引導AGV小車實施無間隙推送檢測電機的流程優化探究

姚晨穎 夏冰 劉振 高潔 王錦 馬寧 姚曉東

當下我們正處在新時代的偉大變革中，全球邁入智能時代，尤其是在“工業4.0”、“中國制造 2025”發展綱要推動下，全球企業都在用最新科技成果來發展自我，為社會提供更多的創新創造。智能物流作為智能企業的重要組成部分，將在全球產業升級中帶來很大的潛在市場。

一、企業背景分析

在新時代大型綜合性制造型企業將會面臨個性化定制和多樣化需求增大，某企業一方面多樣化需求導致發電機品種的增加，導致產能的瓶頸問題突出;另一方面客戶對發電機的個性化定制導致發電機型式試驗檢測大增。前者通過混合模式產線的改造和工藝優化改進，產線已經有很大的改進，綜合效率已有30%的提升。后者因混合產線的改造增加了檢測總量和客戶個性化制定增加的檢測總量已達到平時檢測總量的兩倍。提升型式試驗檢測的擴容已經到了刻不容緩的地步。

二、企業存在的問題

依據某企業的現場調研，收集了大量的一線數據，廣泛地聽取了企業多個層面的意見和建議， 經過分析和討論找到了企業的痛點和難點。

待測發電機區域布局不合理

原布局雖然地面上有標線區，盡管待測發電機下方放置了木制專用托盤，但并非是便于叉車進行堆放，而是采用了車間頂部設置的行車裝吊。場地的布局是一塊見方的區域，按照先進先出的出貨順序矩陣排列。一般由3-5人協同將產線輸送過來的待測發電機，按照預先的排列要求緊密排列。排與排和列與列之間的巷道寬度0.6米，便于員工通過，但無法通過待測發電機搬運，造成很多不合理情況產生。

人工裝載發電機操作不規范

采用人工操作行吊進行發電機裝載到專用推車上。由一人操縱行車，3人圍在待測發電機周圍，首先由員工操作吊裝帶。其次連接吊裝待測發電機，由員工操縱行車到目標發電機上部，下降吊裝中員工將待測發電機的吊繩掛到行車的吊鉤上，吊起并移動至專用小車上方。最后將待測發電機下降，由3位員工協助調整發電機落地姿態完成吊裝。整個過程效率低下，并有較大的有安全隱患。

人工運輸發電機存在大風險

員工采用人力推行專用小車的方式進行待測發電機位移，小車下方四個輪子，兩個固定輪，兩個萬向輪，推桿在后，有后排兩位員工左右分開并行推行，前兩位員工負責兩側的安全協助和檢查。在推行的過程中，由于型式試驗的發電機本身很重。人力推行費力且不易控制，存在安全風險。短距離，所需要花費的時間所化時間較長，尤其在拐彎和定位上所花時間更長。

人工卸載發電機操作不規范

員工將專用于測試房的行吊移動到測試房門口，待測發電機的上方，起吊待測發電機，并沿著測試軌道直線移至固定待測發電機的安裝平臺上，進行專業的調整位置和用螺栓固定。由于是采用吊裝的方式進行待測發電機下降固定，需要3位員工在三個角位進行實時調整，并協同固定螺栓。由于發電機機身龐大，不容易一次性調整，通常這一過程要超過30分鐘，才能完成固定在測試平臺上進入測試準備。

已測發電機區域布局不合理

員工將測試完成的發電機依據測試結果放置在已測發電機區域。區域的布局與擺放參照了待測發電機區域的布局。但不同的是已測發電機會出現兩種情況。一種是測試合格的發電機，另一種是需要返修的發電機。在放置區內沒有固化，地標也是臨時張貼，隨著時間的推移，固定位置上的已測發電機有時放置合格品，有時放置不合格品，容易形成誤判。

三、對策

結合當前最新科技前沿技術的成果，將人工智能與型式試驗檢測相結合，實現智能裝卸和運輸檢測發電機。實現這樣的愿景，最有效的策略是采用以AGV為載體的智能裝卸和運輸系統。

待測發電機區域布局智能化

由于區域布局的空間已經固化，無可擴展空間。待測發電機的總數增加下，一種新的開放式倉儲技術得到了應用。選用載重AGV小車裝載待測發電機為載體進行模塊化布局，形成棋盤格的矩陣。消除排與排和列與列之間的巷道，彼此邊界間隙只有防撞距離。高密度的存放待測發電機，存放量提升了1.6倍。

AGV小車裝載待測發電機

采用載重AGV小車進行裝載待測發電機，需要在矩陣的底部穿梭，并對每格進行編號，通過智能化的編程，實現對待測發電機的尋址。在專用的發電機托盤底部設計線路規劃和AGV小車的重載托舉機構，保證重載AGV小車的選址定位和托舉環節的精準性和創新性。優先采用先入先出的原則。如遇需要中間轉運的特殊情況，AGV小車的智能化算法算出最短距離，實現最佳移庫流程。無論是單臺逐步移庫還是多臺協同移庫，都可以提供快速精準的操作。

AGV小車運輸待測發電機

先入先出的原則決定了重載AGV小車每次的起點位置不同。系統需要設置參考點為出發起始點。而終點由測試系統提供，指定其中1個測試房卸載點。發電機采用混測模式，不僅測試時間不同，周期也不一致。人工智能算法引導 AGV 小車實施無間隙推送發電機型式試驗檢測。現有六個測試房通過人工智能系統并網運行，實現全網調度，智能節拍。實現型式試驗測試工藝革新與流程再造優化。

AGV小車卸載待測發電機

在實際測試過程中，重載AGV小車需要兩次卸載同一臺發電機。一是在裝載和運輸待測發電機到測試房卸載，將待測發電機位移至測試平臺上，通過重載AGV小車的尋址精確定位和自動卸載將待測發電機穩穩地停留在平臺上，由自動夾具完成對發電機的固定。二是將已測發電機運輸到已測發電機區域內指定位置卸載，通過尋址精確定位和自動卸載精準和穩定的落在指定位置上。

已測發電機區域布局智能化

因此在已測發電機區域設置兩類放置區。一類是測試合格的發電機放置區，另一類是測試不合格的發電機。按照企業內部的合格率測算和概率分析推算出不合格發電機區域的大小，從而進行已測發電機區域布局。因此，需要在已測發電機區域一側劃分部分位置，給返修發電機存放。

這是人工智能技術用于發電機型式試驗的典型案例，不僅實現機器代人，改善員工工作強度，最關鍵是進行了型式試驗環境的工藝革新和流程優化。工藝革新與流程優化是關鍵，是企業轉型現代企業的必由之路。從智能型式試驗檢測發電機的角度來說，不僅實現了無人搬運發電機，還顛覆了傳統的型式試驗測試方式，大大提高了測試效能，應用價值很大。

江蘇省大學生創新創業訓練計劃項目

項目名稱：人工智能送線尋址系統

項目編號：202012686027H

指導教師：姚曉東