MINH CHÂURobot AMR trong kho: xác định số robot và số trạm sạc cần thiết
Người dùng nhập số lệnh vận chuyển theo giờ cùng quãng đường; công cụ ước tính số robot hoạt động đồng thời, sau đó mô phỏng mức pin suốt ngày để xác định tổng số robot và trạm sạc. Phần tiếp theo gồm năm màn thử nghiệm liên quan tới điều độ, lưu thông và sạc pin.
Mô phỏng tham khảo của Minh Châu — kết quả để so phương án, không thay thiết kế.
Cách mô hình vận hành và các giới hạn
Mặt bằng kho được chia thành các ô vuông; quãng đường của robot tính theo khoảng cách Manhattan (cộng chiều ngang và chiều dọc). Các lệnh lấy và giao hàng được tạo ra từ một hạt giống ngẫu nhiên, vì vậy thay hạt giống sẽ tạo đầu bài mới, còn giữ nguyên thì kết quả tái lập được. Thời gian bằng số ô chia cho tốc độ, cộng thêm 2 lần thao tác.
Cùng một danh sách lệnh được xử lý bằng hai luật: robot gần nhất giao việc cho robot đứng gần điểm lấy (nếu ngang nhau, ưu tiên robot rảnh trước); xong sớm nhất giao việc cho robot dự kiến hoàn thành sớm nhất (nếu ngang nhau, ưu tiên robot đang ít việc). Tiêu chí đánh giá chính là thời điểm hoàn tất lệnh cuối cùng; hai tiêu chí bổ trợ gồm tổng số ô di chuyển và mức chênh lệch khối lượng việc.
Màn 4 có xét lưu thông: kho dạng lưới 17 × 11 ô, dãy kệ bố trí theo chiều ngang, mỗi lối đi chỉ rộng một ô, trạm giao nằm ở cột bên trái. Mỗi ô chỉ chứa được một robot; nếu ô kế bên đang có robot thì phải dừng lại; chờ quá lâu thì chuyển sang lối vòng, còn tình huống bế tắc được xử lý theo thứ tự ưu tiên (robot mang số lớn hơn nhường đường). Với mỗi quy mô đội robot, mô hình chạy 5 bố cục đơn hàng, mỗi bố cục 1 giờ; bố cục được xem là “kẹt cứng” khi robot phải đứng đợi quá 80% thời gian.
Màn 5 — pin cùng trạm sạc: các thông số MiR250 lấy theo bảng đặc tính do hãng công bố (bản PDF): khi chở tải tối đa hoạt động được 13 giờ (100% → 0%), khi không có việc duy trì được 22 giờ, nạp từ 10% → 90% mất 52 phút, thao tác vào trạm tối đa 44 giây (cộng thêm 1 phút di chuyển tới trạm — giả định). Mô hình chạy theo từng phút suốt 24 giờ với yêu cầu luôn có 6 robot làm việc đồng thời; robot đang làm tiếp tục công việc của mình, chỉ được thay khi có robot khác rời vị trí để sạc. Có hai chính sách được so sánh: dùng đến cạn (sạc khi pin còn 10%) và sạc xoay vòng (robot đang rảnh có pin dưới 70% sẽ đi sạc; robot đang làm có pin dưới 40% giao lại việc cho robot dự phòng có mức ≥ 70%).
Chưa xét (ở ba màn đầu): ùn tắc lối đi và việc tránh nhau — các yếu tố này chỉ xuất hiện từ màn 4. Cả bốn màn đều chưa xét: việc sạc pin, lệnh cần ưu tiên gấp, robot gặp sự cố giữa ca. Trong vận hành thực tế, phần mềm điều độ áp dụng luật phức tạp hơn đáng kể — mô phỏng này chỉ nhằm minh hoạ lý do việc chọn luật điều độ làm thay đổi kết quả.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao luật gần nhất di chuyển ít ô hơn nhưng lại hoàn thành chậm hơn?
Luật này dồn phần lớn lệnh cho robot đang đứng gần, khiến robot đó trở thành điểm nghẽn trong lúc các robot còn lại phải chờ. Di chuyển ít ô giúp tiết kiệm pin, còn hoàn thành sớm phản ánh năng suất — đây là hai mục tiêu riêng biệt.
Mô hình này có dùng được cho AGV tại cảng không?
Về nguyên lý là tương tự, song tại cảng còn có các tuyến chạy cố định và cẩu bãi đóng vai trò điểm nghẽn — tham khảo thêm mô phỏng điều độ cảng tự động.
Nguồn định mức/giả định: Hệ số, định mức và nguồn tham chiếu ghi trong mục “Mô hình tính thế nào” ở trên; bộ mô hình bản 04/10/2026. Ngày dữ liệu: 04/10/2026.