摘要：介绍了 3C 行业智能制造的发展现状与趋势，总结了 3C 智能制造过程中物料传输与调度的技术要求、现状问题与发展趋势。在此基础上，通过分析 AGV 的技术发展及其在智能工厂的应用进展，重点探讨了 3C 智能制造工厂中 AGV 物料传输与调度的关键技术，包括 AGV 物料传输任务数据库、路径规划、多机协同调度、动态调度管控、AGV 调度管理系统等。最后，对 3C 智能制造工厂的 AGV 智慧物料传输与调度技术进行了总结和展望，提出了 5G( 第五代移动通信技术)+ 人工智能物联网(AIoT) 以及高集成化的技术趋势，以促进3C 制造业的数智化、高效化发展。

关键词：3C 制造；物料传输；动态调度；智能化

一、引言

几十年来，随着科学技术的不断发展，整个制造业的生产制造过程发生了明显的变化，其主要特征是生产规模的大型化以及生产过程的连续化和复杂化， 制造方式已经无法满足市场需求。20 世纪 80 年代，WRIGHT 等提出了智能制造的概念，并将其定义为通过继承知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制，针对专家知识与工人技能进行建模，进而使智能机器可以在无人干预的状态下完成小批量生产。

当前，智能制造包含智能工厂、智能产线、智能物流等关键组成部分和相应的智能制造技术，以及分布式数控 (distributed numerical control,DNC)、计算机集成制造系统 (computer integrated manufacturingsystem,CIMS)、智能仓储管理系统 (intelligent warehouse management system,IWMS) 等智能制造系统。1991 年，日本倡导“智能制造系统 IMS”国际合作研究计划，指出智能制造系统是一种贯穿制造全流程并以柔性方式集成的智能活动，是一种与智能机器有机融合的先进生产系统。随着智能制造技术的飞速发展，诸多制造业已经向数字化、智能化、网络化、柔性化的智能制造模式转型升级，以提高生产效率、提升制造质量和降低制造成本。其中，3C 制造业具有多品种、小批量、个性化定制以及物流频次上升速度快等特点，全球近 70%的 3C 电子产品由中国制造，然而其 90% 的生产过程 ( 工序 ) 仍然需要人工参与完成，智能制造技术改造和升级发展空间广阔。

智能制造过程中的智慧物料 术实现生产过程中的物料派发、运输、仓储、装卸等环 料传输和调度是连续生产的基础和保证，在降低物料 仓储利用率，实现生产制造资源的合理分配和管理， 输与调度应具备快速应变和提供多设备接入的能力 能够很好地实现仓库与产线、产线与产线之间的物理和信息连接 度的自动化、智能化发展。

二、3C 行业的智能制造发展现状与

（一）3C 行业简介与发展情况

3C 行业是指结合计算机 (com 、通信 ( ) 和消费电子产品 (consumer electronic) 三大科技产品整合应用的资讯家电产 括手机、电脑、数码相机等。20世纪 90 年代后期，随着互联网 业化分工，3C 行业由此诞生并快速发展。在全球 3C 行业垂直整合 把设计、营销和品牌管理作为其核心竞争力，而将产品制造部分外包， 使得 3 化。 因而，3C 行业也成为国际工业制造产业链中的重要组成部分。

3C 产品具有方便高效、操作简便、实用性和创新性强、智能化程度高等特点，国内外许多计算机、通信、家电等企业逐渐认识到 3C 产品的巨大市场，纷纷进军该领域。据统计，2019 年全球 3C 制造业的市场规模约为 13 020 亿美元，随着智能手机的快速发展及其拍照、视频、网络等功能的不断强大，智能手机成为 3C 行业最具代表性的产品。全球知名的 3C 电子核心厂商 ( 包括 Apple、Huawei、Fujitsu 等 ) 均不断增加在智能手机领域的投入。

（二）3C 行业的智能制造发展现状

1.3C 智能制造工厂

近年来，随着各行业制造工厂向自动化、数字化、智能化的快速发展，3C 制造工厂也加速转型。西门子安贝格电子工厂被称为最接近工业 4.0 的智能制造工厂，依靠各种先进技术每天可完成 350 次生产切换，产品组合包含约1 200 种不同产品，每年要生产1 700 万个Simatic 组件，实现了多品种工控机的混线生产。国内的立讯精密公司自上市以来，不断提升其制造能力，从最初被动式定位的制造模式发展到如今的全自动智能超精密模块化制造。这种跨越式发展引领3C 行业不断提质增效降本和持续转型升级。

2.3C 智能制造产线

产线的智能化是实现工厂智能化的核 和经验的智能生产架构，包括设计阶段的成本估算、专家系 和装配的过程中，通过传感器、 术自动进行生产指标、装备信息等的采集， 适应 3C 产品多品种、小批量的制造特organic light e 批显示屏下线。该产线结合 5G、大数据、条业内先进的柔性AMOLED 生产线

