH）下的AGV 最優(yōu)部署數量，以及運行策略，從而保障產線物料供給通暢，降低因缺料而導致的生產線停工。

（3）確定拖車部署安排。拖車的部署安排會影響AGV休息區(qū)域的零件上料時長，如果數量不足，可能無法為AGV 提供滿料箱。對生產的不同區(qū)域而言，拖車數量、運行路徑也都各有差異。因此，需要分析拖車的最優(yōu)調度和部署，從而盡最大程度保障AGV 能夠取到滿料箱，為產線供料。

（4）籠車部署安排。由于AGV 運行通道和籠車運行通道有干涉，因此，籠車上料應選擇AGV 停止運行的時間段，例如午休停線時間等。為了進行籠車調度的最優(yōu)配置，需要借助仿真工具進行建模，通過模型分析，不同生產節(jié)拍下，籠車應如何安排上料操作，并分析出具體的上料次數。

（5）叉車部署安排。叉車是連接泊位和零件存儲區(qū)域的車輛工具，承擔著貨車卸貨及返空箱入貨車的操作。每個泊位配套的叉車數量多少，會顯著影響貨車卸貨時間。因此，需要借助仿真工具進行建模分析，對叉車裝卸過程進行模擬，得出具體的裝卸完成時間。

2 仿真內容設計

構建完備的多AGV 物流調度仿真模型，要將實際的業(yè)務運作在數字化、模擬化空間內進行部署與調整，從而更好地支持實際業(yè)務運作［17］，因此要將空間位置設置和仿真邏輯設置兩方面相結合?？臻g位置是仿真對象（如AGV、拖車等）的運行環(huán)境，仿真邏輯是仿真對象的作業(yè)邏輯和規(guī)則，二者相輔相成，缺一不可。

在空間位置方面，為了方便AGV 的調度和上料，需對車間的物料需求點位進行劃分，劃分后的子區(qū)域由對應的AGV 負責上料。并且，需要對零部件倉儲區(qū)域進行設定，不同產線的料箱應分類存放，便于拖車拉動上料。在仿真邏輯設置方面，主要是對參與料箱物流的設備進行設定，包括對AGV 的送料流程、換料箱邏輯進行設定，對籠車的上料邏輯進行設定，對拖車的料箱拉動邏輯進行設定，對貨車的送貨邏輯、靠泊邏輯進行設定，對叉車的卸貨及返空箱邏輯進行設定。

2.1 空間位置設置

（1）AGV 送料區(qū)域劃分。為了保證車間內AGV 的有序調度，需要對物料需求點進行劃分，采用分而治之的策略，從而提升AGV 調度效率。采用車間內零件點位劃分的方式，將零件需求點劃分為3 個部分。區(qū)域一包括前艙線和四門鉸鏈安裝區(qū)域；區(qū)域二包括車頂橫梁、下車體、主線和表調區(qū)域；區(qū)域三包括側圍分拼和側圍總成區(qū)域。

（2）零件倉儲區(qū)域布局設置。零件倉儲區(qū)域用于存儲零部件料箱，主要由料箱存放點位、貨車泊位、空箱停放區(qū)、拖車停放區(qū)、叉車停放區(qū)組成。料箱存放點位按照不同區(qū)域歸屬不同，進行分散放置，貨車泊位位于卷簾門位置，空箱停放區(qū)域位于平面圖左側，用于堆存空料箱。拖車停放區(qū)域用于停放無作業(yè)任務的拖車，位于零件存儲區(qū)域兩端，叉車停放區(qū)域位于平面圖右側。

2.2 仿真邏輯設置

2.2.1 AGV送料流程

本次仿真設定將采用AGV 給不同區(qū)域的物料需求點送貨。AGV 接收到送料指令，裝載料箱后離開AGV 休息區(qū)域，根據指令自動行駛至指定的物料需求點位置，等待料箱交換。完成料箱交換后，AGV 將離開當前物料需求點位置，自動返回至AGV 停留區(qū)域。AGV 通道為單行道，采用車間循環(huán)路徑進行送料，因此不會發(fā)生AGV 的相向沖突情形，極大程度上減少了車間的安全事故隱患，相應的仿真模塊如圖1所示。

Fig.1 AGV feeding simulation module圖1 AGV送料仿真模塊

2.2.2 籠車送料流程

考慮到籠車和AGV 之間存在送貨路徑交叉，因此，籠車只會在AGV 休息的時候進行送料操作。具體邏輯如下：籠車會根據發(fā)車指令，在AGV 全部停止作業(yè)時進行零件料箱的補貨操作?；具壿嬍牵喊凑詹煌瑓^(qū)域，分別進行上料。需要在AGV 全部停止作業(yè)期間，比如午休即生產暫停期間，必須要完成補貨，返回初始位置，仿真設計模塊如圖2所示。

