實現智能物流的目標、滿足精益化管理需求，是汽車制造業在工業4.0背景下進行產業升級的重要一環。

在生產智能化轉型的需求背景下，原本有待完善的生產系統物流體系，面對不斷攀升的物流以及庫存管理成本，使得車廠生產效率難以提升，制造成本居高不下。

物料配送作為整個生產系統物流的關鍵，如何有效地協調人員、設備、物料智能化調度，實現人機料的一體化管理，已成為車廠無法忽視的難題。

在整車生產車間，往往存在一個集中配料倉庫，汽車生產線上所需的所有物料都按照一定的次序擺放在倉庫內，工人按照生產計劃依次進行配料，當物料低于安全庫存時就需要從倉庫搬運物料為工位配料。

對于車間的配料作業，拖車拉動是目前車企使用最為廣泛的模式——由工人判斷配料請求時機，上游生產系統根據工位與零件的綁定關系生成配料任務，再由現場物流工人通過拖車終端主動確認任務并執行反饋。

由于整車配套生產，各種物料的消耗速度不一致，在車間配料區往往出現不同區域的工位同時需要補料的狀況。當生產系統中存在多個配料任務及空閑拖車時，傳統配料模式過多地依賴于工人的能動性，很容易引起工人搶單，造成現場混亂。

任務與拖車的不合理組合，使得部分拖車配料任務過多且作業路徑過長，有些配料區域的物料配送不及時，影響生產節拍，造成現場拋料，同時增大了物料配送成本。

以上問題都將直接影響到整個生產系統的流暢性，導致整車生產廠的供應物流管理難度加大，甚至會造成生產停滯。

這時，為最大限度地提升現場物流工作效率、降低物流運作成本、保證生產線的穩定，就需要配料物流的運輸鏈的及時性得到保證，在物流管理上具有更專業的信息技術手段和水平。

那么，車企又該如何實現補料作業從傳統人工請求模式到智能化指派式的轉變呢？這一轉型離不開基于調度算法引擎的智能化調度與最優路徑這兩個模塊的有效結合。

1．智能調度推斷

為實現調度服務與上下游系統的完美集成，我們建議采用“規劃前置，提前調整”的解決方案——在整批任務執行前，利用調度算法引擎，提前規劃好拖車的分派任務及行駛路線。

為滿足整個物流配送的流暢性及穩定性，調度服務需要與上游生產系統、下游執行系統進行有效的集成，由拖車終端應用根據調度結果確認并執行補料任務，進而提升物流拖車有效利用率，降低拖車人員投入。

2.最優路徑匹配

為實現任務智能組合、拖車優化分配，智能調度推新的同時，需綜合考慮路障、路向、車速、擁堵等因素，實現最優路徑匹配，為補料作業提供路徑指導及作業順序指導。

組合優化的同時綜合考慮拖車負荷、拖車到取料點的時間，為可指派的拖車資源分配組合任務，完成物料的配送。從算法角度來看，就是將復雜的業務約束轉化為運籌學中的數學問題，在不同約束條件下尋求某一目標函數的最大（小）值。

由于車間補料作業長期以來面臨著實時送達、拋料浪費、組合限制、路障沖突等多重限制，當這些限制條件綜合在一起時，多車多任務的組合優化就變得錯綜復雜，使得調度算法引擎的實施面臨多重痛點。

傳統模式的配料作業多依賴于工人的能動性，不同工人的作業方式不統一，使得業務流程和業務約束難以量化。

不同于市面的滴滴打車、菜鳥配送，車間調度更具微觀化、細致化，調度結果需精確到厘米級別，結果的可靠性及有效性直接與生產息息相關。

另外，考慮車間調度的時效性，算法必須有較高的性能才能與上下游系統有效集成。

為解決以上痛點及難點，在涉及業務約束的配送環節，我們更推薦于采用收斂速度相對較快的人工智能算法：通過迭代循環，快速尋找問題的可行解。而在涉及非業務約束的配送環節時，我們則推薦采用求解結果準確的線性規劃，準確求出問題的最優解。通過智能算法與運籌學的結合，實現整個調度算法的高效與穩定。

與傳統配送方式相比，基于調度算法引擎以及路徑優化模塊的智能指派式配送，將有效縮短整體配料時間，提高拖車利用率，減少拖車人員投入及物料報警。高效的調度算法引擎與現場物流完美集成，真正實現物流的智能化運作與精益化管理。