1.2.5 智能物流

随着设备功能的高度集成化，定制化生产的组织方式正由面向工艺的机群式逐步向由多个含机器人的柔性制造单元所组成的生产车间演变。同时，由自动导向小车（AGV）所组成的物料储运系统具有柔性高、可扩展性和机动性强的特点，能够快速将大量小车调配到物料运输需求集中的区域，充分发挥运输设备的功能。

YH3AGV系统按照导航方式可以分为三类：全自主的地图匹配导航、半自主的信标定位导航、非自主的标识线跟踪导航。标识线跟踪导引的方式，有电磁感应式、磁带导引式、视觉导引和光学导引等。基于标识线跟踪导引的AGV系统仅需要识别导引标识线便可运行，成本较低，导航精度、实时性和稳定性较高，在车间中得到了广泛的应用。在标识线跟踪导引AGV系统中，小车既可单向行驶，又可双向行驶，前者的布局为单向导引路径网络布局（Unidirection-al Guide-Path Network Layout, UGNL），后者的布局为双向导引路径网络布局（Bidirectional Guide-Path Network Layout, BGNL）。相比于后者，前者不会导致因两辆AGV同轨道相对行驶而产生的死锁现象，使得AGV系统易于交通调度，系统的可扩展性更好，便于大规模AGV系统的实施与应用。针对标识线跟踪导引AGV系统的UGNL问题，采用单环单向路径网络（Single-Loop Path Layout, SLPL）布局成本较低。单环布局还可以进一步扩展，将多个不相交的环布局前后串联起来，在不同的环之间有物料传递装置，形成一种串级配置路径（Tandem Configuration, TC）网络。与SLPL相比，TC布局可提高系统的可扩展性与效率；但也存在着不足，如不同区域的工位点间有物料传送需求时，需要不同区域中的各台AGV接力运输，增加了额外的装卸载时间。相比单环和串联配置导向路径网络，一般结构导向路径网络具有更高的柔性。一般结构导向路径网络主要研究的是单向导引路径网络设计问题（Unidirectional Guided-Path Network Design Problem, UGNDP），其一般假定已知系统未确定方向的导引路径网络，给定某搬运任务，要求确定每条导引路径段的方向，使得系统的某项性能达到最优，并且要求设计出的单向导引路径网络强连通。解决该问题可采用0-1整数线性规划模型最小化AGV负载总路程，也可采用分支定界算法求解。文献则进一步考虑了AGV空载对系统运行效率的影响。

车间设备布局规划作为制造系统设计的重要环节，对加工制造过程中的物流费用有较大影响。传统的车间布局往往只考虑储运系统的搬运距离，而忽略物料的搬运时间，如物料在各个单元的上料与下料等待时间、在制品在物流通道上的拥堵时间等。然而车间中大都是定制化的生产订单，这意味着产品品种繁多、订单随机到达、不同产品之间存在工艺差异等；同时，这类车间还包含自动化加工单元和自动化物流储运系统。经历了资源配置阶段后，车间的加工能力与物料储运能力已经初步达到平衡的状态。此时物料储运系统的布局结构、各个加工单元的位置，相应的上料口与下料口的位置，以及存储单元的位置等，不但影响负载/空载运输成本，还会产生等待运输成本。

最开始车间布局问题都是将其转换成离散布局问题进行研究，离散布局是将车间划分成面积和形状相同的矩形块，确定每一个矩形块对应的单元，以最小化总运料搬运成本。文献就离散布局问题建立了QAP（二次分配）模型。有大量的文献利用精确算法对QAP模型进行研究。由于QAP是NP完全（NP-Complete）问题，在可行的时间内，精确算法无法计算超过15个单元的块布局问题。文献针对大规模QAP问题采用启发式算法求解。由于实际情况下所有单元的面积和形状不可能都相同，所以存在部分块布局问题无法用QAP模型来描述。除了利用数学规划方法求解连续布局问题外，还有大量文献采用基于切割树结构的启发式方法求解连续布局问题。切割结构是将初始矩形按水平或垂直方向从一侧完全分割到另一侧，然后递归处理新生成的矩形，直到生成的矩形数量等于单元数量。给切割结构指定单元，便能得到单元相对位置图。该切割结构可以用二叉树表示，其中二叉树的叶节点代表单元，内部节点代表分割的方向。文献首次将该切割结构应用在大规模集成电路的设计中。