Fig.2 Cage trolley feeding simulation module圖2 籠車送料仿真模塊

2.2.3 拖車補貨流程

當AGV 取料箱后，會消耗AGV 休息區(qū)的滿料箱數量，此時，拖車會接收到上料指令，從料箱倉庫拖動料箱至AGV 的休息區(qū)域。達到AGV 休息區(qū)后，拖車會將滿料箱卸下后，同時將空箱拖動至料箱庫的空箱停放區(qū)域。拖車補貨仿真模塊如圖3所示。

Fig.3 Trailer replenishment simulation module圖3 拖車補貨仿真模塊

2.2.4 貨車送料流程

零件供應商的送料貨車根據送｛Lu，2019#9｝貨計劃，駛入零件倉庫區(qū)域，執(zhí)行靠泊裝卸料箱作業(yè)4 零件倉庫側面會開設多個泊位供貨車卸貨。貨車進入道口后會判斷是否有空閑泊位，如果有空閑泊位，貨車就進入開始卸貨；如果沒有空閑泊位，貨車則在道口等待，當有空閑泊位時，貨車就進入卸貨。貨車送料仿真模塊如圖4所示。

3 仿真結果

以某智能工廠為仿真對象，采用Anylogic7.2 軟件進行仿真模擬，調用軟件的交通運輸、系統(tǒng)流程，智能體行動圖等軟件模塊，根據工廠需求及數據進行仿真研究。其中，設定生產節(jié)拍（JPH）為10，零件倉庫側面開設3 個泊位，即分區(qū)域1、區(qū)域2 和區(qū)域3，運算結果驗證仿真的可行性和可靠性。

3.1 AGV參數試驗

在物流調度作業(yè)中，部署AGV 數量多少是為了降低甚至消除產線的停工等料時長。若停工時長為零，則表明產線無停線時間，此時的生產作業(yè)效率最高。如圖5 所示，仿真結果表明，當同一區(qū)域部署不同數量AGV 時，產線的停工等料時長有顯著差異，AGV 的數量越多，則產線停工等料時長越少，但數量達到5 以上則產線停工等料時長降低幅度很少，從而可推算出物流調度所需的AGV數量。

3.2 拖車需求參數試驗

同一區(qū)域部署不同數量的拖車，會影響AGV 線邊倉庫的物料更新時長。當AGV 取料箱前往工位后，需要拖車從下方倉庫取同類料箱送至AGV 線邊倉庫，這個時長不能大于當前JPH 下物料的消耗時間。JPH 為10 情況下，一小時會消耗10 個物料，每個平均6min 會消耗一個物料，因此，拖車送貨時間不能大于6min，否則，可能會出現線上需要物料，但是AGV 無法取得物料的情形，具體各區(qū)域拖車送貨時長如圖6 所示，拖車的數量越多則區(qū)域拖車送貨時長越少，但是數量達到3 以上則區(qū)域拖車送貨時長降低幅度很少，同樣通過仿真可推算出物流調度所需的拖車數量。

Fig.5 AGV quantitative sensitivity in each region圖5 各區(qū)域AGV數量靈敏度

3.3 籠車送料頻次

從圖7 可以看出，如果籠車只在第一個AGV 全部停止作業(yè)期間進行送料補貨操作，那么當天第二個AGV 全部停止作業(yè)時，由籠車送料點位的缺貨率將達到70%，無法支撐第二天上午的消耗量。因此，籠車送料必須一天2次，才可以滿足正常的生產作業(yè)。

Fig.6 Trailer feeding time in each region圖6 各區(qū)域拖車送料時長

3.4 叉車數量需求

每個泊位的叉車配套數量會顯著影響對應泊位的貨車?？繒r間。如圖8 所示，如果每個泊位只有一輛叉車進行裝卸作業(yè)，那么貨車的泊位停留時間將達到40min 左右。但是，如果希望降低貨車停留時間，提高貨車流轉率，則可以考慮安排2 輛叉車服務同一個泊位，使單臺貨車的總停留時間降低至20min左右。

Fig.7 Cage feeding point shortage rate圖7 籠車送料點位缺貨率

Fig.8 Average stay length of truck in berth圖8 貨車在泊位停留的平均時長

4 結語

本文對智能工廠多AGV 的物流調度進行仿真研究，從人機協同視角對多AGV 系統(tǒng)及其相關設備的運行過程進行仿真設計，并根據實際工廠提供的數據進行了仿真驗證，通過平面及三維立體空間實時地展示了廠內運作狀態(tài)和物料拉動細節(jié)，確定了給定JPH 條件下，不同區(qū)域所需的最低AGV 數量、不同區(qū)域拖車的最低需求數以及籠車上料的操作方式，通過仿真模擬可以優(yōu)化物流調度作業(yè)，為智能工廠的AGV 項目采購和物流調度作業(yè)提供決策數據和優(yōu)化方案支持。然而，本文僅從人工協同視角對智能工廠的多AGV 調度系統(tǒng)進行仿真和驗證。在此仿真研究基礎上，將進一步對如何設計并實現智能工廠的多AGV物流調度系統(tǒng)進行研究，以期設計出一套滿足智能工廠的多AGV 自適應物流調度系統(tǒng)。