智能物流,作为智能工厂实施过程中的关键环节,其在物流配送的准时化和动态化、任务执行的协同化、物流方案实施过程的数字化和可预见化等方面提出了更为严格的要求。传统的生产物流模式,采取以经验判断为主要的规划方式,其在配送过程中应对动态事件的能力较差,不能保证配送的准时性,同时在传统模式下,由于搬运载体间协同作业能力的不足以及经验判断的方式无法有效降低和预测物流过程中的风险,严重影响了任务执行的效率。为提升在路径规划过程中的动态响应能力、多搬运载体间协同作业的效率以及物流系统的仿真能力,故本文针对智能工厂生产物流中的车辆路径优化问题、搬运载体协同作业问题以及系统仿真三方面展开研究,研究内容如下:(1)智能工厂生产物流问题分析。首先阐述了智能工厂的体系架构,在此基础上进一步分析了在智能工厂中生产物流的管控模型和相关流程,及其产生的变化。最后,对智能工厂生产物流优化中的关键问题进行了阐述和分析。(2)智能车间物流VRP问题研究。针对智能工厂中设备需求动态化和作业准时化的特点,在时间窗理论的基础上设计了基于曲线型软时间窗及其成本惩罚函数,建立以成本和满意度为优化指标的车间车辆路径优化数学模型,以在解码难度、搜索能力和可自适应调整的遗传操作概率等方面均有改进的NSGA-II算法对模型进行求解,并与传统模型以及传统算法进行优劣性比较,验证本文模型和算法的有效性。(3)多智能搬运载体协同作业优化研究。建立了以总任务完工时间最少为主决策函数和以惩罚成本最低为辅助决策函数的协同作业优化模型。同时,在优化过程中考虑AGV在交叉路口的避碰规则,通过动态调整行车的优先级规则,以最大程度上保证任务执行过程的安全性和准时性。模型采用引入可适应调整变异概率的优化粒子群算法进行求解。最后,通过实例验证,在考虑避碰规则的情形下在路口等待时间和总任务完工时间两方面均有明显的优化效果,并比较了算法在求解性能上的有效性。(4)智能工厂生产物流系统实例仿真研究。以H电气公司为仿真的实例对象,采用FlexSim软件构建了现场还原度较高的三维仿真模型,将以上研究内容融入模型的运行逻辑中并结合H公司经验,设计了以“经验+模型”为模型核心的运行逻辑,通过与H公司原有生产物流模式进行多指标对比,验证了本文在物流优化研究上的有效性。研究结论:通过以上分析和研究表明,本文在智能工厂模式下,针对生产物流中的路径规划研究、多搬运载体协同优化研究和物流系统仿真研究具备有效可行性和实际价值,对智能工厂的实施也具备一定的参考意义。