最佳的生產過程需要一個最佳的材料流。由于在工業4.0的過程中，所有制造過程的相互聯系越來越多，內部物流起到了決定性的作用。將正確的物料在正確的時間和正確的數量運送到正確的地點是挑戰之一。基于人工智能的軟件系統正在幫助越來越多的公司保持物料流動不受干擾，并通過優化運輸順序或對內部運輸的所有車輛進行智能控制，快速靈活地調整日常業務的流程。這是在工業運作日益復雜的情況下成功實現高效生產物流的唯一途徑。

位于德國亞琛的軟件公司INFORM的工業物流專家Matthias Wurst解釋說:"越來越多的公司認識到內部物流對整個生產過程的重要性。自1985年以來，這位優化專家一直在為內部物料流的優化組織提供IT系統。此外，這些公司意識到，他們需要專門的軟件來控制、優化和跟蹤他們的運輸。" INFORM對德國工業公司的121名專家和經理進行的調查也證實了這一趨勢。據此，80%的受訪公司希望提高其內部物流的生產力。

有數百萬種方法來組織內部物流運輸

在INFORM調查的公司中，超過三分之二的公司每天都有超過100份運輸訂單。運輸網絡相應地也很復雜。對實踐的觀察證實了這一點："在DB Fahrzeuginstandhaltung GmbH，僅執行10個運輸訂單，就有超過360萬個不同的序列。然而，在實踐中，每天都有幾百個。"Matthias Wurst說。該公司使用INFORM公司的SYNCROTESS運輸控制系統的云端版本。在四個地點，每月約有5,000次運輸已通過系統處理，并進入優化的序列。在其他五個國家，該軟件的實施已經開始。"有了這樣的數量和動態，如果沒有一個中央控制系統，就不可能對整個運輸鏈保持完整的概覽"。

INFORM的趨勢報告說:"大多數工業公司仍然依靠叉車作為訂單處理的最重要的運輸工具。自動導引車（AGV）在25%的情況下被使用。與2013年的工廠物流調查相比，這個數字是兩倍多。當時，只有11.6%的研究參與者有AGV在使用。因此，總體而言，德國工業企業的內部物流有了積極的發展。長期以來，這一領域被認為是工程量不足，幾乎沒有優化，但今天，流程的數字化和自動化似乎是技術工人的優先事項。"

運輸控制系統：每個運輸訂單的路線和時間都得到優化

隨著自動化程度的提高，對使用運輸控制系統的需求也在增加。Matthias Wurst說："這增加了關于叉車、物料或其他資源的透明度。"然而，概述并不是一個好系統的核心。最重要的是，它需要基于人工智能的優化算法，能夠從具體情況中臨時推斷出哪輛叉車接下來應該執行哪個訂單，從而使整個訂單網絡得到最佳服務。" 運輸優化是指在整體最優的情況下采取行動。這可能意味著，例如，一輛叉車不執行目前距離最短的訂單，而是執行可以接著更好的后續訂單。因此，系統總是安排有利于后續的運輸順序，這樣就不會出現長時間的空跑。

這種優化邏輯的另一個用例是，ERP系統中運輸訂單的創建往往取決于調度員的工作班次和訂購程序。一個使用自學算法（機器學習）的運輸控制系統甚至可以在運輸訂單下達之前就將其考慮在內。例如，如果系統知道某些庫存材料的運輸總是在下午4點進行，而這個訂單已經可以在早上完成，從而避免了空跑，那么這個算法就會獨立做出這個決定。理論上聽起來很有道理，但在實踐中往往因為使用不同類型的車輛而變得復雜，例如不同制造商的AGV與手動控制的地面輸送機相結合。只有通過另一個重要的組成部分才能將所有運輸訂單納入所有車輛的優化序列：聯網。

無人駕駛運輸系統正變得越來越重要

自主駕駛與內部物流的數字化轉型密切相關。因此，混合動力車隊正在公司中出現。然而，當自主和手動操作的運輸工具相互獨立控制時，大廳里就會出現問題。然而，由于人和機器的結合是內部物流的趨勢，運輸控制系統必須能夠以網絡的方式控制這樣一個混合車隊

為什么存在系統邊界？

AGV通常是作為一個完整的包從AGV供應商那里購買的。那么部分控制和傳感器技術已經存在，但通信只發生在同一品牌的AGV之間。"如果你想在一個大廳里操作不同的AGV，同時還有司機，你需要接口和一個所謂的控制系統，從元的角度協調旅程。"Matthias Wurst解釋說。由VDA和VDMA標準化的VDA 5050通信接口建立了這種連接。

它為任何AGV的聯網創造了基礎，并將異質系統納入一個環境。通過這種聯網，車輛然后從控制系統接收運輸命令，并實時報告其狀態。此外，AGV總是被輸入當前的地圖數據。例如，自由移動的AGV和傳統的叉車可以在一個大廳里并排運行，而不會造成事故、延誤或交通堵塞。