3.3C 智能制造关键技术

关键技术是实现智能化制造 C 造来说，所应用的关键技术大多与人工智能和工业大数据密切 虚拟仿真技术、基于神经网络的人工智能技术等。智慧 包含物料传输和物料调度两个关键的组成部分，对 化控制技术、工业互联网通信技术、人工智能物 在现代传感技术、AGV 机器人控制技术、自动化技 股份公司为了打造自动化、数字化的智能工厂，将 RFI 化、模块化的二维 / 三维模型，采用可视化和远程控制技术实现工厂 息采集 远程监控

面对制造系统的日益复杂和数据的快速增长，我国的 3C 智能制造技术仍然存在着诸多亟待突破和解决的技术难题。为促进信息化、数字化制造，数字孪生技术已经在 3C 智能制造中得到了大量的应用，但如何构建制造物理空间和信息数据空间的实时映射、建立多种数字模型的关联、利用数字孪生技术实现 3C 智能制造多层次资源的融合等仍有待研究。随着 3C 智能工厂数据规模的不断扩大和数据类型的不断丰富，数据管理和安全储存的难度逐渐增加，同时，智能工厂每时每刻都存在大量传输的数据流，为防止数据流干扰，各设备之间相互设防，产生了比较严重的“数据孤岛”问题。因此，完善大数据传输、管理和分析，实现工业互联网多维融合、设备信息化互联互通等数据管理与传输技术也是3C 智能制造当前的主要技术瓶颈之一。

4.3C 智能制造现状小结

当前，3C 智能工厂、智能产线和智 展和提升。然而，3C 智能制造的应用领域和应用范围依旧具有一定的局限性。 的智能化、无人化。西门子安贝格电子工厂也仅使生产过程的自动化率达 智能制造基地也仅实现了 70% 的自动化率。目前的智能工厂中， 状态，但发现故障后无法进行自主处理，仍然需要人工进行故障修复。 智能制造关键技术的应用也仅是将某一子系统应用于某一生产环节中，应用场景单一，理论基础比较弱。

（三）3C 行业的智能制造发展趋势

随着人们生活水平、消费能力的不断提升，全球 3C 行业市场前景广阔。由于劳动力和设施成本增加，未来 3C 制造业将持续向自动化、信息化、集成化、智能化方向快速发展。为了更好地响应市场，解决 3C 产品的多样性和精密性在制造转型过程中引起的一系列问题，我国正在大力推进 3C 智能制造体系建设。我国 3C 制造业不同生产工序的智能化水平呈现不同的发展特征，前端零部件及中端模组组装工序的智能化水平较高，促使3C 智能工厂和智能产线的功能更加专业和高效，种类日益丰富。

随着 3C 制造业智能化水平的提升和资源投入的增加，智能制造将实现 3C 产品制造过程的高度自主化和柔性化，适应不同的生产对象和生产环境，达到原料配送、运输调度、生产过程等生产要素的整体优化。通过5G、人工智能、信息技术和先进制造的系统深入融合，智能工厂总体性能不断升级，提升 3C 产品制造的复杂度和产品的精密度。智能产线中的加工设备、调度系统和数据传输将实现双向深度集成，增强产线之间在大型、复杂生产场景中实现信息交互和自我学习的能力。

三、3C 制造工厂的物料传输与调度简介

（一）3C 制造工厂的物料传输与调度技术要求

3C 制造工厂的物料传输与调度的基本要求是面对柔性化生产具有快速响应、精细划分产线和提高生产效率的能力，能够精准控制供应链和生产节拍，并根据实际工厂需求、产线布局及配送、仓储等特点满足相关特殊要求。在 3C 制造工厂中，传输的物料主要包括电子元器件及其专用材料、集成电路板等半成品以及生产组装和包装等成品。以智能手机生产为例，其产线主要包括电路板元器件表面装贴产线 (surface mounttechnology,SMT)、主板测试、主板预加工、预组、组装、整机测试和包装 7 个工段，不同工段存在不同的原料、加工环境和成品，因此，对智能手机产线的物料传输和调度需要综合考虑相关工段工艺、物料等要求，主要体现在：

1)SMT、主板测试等工段的自动化程度较高，具有较为固定的生产流程，在物料传输时应确保上下料的及时性和稳定性。所需运输的物料主要是电子元器件和集成电路板，具有体积小、质量小、互换性高等特点，在运输过程中应注意速度平稳，保证上下料运送的精度。

2) 组装、包装等工段的自动化程度较低，需要较多的人工参与，生产节拍相对不够稳定，因此，在物料传输时应依靠中央控制系统发送运输信号，保证信号接收的实时性和稳定性。

3) 各工段可能会出现加工或测试失败的不良品，工段内需将不良品回流到规定位置。进而根据是否需要对其修理或作为废料，进行合理调度并运输到指定地点。

（二）3C 制造工厂的物料传输与调度技术现状

1. 人工参与率较高

传统的人工物料传输、手推车物料传输和传送带物料传输依然广泛用于当前的 3C 制造工厂。这些物料运输方式需要消耗大量人力，效率较低且成本较高，同时，在一定程度上限制了 3C 智能制造工厂的环境布局和生产效率。

