AI给天车指路：物流调度进入智能时代
半导体工厂的物料搬运系统（OHTC）每天处理海量任务，传统路径规划算法只依赖静态轨道特性，最优路径与实际运行状况常常偏离。当工厂规模扩大，任务匹配复杂度呈指数级上升，容易导致搬运效率瓶颈。
格创东智与大学合作，在物流自动化域引入强化学习和在线学习模式，构建轨道交通深度学习模型。通过高保真仿真环境，对历史数据回放与仿真学习，建立完整的轨道通行代价模型，实现真正的智能调度。
具体来说，这套方案解决了两个核心问题：
动态路径规划——不再是固定路线，AI根据现有运行效果实时调整优化路径，避免拥堵和绕路。
实时的业务匹配——过去任务匹配代价计算复杂、运行时间长；引入强化学习后，能实时更新不同路径代价，直接获得匹配结果，极大降低优化匹配时间，解锁大规模场景的调度优化空间。
融合MES、MCS等系统数据，以全局生产效率最优为目标，系统自动生成最优搬运执行计划。
这套AI调度方案已经在实际产线中展现价值：资源使用效率提升，路径占用更合理，整体物流自动化运行更加流畅。物流不再是生产的“隐形瓶颈”，而是真正进入了智能调度时代。#工业AI##Stocker##TCL#