Pekiştirmeli Öğrenme Tabanlı AGV Sevkiyat Optimizasyonu
Donanımdan bağımsız çalışan karar katmanıyla AGV filosunu gerçek zamanlı yöneten, hat besleme sürekliliğini artıran ve üretim içi lojistik operasyonlarını optimize eden PPO tabanlı sevkiyat optimizasyon sistemi.
Kasa/palet taşıma, hat besleme ve şarj döngüleri fizik tabanlı dijital ikizde birebir modellenir. Karar motoru bu ortamda farklı senaryoları sahaya müdahale etmeden öğrenir ve test eder.
Fabrika dijital ikizi, hat doluluk durumu, filo şarj/görev durumu ve PPO karar günlüğü (baseline vs AI).
AGV filoları çoğu zaman kural tabanlı sevkiyatla yönetilir; kararlar sabit öncelik, mesafe veya basit atama mantığına dayanır. Oysa saha dinamiktir: hat ihtiyacı, AGV konumu, batarya, trafik, şarj uygunluğu ve darboğazlar sürekli değişir.
Özellikle peak yükte kural tabanlı sistemler bu değişkenliği yönetemez: hat besleme gecikir, vardiya başına çok sayıda duruş oluşur, filonun bir kısmı verimsiz kalır ve şarj zamanlaması üretim ihtiyacına göre optimize edilemez.
PPO tabanlı karar motoru, sevkiyat kararlarını gerçek zamanlı optimize eder. Her karar anında AGV konumları, batarya seviyeleri, görev öncelikleri, hat ihtiyacı, şarj durumu, trafik ve darboğazlar birlikte değerlendirilir.
Böylece sevkiyat yalnızca mesafe veya basit önceliğe göre değil, üretim akışının genel performansına göre yönetilir; hangi AGV'nin hangi göreve, hangi öncelik ve şarj stratejisiyle gideceği dinamik belirlenir.
AGV filosunu gerçek zamanlı yöneten, hat besleme sürekliliğini artıran, şarj kararlarını optimize eden ve üretim içi lojistikte daha yüksek görev tamamlama oranı sağlayan donanımdan bağımsız yapay zekâ karar motoru.