2. 智能化程度较低

由于目前的智能化物流系统仍然不够完善，且与实际生产工艺融合不够深入，即使采用 AGV 等机器人物料传输技术，现有的 AGV 物料传输大多仅是按照设定好的路线和固定的时间将物料送达某个目的地，物料放置和冲突调节等环节依然需要依靠人力解决。此外，当前 3C 制造工厂的物料传输调度方式大多采用车间中央控制系统将生产订单按照一定顺序排序后分发给每个工段，各工段的工作人员根据加工任务进行物料加工和运输排班，自动化程度较低。

富士康集团在美国建立智能工厂，其中 2 条产线使用了 AGV 自动化物流设备在备料区、产线、测试区搬运物料与成品。依据调度计划，应用潜入式 AGV 进行侧面取货和自主上下料，实现了 2 种 AGV 与 6 种料架之间的连接，完成了物流运输任务。然而，这也仅限于 2 条生产线的物料运输实现了部分自动化，整个工厂的物料调度与运输的整体智能化程度仍然不高。

作为物料与智能产线之间的桥梁，智能化物料传输与调度将随 C 智能制造技术的不断发展，在全自动化设备开发、人工智能与大数据应用、信息决策系统融合等方 提升了物料传输与调度的效率和准确性，满足了 3C 智能工厂多样化、个性化的仓储物流作业需求，促进了车间智慧物流和 3C 智能工厂的快速高质量发展。

四、3C 智能制造工厂物料传输与调度技术的发展趋

（一）基于5G+AIoT 的AGV 智慧物料传输与调度

工业 4.0、物联网、5G 和人工智能技术的快速发展对 3C 智能工厂和 AGV 物料传输带来了巨大影响。物联网通过条码识别、RFID、传感器等信息传感技术，实现“物”与“物”、“人”与“物”的通信和信息交互，以及对物品的智能化识别、定位与跟踪。第五代通信技术 (5G) 具有传输时延低、终端接入量大、能力强等特点。将 5G 网络切片化技术和边缘计算技术以及物联网系统集成技术和大数据分析技术应用于 AGV 智慧物流，能够很好地解决 AGV 智慧物流当前存在的传输信息量大、速率和准确性较低等问题，使原本碎片化的物流信息变成应用价值更高的“数据链”，实现对各种制造资源的实时定位、跟踪以及高精度智能化识别、监控、管理，为AGV 智能物料传输与调度带来新的技术变革。

不少研究人员和单位正在探索将 5G+AIoT 技术应用于智能工厂物料传输与调度。陈建勋等将 5G 技术应用于调度系统的数据传输，显著提升了运输效率和稳定性。张懿卿等将 5G 的边缘计算网络切片技术应用于 AGV运行系统的监控管理，实现了对 AGV 的实时监控。爱立信在南京建设的 5G 智能工厂中，AGV 调度系统实现了5G 网络覆盖。在 5G 网络的高质量、低时延保障下，所有 AGV 都可以确保连接质量和调度效率，实现了远程控制和路径规划，从而提高了设备利用率，保障了工厂生产。TCL 将5G 技术运用到3C 智能制造工厂的物料运输中，提出了“一键运料”的 5G 智慧工厂方案，在 26 条 SMT 生产线中部署了 AGV 和 AMR，实现了物料和产品装运的一键式全流程无人化，为 3C 智能工厂基于 5G+AIoT 的 AGV 智慧物料传输与调度奠定了一定的技术基础。三一集团、迦智科技等制造企业也通过 5G+AIoT 技术的支持下实现对 AGV 的精准管控，不仅提升了 AGV 单体的智能化水平，而且实现了整个物流系统的降本增效。

尽管已经开展了上述探索， 处在初级阶段，依然存在定的技术难 心技术和商用工艺尚 AGV 的成本较高， 的规模不断扩大，对 应用，对于多台 AGV 物料传输与 法和网络动态 的定制化改进性，最终 现 5G+AIo 的高效结

（二）高度集成化的AGV 智慧物料传输与调度

集成化物流 (intergrated logistic s,IL) 的概念诞生于 20 世纪 70 年代，是指在系统中将各种物流活动集成和组合，形成一个整体，以提高物流运作效率。随着互联网和信息技术的不断发展，集成化物流逐渐成为电商、快递、仓储等行业的重要支柱。 C 业市场规模的不断扩大，3C 智能制造工厂必须配备快速高效、准确、紧凑的物流体系，高度集成化的AGV 智慧物料传输与调度必将成为发展趋势。

高度集成化的 AGV 智慧物料传输与调度是基于物料加 特点和物流管理模式等因素，通过信息传输技术分析和整合3C 智能工厂中的物流资源，优化物料 模式 现精细化的AGV 物料传输与调度管理。不仅实现多台 AGV 高效协同工作，也实现包括产 供应链、销售等在内的多维协同工作，使整个物流过程更加协调和高效。

结论

随着互联网和电子信息产业的不断发展，3C 行业的市场规模持续增长。3C 制造工厂的自动化、数字化、智能化程度对其产品质量、生产效率和价格成本具有重要影响。在 3C 智能制造工厂中，智慧物料传输与调度是其产线和车间智能化的关键环节之一。

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