谁主沉浮|“看不见的战争”，AGV智能调度系统谁主沉浮？
_原题为 “看不见的战争” ， AGV智能调度系统谁主沉浮？
软件系统是国产AGV企业未来需要进一步突破的核心 。
文｜黄满婷
在移动机器人赛道日益拥挤的当下 ， 企业之间从自动化到兼具自动化和柔性物流特征的智能化的较量越来越明显 。
从更长的发展周期上来讲 ， 移动机器人供应商们面对的不只是一场竞赛 ， 而是两场竞赛：第一场竞赛的目标是成为细分领域做到头部的移动机器人供应商 ， 并具备为终端提供纵向跨场景的自动化物流解决方案的能力 。
第二场竞赛的目标则是突破由场景碎片、需求定制化导致的发展瓶颈 ， 成长为满足全场景物联需求的物流平台化企业 ， 在跨行业的横向维度上成为工业物流智能化的方案供应商 。
而要突破产业瓶颈 ， 软件的重要性不言而喻 。 与实体可见的AGV本体的硬件系统不同 ， 仓储管理及智能调度软件通常难以被人理解 。
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第一场竞赛：AGV应用的延伸趋势——柔性物流
要赋能柔性物流 ， AGV需要解决哪些问题？
最基础的是导航方式柔性化的升级 ， 移动机器人需要摆脱单一的轨迹运行导致重复搬运的机械式工作 。 相比于传统的磁条、二维码导航 ， AGV碰到障碍物只能停止的问题 ， 如今的激光SLAM导航或视觉导航 ， AGV可以搭载激光雷达、视觉摄像头等传感器 ， 智能检测识别障碍物 ， 主动停驶和绕障 。
而要从以往单个产线、车间的工业物流向连通多个车间的工厂转变 ， 就要将原本以工艺、产线或车间为单位 ， 互相割裂的工业物流体系 ， 升级为以整厂为单位、信息流和物流全面打通的智能化系统 。
这一智能化系统的核心产品已不仅是工业物流自动化领域的AGV等通用移动平台设备 ， 而是集成了部分MES（工厂制造执行系统）或WMS(仓储管理系统)功能的FMS机器人调度管理系统 。
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还原调度系统的工作流程
现在 ， 让我们从一个典型的自动化生产应用现场出发 。
从实际应用来看 ， 目前生产车间的自动化和数字化已有较好的基础 ， 客户如果新建自动化工厂 ， 为解决工业生产过程中存在物料的多种类多形态、高频次高柔性的周转需求 ， 一般会规避灵活性差且无法与工业互联网系统连接的磁条车 ， 倾向于选择激光slam导航或视觉slam导航AGV 。
在工业生产车间中 ， 具体的周转场景一般有两类 ， 一是直接生产材料（产品）随生产工艺的物料流转 ， 二是辅助生产材料（工具、耗材）在物料室（仓库）与生产线边的往复转运 。 要想做好车间内机器人物流 ， 解决以上两大物流问题 ， 核心是通过移动操作机器人与物流管控系统分别实现仓库与产线、产线与产线之间的物理和信息连接 。
物理连接很好理解 ， 重点在于信息连接方面 。 随着信息化的不断加深 ， 终端厂商要求移动机器人厂商的调度系统部署在本地或者用户云端 ， 向上对接应用现场的业务信息（包括生产设备信息 ， 或来自APS、MES、WMS等系统的信息） ， 向下管理及维护机器人及相关设备（如自动门、电梯、库位传感器 ， 以及其他需要和机器人对接的设备等） 。 同时还要考虑物流机器人车队的配送路线冲突 ， 配送状态 ， 以及生产过程中出现的拆单、并单、紧急插单 ， 订单取消等异常情况 。
百家争鸣：调度系统的不同解决方案
不过 ， 目前的AGV调度还没有开源软件 ， 各家的算法都不一样 。 总体来说分两种 ， 一种外购 ， 由于科尔摩根进入行业较早 ， 目前市面上成立较早的AGV厂家例如机科、杭叉、厚达、嘉腾、今天国际、欧铠等等 ， 大都是采用科尔摩根的调度系统 。
另一种自己从底层构建 。 自主研发的好处是将来的可塑性强 ， 但是完全凭借自家的实力 ， 做出的产品参差不齐 ， 简单的只能做到端对端的直线走 ， 十字路口停车 。 而优秀的企业能做到更改路径选择、智能调控车辆等等 ， 如新松、昆船早已开发了自己的调度系统 ， 斯坦德、迦智、仙工也有柔性调度系统 。 此外 ， 国产的控制器厂家也都具备调度能力 ， 如浙江科聪、科钛、上海宾通、深圳格局技术 。
而调度系统的难度又随着场景的变化而变化 ， 简单的来说 ， 室外的场景难于室内场景 ， 而室内场景中 ， 电商仓储和工业场景各有各的难度 。 与科尔摩根NDC8 AGV控制系统一系列软件相比 ， 国产自主研发调度系统的厂商在应用场景上做出了一些突破和延展 ， 许多优秀厂商的调度系统可用于工业和仓储物流的统一资源和任务的调度和管理 。 如仙工于2019年推出了集所有AGV软件功能为一体的统一资源调度系统SRD ， 集合多种移动机器人软件功能 ， 与工厂的ERP、MES、WMS、WCS等系统进行无缝对接 。
此外 ， 在一些自动化程度已经达到了相当水平的移动机器人终端客户中 ， 已经提出AGV+5G的调度方案需求 。 AGV+5G的应用趋势首先集中在两方面 ， 一是利用5G大带宽、低时延优势对现有的AGV调度系统在调度数量、数据处理进行革新；其次则是对AGV导航算法的优化 ， 将部分借助边缘计算的算法优化分析上传至算力更强大的云端处理 。
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