1.2.5 智能物流

隨著設備功能的高度集成化，定制化生產的組織方式正由面向工藝的機群式逐步向由多個含機器人的柔性制造單元所組成的生產車間演變。同時，由自動導向小車（AGV）所組成的物料儲運系統具有柔性高、可擴展性和機動性強的特點，能夠快速將大量小車調配到物料運輸需求集中的區域，充分發揮運輸設備的功能。

YH3AGV系統按照導航方式可以分為三類：全自主的地圖匹配導航、半自主的信標定位導航、非自主的標識線跟蹤導航。標識線跟蹤導引的方式，有電磁感應式、磁帶導引式、視覺導引和光學導引等。基于標識線跟蹤導引的AGV系統僅需要識別導引標識線便可運行，成本較低，導航精度、實時性和穩定性較高，在車間中得到了廣泛的應用。在標識線跟蹤導引AGV系統中，小車既可單向行駛，又可雙向行駛，前者的布局為單向導引路徑網絡布局（Unidirection-al Guide-Path Network Layout, UGNL），后者的布局為雙向導引路徑網絡布局（Bidirectional Guide-Path Network Layout, BGNL）。相比于后者，前者不會導致因兩輛AGV同軌道相對行駛而產生的死鎖現象，使得AGV系統易于交通調度，系統的可擴展性更好，便于大規模AGV系統的實施與應用。針對標識線跟蹤導引AGV系統的UGNL問題，采用單環單向路徑網絡（Single-Loop Path Layout, SLPL）布局成本較低。單環布局還可以進一步擴展，將多個不相交的環布局前后串聯起來，在不同的環之間有物料傳遞裝置，形成一種串級配置路徑（Tandem Configuration, TC）網絡。與SLPL相比，TC布局可提高系統的可擴展性與效率；但也存在著不足，如不同區域的工位點間有物料傳送需求時，需要不同區域中的各臺AGV接力運輸，增加了額外的裝卸載時間。相比單環和串聯配置導向路徑網絡，一般結構導向路徑網絡具有更高的柔性。一般結構導向路徑網絡主要研究的是單向導引路徑網絡設計問題（Unidirectional Guided-Path Network Design Problem, UGNDP），其一般假定已知系統未確定方向的導引路徑網絡，給定某搬運任務，要求確定每條導引路徑段的方向，使得系統的某項性能達到最優，并且要求設計出的單向導引路徑網絡強連通。解決該問題可采用0-1整數線性規劃模型最小化AGV負載總路程，也可采用分支定界算法求解。文獻則進一步考慮了AGV空載對系統運行效率的影響。

車間設備布局規劃作為制造系統設計的重要環節，對加工制造過程中的物流費用有較大影響。傳統的車間布局往往只考慮儲運系統的搬運距離，而忽略物料的搬運時間，如物料在各個單元的上料與下料等待時間、在制品在物流通道上的擁堵時間等。然而車間中大都是定制化的生產訂單，這意味著產品品種繁多、訂單隨機到達、不同產品之間存在工藝差異等；同時，這類車間還包含自動化加工單元和自動化物流儲運系統。經歷了資源配置階段后，車間的加工能力與物料儲運能力已經初步達到平衡的狀態。此時物料儲運系統的布局結構、各個加工單元的位置，相應的上料口與下料口的位置，以及存儲單元的位置等，不但影響負載/空載運輸成本，還會產生等待運輸成本。

最開始車間布局問題都是將其轉換成離散布局問題進行研究，離散布局是將車間劃分成面積和形狀相同的矩形塊，確定每一個矩形塊對應的單元，以最小化總運料搬運成本。文獻就離散布局問題建立了QAP（二次分配）模型。有大量的文獻利用精確算法對QAP模型進行研究。由于QAP是NP完全（NP-Complete）問題，在可行的時間內，精確算法無法計算超過15個單元的塊布局問題。文獻針對大規模QAP問題采用啟發式算法求解。由于實際情況下所有單元的面積和形狀不可能都相同，所以存在部分塊布局問題無法用QAP模型來描述。除了利用數學規劃方法求解連續布局問題外，還有大量文獻采用基于切割樹結構的啟發式方法求解連續布局問題。切割結構是將初始矩形按水平或垂直方向從一側完全分割到另一側，然后遞歸處理新生成的矩形，直到生成的矩形數量等于單元數量。給切割結構指定單元，便能得到單元相對位置圖。該切割結構可以用二叉樹表示，其中二叉樹的葉節點代表單元，內部節點代表分割的方向。文獻首次將該切割結構應用在大規模集成電路的設計中。