本期导读
在工业 4.0 与智能制造深度融合的时代背景下,AGV(Automated Guided Vehicle,无人自动搬运车)作为智能物流的核心装备,正通过替代人工搬运、对接生产仓储系统,推动工厂物流效率的提升。而 AGV 调度监控平台作为其 “智慧大脑”,以实时监控、智能调度与数字组态三大核心能力,构建起覆盖设备状态管理、任务动态分配、全流程数据驱动的一体化解决方案,成为企业实现降本增效与智能化转型的关键基础。
工厂中的AGV(Automated Guided Vehicle,无人自动搬运车)是一种集成了人工智能、自动化控制与先进导航技术的智能物流设备,主要用于替代人工完成物料搬运、仓储管理及生产线对接等任务。
AGV调度监控平台作为该系统的中枢管理单元,可实现实时监测AGV小车状态(电量、当前任务),并依托智能算法实现任务动态分配与资源优化配置,实现物流环节的降本、增效、提质与安全可控。
系统架构
(一)数据采集层
货架传感器负责采集货架相关的数据,如货物的存放状态、数量等信息 ,通过 WLAN将数据传输给 PLC;AGV(自动导引车)可采集自身运行状态数据,如位置、速度等,通过 WLAN 将数据传输至 MiR Fleet。
(二)边缘计算层
PLC接收货架传感器的数据,进行初步的数据处理和逻辑控制,通过 SiemS7 协议与 WebAccess/SCADA进行通信 ;MiR Fleet接收 AGV 的数据,对 AGV 进行调度和管理等边缘计算任务,通过 API 与 WebAccess/SCADA 进行交互 。
(三)云端应用层
WebAccess/SCADA作为监控和数据采集系统,对来自 PLC 和 MiR Fleet 的数据进行集中管理、存储和分析,可实现远程监控、系统配置等功能,用户可通过不同终端访问相关数据和功能 。
方案优势
在软件层面,方案采用的研华WebAccess/SCADA软件是一款100%基于Web的SCADA软件解决方案/IIoT平台,拥有开放式接口,支持与第三方系统深度集成,兼具传统 SCADA 的实时控制能力与物联网平台的数据分析优势。
研华WebAccess/SCADA 还整合了Dashboard可视化平台,可通过拖拉拽方式完成监控界面搭建,支持多个组件自由组合,满足快速交付与个性化定制需求。
在硬件层面,方案采用了搭载Intel® Core™处理器的嵌入式工控机、无线I/O模块等一系列高可靠性的硬件支撑。
平台价值
数据驱动的决策优化
通过实时采集 AGV 运行数据(行驶里程、任务完成率、故障频率等),平台构建多维度数据分析体系,为设备效能评估、调度策略优化提供量化依据。基于动态任务分配算法,系统可根据实时任务需求、AGV 位置及负载状态等,进行灵活调度,避免设备空转或过载,实现资源利用效率最大化。
全周期成本管控
▪ 设备资产精细化管理:按需动态调整 AGV 数量,规避设备过度配置或闲置,降低采购与维护成本;
▪ 智能能耗管理体系:通过电池状态实时监控与智能充电策略(如低谷电价时段充电),减少能源浪费,延长电池寿命周期。
可靠性与安全性双提升
▪ 任务无缝接续机制:当 AGV 突发故障时,系统将自动触发任务迁移,将任务分配给其他车辆,确保物流流程零中断;
▪ 预测性维护体系:基于数据分析(如电池寿命、部件磨损)提前预警潜在故障,减少非计划停机时间。
促进物流智能化与数字化转型
▪系统集成与互联互通:AGV 调度监控平台通过标准化接口和统一的数据交互协议,与仓储、物流设备实现深度连接与协同,各环节紧密配合,形成全流程自动化闭环,极大地提升了物流流转效率,保障了生产环节的高效协同。
▪支持动态调整任务优先级:AGV 调度监控平台具备强大的任务优先级动态调整能力,面对紧急订单插单、作业计划灵活修改等情况,能够迅速响应,使整个生产物流体系能够快速适应市场变化,有效保障生产的连续性与及时性。
提升客户体验与企业竞争力
▪ 缩短交付周期:通过高效物流加速订单处理,提升准时交付率,增强客户满意度。
▪ 打造智能工厂标杆:以自动化、数字化的物流体系彰显企业技术实力,赋能品牌溢价与市场竞争力提升。
结语
在工业4.0与智能制造深度演进的浪潮中,AGV调度监控平台实现了从设备状态实时监控到全局资源优化的闭环管理,为企业构建了高柔性、高可靠、高智能的物流中枢。
随着全球产业链智能化升级提速,数字化转型已从企业“战略选项”蜕变为“生存刚需”,成为突破同质化竞争、实现可持续增长的核心路径。
2025-05-12 18:46
2025-05-12 18:45
2025-05-12 18:44
2025-05-12 18:43
2025-05-12 18:42
2025-05-12 18:41
2025-05-12 18:40
2025-05-12 18:39
2025-05-12 18:38
2025-05-12 18:37