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The structure of AGV and AMR vehicle dispatching systems and the analysis of their connection with upstream and downstream systems

TIME:2025/6/16 10:38:50   click: 181

AGV 小车调度系统的架构解析

AGV 调度系统是智能物流的 “神经中枢”,其架构设计需兼顾灵活性与可靠性,通常采用分层模块化设计,包含以下核心组件:

1. 管理层(决策层)

2. 控制层(执行调度层)

3. 执行层(设备层)

上下游系统对接逻辑与技术要点

上游系统:业务指令入口

  1. 生产制造系统(MES)
    • 对接场景:承接生产线工单,如 “将原料 A 从仓库 Q3 区配送至装配线 R2 工位”。
    • 数据交互
      • 输入:工单 ID、物料类型、配送时间窗、目的地坐标;
      • 输出:任务完成状态、实际耗时、AGV 编号。
    • 技术实现:通过 REST API 或消息队列(如 Kafka)实时同步,支持事务性消息确保指令不丢失。
  2. 仓储管理系统(WMS)
    • 对接场景:响应出入库需求,如 “从货架 L1-05 取出货物 X,搬运至分拣台 S4”。
    • 数据交互
      • 输入:库位坐标、货物重量 / 尺寸、出入库类型(整箱 / 拆零);
      • 输出:库存实时位置、AGV 作业异常(如货位与订单不符)。
    • 技术实现:基于 WMS 的波次计划,调度系统提前规划 AGV 集群任务,避免库区拥堵。
  3. 企业资源计划(ERP)
    • 对接场景:同步全局产能规划,如 “Q2 季度增产 30%,需提升物流效率 25%”。
    • 数据交互
      • 输入:产能目标、物料需求计划(MRP)、设备预算;
      • 输出:物流 KPI(如日均搬运量、设备利用率)、瓶颈分析报告。
    • 技术实现:通过 ETL 工具定期同步数据,支持 BI 报表动态展示物流与生产的协同效率。

下游系统:设备与数据出口

  1. 物联网平台(IoT Platform)
    • 对接场景:接入工厂级 IoT 平台,实现 AGV 全生命周期管理。
    • 数据交互
      • 上行:实时传输电量、行驶里程、故障代码、传感器原始数据;
      • 下行:接收固件升级指令、参数远程调整(如限速阈值、避障灵敏度)。
    • 技术实现:采用 MQTT-SN 协议降低功耗,支持边缘计算节点预处理数据(如过滤无效噪声)。
  2. 智能仓储设备(如堆垛机、输送线)
    • 对接场景:构建 “AGV + 立体库 + 分拣线” 自动化链路,如 “AGV 将料箱送至输送线,经分拣后存入高位货架”。
    • 数据交互
      • 信号联动:通过 IO 硬接线或 Profinet 协议同步启停信号(如 AGV 到达接驳口时触发输送线运行);
      • 位置校准:通过二维码地标或 UWB 定位,确保 AGV 与设备接口精准对接(误差≤5mm)。
  3. 人机交互终端(HMI/APP)
    • 对接场景:供操作人员临时干预调度(如紧急插单、手动呼叫 AGV)。
    • 数据交互
      • 输入:人工指令(如 “AGV-03 立即前往维修区”)、优先级调整;
      • 输出:实时地图、任务列表、设备详情(如 AGV 当前速度、剩余电量)。
    • 技术实现:基于 WebGL 开发轻量化界面,支持 PC 端与移动端(如 PDA)访问,兼容权限管理(如区分管理员与普通员工)。